Диаграмма деятельности для моделирования контингента численности студентов представлена на рисунке 1.

Рисунок 1 – Диаграмма деятельности информационной системы

Экспериментальная часть. Для разработки информационной системы была использована среда 1С Предприятие 8.2 (1С: Университет) и технология ASP.NET.

Клиентское приложение состоит из следующих модулей:

1. Корпоративный модуль, разработанный средствами 1С Предприятия 8.2 (1С: Университет).
2. Региональный модуль, представляющий собой Internet-сайт, реализованный с помощью технологии ASP.NET и 1С Web-расширения.

   Преимущества архитектуры 1С: Предприятия 8.2 (1С:Университет) [2]:

• Блокировки на уровне записей позволяют 1С: Предприятию 8.2 (1С:Университет) обеспечить большую параллельность (пропускную способность) в конкурентных режимах работы.
• В модели данных, поддерживаемой 1С: Предприятием 8. .2 (1С:Университет) не существует таблиц базы данных, однозначно приводящих к конкурентному доступу со стороны нескольких пользователей. Преимущества 1С: Предприятия 8.2 (1С:Университет) выявленные в наборе тестов, проводимых компанией 1С:
• Многопользовательский ввод и проведение документов;
• Построение отчетов;
• Высокое быстродействие при стандартных уровнях рабочей нагрузки;
• Существенно меньшая деградация производительности при увеличении уровня рабочей нагрузки и росте объема обрабатываемых данных;
• Высокая масштабируемость при увеличении мощности серверного оборудования.

  Используя технологии веб-сервера (Microsoft.NET) и механизмы 1С:Предприятия 8.2 (1С:Университет) (COM-соединение), Web-расширение предоставляет как пользовательский, так и программный интерфейс для манипулирования данными информационной базы 1С:Предириятия 8.2 (1С:Университет).

  Для доступа к информационным базам Web-расширение использует механизм COM-соединения. Этот механизм является наиболее эффективным инструментом организации программного доступа к данным 1С:Предприятия 8.2 (1С:Университет).

  Таким образом, архитектура Web-расширения, с одной стороны, позволяет эффективно создавать специализированные пользовательские интерфейсы, а с другой стороны, имеет гибкие механизмы для работы с данными на более низком уровне.

  Выбранный набор программных средств отвечает следующим требованиям:

  1. Система безопасности использует криптографические методы защиты информации, авторизацию (сопоставление определенных прав доступа к объектам системы конкретному пользователю) и аутентификацию (процесс подтверждения пользователя системы).

  2. Высокая скорость доступа к данным в многопользовательском режиме, достигнутая за счет применения трехзвенной архитектуры (балансировка нагрузки, кэширование данных).

  3. Система позволяет вести журнал и аудит производимых пользователем действий.

  4. Помимо этого, трехзвенная архитектура позволяет применить сложные алгоритмы масштабирования, для удовлетворения практически произвольной нагрузки.

  Процессы представляются в виде диаграмм деятельности языка UML. Каждая функциональная операция движения контингента численности студентов представлена в виде блока деятельности (Activity). Наличие блоков условия дает возможность моделировать разные варианты ведения статистических отчетов.

  Определяются частотные характеристики ведения статистических отчетов. Часть ведения статистических отчетов являются регламентными, они выполняются фиксированное число раз.

  На основании созданных UML-моделей были разработаны имитационные модели процессов движения контингента численности студентов в экономическом вузе. Для этого были выполнены следующие действия:

1. На основании изучения ведения движения контингента численности студентов и статистических отчетов, а также опроса лиц, участвующих в процессе визирования договоров.
2. На основании полученных данных разработаны приказы и отчеты, максимально приближенные к системе движения контингента численности студентов в вузе.

   Результаты и их обсуждение. На основании этого перечня было проведено моделирование процесса движения контингента численности студентов в экономическом вузе в неавтоматизированном варианте. Имитационная модель процесса движения контингента численности студентов в неавтоматизированном варианте выглядит следующим образом:

   , где

   Т_общ – общее время, затрачиваемое на движения контингента численности студентов;

   О_i – время выполнения i-той функциональной операции (случайная величина, имеющая треугольный закон распределения);

   n – количество функциональных операций.

   В результате моделирования получена гистограмма (рисунок 22) и следующие характеристики неавтоматизированного процесса движения контингента численности студентов: из графика видно, что в неавтоматизированном варианте мы имеем: среднее время – 962,33 мин. или около 16 часов; дисперсия – 411,36; среднее квадратическое отклонение – 20,28; коэффициент вариации – 0,021; ассиметрия – -0,288; минимальное значение – 903,46; максимальное значение – 1011,6; эксцесс – -0,389.

   

   Рисунок 3 – Результаты моделирования процессов учета внутригрупповых операций

   
   

   
   

   
   

   
   

   
   

   
   

   
   

    Рисунок 3 – Результаты моделирования в ВУЗе.

   Таким же образом было проведено моделирование процессов движения численности контингента студентов в вузе в автоматизированном варианте. По итогам моделирования процесса движения численности контингента студентов в вузе получены следующие результаты: из графика (рисунок 23) видно, что мы имеем: среднее время – 453,19 мин., или около 8 часов; дисперсия – 434,49; среднее квадратическое отклонение – 20,84; коэффициент вариации – 0,046; асимметрия – 0,357; минимальное значение – 405,44; максимальное значение – 519,82; эксцесс – -0,558.

   

   Рисунок 4 – Величина степени рассогласования экспертов в течение трех туров.
   

   
   

    

    

    

    

    

    

    

   Рисунок 5 – Результаты моделирования процесса движение численности контингента в автоматизированном варианте в экономическом университете.
   

   Таким образом, затраты времени на ведение движения численности контингента студентов в неавтоматизированном (ручном) варианте составляют в среднем 962 мин. в месяц, а в автоматизированном варианте – 453 мин. Видно, что после автоматизации время, затрачиваемое движения численности контингента студентов сократилось в 2,12 раза.

   Заключение или выводы. В результате решения задачи приняты следующие методы визуального и имитационного моделирования процессов движения численности контингента студентов в ВУЗах. На основании разработанных UML-моделей процессов движения численности контингента студентов в ВУЗах проведено имитационное моделирование с целью определения прямого экономического эффекта от внедрения созданной информационной системы.

   Оказалось, что количество функциональных операций процесса движения численности контингента студентов в ВУЗах в результате автоматизации снизилось в 2 раза.

Процедура анализа. Для реализации сравнения множество сравниваемых информационных систем-претендентов обозначим Перечень всех функций и функциональных операций приведен в таблице 15 (фрагмент).

Для реализации сравнения множество информационных систем-претендентов обозначим (j=1,2,…,n),

        (1)

Чтобы оценить, какая часть (доля) функций, выполняемых ИС , реализуется также и ИС , найдем матрицу элементы которой, определяются по формуле: , ();

По матрице построим граф (рисунок 1). По этому графу можно судить о группах схожих информационных систем.

Рисунок 2 – Граф подобия ИС при =0,6

Если взять пороговое значение =0,7, то матрица , может быть представлена в виде.

Построенный по матрице граф подобия (при =0,7) представлен на рисунке 3.

Рисунок 3 – Граф подобия ИС при =0,8

Рисунок 6 позволяет легко выделить группу схожих систем. Это системы 1,2,7,8. Так, с помощью построенного графа пользователь может видеть, что если его интересует система 2, то ему также стоит обратить внимание на системы 8 и 7.

На рисунке 4 изображен граф превосходства ИС, построенный по этой матрице.

Рисунок 4 – Граф превосходства ИС

,                         (4)

Матрица , рассчитанная для =0,9 представлена ниже.

На рисунке 5 приведен граф поглощения, по матрице , при пороговом значении =0,9.

Рисунок 6 – Граф поглощения для рассматриваемых ИС

Выводы. Осуществлен сравнительный анализ информационных систем, автоматизирующих движение численности контингента студентов в вузе:

1. Впервые проведен корректный анализ функциональной полноты наиболее известных, сертифицированных информационных систем для автоматизации движение численности студентов в вузе.
   
2. Выполнена количественная оценка функциональной полноты наиболее известных информационных систем для автоматизации учетно-расчетных задач в коммунальном хозяйстве, на основании которой можно осуществить оптимальный выбор информационной системы применительно к условиям конкретного объекта, в том числе с учетом финансовых возможностей пользователя.
   
3. Получены следующие новые для исследуемого объекта:
   

• составлен полный перечень функций, реализуемых наиболее известными ИС для автоматизации учета движения численности контингента студентов;
  
• систематизированы сведения о составе и функциональной полноте рассматриваемых ИС;
  
• количественно оценена степень соответствия той или иной ИС требованиям пользователя к функциональной полноте;
  
• проранжированы ИС по критерию функциональной полноты.
  

Перечисленные новые результаты исследований обеспечили возможность:

• на стадии предварительного анализа исключать из дальнейшего рассмотрения ИС, в которых не реализуются нужные пользователю функции;
  
• сформировать группу ИС, имеющих одинаковую функциональную полноту, сопоставить их цены и другие характеристики;
  
• расширить для потребителя-пользователя возможности оптимального выбора на рынке ИС, предоставив перечень выполняемых каждой ИС функций, а разработчику ИС показать место его продукта среди существующих систем и одновременно дать первоначальную оценку конкурентным рыночным позициям фирм-разработчиков ИС.
  

1. На основе анализа нормативной документации был сформирован перечень основных функциональных операций, выполнение которых должно быть обязательным в ИС для автоматизации движения численности контингента студентов в вузе.
   
2. В результате применения метода групповых экспертных оценок были выделены дополнительные функции, выполнение которых желательно в компьютерных системах, автоматизирующих движение численности контингента студентов в вузе.