Преподаватель который помогает студентам и школьникам в учёбе.

Применение объектно-ориентированного подхода при проектирование информационной системы

Содержание:

Введение

Научно-техническая революция, широко развернувшаяся во второй половине XX века, породила надежды на то, что с помощью новых научных дисциплин и новой техники будут разрешены трудные проблемы и противоречия человеческой жизни. Автоматизация и создание информационных систем являются на данный момент одной из самых ресурсоемких областей деятельности техногенного общества. Одной из причин активного развития данной области является то, что автоматизация служит основой коренного изменения процессов управления, играющих важную роль в деятельности человека и общества. Возникают системы управления, действие которых направлено на поддержание или улучшение работы объекта с помощью устройства управления (комплекс средств сбора, обработки, передачи информации и формирования управляющих сигналов или команд). Существует много видов информационных систем: системы обработки данных, информационные системы управления, маркетинговые системы, системы бухгалтерского учета и другие, используемые в различных организациях. Немаловажные функции среди них выполняют информационные системы управления.

Информационные системы управления (ИСУ) – это любые системы, которые обеспечивают людей данными или информацией об операциях, выполняемых в организации. ИСУ используются в деятельности работников, собственников, клиентов и других ключевых лиц в организационной среде. Поддержка этих лиц осуществляется либо путем эффективной обработки данных для оказания помощи в выполнении работ, связанных с транзакциями (транзакция – регистрируемая операция бизнеса), либо эффективным обеспечением информацией должностных лиц.

Сегодня информационные технологии оказывают влияние не только на обработку данных, но и на способ выполнения работы людьми, на продукцию, характер конкуренции. Информация во многих организациях становится ключевым ресурсом, а информационная обработка – делом стратегической важности. Большинство организаций не сможет успешно конкурировать, пока не предложит своим клиентам такой уровень обслуживания, который возможен лишь при помощи систем, основанных на высоких технологиях.

Информационная система управления – это система, обеспечивающая уполномоченный персонал данными или информацией, имеющими отношение к организации. Информационная система управления, в общем случае, состоит из четырех подсистем: системы обработки транзакций, системы управленческих отчетов, офисной информационной системы и системы поддержки принятия решений, включая информационную систему руководителя, экспертную систему и искусственный интеллект.

Информационные системы используются организациями в разных целях. Они повышают производительность труда, помогая выполнять работу лучше, быстрее и дешевле, функциональную эффективность, помогая принимать наилучшие решения. Информационные системы повышают качество услуг, предоставляемых заказчикам и клиентам, помогают создавать и улучшать продукцию. Они позволяют закрепить клиентов и отдалить конкурентов, сменить основу конкуренции путем изменения таких составляющих, как цена, расходы, качество.

Информационные системы на сегодняшний момент незаменимы для ведения мелкого бизнеса, управления более крупными организациями (корпорациями, холдингами), и конечно для управления государством.

Все это подтверждает, что данная тема в настоящие время очень актуальна.

Целью курсовой работы – применение ОПП при проектировании информационных систем и создать отрывок информационной системы «Учебно-методичный ресурс»

Задачи курсовой работы:

Провести анализ информационных источников;
Рассмотреть теоретические понятия ИС и ее методологию исследования;
Провести систематизацию методологии исследования программного снабжения;
Создать информационную систему «Учебно-методичный ресурс».
На основе проделанной работы составить заключение.

1. Теоретическая часть

1.1 Информационные системы

В настоящее время нет единой трактовки понятия "информационная система" (ИС), устоявшейся классификации информационных систем, общепринятого представления о структуре ИС, поскольку работы по созданию информационных систем проводились параллельно по нескольким направлениям - системы обработки данных и базы данных; автоматизированные системы управления и в первую очередь - автоматизированные информационные системы; автоматизированные системы научно-технической информации; автоматизированные системы нормативно-правовой документации, автоматизированные системы нормативно-методического обеспечения управления предприятиями; а в последнее время разрабатываются разнообразные системы специального назначения, такие как экономические информационные системы, в том числе бухгалтерские, банковские информационные системы, информационные системы рынка ценных бумаг, маркетинговые информационные системы и т.п.

Сам термин "информационные системы" включает два важных понятия - "информация" и "система".

Информация (лат. information - сообщение, разъяснение; лат. informo - придаю вид, формирую, организую) - сведения о лицах, предметах, фактах, событиях, явлениях и процессах независимо от формы их представления.

Система (греч. system - целое, составленное из частей соединение) - это совокупность элементов, образующих определенную целостность, единство и взаимодействующих друг с другом для достижения определенной цели.

С точки зрения информатики информационные системы обеспечивают сбор, хранение, обработку, поиск, предоставление информации, необходимой в процессе принятия решений задач из любой области. Они помогают анализировать проблемы и создавать новые продукты. Информационная система включает в себя ряд блоков, которые особым образом взаимодействуют друг с другом и объединены в структуру. В общем виде структуру ИС можно представить следующим образом.

Решение повторяющихся задач

Решение возникающих проблем

Формирование отчетов

Модели и алгоритмы

ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА

Информационная система управления

Система поддержки принятия решений

База данных

Экранные формы

Процесс

Входные документы

Выходные документы

Рисунок 1. Структура ИС

Информационная система - представляет собой совокупность организационных, технических, программных и информационных средств, объединенных в единую систему с целью сбора, хранения, обработки и выдачи необходимой информации для выполнения заданных функций.

Современное понимание информационной системы предполагает использование в качестве основного технического средства переработки информации персонального компьютера. Кроме того, техническое воплощение информационной системы само по себе ничего не будет значить, если не учтена роль человека, для которого предназначена производимая информация и без которого невозможно ее получение и представление.

В Федеральном законе "Об информации, информатизации и защите информации" дается следующее определение:

"Информационная система - организационно упорядоченная совокупность документов (массивов документов) и информационных технологий, в том числе и с использованием средств вычислительной техники и связи, реализующих информационные процессы".

Информационная система в программировании - это прикладная программная подсистема, ориентированная на сбор, хранение, поиск и обработку текстовой и/или фактографической информации, работающая в режиме диалога с пользователем. ^[1]

В зависимости от предметной области информационные системы могут очень сильно различаться по своим функциям, архитектуре, реализации. Однако можно выделить ряд свойств, которые являются общими:

- информационные системы предназначены для сбора, хранения и обработки информации. Поэтому в основе любой из них лежит среда хранения и доступа к данным;

- информационные системы ориентируются на конечного пользователя, не обладающего высокой квалификацией и области применения вычислительной техники. Поэтому клиентские приложения информационных систем должны обладать простым, удобным, легко осваиваемым интерфейсом, который предоставляет конечному пользователю все необходимые для работы функции, но в то же время не дают ему возможность выполнять какие-либо лишние действия

1.2 Методологии разработки информационных систем

В основе структурного подхода лежит последовательная функциональная декомпозиция, при которой структура системы описывается в терминах иерархии ее функций и передачи информации между отдельными функциональными элементами.

Применение структурного анализа и проектирования подразумевает применение на этапе программирования модульного и структурного программирования.

Одним из принципов инженерного программирования является принцип концептуальной общности. Заключается принцип в следовании единой философии на всех этапах ЖЦ ПО: структурный анализ — структурное проектирование — структурное программирование — структурное тестирование.

Идеи структурной методологии:

- преодолеть сложность больших систем путем разделения их на части;

- представить части в виде иерархических структур;

- использовать графические нотации, для облегчения понимаемости сложных систем.

Структурные методологии классифицируются по порядку построения модели:

- процедурно-ориентированные;

- ориентированные на данные;

- информационно-ориентированные.

Разработка ПО основана на модели ВХОД-ОБРАБОТКА-ВЫХОД: данные входят в систему, обрабатываются или преобразуются и выходят из системы. Такая модель используется во всех структурных методологиях. При этом важен порядок построения модели и всегда подчеркивается различие между данными и процессами их обработки.

Традиционный процедурно-ориентированный подход регламентирует первичность проектирования функциональных компонент по отношению к проектированию структур данных (требования к данным раскрываются через функциональные требования):

- в первую очередь определяются процессы обработки данных;

- затем устанавливаются необходимые для этого данные;

- организуются информационные потоки между связанными процессами.

При подходе, ориентированном на данные, вход и выход модели являются наиболее важными — структуры данных (а не потоки данных) определяются первыми, а процедурные компоненты строятся как производные от структур данных:

- сначала специфицируют данные;

- затем описывают процессы, использующие эти данные.

Информационно-ориентированный подход используется только при разработке информационных систем и отличается от подхода, ориентированного на данные, тем, что позволяет работать с неиерархическими структурами данных.

При выборе между процедурно-ориентированной и ориентированной на данные методологиями, т.е. при выборе построения первой функциональной модели или модели данных, необходимо учитывать, что:

- информационная модель плохо понимаема неспециалистами, поэтому попытки привлечь заказчика в разработку обречены на неудачу;

- функциональные модели интуитивно понимаемы неспециалистами, заказчик прекрасно ориентируется в процессах, протекающих на его предприятии;

- для решения задач консалтинга (современного направления по реорганизации бизнес-процессов, предваряющей автоматизацию предприятия) информационная модель является недостаточной;

- на Западе, где различные методологии реорганизации деятельности применяются уже длительное время, большинство методологий являются функционально-ориентированными.

Большинство методологий использует в различных комбинациях большое количество методов и нотаций структурных диаграмм:

для анализа — функциональные диаграммы, диаграммы потоков данных, диаграммы декомпозиции, языки проектирования спецификаций, таблицы, деревья решений, диаграммы потоков управления, др.;

для проектирования — диаграммы переходов состояний, структурные карты, блок-схемы, схемы экранов, диаграммы "сущность-связь".

Структурные методологии классифицируются по типу целевых систем:

- для систем реального времени;

- для информационных систем.

Основная особенность систем реального времени заключается в том, что они контролируют и контролируются внешними событиями; реагирование на эти события во времени — основная и первоочередная функция таких систем.

Существует два принципиальных отличия системы реального времени от просто диалоговой системы. Первое связано с концептуальным уровнем: в системе реального времени время поступления события в систему само по себе несет определенную информацию, которая не может быть закодирована. Второе связано с уровнем реализации: время отклика системы реального времени является критичным и сопоставимым со скоростью выполнения технологических операций.

Таблица 1.

Главные различия информационных систем и систем реального времени.

Информационные системы	Системы реального времени
Управляемы данными	Управляемы событиями
Сложные структуры данных	Простые структуры данных
Большой объем входных данных	Малое количество входных данных
Интенсивный ввод/вывод	Интенсивные вычисления
Машинная независимость	Машинная зависимость

Для проектирования систем реального времени используются специальные типы структурных диаграмм: диаграммы потоков управления, диаграммы переходов состояний, матрицы состояний/событий, таблицы решений и др.

Однако многие из них являются вариациями структурных диаграмм для проектирования информационных систем. Более того, известные структурные методологии разработки систем реального времени базируются на методологиях разработки информационных систем, расширяя их соответствующими методами и нотациями.

Известные структурные методологии:

1) SADT (Structured Analysis and Design Technique) — процедурно-ориентированная и ориентированная на данные методология (два варианта использования) для информационных систем. Введена Россом (Ross) в 1973 г.; 2) Гейна-Сарсона (Gane-Sarson) - процедурно-ориентированная методология для информационных систем и систем реального времени; 3) Йодана-Де Марко (Yourdon/DeMarko) - процедурно-ориентированная методология для информационных систем и систем реального времени; 4) Джексона (Jackson) — ориентированная на данные методология для информационных систем и систем реального времени; 5) Мартина (Martin) - информационно-ориентированная методология для информационных систем;

6) Уорда-Меллора (Ward-Mellor) — методология анализа и проектирования систем реального времени; 7) Хатли (Hatley) — методология анализа и проектирования систем реального времени.

Кроме того, крупные компании — производители ПО разрабатывают собственные методологии на основе известных классических методологий. Главной отличительной чертой таких методологий является их ориентация на конкретное CASE-средство анализа и проектирования, производимое и/или продвигаемое компанией.

В различных методологиях для функционального моделирования могут использоваться диаграммы потоков данных (DFD) в различных нотациях или SADT-диаграммы в нотации IDEF0.

Это два приблизительно одинаковых по мощности языка передачи понимания. И одним из основных критериев выбора должен являться следующий: насколько хорошо каждым из этих языков владеет консультант, аналитик, проектировщик.Соотношение CASE-средств, поддерживающих эти методы, примерно 93 % и 3 % соответственно, остальные 3 % — другие методы.

SADT-диаграммы создавались для проектирования систем вообще, тогда как DFD с самого начала создавались для проектирования программных систем и имеют набор элементов, адекватно отражающих специфику таких систем (например, хранилища данных являются прообразами файлов или баз данных, внешние сущности отражают взаимодействие моделируемой системы с внешним миром).

SADT-диаграммы значительно менее выразительны и менее удобны для моделирования систем обработки информации. Дуги в SADT-диаграммах жестко типизированы, в то же время применительно к системам обработки информации стирается смысловое различие между входами, управлениями, выходами.

2. Объектно-ориентированная структура моделей

2.1 Объектно-ориентированный подход как основа для сочетания математического и имитационного моделирования

При создании моделей сложных систем часто возникает необходимость в применении мощного математического аппарата одновременно с использованием преимуществ имитационного моделирования. Под математическим аппаратом здесь понимается современные методы численного решения дифференциальных уравнений (как обыкновенных, так и в частных производных). Слово «имитационное моделирование» используется в узком смысле, прежде всего как способ формализации знаний экспертов определённой предметной области с последующим решением полученной системы дискретных или простейших дифференциальных уравнений.^[2]

Математические модели обычно игнорируют проблему оптимального представления знаний экспертов о моделируемой системе и сосредотачиваются на задаче обработки этих знаний, которые выражены в непонятной для экспертов математической форме. Ниже перечислены некоторые недостатки математического моделирования, следующие отсюда:

1) большое количество неизвестных исходных данных, приводящее к огромным затратам на отладочные вычислительные эксперименты;

2) проблема верификации моделей, связанная с тем, что выходные данные моделей не соответствуют структуре предметной области;

3) недостаточный учёт нелинейных взаимодействий в системе, для которых известны лишь эмпирические оценки;

4) сложность развития моделей, обусловленная, прежде всего, тем, что излишняя степень их формализации не позволяет работать с ними эксперту – не математику.

С другой стороны, в рамках имитационного подхода практически невозможно рассматривать распределённые модели. Кроме того, с ростом сложности даже «точечных» моделей размерность соответствующих им систем уравнений начинает превосходить разумные пределы, а свойственная имитационным моделям простота теряется.

Математический и имитационный подходы имеет смысл сочетать, к примеру, при комплексном моделировании организма человека, – именно эта задача будет использоваться. Для такой сложной системы, как человек, без современных методов вычислительной математики не обойтись при моделировании физических процессов, например, при расчёте переноса веществ кровеносной (дыхательной) системой и при расчёте скоростей течения крови (воздуха), на котором происходит этот перенос. Однако не менее важным является использование в моделях сложных систем неточных эмпирических зависимостей – регуляторных закономерностей в человеческом организме, – и для этого необходим имитационный подход.

Конечно, было бы хорошо соединить эффективность математических методов с такими свойствами имитационных моделей, как наглядность, близость к предметной области и, главное, простота развития. Однако проблема заключается в отсутствии общепринятой основы для построения комплексных моделей, которые бы сочетали достоинства обоих подходов. Эта основа должна быть одинаково удобной как для имитационного представления структуры моделируемой системы, так и для её формализации и обработки математическими методами.

Процедурно-ориентированные библиотеки вычислительных алгоритмов на низкоуровневых языках типа FORTRAN и C не подходят в качестве такой основы хотя бы потому, что задачу для них нельзя представить наглядно и следует формулировать на языке уравнений. Кроме того, какими бы универсальными ни были процедуры библиотек, часто требуется расширять их возможности (или, наоборот, сужать эти возможности для упрощения использования, для уменьшения затрат машинного времени и т.п.). Однако если библиотека реализована на процедурном (структурном) языке программирования, для незначительного изменения в ней какого-либо численного метода необходимо существенно корректировать его код. При этом неизвестно, будут ли после такой корректировки правильно работать программы, использовавшие данный численный метод в его первоначальном варианте. Ещё большие трудности возникают, когда появляются новые версии библиотеки – после этого нужно либо провести заново все необходимые изменения в коде, либо пользоваться старыми, но зато хорошо адаптированными к решаемым задачам, версиями численных методов.^[3]

В противоположность процедурным библиотекам вычислительной математики, наглядность и возможность развития свойственна средствам имитационного моделирования, подобным встроенному в математический пакет MatLab средству Simulink и ведущим начало от высокоуровневых языков моделирования типа Dynamo и Stella. Однако эти средства пригодны лишь для не слишком сложных в математическом смысле задач, и принятый в них подход не может служить основой для сочетания имитации с современной вычислительной математикой. В частности, он не подходит к решению уравнений в частных производных.

В качестве основы для совместной реализации математического и имитационного способов моделирования очень хорошо подходит объектно-ориентированный подход (ООП). А именно, что построенные на объектно-ориентированной основе модели

1) как имитационные модели, наглядны, пригодны к быстрому расширению и учёту большого числа разнородных закономерностей;

2) как математические модели, могут эффективно решать сложные, в том числе пространственно-распределённые задачи.

После того, как будут обоснованы эти утверждения и будет построена объектно-ориентированная структура обобщённой модели, получает смысл.

Комплексные модели

Математические модели	Имитационные модели

Моделирование сложных, в том числе распределённых, систем	Наглядность структуры Возможность быстрого развития

Привязка процедур к данным, которые они обрабатывают	Агрегация Наследование

Объектно-ориентированный подход

Рисунок 2. ООП как основа для сочетания математического и имитационного моделирования

2.2 Понятия ООП в применении к моделированию

Любая объектная модель базируется на понятии объекта как совокупности данных, к которым привязаны некоторые процедуры их обработки (методы). При этом каждое данное из этой совокупности также, в свою очередь, может являться объектом (понятие агрегации). Если в процедурной модели процедуры манипулируют пассивно хранящимися данными, то в объектной сами данные – объекты – взаимодействуют между собой. Множество похожих объектов с одним и тем же набором свойств и методов образует класс, который, собственно, и является минимальным блоком программы, аналогом процедуры.

Согласно общепринятой терминологии, объектно-ориентированная модель отличается от просто объектной возможностью наследования классов объектов. При наследовании существующего класса (суперкласса) получается новый класс, называемый подклассом. Объекты подкласса имеют те же свойства, и могут участвовать в тех же взаимодействиях, что и объекты суперкласса. При этом подкласс может иметь новые свойства и новые методы, а также изменять методы своего суперкласса. Наследование облегчает изменение и расширение объектно-ориентированных систем.

Агрегация объектов

Наследование классов


Рисунок 3. Понятия объектно-ориентированного подхода

В таблице 2 перечисленные выше понятия рассматриваются подробнее, причём акцент делается на их применение в моделировании.

Таблица 2

Использование объектно-ориентированного подхода в задачах моделирования.

Суть ООП состоит в следующем:

1. Программа представляет собой совокупность объектов, объединяющих данные и методы их обработки.

1.1. Смысл объекта (поведение) отделён от его реализации (структуры) за счёт того, что методы могут не содержать кода, а данные имеют определённую область видимости.

1.2. Данные объектов (поля) также могут быть объектами.

2. Каждый объект относится к определённому типу (классу), т.е. является его экземпляром.

3. Тип (класс) может наследовать часть данных и методов от других типов (классов), то есть быть их подтипом.

Примечание к пункту 1.2: в одном и том же поле могут храниться объекты определённого типа и всех его подтипов.

Суть объектно-ориентированной модели состоит в следующем:

1. Модель представляет собой совокупность элементов, объединяющих параметры модели и методы их расчёта.

1.1. Смысл элемента (набор параметров и основные методы их обработки) отделён от его реализации (от вспомогательных данных и методов).

1.2. Данные элементов (параметры, ссылки на соседние элементы и т.д.) также могут быть объектами.

2. Каждый элемент относится к определённому типу (классу), и вычислительные алгоритмы обычно разделены на несколько методов разных классов.

3. Тип (класс) может наследовать часть данных и методов от других типов (классов), причём данные и аргументы методов могут быть не только определённого типа, но и всех его подтипов

ООП имеет следующие преимущества

перед другими подходами:

1) компактность программ, уменьшающая их стоимость и время их разработки;

2) возможность повторного использования классов, программ и проектов;

3) эффективное разделение работы между дизайнерами и программистами;

4) быстрая адаптация программ к изменяющимся задачам и требованиям;

5) уменьшение риска разработки сложных программ за счёт интеграции и тестирования их компонентов на протяжении всего времени разработки, а не на последнем её этапе.

6) ориентация на человеческое восприятие мира, позволяющая программировать даже без понимания деталей работы компьютера.

Объектно-ориентированные модели имеют следующие преимущества перед процедурно-ориентированными:

1) компактность модели;

2) возможность повторного использования частей модели;

3) эффективное разделение работы над численными методами, содержанием и наглядным представлением модели;

4) быстрая адаптация модели к изменению структуры и численных методов;

5) уменьшение риска разработки сложных моделей за счёт интеграции и тестирования их частей на протяжении всего времени разработки, а не на последнем её этапе;

6) ориентация на предметную область модели, позволяющая моделировать без глубокого знания численных методов и, возможно, без умения программировать

2.3 Существующие объектные средства моделирования

Таким образом, любая более-менее сложная математическая или имитационная модель является удобным предметом для применения объектно-ориентированного подхода. Конечно, этот факт был давно замечен и использован в большом количестве программных средств для моделирования. Однако в большинстве таких средств объектно-ориентированным является только внешнее представление элементов модели, которое перед началом расчётов компилируется в код процедурно-ориентированного языка программирования или просто преобразуется в параметры готового кода. Например, блоки многих имитационных моделей преобразуются в переменные системы обыкновенных дифференциальных уравнений, а связи между ними – в функции её правых частей.

Такой подход, безусловно, решает часть проблем стандартных моделей, связанных с их недостаточной наглядностью и с негибкостью по отношению к изменениям структуры. В частности, в моделях появляются чётко ограниченные блоки, которые можно быстро удалять, добавлять и использовать в совершенно других моделях. Тем не менее, изменение самих блоков ввиду их процедурно-ориентированной реализации весьма затруднительно, а методы расчёта таких моделей вообще не изменяемы (не имеют объектно-ориентированного представления даже на внешнем уровне). Кроме того, трансляция модели из графически интерпретируемых объектов в параметры процедур является достаточно сложной задачей, и этот факт тормозит развитие методов математической обработки модели (для каждого нового метода необходимо также реализовывать алгоритмы трансляции, а иногда и вводить новые объекты).

Существенно меньше распространены средства моделирования, в которых не только сама структура модели является объектно-ориентированной, но и работающие с ней численные методы. В этом направлении существуют два основных подхода. Первый обычно реализуется в задачах CFD (вычислительной газо- и гидродинамики) и других разделов механики и электродинамики сплошных сред [6]. Считается, что объектная методология имеет два основных преимущества по отношению к таким задачам – приспособленность к параллельным вычислениям и к решению задач со сложной геометрией. При описании параллельных вычислений в качестве объектов рассматриваются процессоры, обменивающиеся между собой данными в ходе расчётов, а при описании геометрии – однородные области интегрирования (часто примитивной формы), взаимодействующие между собой на границах. Для реализации этих преимуществ достаточно простейшей объектной модели, даже без наследования. Как следствие, проблему изменения и расширения численных методов данная трактовка понятия объекта не решает.

С точки зрения имитационного моделирования важным преимуществом использования объектов является возможность наглядного представления структуры модели и её визуального редактирования (то есть изменения без программирования). Обычно такая возможность реализуется путём построения модели из отдельных параметров, которые можно связывать между собой с помощью разных функций. Функции и параметры являются объектами многочисленных типов (классов). В частности, функции могут быть заданы таблично или с помощью формулы, могут зависеть не только от значений параметров, но и от их производных, а также зависеть от них с запаздыванием. В наиболее развитых системах имитационного моделирования среди этих функций имеются достаточно сложные дифференциальные и дискретные операторы, что формально позволяет графически описать любую систему уравнений. К сожалению, такой системой не могут пользоваться эксперты предметной области, далёкие от математики. Например, для решения с её помощью дифференциального уравнения нужно понимать смысл преобразования Лапласа, а представление этого уравнения довольно громоздко.

Уравнение Ван дер Поля

Рисунок 4. Пример объектного представления параметров и функций модели (Simulink).

2.4 Объектно-ориентированная методология моделирования

Построение модели из элементов. С точки зрения объектно-ориентированного анализа, упомянутые выше области интегрирования слишком велики и сложны, чтобы их рассматривать как элементарные объекты модели, и методы этих объектов всё равно придётся организовывать в процедурно-ориентированном стиле. В частности, класс области интегрирования должен содержать, по крайней мере, несколько массивов для сеточных функций, соответствующие значения которых (элементы массивов с одинаковым индексом) связаны между собой гораздо сильнее, чем элементы одного массива. С другой стороны, отдельные параметры и функции, наоборот, слишком малы как объекты, так как для создания из них хоть сколько-нибудь сложной модели требуются тысячи и миллионы таких объектов. Напрашивается вывод, что в качестве элемента модели следует рассматривать объект промежуточного размера между областью и параметром, и этот объект ниже называется просто элементом.

Элемент должен представлять собой набор семантически связанных параметров, к которым привязаны определённые алгоритмы вычислительной математики, а точнее – те части алгоритмов, которые рассчитывают именно эти параметры. При формировании объектно-ориентированной библиотеки численных методов математику достаточно запрограммировать некоторое количество классов элементов, которые соответствуют либо типичным математическим объектам (к примеру, системе обыкновенных дифференциальных уравнений), либо типичным объектам рассматриваемой предметной области. Например, в гидромеханике или физиологии человека такими типичными объектами являются трубки (сосуды), резервуары, обменники и т.д. После того, как созданы классы элементов, из них, как из конструктора, эксперт по данной предметной области может строить разнообразные модели безо всякого программирования.

Элементы рассчитывают значения своих параметров на основе связей с другими элементами. При этом связи являются чисто декларативными, а не процедурными, благодаря чему эксперт создаёт их, не задумываясь о том, с помощью каких математических методов эти связи выражаются. Конечно, для отдельных нетипичных соотношений между параметрами элементов можно также использовать обычные функциональные связи, поскольку в силу нетипичности для них нецелесообразно программировать специальные классы элементов.

Создание типов элементов на основе наследования. На первый взгляд может показаться, что система моделирования, основанная на заранее запрограммированных классах элементов, не является такой гибкой, как существующие средства имитационного моделирования. Однако объектно-ориентированный подход позволяет обойти эту проблему за счёт наследования классов элементов. Если один класс элемента наследуется от другого, то он использует имеющиеся у того параметры и методы их расчёта, при этом добавляя какие-либо свои параметры и методы.

Например, пусть исходно был запрограммирован класс проводника, то есть элемента, который характеризуется сопротивлением и (по)током через него и предназначен для расчёта электрической цепи или, что то же самое, гидродинамической системы жёстких трубок. Если требуется учесть растяжимость трубок, достаточно унаследовать свойства и методы класса проводника, добавив к ним свойство объёма и процедуру расчёта сопротивления трубки через этот объём . Далее класс растяжимой трубки (то есть сосуда, если пользоваться терминологией предметной области – физиологии) можно использовать в качестве родительского класса для эластичных, пластичных и других сосудов, различающихся моделью растяжения.

А теперь предположим, что требуется решать не только эллиптическую задачу расчёта потоков и давлений в системе трубок, но и параболическую задачу переноса веществ или тепла в этой системе. Понятно, что методы расчёта конвективного, диффузионного и конвективно-диффузионного переноса должны существовать в специальных элементах-переносчиках независимо от элементов, связанных с моделированием механики сосудов. Чтобы использовать эти методы для задачи переноса в сосудах, достаточно создать элемент, наследующийся от сосуда и от переносчика одновременно, причём никакого нового программного кода создавать не требуется. В объектно-ориентированных языках, не поддерживающих множественное наследование, то же самое достигается путём одиночного наследования от одного класса (например, от сосуда) и агрегации экземпляра другого класса (например, переносчика).

Рисунок 5. Пример иерархии наследования классов модели (в объектной нотации Г. Буча).

Таким образом, наследование даёт возможность быстрого развития не только моделей, но и заложенных в них численных методов. При этом упростить и формализовать изменение кода программной реализации методов можно настолько, чтобы осуществлять его с помощью визуального редактора.

2.5 Пример использования: моделирование организма человека

Классы элементов обозначены на схемах символическими изображениями, соответствие с которыми определяется таблицей . Каждая схема соответствует некоторой подсистеме организма.

Следует заметить, что рисунки не являются теоретическими схемами структуры модели. Они созданы с помощью специального графического редактора расчетной программы, то есть изображенные на рисунках объекты (элементы) создаются при инициализации модели и в ходе моделирования выполняют соответствующие их классам численные алгоритмы.

Рисунок 6 Общая структура модели кровеносной системы.

Рисунок 7. Структура модели малого круга кровообращения.

Рисунок 8. Структура модели большого круга кровообращения.

Таблица 3.

Условные обозначения некоторых классов элементов модели организма человека на рисунках.

№	Элемент	Рис.	№	Элемент	Рис.
27	Точка конвекции		31	Градиент-конвектор
28	Узел конвекции		32	Насос-конвектор
29	Конвектор		33	Сосуд-конвектор
30	Проводник-конвектор		34	Эластичный конвектор

3. Технологии разработки информационных систем

Адаптируемость (способность систем приспосабливаться к изменениям среды, окружения) является одним из наиболее важных требований, предъявляемых к информационным системам (ИС) различного назначения. Адаптируемость рассматривают достаточно широко, включая в это понятие такие взаимосвязанные нефункциональные требования как способность к развитию, гибкость, расширяемость, интероперабельность, т.е. её можно рассматривать на разных уровнях, в данной системе пользователю предоставляется возможность выбрать, какое саботажное действие он хочет контролировать, и задать необходимые пороговые значения для наблюдения.

Адаптация информационных систем – это процесс их настройки на меняющиеся условия эксплуатации и потребности пользователей и бизнес-процессов как при создании новых систем, так и при сопровождении существующих. Этот итеративный процесс можно считать важнейшей частью жизненного цикла ИС. Адаптируемые системы включают средства, которые обеспечивают их настройку на новые требования и условия динамически, облегчают их сопровождение. Адаптивные системы – это системы, которые меняют свое поведение автоматически в соответствии с изменениями, происходящими в их окружении, настраиваются на изменения среды без применения каких-либо средств «ручной» настройки.

Существуют общие подходы к созданию адаптируемых ИС. Максимальная гибкость достигается, если работа системы строится на использовании моделей, которые могут изменяться в процессе функционирования системы, управляющих ее поведением. Модели могут быть описаны на различных уровнях абстракции и платформенной независимости, что обеспечивает максимальную эффективность процесса разработки и возможность динамической трансформации моделей.

В данной работе представлена CASE-технология создания адаптируемых информационных систем, основанная на построении многоуровневых моделей и использовании метаданных, представляющих информационные системы и их окружение с различных точек зрения и на различных уровнях абстракции. Технология METAS разрабатывается в АНО науки и образования «Институт компьютинга» при участии сотрудников, аспирантов и студентов кафедры математического обеспечения вычислительных систем ПГУ.

Модель представляет собой абстрактное описание системы (объекта, процесса, проблемы, понятия) в некоторой форме, отличной от формы их реального существования

Моделирование начинается с формирования предмета исследований — системы понятий, отражающей существенные для моделирования характеристики объекта. Эта задача является достаточно сложной, что подтверждается различной интерпретацией в научно-технической литературе таких фундаментальных понятий, как система, модель, моделирование. Подобная неоднозначность не говорит об ошибочности одних и правильности других терминов, а отражает зависимость предмета исследований (моделирования) как от рассматриваемого объекта, так и от целей исследователя. Отличительной особенностью моделирования сложных систем является его многофункциональность и многообразие способов использования; оно становится неотъемлемой частью всего жизненного цикла системы. Объясняется это в первую очередь технологичностью моделей, реализованных на базе средств вычислительной техники: достаточно высокой скоростью получения результатов моделирования и их сравнительно невысокой себестоимостью.

Это описание задается на некотором формальном языке. При разработке ИС нельзя ограничиваться созданием только одной модели, так как учет всех характеристик сложной системы в одной модели приведет к чрезвычайной ее громоздкости. Оптимальный вариант – использовать совокупность нескольких моделей, ориентированных на решение различных задач поддержания жизненного цикла ИС. При этом модели могут образовывать иерархию, в которой описание системы на каком-либо уровне абстракции может опираться на описания других уровней, или же модели могут быть практически независимы друг от друга. Таким образом, при создании ИС, основанной на многоуровневых моделях, вводится понятие метамодели (модели, описывающей модель).

Существуют различные определение метамодели. Исходя из того, что модели, создаваемые при разработке ИС, должны быть описаны на каком-либо формальном языке, обеспечивающем их ввод и редактирование, хранение и трансформацию, будем считать, что метамодель – это модель языка моделирования, применяемого для формализации описания системы. Рассматриваются различные уровни метамоделей. Их можно разделить на лингвистические метамодели, описывающие предметно-независимые языки моделирования, и онтологические метамодели, которые описывают предметно-зависимые языки моделирования ИС.

На более высоком уровне строится онтологическая метамодель для уровня модели состояния, которая представляет модель предметной области. Следующий уровень определяет лингвистическую метамодель – модель языка моделирования, с которым работают аналитики, разработчики, CASE-средства, используемые при создании ИС. Самый верхний уровень иерархии определяет язык, на котором описываются метамодели уровня языка моделирования.

Число уровней при реализации конкретных систем может изменяться.

Использование при создании ИС предметно-ориентированных языков обеспечивает для разработчиков и пользователей ИС возможность работать в терминах предметной области, для которой разрабатывается ИС, позволяет будущим пользователям принять участие в разработке ИС, ее настройке. Применение этих языков в процессе эксплуатации системы позволяет создать средства адаптации, которые могут применяться не только профессиональными разработчиками, занимающимися сопровождением ИС, но и пользователями системы – специалистами в конкретной предметной области.

Модель разрабатывается аналитиками, после чего разработчики реализуют ее при помощи выбранных инструментальных средств создания ИС, СУБД, систем программирования. Изменение модели влечет необходимость не только реструктуризации данных в базе данных (БД), но и переписывания и перекомпиляции приложений системы.

Как и в случае с традиционной информационной системой, метамодель разрабатывается аналитиками, после чего реализуется разработчиками. Изменение метамодели влечет необходимость переписывания и перекомпиляции CASE-средства, реализующего метамодель. Однако такие изменения происходят крайне редко.

3.1 Практическая часть

Информационная система "Учебно-методический ресурс" предназначена в помощь преподавателям. С ее помощью они могут создавать работающие учебные электронные ресурсы. Эти ресурсы представляют собой wеb-сайты, информация которых носит учебный характер. Они содержат следующие материалы: лекции, лабораторные работы, самостоятельные работы, индивидуальные задания.

Информационная система "Учебно-методический ресурс" представляет собой wеb-сайт, поэтому в качестве языка программирования мы выбрали язык PHP. Это обусловлено несколькими причинами.

Во-первых, этот язык достаточно прост в изучении, во-вторых, это многофункциональный язык, в-третьих, в него включена поддержка современных баз данных, в-четвертых, РНР поддерживается почти на всех известных платформах, почти во всех операционных системах и на самых разных серверах, в-пятых, в РНР встроены функции для работы с текстовыми данными любых форматов, включая XML, и функции для работы с файловой системой и т.д.

Для регистрации пользователей был написан файл сценария rеg. php. Были написаны вспомогательные функции для проверки правильности заполнения формы, проверки правильности заполнения полей, имеющих специфический характер: е-mаil (имеет специальный формат), ФИО (не должны содержать цифр, знаков препинания, кроме дефиса) телефон (имеет специальный формат).

/*-------Вспомогательные функции-------*/

functiоn Chеck($vаr, $vаl="") {

if (! issеt($vаr))

rеturn $vаl;

еlsе

rеturn $vаr;

}

// Функция для проверки ФИО

// functiоn FIО_ОK($str) {

// rеturn еrеg("^ [А-Яа-я\' -] {l,25}$", $str);

// }

functiоn LОGIN_ОK($str) {

$cоnn=mysql_cоnnеct("lоcаlhоst","rооt"); // устанавливаем соединение

$dаtаbаsе = "usеrs";

$tаblе_nаmе = "pаss";

mysql_sеlеct_db($dаtаbаsе); // выбираем базу данных

// проверка уникальности псевдонима

$sql = "SЕLЕCT lоgin FRОM $tаblе_nаmе WHЕRЕ `lоgin` = ". "'". $str. "'";

$rеsult=mysql_quеry($sql);

mysql_clоsе($cоnn);

rеturn mysql_num_rоws($rеsult);

}

// Функция для проверки еmаil

functiоn еmаil_ОK($str) {

rеturn prеg_mаtch("/^\w+([\. \w] +) *\w@\w((\. \w) *\w+) *\. \w{2,3}$/",$str);

}

// Функция для проверки телефона

functiоn tеlеfоn_ОK($str) {

rеturn prеg_mаtch("/\d{3}-\d{2}-\d{2}/",$str);

}

// Функция для проверки формы

functiоn Fоrm_ОK() {

// Массив ошибок и соответствующих сообщений

glоbаl $еrrоrs, $еrr_msg;

/* if(! FIО_ОK($_PОST ["fnаmе"])) {

$еrrоrs ["fnаmе"] = 1;

$_PОST ["fnаmе"] ="";

}

if(! FIО_ОK($_PОST ["оnаmе"])) {

$еrrоrs ["оnаmе"] = 1;

$_PОST ["оnаmе"] ="";

}

if(! FIО_ОK($_PОST ["lnаmе"])) {

$еrrоrs ["lnаmе"] = 1;

$_PОST ["lnаmе"] ="";

}

if(LОGIN_ОK($_PОST ["lоgin"])) {

$еrrоrs ["lоgin"] = 1;

$_PОST ["lоgin"] ="";

}

// проверка совпадения пароля и подтверждения

if(strcmp($_PОST ["pаss"],$_PОST ["rеpаss"]) ! =0) {

$еrrоrs ["еrrоr"] =1;

$_PОST ["rеpаss"] ="";

}

if(! $_PОST ["pаss"]) {

$еrrоrs ["pаss"] =1;

$_PОST ["rеpаss"] ="";

}

if(! $_PОST ["rеpаss"]) $еrrоrs ["rеpаss"] =1;

if(sizеоf($еrrоrs) >0) {

// Если существуют ошибки, выводятся соответствующие сообщения, и форма отображается заново

еchо "<html><bоdy><div аlign='cеntеr' stylе='fоnt-sizе: 18'><b>ОШИБКА</b></div>";

еchо "<div аlign='cеntеr' stylе='fоnt-sizе: 14, cоlоr: rеd'>Обнаружены следующие ошибки: <br>";

fоrеаch($еrrоrs аs $kеy=>$vаluе) {

еchо "<b>". $еrr_msg [$kеy]. "</b><br>";

}

еchо "</div>";

ShоwFоrm();

еchо "</bоdy></html>";

}

еlsе {

// Если ошибки отсутствуют, выводится соответствующее сообщение

еchо "<h2 аlign='cеntеr'>Уважаемый(ая)". $_PОST ["lnаmе"]. " ". $_PОST ['fnаmе']. "! </h2><br> <h3 аlign='cеntеr'>

Регистрация прошла успешно</h3>";

$_SЕSSIОN ['lоgin'] =$_PОST ['lоgin'] ;

// регистрируем переменную lоgin

// $_SЕSSIОN ['pаss'] =$_PОST ['pаss'] ;

// регистрируем переменную pаss

// теперь логин и пароль - глобальные

// переменные для этой сессии

еchо "<cеntеr><а hrеf =mаin_fоrm. php>ОK</а></cеntеr>";

// вносим данные в базу

$cоnn=mysql_cоnnеct("lоcаlhоst","rооt"); // устанавливаем соединение

$dаtаbаsе = "usеrs";

$tаblе_nаmе = "pаss";

mysql_sеlеct_db($dаtаbаsе); // выбираем базу данных

// проверка уникальности псевдонима

$list_f = mysql_list_fiеlds($dаtаbаsе,$tаblе_nаmе); // получаем список полей в базе

$n = mysql_num_fiеlds($list_f); // число строк в результате предыдущего запроса

// составим один запрос сразу для всех полей таблицы

$sql = "INSЕRT INTО $tаblе_nаmе SЕT "; // начинаем создавать запрос, перебираем все поля таблицы

fоr($i=0; $i<$n; $i++) {

$nаmе_f = mysql_fiеld_nаmе ($list_f,$i); // вычисляем имя поля

$vаluе = $_PОST [$nаmе_f] ; // вычисляем значение поля

$j = $i + 1;

$sql = $sql. $nаmе_f. " = '$vаluе'"; // дописываем в строку $sql пару имя=значение

if ($j <> $n) $sql = $sql. ", "; // если поле не последнее в списке, то ставим запятую

}

// перед тем как записывать что-то в базу,

// можно посмотреть, какой запрос получился

// еchо $sql;

$rеsult = mysql_quеry($sql,$cоnn); // отправляем запрос выводим сообщение успешно ли выполнен запрос

if (! $rеsult) еchо "Cаn't аdd ". $tаblе_nаmе;

еlsе еchо "Succеss! <br>";

mysql_clоsе($cоnn);

}}

В результате его работы на экране отображается форма для ввода данных о пользователе.

Для создания или обновления учебного курса был написан файл сценария mаin_fоrm. php

Для создания части ИС "Учебно-методический ресурс", в которой осуществляется добавление новых лекций в создаваемый ресурс был написан файл сценария lеctiоns. php

Заключение

В курсовой работе рассматривается терминологические аспекты "Информационная система", "Методология исследования информационных систем".

Обозначается методология исследования программного снабжения согласно российским и забугорным источникам.

Исследуется "Технология исследования информационных систем" и обозначаются технологии исследования программного снабжения согласно российским источникам.

Была проведена классификация методологий разработки программного обеспечения по отечественным и зарубежным источникам, рассмотрены и изучены государственные и международные стандарты в области разработки программного обеспечения;

В практической части рассмотрен процесс создания фрагмента информационной системы "Учебно-методический ресурс"

Библиография

Бородакий, Ю.В. Информационные технологии. Методы, процессы, системы / Ю.В. Бородакий, Ю.Г. Лободинский. - М.: ГЛТ , 2014. - 456 c.
Буреш, О.В. Интеллектуальные информационные системы управления социально-экономическими объектами / О.В. Буреш, М.А. Жук. - М.: Красанд, 2013. - 192 c.
Вендров А.М. CASE - технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем. [Текст] / А.М. Вендров – М.: Финансы и статистика, 2015. – 456 c.
Вендров А.М. Практикум по проектированию программного обеспечения информационных систем: Учеб. пособие./ [Текст] / А.М. Вендров – М.: Финансы и статистика, 2016. – 310 c.
Вдовин, В.М. Предметно-ориентированные экономические информационные системы: Учебное пособие / В.М. Вдовин. - М.: Дашков и К, 2013. - 388 c.
Гвоздева, В.А. Информатика, автоматизированные информационные технологии и системы: Учебник / В.А. Гвоздева. - М.: ИД ФОРУМ, НИЦ ИНФРА-М, 2013. - 544 c.
Грекул, В.И. Проектирование информационных систем: учебное пособие [Текст] / В.И. Грекул, Г.Н. Денищенко, Н.Л. Коровкина. – М.: Интернет-Ун-т Информ. технологий, 2015. – 304 с.
Иванкин, Е.Ф. Информационные системы с апостериорной обработкой результатов наблюдений / Е.Ф. Иванкин. - М.: ГЛТ, 2013. - 168 c.
Калянов Г.Н. Case-технологии. Современные методы и средства проектирования ИС. [Текст] / Г.Н. Калянов – М.: СИНТЕГ, 2016. – 316 с.
Марка Д.А. Методология структурного анализа и проектирования. [Текст] / Д.А. Марка, К. МакГоуэн – М.: МетаТехнология, 2015. – 240 с.
Титоренко Г.А. Автоматизированные информационные технологии [Текст] / Г.А. Титоренко – М.: Компьютер, ЮНИТИ, 2014.– 369c.
Пантелеева Т. Сетевое планирование. [Электронный ресурс]/ Т.Пантелеева (Режим доступа: http://www.inventech.ru. Реутов, А.П. Автоматизированные информационные системы: методы построения и исследования / А.П. Реутов, М.В. Черняков, С.Н. Замуруев. - М.: Радиотехника, 2014. - 328 c.
Рубцов С.В. SADT: процесс моделирования. [Электронный ресурс]/ С.В. Рубцов (Режим доступа: http://www.interface.ru.
СвечниковА.А. BPWin - Rational Rose - Oracle Designer. Сравнительная оценка. [Электронный ресурс] / А.А.Свечников (Режим доступа: http://sancase.narod.ru .
Федорова, Г.Н. Информационные системы: Учебник для студ. учреждений сред. проф. образования / Г.Н. Федорова. - М.: ИЦ Академия, 2013. - 208 c.

Единый государственный экзамен (ЕГЭ) впервые был введен в качестве эксперимента в 2001 году в нескольких областях и республиках Российской Федерации. В экзамен включено три типа заданий: B и С. Первая часть подразумевает выбор ответа, вторая – ответ фразой, а третья – развернутый ответ на заданную тему. С 2009 года ЕГЭ официально признан обязательным выпускным экзаменом в российских школах, а так же ВУЗы обязаны принимать абитуриентов по результатам их ЕГЭ. С момента признания этого экзамена на государственном уровне, многие ученые, политические деятели и активные граждане дискутируют, является ли ЕГЭ злом или благом для системы российского образования. Однозначного ответа, естественно, дать на этот вопрос нельзя, но я постараюсь раскрыть позиции оппонирующих сторон и признать, к какой стороне спора моя позиция ближе.

Для начала стоит сказать, что ЕГЭ в качестве вступительного экзамена и выпускного – две колоссальные разница. Я считаю, что единый экзамен идеально подходит в качестве. Согласно статистике официального портала ЕГЭ (ege.edu.ru), около 70% сдававших экзамен в 2014 году утверждают, что им никогда не нравился ЕГЭ, как только 12% опрошенных считают, что ЕГЭ – нормальная форма экзамена. С чем могут быть связаны такие результаты? Вероятно, многие сдававшие экзамен считают такую форму проверки знаний слишком сложной, ведь ЕГЭ охватывает фактически весь школьный курс предмета, и зачастую очень сложно, а даже скорее невозможно выучить все. Но с другой стороны, такая система позволяет выявить настоящее состояние знаний ученика по тому или иному предмету, поскольку строение экзамена позволяет задействовать в нем материалы по большому количеству тем. В качестве выпускного экзамена это, несомненно, плюс, в то время как для абитуриента это может стать губительным. Дело в том, что поступление в вуз – всегда гонка, поэтому ее участники, зачастую не очень честные, пойдут на все, чтобы выиграть ее. Введение ЕГЭ вызвало целую волну коррупции: многие выпускники готовы покупать контрольно-измерительные материалы до экзамена, в то время как люди, задействованные в создании заданий готовы продавать их. Такой подход развращает и уничтожает систему образования. Другая отрицательная сторона ЕГЭ – отсутствие у выпускников заинтересованности в общих образовательных предметах

Соответственно, с введением ЕГЭ страдает система среднего образования, в то время как ученик в той или иной мере выигрывает.
Как введение ЕГЭ влияет на высшие учебные заведения? Мне кажется, ответ на этот вопрос очевиден: ВУЗы, несомненно, страдают. Также ЕГЭ создает так называемые «равные возможности» поступления для выпускников всех школ России. Естественно, со стороны создается впечатление равноправности, особенно если взглянуть на это с нормативно-правовой стороны. Каждый выпускник сдает ЕГЭ «по уму», а в дальнейшем подает документы в ВУЗ. Все бы хорошо, но как, к примеру, можно сравнить выпускника московской гимназии и ученика из обычной школы в российской глубинке. Единообразие ЕГЭ создает, так называемые, равные возможности для образования, но на деле такого никогда не будет, ведь на образование человека в основном влияет его круг общения, среды обитания и квалификация преподавателя в школе. Равные условия для всех учеников – утопия, а что случится, если так будет, писали Оруэлл и Замятин.
К слову сказать, ЕГЭ полностью проявляется компьютером, и эти результаты зачастую не отображают реальное состояние знаний в голове человека. В СМИ говорят, что ЕГЭ способно отобразить «объективное» состояние знаний ученика. Но ведь, объективность это свойство человека, а не машины. Объективность рождается из некоторого количества субъективных мнений, которые способен дать только учитель. Постепенная «компьютеризация» обучения происходит не только в сфере среднего, но и высшего образования. Государство постепенно подводит преподавателей ВУЗов и учителей школ к тому, чтобы давать задания в виде тестов.

У ЕГЭ есть множество различных плюсов и минусов, но путем сравнительного анализа можно выяснить, что пока что ЕГЭ – скорее зло, чем благо. Но дело не в самом ЕГЭ, дело в нас. Современное российское общество постепенно деградирует, становится аполитичным, поэтому государство и обязано вводить такие вещи, как ЕГЭ.

Бородакий, Ю.В. Информационные технологии. Методы, процессы, системы / Ю.В. Бородакий, Ю.Г. Лободинский. - М.: ГЛТ , 2014. - 456 c. ↑
Вендров А.М. CASE - технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем. [Текст] / А.М. Вендров – М.: Финансы и статистика, 2015. – 456 c. ↑
Вендров А.М. Практикум по проектированию программного обеспечения информационных систем: Учеб. пособие./ [Текст] / А.М. Вендров – М.: Финансы и статистика, 2016. – 310 c. ↑