- метод информационного анализа Нийссена NIAM.
Перед проектированием строятся модели данных, процессов и поведения. Выделены 12 этапов жизненного цикла, в частности, включающего в себя планирование бизнеса, планирование функционирования информационной системы, проектирование системы. Строится всеобъемлющая процедурная модель. Много общего с системой ARIS. Однако отсутствуют организационная модель, фаза реализации, систематизированная модель управления.
Схема Д. Захмана. В США популярным методом описания предприятия и описания развития архитектуры информационной системы является, предложенная в 1987 г., схема Джона Захмана, в которой разграничиваются представления о проектируемой системе и сама деятельность ее заказчиков, проектировщиков (постановщиков), разработчиков и пользователей/операторов по аспектам, соответствующим столбцам табл. 14 [6].
Заказчик определяет цели, возможности и требования к системе со стороны бизнеса (строки 1,2). Проектировщик формирует системный проект, удовлетворяющий требованиям Заказчика и уточняющий их, но при этом независимый от информационных технологий (строка 3), а Разработчик формирует множество решений по их реализации, ограниченных временем, стоимостью и возможностями технологий (строки 4,5). Взгляд пользователей и операторов представлен строкой 6. Он связан с выполнением ими функций поддержки работоспособности системы и проведения ее мониторинга, а также использования системы в своей деятельности.
В качестве аспектов моделирования проектируемой информационной системы выделены данные, функции и их дислокация в системе. Этим аспектам поставлены в соответствие вопросы: Что? Как? Где? Ответом на 1-й вопрос может являться, например, список материалов и частей продукции с взаимосвязями между ними, сущности данных и связи между ними. Ответом на 2-й вопрос является описание, как работают отдельные части системы, и как реализуются функции, определяемые входом, процессом и выходом. Третий вопрос относится к местоположению элементов системы и к механизмам их взаимодействия.
Ячейка табл. 14 соответствует архитектурному представлению определенного участника создания или использования системы, описываемому по определенной методологии. Например, разработчик системы формирует ее технологическую модель (строка 4), включающую в себя информационное архитектурное представление в виде проекта структуры данных, проекта, где для функций определены методы и средства их реализации, и, наконец, проекта технической реализации и пространственной привязки в сети.
Строки таблицы отражают процесс разработки системы в виде последовательного выполнения действий Заказчиком, Проектировщиком и Разработчиком. Их действия отличаются не только уровнем детализации, но и тем, что они отражают различные области интересов и ответственности этих деятелей. Предложенное описание информационной системы относится к ее автоматизированной части. Для описания ручных процедур схему дополняют аспектами, соответствующими вопросам: Кто? Когда? Почему? После ответа на них схема будет описывать всю систему, а не только ее компьютерную часть. В дополненной схеме первые две строки описывают предметную область и модели бизнеса, а третья строка трансформируется в модель всей системы. Технологическая модель системы (строка 4) становится моделью распределения ресурсов. В заключение рассмотрения следует отметить, что эту схему невозможно напрямую внедрять при создании информационной системы. Главным назначением схемы Захмана является обеспечение понимания архитектуры информационной системы на разных стадиях разработки и с точки зрения разных участников проекта.
Таблица 14 - Схема Д.Захмана для описания системы
| Этап/ Деятель | Результат | Данные | Функции | Размещение |
| Этап 1. Заказчик | Цели Границы Возможности | Список сущностей Сущность= класс бизнес-объектов | Список процессов Процесс= класс бизнес-процессов | Список размещения |
| Этап 2. Заказчик | Требов-я к системе | Сущность= бизнес-объекты Отношения данных (Диаграмма «сущность-отношение») | Процесс= бизнес-процессы Вх/Вых функций (Диаграмма потоков данных) | Узел= бизнес-единицы Связи орган-е, продук., инф-е (Логистическая сеть) |
| Этап 3. Проектировщик | Функциональный проект | Сущность=данные Отношения данных (Модель данных) | Процесс=Приклад. функции Вх/Вых= наборы данных (Диаграмма функций) | Узел= технич-е устройства (процессор, ЗУ и др.) Связи= линии (Размещение) |
| Этап 4. Разработ чик | Технологическая модель | Сущность= сегмент/строка Отношения=адреса (Проект структуры данных) | Процесс=функции компьютера Вх/Вых= экран/формат (Проект стр-ры характеристик) | Узел= аппаратура/ сист-е ПО Связи=линии (Системная архитектура) |
| Этап 5. Разработчик | Технологический проект | Сущность=файлы Отношения=адреса (Описание реализации проекта) | Процесс=ф-ции программ Вх/Вых=упр-щие блоки (Описание программ) | Узел=адреса Связи= протоколы (Архитек-ра сети) |
| Этап 6. Польз-ль | Эксплуат. действия | Данные | Функции | Коммуникации |
Репозиторий Microsoft (MR). Репозиторий представляет собой базу данных для хранения компонентов, моделей и объектов вместе с их описаниями и отношениями. Система обеспечивает многократное использование этой базы и инструментальную поддержку моделирования с помощью открытой метамодели и метода UML. Система MR аналогична системе AD/CYCLE.
5. Модели онтологии, онтологические и многоагентные системы
Термин онтология стал использоваться разработчиками программ, предназначенных для извлечения знаний по всем аспектам человеческой деятельности из текстов на естественных языках и для работы в многоагентных системах в Интернете, в связи с необходимостью моделирования общих понятий, и представления их в виде, позволяющем производить над ними логические операции. Общепринятого толкования терминов онтология и модель онтологии в данной области пока нет. В работе [1:1993] под моделью онтологии понимается концептуальное описание предметной области, состоящее из определений терминов, их атрибутов, а также связанных с ними аксиом и правил вывода. В работе [2:1995] для онтологии предлагается строить неформальные концептуальные «метауровневые» логические теории.
В [3:2000] моделью онтологии, полностью определяющей ее, является множество концептов, множество отношений между ними и множество функций интерпретации концептов и отношений. Неполными являются модели в виде: - простого словаря, в котором задается только множество концептов;
- пассивного словаря, в котором дополнительно задается список интерпретаций концептов;
- активного словаря, в котором часть интерпретаций задается процедурно с возможностью логического вывода.
Кроме этого вариантами неполных моделей являются иерархические и сетевые модели понятий и модели с декларативным и процедурным расширением отношений и функций интерпретации.
Онтологические системы оперируют моделями онтологий и формируют их репозитории. В [3] онтологическая система определена как совокупность метамодели онтологии с общими концептами и отношениями, названные метаонтологиями, множества моделей предметных онтологий, множества моделей онтологий задач предметной области и машины вывода. Модель онтологии задач описывает их типы и декомпозицию на подзадачи. Машина вывода активизирует необходимые понятия, определяет целевое состояние и стремится его достичь, используя свойства отношений.
В табл. 15 указаны назначения некоторых систем, оперирующих онтологиями, и характеристики моделей онтологий. Наиболее развитой онтологической системой является (ONTO)2 . Она включает в себя системные модули, выполняющие следующие функции:
- сбор данных в сети программных «агентов»;
- концептуализацию данных и формирование модели онтологии;
- трансляцию модели онтологии в целевые языки реализации;
- поиск модели.
В этой системе формируются следующие характеристики онтологий:
Общие: тип, предметная область, назначение, концепты верхнего уровня, статус реализации. Аналитические: количество концептов по классам, уровням и экземплярам, аксиом, отношений, функций, значения ветвления и глубины.
Методологические: подход к формированию моделей, уровень формализации, типы источников знаний, их достоверность, техника приобретения знаний, формализм, языки. Пользовательские: требования к аппаратуре и ПО, стоимость аппаратуры, ПО и сопровождения.
Таблица 15 - Сведения о системах, оперирующих онтологиями
| Система, автор, год создания | Назначение | Характеристика моделей онтологии |
| 1. CYC R Lenat, 1995 | Создание базы знаний для общих понятий типа времени, сущности и т.п. В 1995-м году эта база включала 106 концептов и105 аксиом. | Модель формируется в виде семантической структуры концептов со связями между ними и аксиомы. |
| 2. TOVE (Toronto Virtual Enterprise Project), 1999 | Информационное обеспечение специалистов по реинжинирингу бизнес-процессов корпораций | Формируется фреймовая модель корпорации для последующего дедуктивного вывода ответов на запросы пользователей. |
| 3. Plinius, Van der Vet, 1994 | Извлечение знаний из текстов по химии. | Не приводится |
| 4. Мультиагентная система, Wooldridge, 1995 | Слежение за средой своего выполнения, принятие решений, адаптация поведения и самообучение по заданиям пользователя. | Абстрактные и предметные знания о среде, партнерах и о себе. |
| 5. (ONTO)2, Vega, 1999 | Поиск и выбор онтологий по заданиям пользователя с учетом контекста. Выявление информации, не представленной в явном виде. | Группы характеристик: общие, аналитические, методологические, идентификационные и пользовательские. |
Методы моделирования онтологии интенсивно развиваются в интеллектуальных многоагентных системах (МАС) [3;4:1988;5:1995; 6:2002; 7:2004], состоящих из множества агентов, каждый из которых представляет собой автономную компьютерную программу, действующую в интересах определенного пользователя. Агенты взаимодействуют между собой в процессе решения определенных задач. Видами взаимодействия являются кооперация, конкуренция, компромисс, конформизм (отказ от своих интересов в пользу других). Агент может также уклониться от взаимодействия.