Реализация контекста проектирования как обеспечение синтеза структуры алгоритма

В статье рассматриваются ключевые проблемы, возникающие при проектировании сложных программных систем и алгоритмов. Раскрыта фактология стадий проектирования, методологический инструментарий моделирования. Даны практические рекомендации для построения локального контекста проектиро...

Повний опис

Збережено в:

Бібліографічні деталі
Дата:	2009
Автор:	Разумовский, А.И.
Формат:	Стаття
Мова:	Російська
Опубліковано:	Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2009
Теми:	Обучающие и экспертные системы
Онлайн доступ:	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/8200
Теги:	Додати тег Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:	Реализация контекста проектирования как обеспечение синтеза структуры алгоритма / А.И. Разумовский // Штучний інтелект. — 2009. — № 4. — С. 365-373. — Бібліогр.: 12 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

_version_	1860268844116869120
author	Разумовский, А.И.
author_facet	Разумовский, А.И.
citation_txt	Реализация контекста проектирования как обеспечение синтеза структуры алгоритма / А.И. Разумовский // Штучний інтелект. — 2009. — № 4. — С. 365-373. — Бібліогр.: 12 назв. — рос.
collection	DSpace DC
description	В статье рассматриваются ключевые проблемы, возникающие при проектировании сложных программных систем и алгоритмов. Раскрыта фактология стадий проектирования, методологический инструментарий моделирования. Даны практические рекомендации для построения локального контекста проектирования и создания целостной среды моделирования и синтеза структуры алгоритма. У статті розглядаються ключові проблеми, що виникають при проектуванні складних програмних систем і алгоритмів. Розкрито фактологію стадій проектування, методологічний інструментарій моделювання. Подано практичні рекомендації для побудови локального контексту проектування і створення цілісного середовища моделювання і синтезу структури алгоритму.
first_indexed	2025-12-07T19:04:06Z
format	Article
fulltext	«Штучний інтелект» 4’2009 365 7Р УДК 004.89 А.И. Разумовский Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, Россия Реализация контекста проектирования как обеспечение синтеза структуры алгоритма В статье рассматриваются ключевые проблемы, возникающие при проектировании сложных программных систем и алгоритмов. Раскрыта фактология стадий проектирования, методологический инструментарий моделирования. Даны практические рекомендации для построения локального контекста проектирования и создания целостной среды моделирования и синтеза структуры алгоритма. Введение Проектирование сложных специализированных программных систем является дорогостоящим, трудоемким процессом, не всегда приводящим к положительным результатам. Причиной тому на протяжении всего процесса проектирования програм- мной системы (ПС) является все более возрастающая сложность учета многочисленных дополнений и уточнений отдельных ее элементов и характеристик. На практике для контроля над сложностью элементов системы используются различные формальные и технические методы и инструменты, которые позволяют проводить анализ потен- циальных возможностей системы и формировать синтезированные решения, увязывая их с атрибутами целевых требований на разных уровнях описаний: от языковых до графических методологических, моделирующих пространство требований. Чтобы понять ключевые проблемы, наличествующие при проектировании слож- ных программных систем и алгоритмов посредством имеющихся средств и инстру- ментов анализа и синтеза программных систем, следует обратить внимание на тот факт, что главным действующим персонажем процесса проектирования остается человек. Иначе говоря, при проектировании необходимо использовать такие методы и инстру- менты, которые бы наиболее соответствовали корневым особенностям человеческого организма, включая в первую очередь психические свойства, такие, как память и зрение. Еще на рубеже ХIХ – ХХ веков Дж.М. Кэттелл экспериментально установил, что внимание человека может быть одновременно сосредоточено на пяти – максимум семи элементах. В 1956 году Джоном Миллером была опубликована статья «Магическое число семь» [1], которая была посвящена проблеме памяти и написана на основе развиваемой автором информационной теории. Им было показано, что объем кратковременной па- мяти человека, которая непосредственно используется при поиске, анализе, сравнении и встраивании элементов в модель системы, не превышает числа «семь плюс / минус два» элемента. Также Миллер сумел показать, что люди способны расширить ограничен- ные возможности кратковременной памяти, группируя отдельные единицы информации и используя символы для обозначения каждой из групп. Проектирование сложной программной системы, в особенности на ранней его стадии, заключается в сборе необходимой информации о требованиях функциониро- вания алгоритма системы и выборе стратегических решений по реализации этих тре- бований в модели. Среди языковых средств описания требований и целей ПС наибо- Разумовский А.И. «Искусственный интеллект» 4’2009 366 7Р лее популярным является язык UML и UML-2 [2], [3]. Как указывается в [3]: «UML представляет собой язык моделирования, который не только весьма выразителен визуаль- но – графически, но и способен точно и недвусмысленно формально описывать состояния программной системы». Однако, наряду с выразительностью и точностью представле- ния модели системы, для полноты восприятия она должна вмещать в себя качественные и количественные выражения всякого рода взаимоотношений между элементами систе- мы, а также максимально аккумулировать не только ассоциативные данные внутри- системных связей, но и предоставлять реальные решения для достижения производных целей. Тогда подобная модель будет служить гибким проводником между входным блоком качественных целей системы и формальным их выражением в рамках и при контроле человеческого фактора. Важность ориентации на человеческий фактор дик- туется также стремлением отыскивать смысловой базис при абстрагировании от реальной задачи, в стремлении упростить и формализовать трудноописываемые факторы (напри- мер, когнитивную информацию). Как указывают в своей работе Т. Пратт и М. Зелковиц: «Выбрав неверную теоретическую модель, можно ее исследовать и получить какие-то результаты, которые, однако, невозможно будет преобразовать в решение исходной практической задачи» [4]. Образование новых знаний и модели памяти Память человека является корневым психическим образованием, благодаря ко- торому становится возможным накопление сознательного опыта. Главенствующую роль памяти в накоплении знаний отводили еще античные мыслители – Платон, Арис- тотель и Плотин. Так Аристотель связывает память со временем: «Память же есть память о прошлом, и помнят только те, у которых есть ощущение времени» [5]. Он также различает память и припоминание: «Взятое само по себе, оно есть предмет созерца- ния и представление, а как относящееся к другому – есть как бы образ и воспомина- ние» [5]. Связав припоминание с временным фактором, Аристотель указывает на ассоциативный характер процесса познания. Один из последователей Аристотеля – Т. Гоббс в Средние века расширил сущность ассоциативности познания, выразив его в формах «движения образов», из-за которого у человека остается след вещи даже в момент ее исчезновения из поля видимости. Наиболее исторически значимой точкой, оказавшейся в дальнейшем своеобразным мерилом отсчета, стали три ассоциатив- ных принципа Д. Юма, однозначно утверждая память как фактор процесса познания: – «сходство» – воспринимая один объект, мы мысленно переносимся к другому, похожему; – «смежность» – упоминание об одном объекте приводит к воспоминанию о других объектах этого же класса; – «причина и действие» – думая о причине, мы думаем и о следующем за ней дейст- вии [6]. В истории изучения памяти как психического явления следует отметить эволю- цию нескольких направлений: от работ Спирмена [7], который показал, что в основе памяти лежит общая способность к запоминанию, а сама память характеризуется многофакторной структурой, до исследований А.А. Смирнова [8] и П.И. Зинченко [9], в которых показано огромное влияние способов мнемической обработки на результаты запоминания. Эти материалы свидетельствуют о том, что память представляет собой активный процесс, функционирующий во взаимосвязи с другими процессами, в пер- вую очередь с мышлением. Реализация контекста проектирования как обеспечение синтеза структуры… «Штучний інтелект» 4’2009 367 7Р В западной науке исследования памяти проводились в основном в рамках ког- нитивной психологии. Возникло множество концепций и моделей памяти, большинство из которых опирается на двух-трехкомпонентную ее основу. Одной из наиболее из- вестных трехкомпонентных моделей памяти, принятой в качестве базовой большинством исследователей, является модель Р. Аткинсона [10]. Согласно его подходу информация из внешней среды попадает первоначально в соответствующее сенсорное хранилище, названное «сенсорный регистр», затем либо стирается, либо переводится в кратковре- менное хранилище, где сохраняется на десятки секунд в форме вербально-акустического кода. Кратковременная память, по мнению Аткинсона, – это активно функционирую- щая система. Управляя процессом трансляции информации между блоками, можно удлинить срок хранения информации. Ключевыми для кратковременной памяти яв- ляются активные процессы: вербализация материала, перекодирование, принятие ре- шения, выбор способа запоминания, поиск в памяти, повторение и другие (рис. 1). Признание модели Р. Аткинсона объясняется тем, что с ее помощью удалось теоретически обобщить «множество феноменов памяти, внимания и восприятия, при- чем сама она прямо воспроизводила архитектуру компьютера: три вида памяти соот- ветствуют интерфейсу, активному процессору и пассивной внешней памяти, а процессы управления – программным алгоритмам, определяющим движение и характер преоб- разований информации от поступления на вход системы до выдачи ответа» [11]. Рисунок 1 – Кратковременная память – узкое место восприятия Согласно модели Р. Аткинсона, готовность памяти, т.е. способность своевременно актуализировать так называемые «мнемические следы» и воспроизводить необходимую информацию, обеспечивается тем, что одно и то же событие или знание может быть пред- ставлено более чем в одной структуре памяти и посредством более чем одного кода (пер- цептивного, семантического и др.), что повышает вероятность извлечения знания [11]. Для поиска и реализации оптимального пространства проектирования ПС важно от- метить следующее: информация, содержащаяся в кратковременной памяти, непосредст- венно доступна для воспроизведения. Фактология начальной стадии проектирования алгоритма Для начальной стадии проектирования алгоритма характерным является когни- тивно-качественное описание системы, которое состоит преимущественно из требо- ваний функциональности и декларации границ деятельности системы. Важно отметить, что для начального этапа следует в отличие от методологии UML не создавать катего- Разумовский А.И. «Искусственный интеллект» 4’2009 368 7Р риальных определений и выводов для группирования элементов задачи в предопределен- ные наборы, а наоборот, стремится сохранить максимальную полноту качественного описания элементов алгоритма. Стратегически необходимость сохранить максимальную полноту качественного описания обосновывается желанием контролировать взаимо- отношения элементов структуры алгоритма средствами кратковременной памяти чело- века, которая более восприимчива к конкретным узнаваемым деталям, нежели к аб- страктным образам. Между тем, конечным результатом начальной стадии проекти- рования должен стать каркас системы в ее абстрактном выражении. Следовательно, единственным способом соединить два вышеотмеченных свойства системы является создание комплексных составных элементов, каждый из которых имеет, как минимум, двойное выражение: качественное, в виде сохраненного описания требований и огра- ничений, и абстрактное, в виде декларативного вида структур данных и функциональ- ных решений. Обобщая, таким образом, требования к содержанию процесса проектирования, его цели можно свести к следующим позициям: – необходимость сохранения формулировок когнитивного, эмпирического и качест- венно-описательного характера; выделение категорий при этом производить специали- зированно «под задачу» и оформлять в виде условных предложений; – возможность описания частичной процедурной последовательности алгоритма без обязательного формирования всей функциональной его схемы либо хаотического множества функциональных элементов задачи, когда их древовидная, циклическая, параллельно-независимая связность не выражена явно и непосредственно; – стремление к сокращению избыточности элементов системы, исключение дубли- рования функциональных и информационных свойств. Значительно лучшую управляемость процессом проектирования удастся достичь при сочетании указанных выше требований плюс технический инструментарий для осу- ществления контроля над их исполнением. Способ объединения качественной, технической и структурной части знания определяет контекст проектирования (КП). Кратко говоря, КП служит для контроля над качественно-количественными переходами описания деталей алгоритма, а также для сокращения пути доступа между элементами алгоритма. Методологический инструментарий моделирования Проектирование сложной программной системы – это постепенный и итеративный процесс, поэтому выработка и использование правильной методологии проектирования вносит в процесс разработки соответствующую организованность. Упорядоченность разработки в ясно осознаваемой перспективе объединения ка- чественной, технической и связующей частей должна базироваться на свойствах исполь- зуемой в проекте информации. Следует выделить несколько основных характеристик информации для проектирования при помощи КП: а) технические требования, б) пред- положения о связях между выявленными элементами, в) предположения о существо- вании невыявленных элементов, г) вторичные элементы – результаты и следствия. При рассмотрении способа поступления новых данных в систему важно разгра- ничить, что имеется уже существующая информация и информация вносимая. По от- ношению к имеющимся данным новые данные неструктурированы, так как неявны, разрознены или не соответствуют имеющимся структурам данных, характеризуемых множеством способов кодирования. Реализация контекста проектирования как обеспечение синтеза структуры… «Штучний інтелект» 4’2009 369 7Р Следовательно, для организации встраивания нового элемента данных в струк- туру алгоритма, что характеризуется поиском и реализацией необходимых связей меж- ду имеющимися и новым элементом, следует качественно и количественно оценить вносимую им информацию. Такую оценку можно провести лишь при наличии соответ- ствующих инструментов, которые позволили бы те или иные элементы информацион- ного потока квалифицировать, придать им определенную значимость – а это и будет свидетельствовать о том, что между элементами информационного пространства, имею- щимися и вновь поступающими, способна установиться градация – данные будут вы- строены в определенной последовательности, по соответствующему рангу. И такие данные тем самым будут сбалансированы и упорядочены в соответствии с теми при- знаками, которые были выбраны в начале процесса встраивания нового элемента. Например, по СК. А затем при сравнении друг с другом уже ранжированные элементы могут быть встроены непосредственно в канву имеющихся данных. Также при встраивании нового элемента стоит вопрос о квантификации или «из- мерении» вносимой им информации. Тогда операция сравнения приобретет расчетный смысл и может быть осуществлена автоматически. Следует также отметить, что квалификация данных может быть проведена с по- мощью инструментов, которые позволяют провести оценку и квалификацию новой информации. Эти инструменты служат как для декомпозиции, в частном случае в виде парсеров, так и для расчета критериальных весов, которые могут использоваться при построении иерархии зависимостей и приоритетных элементов данных. Как выбираются критерии оценки неструктурированной информации. Очевидно, что при разного рода наборе критериев результирующая иерархия информационных элементов может быть различна. Но когда говорится о встраивании информационного элемента в имеющийся информационный банк, мы обязаны рассчитывать на совпаде- ние критериальной основы, то есть о приведении в соответствие прежде существовав- ших связей в структуре алгоритма со связями, образующимися при встраивании нового элемента. В этом смысле удобно соотнестись с таким понятием, как отображение, когда опре- деленному значению ключевого слова или фразы поставлен в соответствие некий образ или обозначение. Этот пример хорошо иллюстрируется при проектировании алгоритмов с использованием ограничивающих, как в языке HTML, или категоризирующих тэгов. ),( VT или ),,( 'TVT . Каждое локальное отображение будет характеризовать связь между наиболее близ- кими – качественно, терминологически, семантически – элементами проекта алгоритма. Следовательно, главным стержнем контекста проектирования оказывается множест- во локальных связей. Тогда элементом КП становится пара ii vt ,( ). Связанные в граф подобные пары необходимо поставить в отношения минимального пути доступа меж- ду элементами. Достижимость между элементами псевдоорграфа должна быть взаимной, а путь между элементами графа КП – минимальным. То есть псевдоорграф КП – есть силь- ный граф. Таким образом, обоснование методологии применения КП как среды расширен- ного восприятия пространства проектирования алгоритма заключается в необходимости сохранять качественный и количественный аспект связности отдельных элементов алгоритма, что невозможно, с одной стороны, без перечисления всех связей как группы элементов с ограниченными критериями связности, с другой – без контроля и согла- сования их по основному выбранному критерию, например, по способу кодирования или форме представления, с третьей стороны – без обеспечения встраивания в КП ре- зультатов операций. Разумовский А.И. «Искусственный интеллект» 4’2009 370 7Р Практика построения контекста проектирования Контекст проектирования представляет собой модель восприятия человека. Вос- приятие может состоять из центра восприимчивости – центрального элемента, на кото- рый обращено непосредственное внимание проектировщика, угловой (или боковой) информации, число элементов которой варьируется в соответствии с так называемым «магическим числом» Миллера (7 +/– 2), а также невидимых элементов, непосредст- венно или косвенно связанных с центральным и возникающих в поле зрения при не- обходимости. В рамках модели важно проследить переходы между центральным элементом КП и зависимыми членами, изучить количество угловых членов локального контекста с точки зрения оптимального восприятия человеком, а также определить формы пред- ставления элементов локального контекста. Известно, что фундаментальное правило технологии COM выглядит так: «Если Вы смогли попасть куда-то хоть откуда-нибудь, Вы можете попасть туда откуда угодно» [12]. Аналогичным образом можно представить базис КП – каждый элемент алгорит- ма имеет полное знание о любом смежном элементе. Совокупность идей и отношений, способствующих реализации КП, может быть сведена к следующим принципиальным позициям: 1) декларация возможности контроля элементов и связей между ними; 2) пространство элементов, множество которых связано между собой отноше- нием эквивалентности, то есть элементы однородны. Одновременно среди равных элементов выделяется один центральный. В разный момент времени в одном мно- жестве центральным может быть выбран произвольный элемент; 3) КП состоит из локальных контекстов проектирования (ЛКП), каждый из ко- торых представляет собой связку из не менее двух элементов – центрального и зави- симого, по примеру ассоциации. Таким образом, зависимый будет находиться в контексте ключевого элемента и, следовательно, по одному мы можем знать о другом, или, иначе говоря, произвести вывод, объединяющий элементы в локальный контекст проектиро- вания (ЛКП). Объединяющий вывод может быть выполнен либо в виде качественно-количе- ственного отношения, либо в виде описаний требований к подзадаче, либо абстрактно: в виде формульного выражения Y = F(X). Итак, происходит взаимосвязь между количествен- но-абстрактным выражением и качественно-описательным в виде технических требова- ний, пожеланий, примечаний, комментариев. Такая связь выстраивается, очевидно, сквозь четко зафиксированные ЛКП – в частном случае двойки элементов, – содержащие явные переходы – преобразования между двумя описаниями в форме фраз или слов. Примером такого ЛКП может служить ассоциативный массив, в котором имеется безусловный пе- реход от описателя к определителю. Последовательность составления КП состоит из следующих этапов. 1. Группирование элементов, включающее их анализ, с созданием хранилища. 2. Выделение базовых элементов проектирования на основе сортировки имею- щихся в хранилище элементов. Некоторых элементов, таких, как имена функций или квалификаторов, может быть достаточно много, поэтому уместно выбирать в каче- стве базовых элементов те, которых в проекте наибольшее число. 3. Построение сочетаний из сортированных элементов проектирования, поме- щение их в главное хранилище, устроенное по ассоциативному принципу, хотя это приведет к нарушению взаимодостижимости вершин на графах ЛКП. Результатом этого этапа будут созданные ассоциативные пары и «звезды» (рис. 2). Реализация контекста проектирования как обеспечение синтеза структуры… «Штучний інтелект» 4’2009 371 7Р Рисунок 2 – Организация локальных контекстов Важно, что каждый из элементов проектируемого алгоритма должен включать также еще, как минимум, один, с ним связанный. Следовательно, при соединении в алгоритме или в объекте каждый такой элемент будет содержать от 1 до N квази- смежных (то есть опосредованно- или прямосочлененных) элементов ЛКП. Минимальным ЛКП может быть «двойка» или пара: BA . Примерные качественные значения «двойки» или пары ЛКП таковы: – А определяется B, – А исходит из B, – А ассоциируется с B, – А следует из B, – А комментарий к B, – А параметр в B. Следует добавить, что, например, в объектном представлении ЛКП могут быть реализованы в виде объектов, содержащих два и более информационных поля. Однако при их использовании выясняется, что восприятие при проектировании алгоритма фо- кусируется лишь на содержании отдельных его частей, объектов. При этом концентрации внимания на соединения и взаимозависимости между элементами не происходит, иначе говоря, целостных данных о структуре алгоритма достичь не удастся. 4. Расширение КП происходит за счет помещения в 1-ое хранилище нового эле- мента (СК хранилища – строка, в которой записывается в базу как идентификатор и квалификатор, так и произвольное наименование в естественноязыковой форме). Затем новый элемент ставится в зависимость от уже имеющегося в базе элемента с образо- ванием пары или, если зависимость более сложная, «звезды» и далее помещается в главное хранилище КП. 5. Присоединение результатов к КП диктуется необходимостью расширения алго- ритма или агрегации его в иную алгоритмическую структуру. В самом деле, технически базируя присоединение результата к КП на пункте 4, следует учесть исходную фиктив- ность данного элемента, то, что его не существует изначально, он лишь появится позднее по мере совершения операции. Следовательно, планируя использование результата в КП, формируется отдельная группа результатов под именами «Результат1», «Результат2»,.. «РезультатN», которая встраивается в КП в соответствии с пунктом 4. В дальнейшем, при получении определенных результатов, каждый из них занимает поле вместо (или вместе, в паре) определенного «Результата». В общем случае: RxF )( граф ЛК выглядит, как показано на рис. 3. При удале- нии R, граф стягивается к исходной паре: xF  . Рисунок 3 – Качественное равенство исходных данных и результатов Разумовский А.И. «Искусственный интеллект» 4’2009 372 7Р Следствия использования КП. 1. Единая база ассоциативных элементов алгоритма. 2. Легкоосуществляемый доступ произвольного элемента в КП или в ЛКП. Таким образом, каждый элемент КП может получить не только комментарий, что используется повсеместно, но и любой иной элемент, находящийся с данным в одном контексте про- ектирования. 3. Легкое изменение главного элемента в КП позволяет осуществлять навига- цию по дереву КП. Главный элемент в этом аспекте применения является перемен- ным ЛК, на который осуществляется реальная (мгновенная) фокусировка внимания. 4. Возможность создания несбалансированных групп на основе введения и кон- троля весов приоритетов отдельных элементов КП. Приоритеты могут обозначать, например, частоту востребованности (или наоборот, периферийности) элемента или группы. Накладывая структуру контекста на структуру алгоритма, можно увидеть широкие возможности реализации алгоритма через КП (рис. 4). Рисунок 4 – Рассмотрение структуры алгоритма через призму КП Заключение Итак, следует отметить, что последовательные анализ, выделение главных элемен- тов, а также осуществление возможности планомерного контроля над полнотой связ- ности каждого элемента в контексте проектирования, включая в том числе именование, классификацию и прочие произвольные описания элементов или комментарии, обра- зуют целостную среду моделирования и синтеза структуры алгоритма. Также следует особо подчеркнуть следующие две кардинальные особенности при- менения КП: 1. Без КП нет полноты понимания индивидуального качества элементов алго- ритма, а также порядка их размещения между смежными элементами проекта. Реализация контекста проектирования как обеспечение синтеза структуры… «Штучний інтелект» 4’2009 373 7Р 2. Без КП нет полноты понимания возможностей видоизменения структуры алго- ритма, включая масштабирование и агрегацию его частей в структуры иных задач плюс корреляцию функциональности через контроль связей на уровне локального контекста проектирования (ЛКП). Следует также отметить существующую необходимость в проведении допол- нительных исследований возможностей контроля над соответствием описания и содер- жания элементов КП, а также критериев синтеза структур данных, таких, как способ кодирования и точность представления, которые смогут быть наиболее адекватны для сохранения и визуализации результатов контроля с помощью специальных инструмен- тальных средств. Литература 1. Miller G.March. The Magical Number Seven, Plus or Minus Two: Some Limits on Our Capacity for Processing Information / G.March // Miller The Psychological Review. – 1956. – № 63(2). – P. 86. 2. Selic B. UML 2: A model-driven development tool / B. Selic // IBM Systems Journal 45. – № 3 (July 1). – Р. 607-620. 3. Hungerford Bruce C. The Communication Effectiveness of System Models Using the UML versus Structured Techniques: A Field Experiment. Mid [Электронный ресурс] / Bruce C. Hungerford, Michael A. Eierman // American Journal of Business 20. – 2005. – № 2 (October 1). – Р. 35-43. – Режим доступа : http://www.proquest.com/ (accessed September 1, 2007). 4. Пратт Т. Языки программирования: разработка и реализация / Т. Пратт, М. Зелковиц. – СПб., 2002. 5. Аристотель. О памяти и припоминании / Аристотель // Вопросы философии. – 2004. – № 7. 6. Юм Д. Исследование о человеческом разумении / Юм Д. – М. : Прогресс, 1995. 7. Spearman С.Е. The abilities of man / Spearman С.Е. – N.-Y., 1927. 8. Зинченко П.И. Непроизвольное запоминание / Зинченко П.И. – М., 1961. – 560 с. 9. Смирнов А.А. Проблемы психологии памяти / Смирнов А.А. – М., 1966. – 422 с. 10. Аткинсон Р. Человеческая память и процесс обучения / Аткинсон Р. – М., 1980. – 527 с. 11. Величковский Б.М. Современная когнитивная психология / Величковский Б.М. – М., 1982. 12. Роджерсон Д. Основы COM / Роджерсон Д. – М., 1997. А.І. Розумовський Реалізація контексту проектування як забезпечення синтезу структури алгоритму У статті розглядаються ключові проблеми, що виникають при проектуванні складних програмних систем і алгоритмів. Розкрито фактологію стадій проектування, методологічний інструментарій моделювання. Подано практичні рекомендації для побудови локального контексту проектування і створення цілісного середовища моделювання і синтезу структури алгоритму. Статья поступила в редакцию 09.06.2009.
id	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-8200
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn	1561-5359
language	Russian
last_indexed	2025-12-07T19:04:06Z
publishDate	2009
publisher	Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
record_format	dspace
spelling	Разумовский, А.И. 2010-05-14T10:00:05Z 2010-05-14T10:00:05Z 2009 Реализация контекста проектирования как обеспечение синтеза структуры алгоритма / А.И. Разумовский // Штучний інтелект. — 2009. — № 4. — С. 365-373. — Бібліогр.: 12 назв. — рос. 1561-5359 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/8200 004.89 В статье рассматриваются ключевые проблемы, возникающие при проектировании сложных программных систем и алгоритмов. Раскрыта фактология стадий проектирования, методологический инструментарий моделирования. Даны практические рекомендации для построения локального контекста проектирования и создания целостной среды моделирования и синтеза структуры алгоритма. У статті розглядаються ключові проблеми, що виникають при проектуванні складних програмних систем і алгоритмів. Розкрито фактологію стадій проектування, методологічний інструментарій моделювання. Подано практичні рекомендації для побудови локального контексту проектування і створення цілісного середовища моделювання і синтезу структури алгоритму. ru Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України Обучающие и экспертные системы Реализация контекста проектирования как обеспечение синтеза структуры алгоритма Реалізація контексту проектування як забезпечення синтезу структури алгоритму Article published earlier
spellingShingle	Реализация контекста проектирования как обеспечение синтеза структуры алгоритма Разумовский, А.И. Обучающие и экспертные системы
title	Реализация контекста проектирования как обеспечение синтеза структуры алгоритма
title_alt	Реалізація контексту проектування як забезпечення синтезу структури алгоритму
title_full	Реализация контекста проектирования как обеспечение синтеза структуры алгоритма
title_fullStr	Реализация контекста проектирования как обеспечение синтеза структуры алгоритма
title_full_unstemmed	Реализация контекста проектирования как обеспечение синтеза структуры алгоритма
title_short	Реализация контекста проектирования как обеспечение синтеза структуры алгоритма
title_sort	реализация контекста проектирования как обеспечение синтеза структуры алгоритма
topic	Обучающие и экспертные системы
topic_facet	Обучающие и экспертные системы
url	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/8200
work_keys_str_mv	AT razumovskiiai realizaciâkontekstaproektirovaniâkakobespečeniesintezastrukturyalgoritma AT razumovskiiai realízacíâkontekstuproektuvannââkzabezpečennâsintezustrukturialgoritmu

Реализация контекста проектирования как обеспечение синтеза структуры алгоритма

Репозитарії

Схожі ресурси