Выбор и обоснование средств моделирования

Выбор методологии моделирования На сегодняшний день для моделирования применяется большое количество различных методологий. Большинство известных методологий нацелено на моделирование бизнес-процессов или данных.

Наиболее известными методологиями моделирования являются [4]:

1. SADT (структурный анализ и проектирование), который включает в себя ряд языков [5,6].

a. IDEF0 — методология функционального моделирования. Применяется для описания рабочих процессов.

b. DFD — методология моделирования потоков данных. Применяется для описания обмена данными между рабочими процессами.

c. IDEF3 — методология моделирования потоков работ. Является более детальной по отношению к IDEF0 и DFD. Позволяет рассмотреть конкретный процесс с учетом последовательности выполняемых операций.

• 2. ARIS eEPC — описывает бизнес-процесс в виде потока последовательно выполняемых работ [7]
• 3. UML — язык визуального моделирования, основанный на объектно-ориентированном подходе.

Основными критериями, предъявляемыми к выбору методологии моделирования (касательно решаемой в работе задачи) являются:

• 1. Отражение функциональной и поведенческой составляющей предметной области;
• 2. Наиболее полное и наглядное описание бизнес-процессов (выразительность модели);
• 3. Оптимальное количество типов моделей (4−10).

Таблица 2.6 — Информация о методологиях по выбранным критериям.

Для выбора оптимальной методологии применим метод анализа иерархий [8].

Метод анализа иерархий (МАИ) — это математический инструмент системного подхода к сложным проблемам принятия решений. МАИ не предписывает какого-либо «правильного» решения, а позволяет найти такой вариант (альтернативу), который наилучшим образом согласуется с пониманием сути проблемы и требованиями к ее решению.

1 шаг МАИ: Оценка критериев Начнем с построения матрицы попарных сравнений для критериев. Для этого строим матрицу размерностью 3×3 (по числу критериев) и подписываем строки и столбцы наименованиями сравниваемых критериев.

Заполняем таблицу. Для этого попарно сравниваем критерий из строки с критерием из столбца по отношению к цели. Значения из шкалы относительной важности (таблица 2.7) вписываем в ячейки, образованные пересечением соответствующей строки и столбца.

Таблица 2.7 — Значения шкалы относительной важности.

К примеру, на мой взгляд, при выборе CASE-средства критерий «Выразительность модели» имеет значительное превосходство перед критерием «Оптимальное количество типов моделей» .

В таблице этой оценке соответствует значение «7». Поэтому в ячейке на пересечении строки «Выразительность модели» и столбца «Оптимальное количество типов моделей» я записываю значение 7.

Очевидно, что диагональ этой матрицы будет заполнена значением «1», а ячейки, лежащие ниже диагонали будут заполнены обратными значениями. Следовательно, в ячейке на пересечении строки «Оптимальное количество типов моделей» и столбца «Выразительность модели» я записываю значение «1/5». И так далее для каждой пары критериев.

В итоге получаем результаты, представленные в таблице 2.8.

Таблица 2.8 — Сравнение критериев.

Таблица 2.8 (продолжение).

Для начала определим оценки компонент собственного вектора.

Так, для критерия «Отражение функциональной и поведенческой составляющей предметной области» это будет: (1*1/5*3)1/3 = 0,845;

Для критерия «Выразительность модели»: (5*1*7) 1/3 = 3,232;

Для критерия «Оптимальное количество типов моделей»: (1/3*1/7*1) 1/3 = 0,365.

Получив сумму оценок собственных векторов (= 4,442), вычисляем нормализованные оценки вектора приоритета для каждого критерия, разделив значение оценки собственного вектора на эту сумму.

• 0,845/4,442=0,19 (для критерия «Отражение функциональной и поведенческой составляющей предметной области»);
• 3,232/4,442=0,723(для критерия «Выразительность модели»);
• 0,365/4,442=0,082(для критерия «Оптимальное количество типов моделей»).

Сравнивая нормализованные оценки вектора приоритета можно сделать вывод, что наибольшее значение при выборе методологии моделирования я придаю критерию " Выразительность модели" .

Весьма полезным побочным продуктом теории является так называемый индекс согласованности (ИС), который дает информацию о степени нарушения согласованности. Вместе с матрицей парных сравнений мы имеем меру оценки степени отклонения от согласованности. Если такие отклонения превышают установленные пределы, то тому, кто проводит суждения, следует перепроверить их в матрице.

ИС = (лmax — n)/(n — 1).

лmax=(1+1/5+3)*0,19+(5+1+7)*0,723+(1/3+1/7+1)*0,082=23,95.

ИС = (лmax — 3) / 2 = 11,97.

Необходимо проверить, насколько мои суждения были непротиворечивыми при составлении матрицы попарных сравнений критериев.

Для этого необходимо индекс согласованности разделить на число, соответствующее случайной согласованности матрицы третьего порядка, равного 1,12. Получим отношение согласованности (ОС).

В данном случае:

OC= 10,1% <20%, т. е. пересматривать свои суждения нет нужды.

2 шаг: Оценка альтернатив Теперь для выбора наилучшей методологии я сравню выбранные мною 3 методологии по каждому критерию.

Критерий 1. «Отражение функциональной и поведенческой составляющей предметной области» (таблица 2.9).

Таблица 2.9 — Сравнение методологий по критерию: «Отражение функциональной и поведенческой составляющей предметной области» .

Оценки компонент собственного вектора:

SADT: (1*3*1/7)1/3 =0,756;

ARIS eEPC: (1/3*1*1/5)1/3 = 0,408;

UML: (7*5*1)1/3 = 3,232.

Сумма оценок собственных векторов: 0,756+0,408+3,232 = 4,396.

Вычислим нормализованные оценки:

SADT: 0,756/4,396 = 0,172;

ARIS eEPC: 0,408/4,396 = 0,093;

UML: 3,232/4,396 = 0,735.

Сравнивая нормализованные оценки вектора приоритета можно сделать вывод, что по критерию отражения функциональной и поведенческой составляющей предметной области лидирующей является методология UML.

Критерий 2. «Выразительность моделей» .

Таблица 2.10 — Сравнение методологий по критерию «Выразительность моделей» .

Оценки компонент собственного вектора:

SADT: (1*1/7*1/3)1/3 = 0,365;

ARISeEPC: (7*1*1/5)1/3 = 1,117;

UML: (3*5*1)1/3 = 2,444.

Сумма оценок собственных векторов = 0,365+1,117+2,444= 2,926.

Вычислим нормализованные оценки:

SADT: 0,365/2,926 = 0,125;

ARISeEPC: 1,117/2,926 = 0,382;

UML: 2,444/2,926 = 0,835.

В данном случае при сравнении нормализованных оценок вектора приоритета видно, что наиболее выразительной методологией по созданию моделей также является UML.

Критерий 3. " Оптимальное количество типов моделей" (таблица 2.11)

Таблица 2.11 — Сравнение методологий по критерию «Оптимальное количество типов моделей» .

Оценки компонент собственного вектора:

SADT: (1*3*1/5)1/3 = 0,845;

ARIS eEPC: (1/3*1*1/7)1/3 = 0,365;

UML: (5*7*1)1/3 = 3,232.

Сумма оценок собственных векторов = 4,442.

Нормализованные оценки:

SADT: 0,845/ 4,442 = 0,19;

ARIS eEPC: 0,365/ 4,442 = 0,082;

UML: 3,232/ 4,442 = 0,728.

Сравнивая по критерию «Оптимальное количество типов моделей», видно, что UML является лидером, так как содержит необходимый и достаточный набор разнообразных типов моделей (диаграмм).

Таким образом, по всем выделенным критериям, оптимальной методологией моделирования является UML.

Для описания оптимизированного бизнес-процесса необходимо построение таких диаграмм UML, как:

• § диаграмма вариантов использования (прецедентов);
• § диаграмма последовательности;
• § диаграмма конечных автоматов;
• § диаграмма деятельности.

Данные диаграммы в полной мере позволяют описать бизнес-процесс, отражая последовательность его выполнения и все возможные состояния. автоматический процесс ранжирование клиент Выбор средств моделирования Наиболее известными средствами, поддерживающими выбранную методологию, являются:

• § IBM Rational Software Architect V8;
• § MS Visio 2010;
• § ArgoUML 0.32.2.

К списку критериев, по которым я буду проводить сравнение, относятся [6]:

• § Поддержка выбранных типов моделей (диаграмм);
• § Простота и удобство работы по созданию моделей;
• § Русскоязычная версия;
• § Наличие бесплатной ознакомительной версии.

Известные данные по каждому из средств я свела в таблицу 2.12.

Таблица 2.12 — Сведения о CASE-средствах по выделенным критериям.

	IBM Rational Software Architect V8.	MS Visio 2010.	ArgoUML 0.32.2.
Поддержка выбранных типов моделей (диаграмм).	Поддержка всех необходимых типов диаграмм.	Поддержка всех необходимых типов диаграмм.	Отсутствие диаграммы конечных автоматов.
Простота и удобство работы по созданию моделей.	Недостаточно функциональная графика (нельзя менять толщину линий, надписи не центрируются, текст не всегда можно поместить целиком, иногда он обрезается) Нет возможности отображения потоков данных между объектами или процессами.	Наиболее простое и доступное средство моделирования бизнес-процессов, имеет стандартные, привычные всем панели управлении в стиле MS Office и легко интегрируется с любыми приложениями этого пакета, что упрощает работу с ним для неопытных пользователей.	Сложная панель управления, необходимость предварительного изучения данного средства для неопытных пользователей.
Русскоязычная версия.	IBM Rational Software Architect V8. MS Visio 2010. ArgoUML 0.32.2. Оценки компонент собственного вектора. Нормализованные оценки вектора приоритета. IBM Rational Software Architect V8. 1/7. 1/3. 0,365. 0,073. MS Visio 2010. 3,924. 0,787. ArgoUML 0.32.2. 1/9. 0,694. 0,139. Оценки компонент собственного вектора: IBM Rational Software Architect V8: (1*1/7*1/3)1/3 = 0,365; MS Visio 2010: (7*1*9)1/3 = 3,924; ArgoUML 0.32.2: (3*1/9*1)1/3 = 0,694. Сумма оценок собственных векторов = 0,365+3,924+0,694 = 4,983. Вычислим нормализованные оценки: IBM Rational Software Architect V8: 0,365/4,983= 0,073; MS Visio 2010: 3,924/4,983= 0,787; ArgoUML 0.32.2: 0,694/4,983= 0,139; Сравнивая нормализованные оценки вектора приоритета можно сделать вывод, что наиболее простым и удобным в работе также является MS Visio 2010. Критерий 3 " Русскоязычная версия" (таблица 2.16) Таблица 2.16 — Сравнение CASE-средств по критерию «Русскоязычная версия» . IBM Rational Software Architect V8. MS Visio 2010. ArgoUML 0.32.2. Оценки компонент собственного вектора. Нормализованные оценки вектора приоритета. IBM Rational Software Architect V8. 1/7. 1/3. 0,365. 0,073. MS Visio 2010. 3,924. 0,787. ArgoUML 0.32.2. 1/9. 0,694. 0,139. Оценки компонент собственного вектора: IBM Rational Software Architect V8: (1*1/7*1/3)1/3 = 0,365; MS Visio 2010: (7*1*9)1/3 = 3,924; ArgoUML 0.32.2: (3*1/9*1)1/3 = 0,694. Сумма оценок собственных векторов = 0,365+3,924+0,694 = 4,983. Вычислим нормализованные оценки: IBM Rational Software Architect V8: 0,365/4,983 = 0,073; MS Visio 2010: 3,924/4,983 = 0,787; ArgoUML 0.32.2: 0,694/4,983 = 0,139. Сравнивая нормализованные оценки вектора приоритета можно сделать вывод, что безусловным лидером является MS Visio 2010, так как только данное средство поддерживает русскоязычную версию. Критерий 4. " Наличие бесплатной ознакомительной версии" (таблица 2.17) Таблица 2.17 — Сравнение CASE-средств по критерию «Наличие бесплатной ознакомительной версии» . IBM Rational Software Architect V8. MS Visio 2010. ArgoUML 0.32.2. Оценки компонент собственного вектора. Нормализованные оценки вектора приоритета. IBM Rational Software Architect V8. 1/3. 1/9. 0,335. 0,063. MS Visio 2010. 1/9. 0,694. 0,131. ArgoUML 0.32.2. 4,264. 0,805. Оценки компонент собственного вектора: IBM Rational Software Architect V8: (1*1/3*1/9)1/3 =0,335; MS Visio 2010: (3*1*1/9)1/3 = 0,694; ArgoUML 0.32.2: (9*9*1)1/3 = 4,264. Сумма оценок собственных векторов = 0,365+3,924+0,694= 5,293. Вычислим нормализованные оценки: IBM Rational Software Architect V8: 0,335/5,293= 0,063; MS Visio 2010: 0,694/5,293= 0,131; ArgoUML 0.32.2: 4,264/5,293= 0,805. Сравнивая нормализованные оценки вектора приоритета можно сделать вывод, что безусловным лидером является ArgoUML 0.32.2, так как только данное средство является полностью бесплатным. Для выбора наилучшего CASE-средства, сведем все рассчитанные показатели в одну таблицу (таблица 2.18). Таблица 2.18 — Сводная таблица показателей. Альтернативы. Критерии. Глобальные приоритеты. Поддержка выбранных типов моделей (диаграмм). Простота и удобство работы по созданию моделей. Русскоязычная версия. Наличие бесплатной ознакомительной версии. Численное значение вектора приоритета. IBM Rational Software Architect V8. 0,241. 0,073. 0,073. 0,063. 0,45. MS Visio 2010. 0,698. 0,787. 0,787. 0,131. 2,403. ArgoUML 0.32.2. 0,059. 0,139. 0,139. 0,805. 1,142. По результатам, представленным в таблице 2.16, можно сделать вывод, что самым оптимальным CASE-средством моделирования является MS Visio 2010, являющийся наиболее простым и доступным средством моделирования бизнес-процессов и имеющим наиболее высокие показатели практически по всем выделенным критериям. На рисунке 2.3. изображена диаграмма, отражающая приоритеты CASE-средств. Рисунок 2.3. — Вектора приоритетов сравниваемых CASE-средств.