Metody modelowania procesów 2012_cz

METODY MODELOWANIA

PROCESÓW

cz. III

Dodatkowe narzędzia modelowania

Narzędzia do tej pory opisane powinny
wystarczyć do wykonania dowolnego
projektu. Istnieje jednak szereg dodatkowych
narzędzi:

diagramy przepływu sterowania i ich odmiany

systemowe diagramy przepływu

diagramy HIPO (Hierarchy Input Process Output) i
diagramy struktury

odmiany diagramów przepływu danych

odmiany diagramów związków encji

Klasyczny diagram przepływu

sterowania

Jednym z
najstarszych i
najlepiej znanych
narzędzi
modelowania jest
klasyczny diagram
przepływu
sterowania

Klasyczny diagram przepływu

sterowania

Stosowany przy programowaniu lub przetwarzaniu danych.
Notacja ma tylko trzy składniki:

Prostokąty, które reprezentują wykonywane instrukcje
komputera lub ciągłe sekwencje instrukcji

Romby, które reprezentują decyzje

Strzałki łączące czworokąty reprezentują przepływ
sterowania. Z prostokąta może wychodzić tylko jedna strzałka,
tzn. kiedy zakończy się wykonanie instrukcji komputera,
można przejść tylko do pojedynczej następnej instrukcji lub
decyzji. Z decyzji zaś mogą wychodzić tylko dwie strzałki

Klasyczny diagram przepływu

sterowania

Diagramy przepływu sterowania pozwalają
przedstawić proceduralną logikę programu

Diagramy przepływu sterowania są narzędziami
programowania lecz niektórzy analitycy używają ich
do dokumentowania specyfikacji procesów, jako
alternatywy dla strukturalnego języka polskiego

Jakakolwiek technika dokumentacji, która poprawnie
opisuje wymagania użytkownika i umożliwia
efektywną komunikację jest zadawalająca

Prosty przykład

Obliczyć średnią arytmetyczną z N wartości

Wartości zapisane są w wektorze A

Oznaczenia:

N – liczba wartości

i – indeks

A[i] – i-ty element wektora

Suma – zmienna pomocnicza

Średnia – wynik

SEKWENCJA

PĘTLA Z LICZNIKIEM

DECYZJA

Odmiany diagramu przepływu

sterowania

Istnieje kilka odmian diagramów, z których
cztery są najczęściej wykorzystywane. Są to
diagramy :

Nassi-Shneidermana

Ferstla

Hamiltona-Zeldina

Analizy problemu

Diagram Nassi-Shneidermana

Diagramy Nassi-Shneidermana wprowadzono w latach 70-tych jako sposób
wymuszenia strukturalnego podejścia do programowania

Niektórzy twierdzą jednak, że diagramy Nassi-Shneidermana to po prostu
strukturalny język naturalny z dorysowanymi wokoło prostokątami

Diagramy Hamiltona-Zeldina

Diagramy Hamiltona-Zeldina powstały
podczas budowy oprogramowania dla
projektu Space Shuttle w NASA

Typowy diagram, czasem nazywany
diagramem projektowania strukturalnego,
pokazano na kolejnym rysunku

Diagramy Hamiltona-Zeldina

Prostokąty mają takie samo znaczenie jak w
diagramach przepływu sterowania, czyli reprezentują
wykonywalną instrukcję lub ciąg wykonywalnych
instrukcji

Wydłużony pięciokąt służy zarówno do pokazania
instrukcji IF, jak i do iteracji DO-WHILE/REPEAT
UNTIL

Sterowanie zwykle przepływa z góry na dół
diagramu, z wyjątkiem testów IF i iteracji (DO i
REPEAT), kiedy biegnie od lewej do prawej

Diagramy analizy problemów PAD

Diagramy analizy problemów (PAD – problem analysis
diagrams), opracowane w Hitachi Corporation, są to
dwuwymiarowe reprezentacje logiki programów o
strukturze drzewa

Składniki diagramu pokazano na rysunku a

Diagramy te czyta się z góry na dół, z konstrukcjami IF i
iteracjami biegnącymi od lewej do prawej, przykład na
rysunku b

Diagramy analizy problemów PAD

Systemowe diagramy przepływu

Omówione przykłady przydają się do
pokazania szczegółów sterowania, czy to
wewnątrz programu komputerowego czy też
wewnątrz specyfikacji dla pojedynczego
procesu na DFD

Natomiast ogólne spojrzenie na organizację
systemu można przedstawić za pomocą
innego rodzaju diagramu przepływu
sterowania nazwanym systemowym
diagramem przepływu co ilustruje kolejny
rysunek

Systemowe diagramy przepływu

Prostokąty reprezentują agregaty operacyjne
oprogramowania (np. programy
komputerowe, kroki zadań lub inne jednostki
oprogramowania)

Systemowy diagram przepływu pokazuje też
różne rodzaje plików fizycznych (np. plików na
różnych nośnikach)

Może też przedstawiać obecność terminali
interakcyjnych i linii telekomunikacyjnych

Systemowe diagramy przepływu

Systemowy diagram przepływu przydaje się często projektantom
systemu, którzy muszą opracować ogólną architekturę sprzętu i
oprogramowania, implementującą wymagania użytkownika

Nie jest to jednak odpowiednie narzędzie modelowania dla
analizy systemów, ponieważ kładzie nacisk na szczegóły
implementacji fizycznej, których analityk i użytkownik nie powinni
omawiać

Zamiast zajmować się plikiem dyskowym, użytkownik i analityk
powinni przedyskutować zawartość tego pliku; zamiast mówić o
poszczególnych programach komputerowych, powinni zajmować
się funkcjami, które trzeba zrealizować

Diagramy HIPO

Diagramy HIPO opracowano w IBM w latach
70-tych

Są używane przez niektórych analityków do
ogólnej prezentacji funkcji realizowanych
przez system, jak też dekompozycji funkcji na
podfunkcje itd.

Typowy diagram jest na rysunku

Diagramy HIPO

W niektórych kręgach użytkowników diagramy HIPO
mogą stanowić pożyteczne narzędzia modelowania,
ponieważ przypominają znane diagramy
organizacyjne, opisujące hierarchię kierownictwa

Nie pokazują one jednak danych używanych lub
wytwarzanych przez system

Chociaż może być zrozumiałe dążenie do
zmniejszenia nacisku na dane w pewnych sytuacjach,
jednakże nie jest pożyteczna całkowita ich eliminacja

Diagramy HIPO

W rzeczywistości istnieje drugi składnik diagramu
HIPO ujawniający dane

Diagram z kolejnego rysunku nosi nazwę VTOC, czyli
wizualny spis treści (ang. visual table of contents)

Każda funkcja reprezentowana prostokątem może
być opisana w szczegółach na diagramie IPO (ang.
input-process-output - wejście-proces-wyjście).

Diagramy HIPO

Diagramy struktury

Szeroko używaną odmianą diagramów HIPO
są diagramy struktury

Typowy diagram struktury jest pokazany na
kolejnym rysunku

Oprócz hierarchii funkcyjnej przedstawia on
również interfejs danych między składowymi

Diagramy struktury

W przeciwieństwie do poprzednich diagramów
prostokąt na diagramie struktury nie reprezentuje
pojedynczej instrukcji obliczalnej albo ciągu
instrukcji, lecz moduł

Typowe przykłady modułów np. procedury w Pascalu

Strzałki łączące moduły nie przedstawiają instrukcji
GOTO, lecz wywołania procedur

W tej notacji zakłada się, że procedura po
zakończeniu pracy zwróci sterowanie do modułu,
który ją wywołał

Odmiany diagramów związków encji

Omówione diagramy związków encji,
większość analityków uznaje za najbardziej
ogólny, abstrakcyjny sposób reprezentowania
związków między danymi

Są jednak również inne popularne notacje do
struktur danych. Są nimi diagramy:

Bachmana

struktury danych DeMarco

Diagram Bachmana

Jedną z najpopularniejszych form modeli danych jest
diagram Bachmana

Typowy diagram pokazano na rysunku

Jest on bardzo podobny do diagramu związków encji,
omawianego poprzednio, lecz nie pokazuje jawnie
związków między obiektami

Strzałki z podwójnym grotem oznaczają związki
jeden-do-wielu

Diagram Bachmana

Diagramy struktury danych DeMarco

Diagramy struktury danych DeMarco zdobyły
popularność w latach 80-90

Typowy diagram znajduje się na kolejnym rysunku

Oprócz pokazania każdego obiektu z modelu danych,
diagram przedstawia też pola kluczowe

W prezentowanym sposobie podejścia używamy
konwencji pokazywania pól kluczowych w słowniku
danych

Diagramy struktury danych DeMarco

Analiza obiektowa

i projektowanie

Wprowadzenie

Rodowód w dziedzinie inżynierii
oprogramowania

W latach pięćdziesiątych XX wieku, kiedy
zaczęto stosować komputery, programy były
tworzone ad hoc

Każdy system stanowił unikatowy,
dostosowany do potrzeb danego użytkownika
produkt intelektualny

Nie istniały metody formalnego projektowania

Wprowadzenie

Utrzymanie poprawności działania czy
wprowadzanie udoskonaleń w tego typu
systemach było niezwykle trudne

Każda zmiana w systemie powodowała
powstanie systemu jeszcze trudniejszego do
pielęgnowania i poprawiania

Wprowadzenie

Lata sześćdziesiąte to wprowadzenie bardziej
metodycznego podejścia do projektowania
systemów informacyjnych

Podejście to, zwane powszechnie
kaskadowym, wymagało, aby w procesie
tworzenia systemu zostało zrealizowanych
kilka formalnych etapów

Wprowadzenie

Każdy z etapów, takich jak analiza wymagań,
modelowanie, projektowanie szczegółowe itd.,
musiał być zakończony, aby mógł się rozpocząć etap
następny

Zakończenie każdego etapu oznaczało dostarczenie
jednego lub kilku kluczowych dokumentów

Dlatego też podejście kaskadowe do opracowania
systemu często charakteryzowało się produkcją
olbrzymiej ilości dokumentacji

Wprowadzenie

Nadal jednak, pomimo tych innowacji, duże,
złożone systemy informatyczne przekraczały
budżet, harmonogram i nie spełniały
wymagań użytkowników

Wprowadzenie

Etapy procesu kaskadowego

analiza potrzeb

specyfikacja systemu

projektowanie

programowanie

testowanie

integracja

adaptacja i modyfikacja

eksploatacja

dezaktualizacja

Wprowadzenie

W latach siedemdziesiątych nastąpiła duża zmiana w
filozofii tworzenia systemów

Tom DeMarco wprowadził pojęcie inżynieria
systemowa, która oparta jest na modelu

Twierdził, że złożone systemy informatyczne
powinny być budowane podobnie jak duży, złożony
system inżynierski

Jego zdaniem, najpierw powinny powstać modele
systemu „działające” na papierze, a dopiero potem
powinny być zatwierdzone środki na ich praktyczną
realizację

Wprowadzenie

U podstaw tej filozofii leżało stwierdzenie, że
użytkownicy powinni mieć możliwość zobaczenia, jak
będzie działał ich przyszły system, zanim rzeczywiście
dojdzie
do tworzenia go!

W latach siedemdziesiątych było to radykalne
odejście od prostego "przywiązania do kodu" i oceny
produktu, jeśli powstały kod stwarzał pewne pozory
poprawnego działania

Wprowadzenie

Panował pogląd, że jeśli kod nie zadziała, to
trudno

Nie należy się tym przejmować, dopóki system
nie zostanie wdrożony, a to może nastąpić za
kilka miesięcy, jeśli nie lat!

Wprowadzenie

Podejście oparte na modelu jest takie samo jak
podejście stosowane przez architektów przy określaniu i
projektowaniu dużych złożonych budynków

Architekci budują modele domów w odpowiedniej skali,
tak żeby użytkownicy mogli wyobrazić sobie, jak ich
domy będą wyglądać w przyszłości

Modele te ułatwiają porozumienie i negocjacje między
użytkownikami, projektantami, budowniczymi itp.

Wprowadzenie

Budowa
systemu na
podstawie
modelu

Wprowadzenie

Filozofia oparta na modelu została w zasadzie
przyjęta we wszystkich nowoczesnych
metodykach inżynierii oprogramowania

Różnice między poszczególnymi podejściami
dotyczą określenia, jakie modele powinny być
budowane,
w jaki sposób powinny być budowane i kto
powinien je budować

Wprowadzenie

Na rysunku jest
przedstawiony cykl
życia
oprogramowania
bazujący na modelu

Są tu różne modele
tworzone przez różne
grupy użytkowników
do różnych celów

Wprowadzenie

Model definiowania wymagań może
powstawać w celu uchwycenia
i wynegocjowania całościowych wymagań
dotyczących systemu

Może być tworzony zarówno przez
przedstawicieli działu marketingu, jak
i przez analityków systemów i analityków
oprogramowania

Wprowadzenie

Ważnym pojęciem stosowanym w większości metod
inżynierii oprogramowania opartych na modelach
jest zasada oddzielenia pojęć

Wyraża się ona zwykle w konstruowaniu modelu
analizy rozłącznego z modelem projektu

W modelach analizy są uwzględnione zasadnicze lub
"logiczne" wymagania dotyczące systemu w
przeciwieństwie do wymagań realizacyjnych lub
"fizycznych"

Wprowadzenie

Modele analizy opisują, co system będzie robił -
niezależnie od poszczególnych implementacji lub
zastosowanych technik

Modele projektu określają, jak poszczególne systemy
będą zbudowane w kontekście danego środowiska
implementacyjnego (platforma, sieć, system operacyjny,
baza danych, interfejs użytkownika itd.)

Modele analizy są zwykle budowane przez osoby z
szeroką wiedzą w zakresie danej aplikacji; mogą służyć
jako "środek" komunikowania się między klientami,
użytkownikami i projektantami

Wprowadzenie

Modele projektu natomiast są budowane
przez osoby z dużą wiedzą na temat
środowiska implementacyjnego

Służą jako "środek" komunikowania się
między projektantami, wdrożeniowcami,
osobami zajmującymi się testowaniem itp.

Zasada oddzielenia pojęć stanowi zasadniczą
siłę napędową metodyki obiektowej

Wprowadzenie

Prezentowane podejście, podobnie jak w
przypadku innych dyscyplin inżynierskich,
opiera się w dużym stopniu na zrozumieniu
problemu i ustaleniu wymagań przez
budowanie odpowiednich modeli
proponowanych systemów

Wprowadzenie

Podobnie jak to się robi w innych dziedzinach
inżynierskich, tworzy się jeden zestaw modeli
w celu ustalenia podstawowego zachowania
się proponowanego systemu i drugi w celu
określenia, jak zbudować proponowany
system w danym środowisku
implementacyjnym

Wprowadzenie

Programy w dostarczanych systemach
informatycznych niekoniecznie muszą być
najdroższym elementem, ale są zwykle ściśle związane
ze sprzętem

Oznacza to, że jeśli oprogramowanie nie działa, to
sprzęt jest bezużyteczny

Od twórców oprogramowania oczekuje się
jednocześnie dotrzymania budżetu
i harmonogramu prac oraz spełnienia wymagań
i oczekiwań użytkowników

Prawo Philippe'a

Chcąc pokazać, jak bardzo trudne jest to zadanie,
Philippe Kahn, założyciel firmy Borland International,
w 1992 roku zaprezentował coś, co nazwał „prawem
Philippe'a”

Jak wynika z kolejnego rysunku, im większy jest
zespół tworzący oprogramowanie, tym mniejsza jest
wydajność każdego z członków tego zespołu

Prawo Philippe'a

gdzie Ln oznacza
wydajność
programisty
obliczoną dla
każdego członka
n-osobowego
zespołu (liczba
wierszy kodu
napisanych
w ciągu roku)

Wprowadzenie

Jest to sprzeczne z jedną z podstawowych zasad
industrializacji, która głosi, że wraz ze zwiększeniem
skali produkcji wzrasta wydajność każdego członka
zespołu produkcyjnego

Konwencjonalne metody tworzenia
oprogramowania, które zależą od ludzi piszących
kod, są z natury wadliwe

Po prostu nie ma wystarczającej liczby ludzi ani
pieniędzy, aby za pomocą konwencjonalnych
narzędzi budować olbrzymie, złożone aplikacje

Wprowadzenie

Obecnie większość programów mogłaby ewentualnie
być opracowana w krajach trzeciego świata, gdzie
robocizna jest bardzo tania

Jednakże, jeśli Stany Zjednoczone czy Europa chcą
nadal przodować w tym przemyśle, muszą stosować
inne techniki tworzenia oprogramowania

Częściowym rozwiązaniem tego problemu są metody
obiektowe

Pojęcie obiektowości

W latach pięćdziesiątych i sześćdziesiątych XX
wieku wykonanie czegokolwiek za pomocą
komputerów wymagało wyciśnięcia każdego
"bitu" efektywności z dostępnego sprzętu

Kontrolowano i wydzielano oszczędnie każde
niemal słowo

Programy komputerowe były duże,
monolityczne i trudne do pielęgnowania

Pojęcie obiektowości

W latach sześćdziesiątych, wyłoniła się nowa
szkoła myślenia głosząca, iż wielkie,
monolityczne programy komputerowe,
będące bez wątpienia najbardziej efektywnym
rozwiązaniem problemu, nie są rozwiązaniem
najlepszym

Lepszym programem komputerowym jest
program zrozumiały

Pojęcie obiektowości

Dlaczego zrozumiały?

Ponieważ taki program komputerowy może
być rzeczywiście pielęgnowany i
rozbudowywany!

W pewnych firmach takie podejście było
uznawane za zbyt radykalne

"Jeśli mamy najlepszy program na rozwiązanie
określonego problemu, to po co go zmieniać?"

Pojęcie obiektowości

W miarę jak technika komputerowa zaczęła
docierać do różnych dziedzin, argumenty te
straciły sens

Uwagi typu: "Jeśli mamy już najlepszy
program do zarządzania płacami, to po co go
zmieniać?" nie brzmią dzisiaj zbyt
przekonywająco

Pojęcie obiektowości

Modułowe programy komputerowe są, być może,

mniej efektywne, ale bardziej zrozumiałe, elastyczne

i lepiej można je pielęgnować niż duże, monolityczne

Ponieważ wydajność sprzętu komputerowego z

biegiem lat się zwiększała, podejście to było coraz

szerzej akceptowane w społeczności zajmującej się

inżynierią oprogramowania

Pojęcie obiektowości

Gdy już wszyscy zgodzili się, że modułowe programy
komputerowe są lepsze niż programy monolityczne,
projektanci systemowi zaczęli się spierać o to, jak
owe moduły powinny być tworzone

Przedstawiciele jednej szkoły twierdzili, że
najlepszym sposobem jest "krojenie" na moduły
według funkcji

„Każdy moduł wykonuje jedną i tylko jedną rzecz”

Inna szkoła głosiła: „Każdy moduł powinien zawierać
jedną strukturę danych”

Pojęcie obiektowości

Ludzie zajmujący się systemami czasu
rzeczywistego uważali z kolei, że moduły
powinny być dzielone według zdarzeń

"Każdy moduł powinien rozpoznawać i
odpowiadać na jedno i tylko jedno zdarzenie"

Pojęcie obiektowości

Gdy te trzy obozy toczyły ze sobą wojnę,
wyłonił się czwarty

To jasne, głosili jego przedstawiciele, że
najlepszym sposobem modularyzacji
programów komputerowych jest taki podział,
że

„Każdy moduł odpowiada jednej i tylko jednej
rzeczy ze świata rzeczywistego”

Pojęcie obiektowości

Zamiast dzielić programy komputerowe
zgodnie z pewnym podejściem analitycznym,
zwolennicy obiektowości twierdzili, że należy
tworzyć strukturę programu zgodnie z
problemem, który ma być rozwiązany

To była zasadnicza zmiana

Pojęcie obiektowości

Chociaż termin "obiektowy" jest używany w różny
sposób, powinien zawsze sugerować związek między
rzeczami w świecie rzeczywistym a częściami
programu komputerowego

Czym więc jest obiekt? Nieformalnie jest niezależną,
asynchroniczną, współbieżną jednostką, która "wie,
o co chodzi" (tzn. przechowuje dane), "działa" (tzn.
wykonuje usługi) i "współpracuje z innymi
obiektami" (przez wymianę komunikatów) w celu
realizacji wszelkich funkcji (modelowanego) systemu

Pojęcie obiektowości

Dlaczego właściwie zajmować się obiektami?

Odpowiedź jest prosta: wielokrotne użycie

Chociaż od zarania komputerów kod był wielokrotnie
wykorzystywany, techniki obiektowe pozwalają na
ponowne użycie czegoś więcej niż kodu

Można wielokrotnie wykorzystywać wymagania,
analizy, plany testów, interfejsy użytkownika i
architektury

W rzeczywistości właściwie każdy składnik cyklu życia
oprogramowania może być potraktowany jako
obiekt nadający się do powtórnego użycia

Analiza obiektowa

Celem jest skonstruowanie formalnych modeli
proponowanego systemu informatycznego
(jak skonstruowanie modelu budynku
tworzonego przez architekta), dzięki czemu
możliwe będzie wychwycenie zasadniczych
wymagań systemu

Analiza obiektowa

Model Analizy Obiektowej (AO) opisuje obiekty
reprezentujące określoną dziedzinę zastosowania,
łącznie z różnymi związkami strukturalnymi i
komunikacyjnymi

Model AO służy do dwóch celów

Pierwszy to sformalizowanie spojrzenia na rzeczywistość, w
ramach której będzie zbudowany system informatyczny.
Model określa obiekty, które posłużą jako zasadnicze
struktury organizacyjne danego systemu informatycznego,
oraz reguły lub ograniczenia, jakie świat rzeczywisty
nakłada na każdy system informatyczny

Analiza obiektowa

Drugi cel to ustalenie, jak zbiór obiektów
współdziała, żeby wykonać pracę analizowanego
systemu informatycznego

Owo współdziałanie jest reprezentowane w modelu
przez zbiór komunikatów pokazujących, jak
poszczególne obiekty komunikują się z innymi
obiektami

Model AO jest zbudowany z pięciu warstw lub
perspektyw

Warstwy modelu

Dzięki warstwom możemy badać model AO z różnych
punktów widzenia

Taka struktura umożliwia również radzenie sobie w
efektywny sposób z dużymi modelami AO

Model AO składa się z pięciu warstw:

warstwa klas-obiektów

warstwa atrybutów

warstwa metod (usług)

warstwa struktur

warstwa tematów

Warstwy modelu

Pierwsza warstwa klas-obiektów, przedstawia
podstawowe bloki tworzące proponowany
system

Obiekty są odbiciem rzeczywistych pojęć
danej dziedziny zastosowania

Warstwa ta stanowi podstawę całego modelu
AO

Prawdziwym rdzeniem każdej analizy
obiektowej jest proces, który nazywamy
modelowaniem informacji

Warstwy modelu

W AO trudną sprawą jest określenie, co to są te
rzeczy ze świata rzeczywistego, o których
wspominaliśmy wyżej

Będą one tworzyły podstawowe bloki, z których
zostanie zbudowany system

Modelowanie informacji jest procedurą
umożliwiającą wyodrębnienie ze świata
rzeczywistego podstawowej struktury danej
dziedziny

Jest to jedno z najbardziej elementarnych, a zarazem
najbardziej krytycznych działań procesu analizy
obiektowej

Warstwy modelu

Do zbudowania systemu informatycznego
było potrzebne pewne zrozumienie danej
dziedziny zastosowania

Natomiast w wypadku metod obiektowych
większy nacisk kładzie się na modelowanie
informacji jako na formalną procedurę w
ramach procesu inżynierii oprogramowania

Warstwy modelu

Koncepcja ta jest
pokazana na
rysunku

Alicja jest realną
osobą w realnym
świecie

Odbita w lustrze
obiektowym
może być jednak
postrzegana w
bardzo
specyficzny,
uproszczony
sposób

Warstwy modelu

W kontekście danej dziedziny, w naszym przypadku
anatomii człowieka, może być wyodrębniona jako
podstawowy zbiór pojęć

W tej dziedzinie Alicja jest "rozpatrywana" jako
kolekcja poszczególnych części ciała

W innej dziedzinie może być postrzegana jako zestaw
możliwości ekonomicznych; jej częściami składowymi
mogłyby być: historia kredytu, profil konsumpcji,
miejsce zamieszkania itp.

Warstwy modelu

W jeszcze innej dziedzinie Alicja może być widziana
na przykład jako prowadzący pojazd - z historią
wypadków, wykroczeń i stawką ubezpieczeniową

Obiektami nazywamy rzeczy ze świata rzeczywistego

Ponieważ obiekty to kawałki programów
komputerowych, a programy przechowują dane i
wykonują pracę, będzie wygodniej traktować obiekty
po prostu jako agentów, którzy przechowują dane
i/lub wykonują pewną pracę

Warstwy modelu

Dalej, obiekty mogą być traktowane jako kilku
podobnych agentów, różniących się
charakterystyką

W razie konieczności będziemy odwoływać się
do każdego z tych agentów jako do instancji -
angielska nazwa instance jest tłumaczona
jako: instancja, konkret, egzemplarz,
wystąpienie

Warstwy modelu

Jeżeli konieczne jest odwołanie się do
zbioru wielu podobnych obiektów, używa
się dla nich terminu klasa

Sposób przedstawiania klasy/ obiektu

Wewnętrzną granicą ikony jest narysowana
granica klasy

Taka notacja jest bardzo przydatna, gdyż
można wyróżnić klasę jako całość jak i jej
poszczególne elementy, czyli obiekty

Warstwy modelu

Dane przechowywane (lub zamknięte) w obiekcie
będziemy nazywać atrybutami danego obiektu,
natomiast prace, które obiekt wykonuje - metodami
(usługami)

W przyjętej notacji atrybuty obiektu i metody
przedstawia się jak na rysunku

Warstwy modelu

Często zdarza się, że pary instancji klas są ograniczone, to
znaczy zmuszone do spełnienia pewnych warunków lub
podporządkowania się pewnym regułom obowiązującym w
danej dziedzinie zastosowania

Może być np. wymagane, aby wraz z usuwaniem subskrypcji
usuwać też związanego z nią subskrebenta

Atrybuty obiektu wraz z powiązaniem instancji tworzą
warstwę atrybutów modelu AO

Warstwy modelu

W dziedzinie, w której system jest modelowany,
SUBSKRYPCJA ma różne atrybuty lub charakterystyki,
np. takie jak status

Również oczywiste są ograniczenia, czy też
obowiązujące reguły działania

W konkretnej sytuacji SUBSKRYPCJA musi być
powiązana dokładnie z jednym SUBSKRYBENTEM
bez względu na sposób budowy systemu, na sposób
jego realizacji lub też osobę subskrybujacą

Warstwy modelu

Metody (usługi) obiektu wraz z komunikatami przesyłanymi
między instacjami tych obiektów tworzą warstwę metod AO

Na rysunku można zauważyć, że zarówno SUBSKRYPCJA, jak i
SUBSKRYBENT wykonują pewne prace lub funkcje

Komunikują się również
między sobą,
czyli współpracują,
na co wskazuje strzałka

Warstwy modelu

Powiązanie przez komunikaty pokazane na poprzednim
rysunku dowodzi, że jedna z metod SUBSKRYPCJI
komunikuje się z jedną z metod SUBSKRYBENTA

Kolejną warstwą modelu AO jest warstwa struktur

Warstwa ta wychwytuje pewne związki strukturalne w
danej dziedzinie zastosowania

Przykładowy typ warstwy struktur pokazany jest na
kolejnym rysunku

Warstwy modelu

Istnieje pewien rodzaj relacji
między obiektami SILNIK WINDY,
CZUJNIK PRZECIĄŻENIA, PANEL
PRZYJAZDU i PANEL DYSPOZYCJI

Przedstawiona jest struktura
całość-część, wskazująca, że
WINDA jako „całość” musi składać
się z „części”

Widać też, że winda musi mieć
jeden silnik, który musi być częścią
windy – podobnie inne

Liczebność, uczestnictwo

Związki całość część zachodzą wtedy, kiedy
obiekt rodzic jest złożony z kilku obiektów
dzieci.

Zwykle określamy je na podstawie złożoności
fizycznej. Możliwe są jednak inne typy
złożoności.

Chociaż związki całość-część nie wykazują
dziedziczenia, jak związki generalizacja-
specjalizacja, mają cechy liczebności i
uczestnictwa

Liczebność, uczestnictwo

Liczebność odnosi się do liczby obiektów
dzieci, z których może składać się rodzic (np.
samochód ma cztery koła).

Uczestnictwo mówi o tym, czy obiekt rodzic
lub dziecko musi brać udział w związku całość-
część.

Samochód musi mieć cztery koła, chociaż koło
niekoniecznie musi być częścią samochodu.

Warstwy modelu

Inny typ warstw struktur to struktura uogólnienie-
uszczegółowienie (generalizacja-specjalizacja)

Struktura ta jest zupełnie inna niż struktura całość-część

Na rysunku określono OPUBLIKOWANY ARTYKUŁ I
PRZYJĘTY ARTYKUŁ jako specjalizacje ARTYKUŁU
(uogólnienie)

Struktura ta wskazuje na
własność dziedziczenia, to znaczy
atrybuty lub metody klasy
uogólnienia są wspólne (dziedziczone)
dla klas będących specjalizacjami

Warstwy modelu

Ponieważ modele AO są duże, o płaskiej strukturze, liczba
obiektów może okazać się pokaźna

Obiekty mogą być łączone w tematy

Odbywa się to przez zamknięcie powiązanych ze sobą
obiektów w granicę tematu

Tematy można sobie wyobrazić jako modele podrzędne lub
nawet subsystemy

Tematy są zawarte w warstwie tematów

Kolejny rysunek przedstawia przykład jednego tematu w
ramach warstwy

Temat „zarządzanie wydaniem” obejmuje te obiekty, które
realizują funkcje systemowe związane z „zarządzaniem
wydaniem”.

Warstwy modelu

Projektowanie obiektowe

W kontekście inżynierii oprogramowania proces analizy
traktowany jest jako ustalenie podstawowego zachowania
się systemu

Natomiast projektowanie uważane jest za proces
określania elementów służących do konstrukcji – czyli
instrukcji, wskazówek, wytycznych, zaleceń, reguł itp., za
pomocą których dany system informatyczny powinien być
realizowany w konkretnym środowisku

Model projektowania obiektowego jest konstruowany jako
rozszerzenie modelu analizy obiektowej

Model projektowania zawiera pięć tych samych warstw co
model analizy i stosuje się w nim tę samą notację

Projektowanie obiektowe

Model projektowania zawiera poza tym dodatkowe cztery
składowe

Projektowanie obiektowe

Składowa dziedziny problemu (SDP)

Składowa kontaktu z człowiekiem (SKC)

Składowa zarządzania zadaniami (SZZ)

Składowa zarządzania danymi (SZD)

Projektowanie obiektowe

Składowa dziedziny problemu, wskazuje te obiekty, które
realizują podstawowe funkcje danej dziedziny
zastosowania

Model analizy obiektowej może stać się wstępną wersją
składowej dziedziny problemu

Modele składowej kontaktu z człowiekiem wskazują na
sposób tworzenia interfejsów, które zostaną użyte do
konkretnej realizacji systemu – jest to przykład zasady
oddzielania pojęć. Szczegóły dotyczące sposobu realizacji są
odizolowane od pracy wykonywanej przez dany system

Projektowanie obiektowe

Składowa zarządzania zadaniami modelu projektowania
obiektowego określa składniki systemu, które umożliwią
realizację danego systemu

Składowa zarządzania danymi definiuje te obiekty, które
są niezbędne w celu współdziałania ze stosowaną bazą
danych

Podobnie jak składowa kontaktu z człowiekiem, składowe
te są przykładem zasady oddzielania pojęć

Szczegóły techniczne bazy danych są odseparowane od
podstawowych funkcji systemu

Projektowanie obiektowe

Podejście bazujące na zastosowaniu zasady oddzielania
pojęć pozwala na zbudowanie modelu niezależnego od
techniki, co z kolei daje możliwość wielokrotnego
wykorzystania systemu

Np. gdy zmienia się rodzaj interfejsu z graficznego na
głosowy, jedynym elementem do zmiany jest składowa
kontaktu z człowiekiem – reszta systemu pozostaje bez
zmian

Oznacza to, że reszta systemu powinna być odporna na
zmiany dotyczące interfejsu użytkownika

Projektowanie obiektowe -

Kluczowe zagadnienia

Zasada oddzielenia pojęć polega na odizolowaniu
zasadniczych wymagań dotyczących pracy systemu od
wymagań dotyczących jego realizacji

Pojęcie obiektowości różni się od tradycyjnego podejścia
opartego na dekompozycji funkcji „od góry do dołu”

Techniki obiektowe umożliwiają powtórne użycie pełnego
cyklu życia oprogramowania

Obiekt to niezależna, asynchroniczna, współbieżna
jednostka, która wie o co chodzi, działa i współpracuje z
innymi obiektami w celu realizacji funkcji systemu

Notacja UML

Wprowadzenie

UML (ang. Unified Modeling Language)

UML to język służący do komunikowania się w
dziedzinie systemów: ewolucyjny,
wszechstronny, obsługiwany przez różne
narzędzia i znormalizowany branżowo język
specyfikowania, wizualizacji, konstruowania i
dokumentowania procesu

Wprowadzenie

Język UML można stosować do różnych typów
systemów (oprogramowania i innych), domen
(biznes lub oprogramowanie), metod i procesów

UML umożliwia i promuje (lecz nie wymaga ani nie
nakazuje) procesy sterowane przypadkami użycia,
iteracyjne i przyrostowe, zorientowane na technikę
obiektową

Wprowadzenie

UML został pierwotnie utworzony przez Rational
Software Corporation i trzech z najbardziej liczących
się metodologów tej firmy: Grady'ego Boocha,
Jamesa Rumbaugha i Ivara Jacobsona

UML stał się standardem dzięki wysiłkom Object
Management Group (OMG) i Rational Software
Corporation, mającym na celu połączenie najlepszych
rozwiązań inżynierskich z systemów informatycznych
i technicznych branż przemysłu w zbiór technik
modelowania

Wprowadzenie

Język UML jest czymś znacznie więcej niż
standardem, czy też kolejnym językiem modelowania

UML to "paradygmat", "filozofia", "rewolucja" i
"ewolucja" metod podejścia do rozwiązywania
problemów i do systemów

Często mówi się, że język angielski jest światowym
"językiem uniwersalnym"; dzisiaj jest niemal pewne,
że UML stanie się "językiem uniwersalnym" świata
systemów informatycznych i technologii

Wprowadzenie

Bardziej formalnie, UML jest językiem
ogólnego zastosowania, a zarazem
standardem branżowym o szerokich
zastosowaniach, powszechnie obsługiwanym
przez narzędzia obecne na rynku

Wprowadzenie

Konstruowanie systemów polega na tworzeniu ich
zgodnie z wymaganiami, z zastosowaniem przy ich
rozwoju procesu cyklu życia

Wymagania są zasadniczo problemami do
rozwiązania, system jest rozwiązaniem tych
problemów, zaś konstruowanie systemu jest
procesem rozwiązywania problemów, w skład
którego wchodzą:

rozpoznanie problemu

rozwiązanie problemu

implementacja rozwiązania

Wprowadzenie

Do opisywania wymogów służą języki naturalne

Języki programowania służą do przekazywania
(opisywania) szczegółów systemu

Ponieważ języki naturalne są mniej precyzyjne od
języków programowania, w procesie rozwiązywania
problemów do przekraczania przepaści pomiędzy
wymogami i systemem służą języki modelowania,
takie jak UML

Wprowadzenie

UML, może być stosowany w całym procesie tworzenia
systemu, od gromadzenia wymogów, aż po
implementację systemu

Ponieważ UML jest językiem o szerokim zakresie
zastosowań, można go używać w różnych typach
systemów, dziedzin i procesów

Możemy dzięki temu użyć UML-a do opisu systemów
programowych i nieprogramowych (tzw. systemów
biznesowych) w różnych dziedzinach i branżach, np. w
produkcji, bankowości, handlu elektronicznym itd.

Co to jest UML?

UML jest po prostu językiem wizualnym,
służącym do modelowania i opisywania
systemów za pomocą diagramów i
dodatkowego tekstu

Przykład przedstawiony jest na rysunku

Co to jest UML?

Rysunek przekazuje następujące informacje:

Menedżer przewodzi zespołowi, który wykonuje
projekt

Każdy menedżer ma imię i numer telefonu, i może
zainicjować lub zakończyć (przerwać) projekt

Każdy projekt ma nazwę, datę rozpoczęcia i datę
ukończenia

Każdy zespół ma opis, i tylko to nas w nim
interesuje

Trzy aspekty UML-a

Każde z tych trzech słów „Unified Modeling
Language” mówi o innym ważnym aspekcie UML-a

Language (język)

Język pozwala nam porozumiewać się na temat
danego podmiotu

W konstruowaniu systemu podmiotem może być
wymóg lub system

Bez języka trudno o komunikację pomiędzy
członkami zespołu i o współpracę, pozwalającą z
powodzeniem opracować system

Trzy aspekty UML-a

Języki w ogólnym znaczeniu nie zawsze składają się z
zapisanych wyrazów

Na przykład, powszechnie używamy "języka
rachunkowego", aby uczyć dzieci liczenia i arytmetyki

Język rachunkowy

Język arytmetyczny

Trzy aspekty UML-a

Działania dodawania i odejmowania w języku
rachunkowym są reprezentowane przez fizyczną
czynność dodawania lub zabierania obiektów ze
zbioru

W języku arytmetyki, w którym określoną liczbę
reprezentuje łańcuch cyfr arabskich, dodawanie i
odejmowanie reprezentowane są przez operatory + i
-

Trzy aspekty UML-a

Rozważmy możliwość przedstawienia w tych dwóch
językach określonej liczby dni w projekcie

Do zamodelowania i wyrażenia wartości "pięć" język
rachunkowy używa pięciu obiektów, zaś język
arytmetyczny łańcucha „5”

Do modelowania i wyrażania większych wartości, np.
365, język rachunkowy wymaga 365 obiektów (co
może być niepraktyczne), zaś język arytmetyczny
stosuje ciąg ,,365"

Trzy aspekty UML-a

Aby zamodelować i wyrazić wartość cztery i pół język
rachunkowy wymaga czterech i pół obiektu (pół
obiektu niekoniecznie jest praktycznym
rozwiązaniem), zaś arytmetyczny używa łańcucha
„4,5”

Ponieważ arytmetyka pozwala łatwiej i bardziej
praktycznie niż język rachunkowy przedstawiać
wartości z szerszego zakresu, mówimy, że język
arytmetyczny jest bardziej ekspresywny od
rachunkowego

Trzy aspekty UML-a

Oprócz tego liczbę możemy wyrazić za
pomocą arytmetyki bardziej ściśle niż w języku
rachunkowym

Stosując bardziej ekspresywne języki,
możemy przekazywać w sposób bardziej
zwięzły złożone informacje o złożonych
podmiotach

Trzy aspekty UML-a

UML jest językiem służącym do specyfikacji,
wizualizacji, konstrukcji i dokumentacji artefaktów
(wytworów) procesu zorientowanego na system

Proces zorientowany na system oznacza podejście
koncentrujące się na systemie, łącznie z etapami
tworzenia i utrzymania systemu, zgodnie z
wymogami, jakie ten system musi spełnić

Specyfikacja obejmuje tworzenie modelu
opisującego system

Trzy aspekty UML-a

W procesie wizualizacji model jest tworzony i
opisywany za pomocą diagramów (model jest ideą, a
diagramy wyrażeniem tej idei)

Konstrukcja oznacza wykorzystanie tego wizualnego
obrazu do zbudowania systemu, podobnie jak plany
techniczne są używane przy wznoszeniu budynku

Dokumentacja wykorzystuje modele i diagramy do
zarejestrowania naszej wiedzy o wymogach i
systemie w obrębie całego procesu

Trzy aspekty UML-a

UML sam w sobie nie jest procesem

Proces polega na zastosowaniu zbioru kroków,
opisanych przez metodologię, do rozwiązania
problemu i stworzenia systemu spełniającego
wymogi użytkownika

Metoda zajmuje się jedynie częścią procesu
tworzenia systemu, na przykład gromadzeniem
wymogów, analizą, projektowaniem itp., natomiast
metodologia dotyczy całego procesu, od
gromadzenia wymogów aż do udostępnienia
systemu użytkownikom

Trzy aspekty UML-a

Różnorodne metody gromadzenia i wykorzystywania
wymogów, analizowania wymogów, projektowania
systemu itp. noszą nazwę technik

Artefakty (wytwory) są produktami pracy,
tworzonymi i wykorzystywanymi w procesie; należy
do nich również dokumentacja służąca do
komunikacji pomiędzy stronami pracującymi nad
systemem i samym fizycznym systemem

Wszystkie typy diagramów UML nazywane są
również technikami modelowania

Trzy aspekty UML-a

Model

Model jest reprezentacją podmiotu

Na przykład do modelowania i wyrażenia wartości
"pięć" język rachunkowy używa pięciu obiektów, zaś
język arytmetyczny ciągu „5”

Model rejestruje zbiór związanych z podmiotem idei,
zwanych abstrakcjami

Bez modelu bardzo trudno jest osiągnąć
porozumienie pomiędzy członkami zespołu na temat
wymogów i systemu oraz analizować wpływ zmian
wprowadzanych podczas tworzenia systemu

Trzy aspekty UML-a

Model

Model jest reprezentacją podmiotu

Model rejestruje zbiór związanych z podmiotem idei,
zwanych abstrakcjami

Bez modelu bardzo trudno jest osiągnąć
porozumienie pomiędzy członkami zespołu na temat
wymogów i systemu oraz analizować wpływ zmian
wprowadzanych podczas tworzenia systemu

Trzy aspekty UML-a

Jeśli przy tworzeniu modelu będziemy próbowali
przedstawić jednocześnie wszystkie informacje o danym
podmiocie, z łatwością przytłoczy nas objętość informacji

Ważne jest więc skoncentrowanie się na rejestrowaniu
liczących się informacji, niezbędnych do zrozumienia
danego problemu, znalezienia rozwiązania tego
problemu i zaimplementowania rozwiązania, a zarazem
wykluczaniu wszelkich nieistotnych informacji, które
mogą spowolnić dochodzenie do rozwiązania

Trzy aspekty UML-a

Decydując, które abstrakcje składają się na
model, ustalając poziom ich szczegółowości i
etapy, na których będą rejestrowane w
procesie konstruowania systemu, możemy
lepiej zapanować nad ogólną złożonością
tworzenia systemu

Trzy aspekty UML-a

Unified (ujednolicony)

Pojęcie "ujednolicony" bierze się z faktu, iż
Object Management Group (OMG) -
organizacja tworząca standardy powszechnie
przyjmowane w przemyśle - razem z Rational
Software Corporation stworzyły UML w celu
połączenia ze sobą najlepszych metod
stosowanych w systemach informacyjnych i w
branży technologicznej

Trzy aspekty UML-a

Do praktyk tych zalicza się stosowanie technik,
które pozwalają z większym powodzeniem
konstruować systemy

Bez wspólnego języka, nowym członkom
zespołów trudno jest szybko osiągać
produktywność i wnosić swój wkład do
tworzenia systemu

Zadania i zakres

Według założeń OMG, UML ma być:

gotowy do użytku

ekspresywny

prosty

precyzyjny

rozszerzalny

niezależny od implementacji

niezależny od procesu

Zadania i zakres

Ponieważ UML jest gotowy do użytku, ekspresywny,
prosty i precyzyjny, język ten można od razu
zastosować w projekcie rozwojowym

Język rozszerzalny pozwala definiować nowe pojęcia,
co przypomina wprowadzanie nowych słów i
rozszerzanie słownictwa języka naturalnego

Język niezależny od implementacji może być
używany niezależnie od konkretnej technologii
implementacji

Język niezależny od procesu może być stosowany do
różnych typów procesów

Historia

W historii UML-a możemy wyróżnić pięć
okresów

Poznanie tych okresów pozwala zrozumieć, z
jakich powodów powstał UML i jak wciąż
ewoluuje

Historia

Okres fragmentacji

Od połowy lat 70. do połowy lat 90. organizacje
zaczęły zdawać sobie sprawę z tego, jak cenne jest
oprogramowanie dla biznesu, lecz dysponowały tylko
niepełnymi zbiorami technik tworzenia i utrzymania
oprogramowania

Było wówczas kilka różnych technik i metod,
koncentrujących się na bardziej wydajnym tworzeniu
i utrzymaniu oprogramowania (każda miała własne
języki modelowania)

Historia

W miarę ewoluowania metod strukturalnych w
kierunku metod obiektowych branża podzieliła się,
na zwolenników różnych metod

Wyznawcy jednej metody mieli kłopoty ze
zrozumieniem produktów entuzjastów innych metod

Oprócz tego mieli problemy z przenoszeniem się z
jednej organizacji do drugiej, ponieważ taki ruch
często oznaczał konieczność nauczenia się nowej
metody

Historia

Okres jednoczenia

Od połowy lat 90. do roku 1997 wyłonił się język
UML 1.0. w firmie Rational Software Corporation,
aby połączyć swoje metody podejścia

Okres standaryzacji

W drugiej połowie 1997 roku pojawił się UML 1.1.

W listopadzie 1997 organizacja OMG (Object
Management Group) zaadoptowała UML i wzięła na
siebie odpowiedzialność za dalszy rozwój standardu

Historia

Okres korekt

Pojawiły się różne wersję języka UML

OMG wyznaczyła grupę zajmującą się korektami (RTF
- ang. revision task force), której zadaniem było
przyjmowanie publicznych komentarzy dotyczących
UML-a i dokonywanie pomniejszych zmian
redakcyjnych i technicznych w standardzie

Wielu różnych dostawców produktów i usług zaczęło
wspierać i promować UML poprzez narzędzia, usługi
doradcze, książki itp.

Historia

Okres wdrożenia

Równolegle z korektami OMG zgłasza
standard UML do przyjęcia jako standard
międzynarodowy poprzez organizację ISO
(ang. Organization for Standardization) w
formie dostępnej publicznie specyfikacji - PAS
(ang. Publicly Available Specification).
Najbardziej aktualna wersja specyfikacji UML
jest dostępna w serwisie OMG
http://www.omg.org.

UML i proces

Mimo że UML jest niezależny od procesu, jego
autorzy promują proces, który jest sterowany
przypadkami użycia, skoncentrowany na
architekturze, iteracyjny i przyrostowy

Mimo to z języka UML może korzystać proces
dowolnego typu, nawet nie posiadający tych
cech

UML i proces

Proces cyklu życia rozwoju każdego systemu
obejmuje następujące czynności:

Gromadzenie wymogów definiujących, co system
powinien robić

Analizę pozwalającą zrozumieć wymogi

Projektowanie - ustalenie, w jaki sposób system będzie
spełniał narzucone wymogi

Implementację - budowanie systemu

Testowanie - weryfikacja, czy system spełnia wymogi

Wdrożenie, udostępniające system użytkownikom

UML i proces

Do wykonania tych czynności w celu
stworzenia systemu można podchodzić na
wiele sposobów

Tradycyjnie stosowana była metoda
kaskadowa

W chwili obecnej częściej spotyka się
podejście iteracyjne

UML i proces

Przy stosowaniu metody kaskadowej czynności
związane z cyklem życia systemu wykonywane są w
pojedynczej, liniowej sekwencji dla wszystkich
wymogów

Prowadzi to często do odkrywania podczas testów,
gdy integrowane są poszczególne fragmenty
systemu, problemów związanych z jakością, które
pozostawały w ukryciu podczas czynności
projektowania i implementacji

UML i proces

Ponieważ problemy takie są odkrywane na
późnych etapach procesu rozwoju, może być za
późno na ich rozwiązanie lub koszty rozwiązania
mogą być zbyt wysokie

Na przykład odkrycie, iż dany system zarządzania
bazą danych ma za małą wydajność dla
korzystających z niego aplikacji, gdy aplikacje
zostały już opracowane, stanowi kolosalny
problem

UML i proces

Przy podejściu kaskadowym wszystkie wymogi są
rejestrowane i analizowane, a cały system jest
projektowany, implementowany, testowany i
wdrażany w jednej liniowej sekwencji

UML i proces

W takim przypadku UML może z łatwością posłużyć do
przekazywania wymogów i opisu systemu

Ponieważ jednak czynności wykonywane są dla wszystkich
wymogów w jednej liniowej sekwencji, modele UML na każdym
kolejnym kroku muszą być dość kompletne

Taki poziom kompletności często trudno jest zmierzyć lub
osiągnąć, ponieważ wprawdzie UML jest bardziej precyzyjny od
języków naturalnych, lecz zarazem mniej precyzyjny od języków
programowania

Zamiast więc koncentrować się na systemie, zespoły
korzystające z UML-a przy podejściu kaskadowym poświęcają
swój czas na ustalenie, czy ich modele UML są wystarczająco
kompletne

UML i proces

Gdy stosujemy metodę iteracyjną, wszystkie podzbiory
czynności w cyklu życia są wykonywane kilkakrotnie, aby
lepiej zrozumieć wymogi i stopniowo opracować bardziej
niezawodny system

Każde przejście cyklu tych działań lub ich podzbioru nosi
nazwę iteracji, a seria iteracji w końcu krok po kroku
doprowadza do ostatecznego systemu

Pozwala to lepiej zrozumieć wymogi i stopniowo
stworzyć bardziej odpowiedni system przez kolejne
ulepszenia i przyrostowe zwiększanie szczegółowości w
miarę kolejnych iteracji

UML i proces

Na przykład, możemy zbadać wydajność określonego
systemu zarządzania bazami danych i odkryć, iż
będzie niewystarczająca dla korzystających z niego
aplikacji, jeszcze zanim aplikacje te zostaną w pełni
skonstruowane

Pozwoli to wprowadzić odpowiednie zmiany w
aplikacjach lub zbadać inny system zarządzania bazą
danych, zanim będzie na to za późno lub stanie się to
zbyt kosztowne

UML i proces

Rozważmy projekt, który obejmuje
generowanie 10 różnych typów raportów

W podejściu iteracyjnym możliwy jest
następujący ciąg iteracji:

Identyfikujemy pięć wymogów (nazwanych od
W1 do W5) i analizujemy trzy z nich (np. W1, W3
i W5)

UML i proces

2. Rejestrujemy pięć kolejnych wymogów

(nazwanych od W6 do W1O), analizujemy
dwa nie przeanalizowane w poprzedniej
iteracji (W2 i W 4) oraz projektujemy,
implementujemy i testujemy system, który
spełnia trzy wymagania przeanalizowane w
poprzedniej iteracji (Wl, W3 i W5) oraz dwa
przeanalizowane w tej iteracji (W2 i W4),
lecz nie wdrażamy systemu

UML i proces

3. Wdrażamy system spełniający pięć wymogów

przetestowanych w poprzedniej iteracji (od W1 do
W5) i kontynuujemy pracę nad pozostałymi (od W6
do W1O)

4. Dalej pracujemy nad systemem, lecz musimy zająć

się zmianami w jednym z wdrożonych już
wymogów (np. W3), zmianami w innych
wymogach, które nie zostały jeszcze wdrożone (np.
W6 i W1O) oraz innymi technicznymi zmianami w
systemie

UML i proces

Podejście iteracyjne do konstruowania systemu
przynosi następujące korzyści:

Możemy lepiej radzić sobie ze złożonością,
budując system małymi przyrostowymi porcjami,
a nie cały od razu

Możemy lepiej radzić sobie ze zmianami w
wymogach, rozkładając zmiany na cały proces, a
nie usiłując zarejestrować i wprowadzić wszystkie
zmiany na raz

UML i proces

Możemy udostępniać użytkownikom
fragmentaryczne rozwiązania w trakcie procesu, a
nie kazać im czekać na ukończenie procesu, kiedy
otrzymaliby kompletny system i być może
stwierdzili, że nie tego oczekiwali

Możemy zwrócić się do użytkowników z prośbą o
uwagi dotyczące opracowanych już części
systemu, co pozwoli wprowadzać zmiany i tak
kierować postępami w pracach, by stworzyć
bardziej solidny system spełniający potrzeby
użytkowników

UML i proces

Proces iteracyjny jest przyrostowy, ponieważ nie
przerabiamy jedynie raz za razem tych samych
wymogów w kolejnych iteracjach, lecz zajmujemy się
w nich coraz większą liczbą wymogów

Oprócz tego w jednej iteracji mogą odbywać się
równolegle czynności, jeśli koncentrują się na
różnych częściach systemu i nie kolidują ze sobą

Wobec tego, chociaż podejście to określane jest
często iteracyjnym i przyrostowym, w rzeczywistości
jest iteracyjne, przyrostowe i równoległe

UML i proces

Jak można organizować i motywować działania w
celu spełnienia wymogów przy takim dynamicznym
podejściu, w którym iteracje odbywają się
równolegle a system jest tworzony przyrostowo?

Jak skupić się na systemie i uniknąć tworzenia
systemu, który będzie trudny do utrzymania i
rozbudowy, ponieważ będzie jedynie zbiorem
elementów posklejanych ze sobą bez obejmującego
je schematu?

Którymi wymogami mamy zająć się na początku, i
które części systemu implementować w pierwszej
kolejności?

UML i proces

Odpowiedzi na te pytania są elementami
podejścia iteracyjnego, w których przypadki
użycia, architektura i zarządzanie ryzykiem są
krytyczne

Przypadki użycia

Przypadek użycia (use case) jest wymogiem
opisanym z perspektywy użytkowników
systemu

Np. do wymogów funkcjonalnych w
większości systemów zalicza się
funkcjonalność zabezpieczeń, pozwalającą
użytkownikom logować się do systemu i
wylogować, wprowadzać i przetwarzać dane,
generować raporty itp.

Przypadki użycia

Proces kierowany przypadkami użycia to taki proces, w
którym możemy wykorzystać przypadki użycia do planowania
i przeprowadzania iteracji

Pozwala nam to zorganizować działania i skoncentrować się
na implementowaniu wymogów wobec systemu

Inaczej mówiąc, rejestrujemy i analizujemy przypadki użycia,
projektujemy system spełniający ich potrzeby, testujemy i
wdrażamy system oraz planujemy następne iteracje

Przypadki użycia wiążą ze sobą wszystkie czynności w danej
iteracji

Przypadki użycia

Przykład diagramu

Przypadek użycia definiuje wymóg funkcjonalny, opisany w

postaci szeregu kroków, do których należą działania
wykonywane przez system i interakcje pomiędzy systemem a
aktorami (reprezentują użytkowników)

Przypadki użycia odpowiadają na pytania jak aktorzy wchodzą
w interakcje z systemem i opisują działania wykonywane
przez system

Składowe diagramu

Przykład - diagram
dla strony
internetowej

Architektura

Architektura obejmuje elementy składające się na system i
sposób, w jaki współpracują one ze sobą w celu zapewnienia
wymaganej funkcjonalności systemu

Np. większość systemów zawiera elementy obsługujące
funkcjonalność zabezpieczeń, wprowadzania i przetwarzania
danych itp.

Elementy i relacje pomiędzy nimi stanowią struktury systemu
– a ich modelowanie nosi nazwę modelowania strukturalnego

Elementy, ich interakcje i współpraca noszą nazwę
zachowania systemu – a ich modelowanie nosi nazwę
modelowania behawioralnego

Architektura

Każdy przypadek użycia można rozwinąć
opisując kolejne kroki jego wykonania

Zapis taki nosi nazwę sekwencji behawioralnej
i może zostać zapisany w postaci tekstu lub
diagramów

Zapis tekstowy sekwencji behawioralnej ma
postać kolejnych punktów opisujących
następujące po sobie działania, natomiast
przykładem modelowania behawioralnego
może być „Diagram aktywności”

Architektura

Techniki języka UML pozwalają na
uszczegółowienie przypadków użycia

Prezentacja sekwencji behawioralnej opisuje
zapis dotyczący przykładowej funkcjonalności
strony internetowej - głosowania w mini-
ankiecie

Kolejno pokazane są: tabela przedstawiająca
zapis tekstowy oraz diagram aktywności

Architektura

Ryzyko

Ryzykiem przy konstruowaniu systemu mogą być
niewystarczające fundusze, nieprzeszkoleni członkowie
zespołu lub niestabilne technologie

Aby ustalić, jakie przypadki użycia powinny motywować daną
iterację, najpierw identyfikujemy zagrożenia dotyczące
projektu

Następnie zajmujemy się tymi przypadkami użycia, które
związane są z największym ryzykiem i tymi elementami
architektury, które po skonstruowaniu rozwiążą
najpoważniejsze zagrożenia

Ryzyko

W przykładzie, w którym generowanych jest 10
raportów, trzy z nich (W1, W3 i W5) wymagają
znacznego dostępu do bazy danych, a cztery (W3,
W6, W8 i W10) wymagają znaczącego wkładu
użytkownika

Ryzyka mogą być dwa: brak wystarczająco
intuicyjnego interfejsu użytkownika (o nazwie R1) i
niewystarczająco wydajny system zarządzania bazą
danych (nazwane R2)

Z powyższego opisu wiemy, że W1, W3 i W5 są
związane z ryzykiem R2, a W3, W6, W8 i W10 z
ryzykiem R2

Ryzyko

W zależności od tego, które ryzyko jest bardziej
krytyczne i ma większe prawdopodobieństwo
wystąpienia lub poważniejszy wpływ na projekt
wybiera się pierwszą lub drugą grupę wymogów

Bezwzględnie w obu przypadkach powinno się zacząć
od W3, ponieważ wiąże się z obydwoma ryzykami

WYBRANE ZAGADNIENIA

SYSTEMÓW KOLEJKOWYCH

Systemy kolejkowe

Teoria kolejek, nazywana również teorią masowej obsługi,
jest gałęzią badań operacyjnych

Metody analizy systemów kolejkowych:

Analityczne, których istota sprowadza się do ułożenia i rozwiązania
układów równań różniczkowych wiążących ze sobą
prawdopodobieństwa zdarzeń występujących w procesie obsługi

Symulacyjne, polegające na syntezie algorytmu symulującego
funkcjonowanie danego systemu przy obsłudze strumienia
zgłoszeń. Wielokrotna komputerowa realizacja procesu obsługi przy
użyciu tego algorytmu, a następnie opracowanie statystyczne
otrzymanych rezultatów, umożliwiają znalezienie interesujących
nas współzależności oraz wartości wskaźników jakości badanego
systemu kolejkowego

Systemy kolejkowe

Przykładami prostych systemów obsługi mogą być:

zagadnienie oczekiwania na połączenie telefoniczne

obsługa klientów w urzędach, bankach, sklepach itp.

W odróżnieniu od tych prostych systemów, systemy
wielokanałowe i wielofazowe wymagają realizacji wielu
czynności obsługi (np. złożonych operacji technologicznych)
jednocześnie lub w określonej kolejności. Przykładem może
być:

ciąg operacji technologicznych wykonywanych w procesie produkcji

traktowany jako wielofazowy system kolejkowy

Systemy kolejkowe

Metoda symulacji stanowi jedyną efektywną metodę
analizy złożonych wielokanałowych i wielofazowych
systemów obsługi przy dowolnych strumieniach
wejściowych zgłoszeń i funkcjach rozkładów czasów
obsługi

Zasadniczym celem teorii kolejek jest opracowanie
ogólnych metod umożliwiających wyznaczenie
wartości podstawowych wskaźników
charakteryzujących proces obsługi i ocenę jakości
pracy systemu kolejkowego oraz wybór optymalnej
struktury i organizacji obsługi

Systemy kolejkowe

Z punktu widzenia użytkownika należy wypracować
wskazania do podjęcia decyzji o sposobie
użytkowania systemu, natomiast z punktu widzenia
zarządzającego systemem należy określić warunki
najbardziej efektywnego jego wykorzystania

Podstawowe pojęcia

Zgłoszenie. Przez zgłoszenie rozumie się żądanie spełnienia
przez system określonej czynności, przy czym zgłoszenie jest
utożsamiane z jego nośnikiem. Zamiast mówić: klient,
pasażer, abonent stoi w kolejce lub oczekuje na obsługę,
mówimy: zgłoszenie stoi w kolejce lub oczekuje na obsługę

Obsługa. Spełnienie określonej potrzeby, w szerokim sensie
tego słowa. Środki, które umożliwiają obsługę zgłoszeń
(człowiek, urządzenie, automat), nazywamy urządzeniami
obsługującymi, stanowiskami obsługi lub kanałami obsługi, a
zbiór takich identycznych urządzeń obsługujących systemem
obsługi

Podstawowe pojęcia

Strumień zdarzeń. Ciąg zdarzeń losowych jest nazywamy
strumieniem zdarzeń. Dotyczy to zdarzeń losowych
związanych z procesem przybywania zgłoszeń do systemu lub
też z procesem obsługi

Strumień wejściowy. Ciąg zgłoszeń wymagających obsługi.
Zgłoszenia pojawiające się w systemie są kierowane
bezpośrednio do obsługi w przypadku wolnych kanałów lub
też gromadzone w poczekalni, gdzie oczekują na zwolnienie
kanału obsługi

Strumień wyjściowy. Może zawierać zgłoszenia zarówno
obsłużone, jak też i nie obsłużone, tzn. takie, które
zrezygnowały z obsługi w systemie

Podstawowe pojęcia

Opis strumieni wejściowych i wyjściowych. Momenty
określające wejścia zgłoszeń do systemu oraz momenty ich
wyjścia są wielkościami losowymi opisywanymi przez dwa
rozkłady statystyczne:

rozkład opisujący rodzaj strumienia wejściowego zgłoszeń,
tzn. rozkład przedziałów czasowych pomiędzy chwilami
t

,...,t

, w których przybywają do systemu kolejne

zgłoszenia x

,...x

rozkład czasów obsługi opisujący typ obsługi, tzn. rozkład
czasów wymaganych dla zapewnienia obsługi kolejnym
zgłoszeniom na stanowiskach obsługi.

Podstawowe pojęcia

Wieloetapowy (wielofazowy) proces obsługi. W praktyce
często obsługa jednego zgłoszenia jest realizowana przez kilka
aparatów obsługi, z reguły kolejny aparat obsługi rozpoczyna
swą pracę po jej zakończeniu przez aparat poprzedzający go

Prosty (jednofazowy) proces obsługi. Polega na realizacji
pojedynczej operacji.

Typowe postacie systemów kolejkowych:

wszystkie aparaty obsługi są równouprawnione i mają identyczne
charakterystyki

aparaty obsługi tworzące dany system nie są równouprawnione, tzn.
mają indywidualne charakterystyki

Podstawowe pojęcia

W zależności od liczby kanałów systemy kolejkowe dzieli się
na: jednokanałowe i wielokanałowe

Podział ze względu na sposób zachowania się zgłoszenia,
nadchodzącego w chwili, gdy wszystkie kanały obsługi są
zajęte:

System ze stratami. Zgłoszenie nie może czekać na początek obsługi w
systemie lub system obsługi odmawia przyjęcia zgłoszenia w chwili. W
systemie nie istnieją warunki do utworzenia kolejki

System z oczekiwaniem (bez strat). Zgłoszenia nadchodzące do systemu mogą
go opuścić tylko wtedy, kiedy zostaną całkowicie obsłużone. W razie braku
wolnych kanałów obsługi zbiór zgłoszeń tworzy kolejkę w poczekalni o
nieograniczonej pojemności

Mieszane systemy obsługi. Istnieje obecność pewnych warunków pośrednich,
np. ograniczony czas przebywania zgłoszenia w systemie, czy też czas
oczekiwania w kolejce na rozpoczęcie obsługi

Podstawowe pojęcia

Rozmiar systemu. Rozważane są dwa typy
systemów: z ograniczonym lub nieograniczonym
rozmiarem, przy czym przez rozmiar systemu
rozumie się sumaryczną liczbę kanałów obsługi i
miejsc w poczekalni.

Innym kryterium klasyfikacji systemów kolejkowych
może być liczba źródeł zgłoszeń. Systemy kolejkowe
dzielą się na:

systemy otwarte, które mogą mieć nieskończenie wielką
liczbę zgłoszeń przychodzących do systemu

systemy zamknięte, w których maksymalna liczba zgłoszeń
do obsługi jest ustalona i stała w czasie.

Podstawowe pojęcia

System kolejkowy, powinien obsługiwać zgłaszające się
obiekty z prędkością większą niż ich przybywanie

Jednakże, natężenie strumienia zgłoszeń, jak i prędkość
obsługi podlegają przypadkowym wahaniom. Stąd część
zgłoszeń czeka w kolejce

Nasycenie systemu kolejkowego można opisać za pomocą
trzech charakterystyk:

strumienia zgłoszeń - będącego statystycznym opisem procesu
przybywających do systemu zgłoszeń

procesu obsługi – opisującego proces realizacji obsługi

regulaminu (dyscypliny) kolejki - określającego metodę wybierania
następnego zgłoszenia do obsługi w przypadku istnienia kolejki

Podstawowe pojęcia

Proces obsługi jest określany przez dwa parametry:

Czas obsługi jest to czas wymagany do obsługi jednego zgłoszenia

Krotność systemu obsługi jest liczbą zgłoszeń, które mogą być
jednocześnie obsługiwane. System obsługi o krotności m nazywa się
m-kanałowym systemem obsługi

W prostych przypadkach statystyczne własności strumienia
zgłoszeń i procesu obsługi są stacjonarne (niezależne od
czasu). Często jednak mamy do czynienia z procesami
niestacjonarnymi. Na przykład natężenie strumienia zgłoszeń
może zależeć od pory dnia lub też prędkość obsługi może być
funkcją długości kolejki itp.

Podstawowe pojęcia

Strumień zgłoszeń jest statystycznym opisem procesu
przybywania zgłoszeń do systemu obsługi. Jest on zazwyczaj
opisywany za pomocą funkcji rozkładu odstępów czasu
(interwałów) między kolejnymi zgłoszeniami

Strumień zgłoszeń może być:

deterministyczny, interwał ten jest stały

losowy, gdy zgłoszenia są losowe, interwał jest wtedy zmienną losową
i należy określić jego funkcję rozkładu

Czas obsługi zgłoszenia może nie być stały. Jeżeli podlega on
stochastycznym wahaniom, to musi być opisany za pomocą
odpowiedniej funkcji rozkładu

Podstawowe pojęcia

Regulamin (dyscyplina) obsługi kolejki określa kolejność
wybierania zgłoszeń z kolejki

Podstawowe sposoby to:

Dyscyplina FIFO (ang. First-In, First-Out). Jako pierwsze do
obsługi kieruje się zgłoszenie najdłużej oczekujące w kolejce

Dyscyplina LIFO (ang. Last-In, First-Out). Jako pierwsze do
obsługi kieruje się zgłoszenie, które przybyło jako ostatnie. -

Dyscyplina RSS (ang. Random Selection for Service). Jako
następne do obsługi wybiera się zgłoszenie w drodze
losowania (uporządkowanie przypadkowe)

Podstawowe pojęcia

System z niecierpliwymi klientami, może się zdarzyć
opuszczenie kolejki przez zgłoszenie. Reguła odstępowania
(rezygnacji) może zależeć od długości kolejki lub czasu
oczekiwania w kolejce

Priorytet - niektóre zgłoszenia z kolejki mogą mieć prawo
pierwszeństwa obsługi przed zgłoszeniem o niższym
priorytecie

Priorytet rugujący. Zgłoszenie jednostki o wyższym
priorytecie powoduje przerwanie obsługi.

Priorytet nierugujący. Obsługa jednostki o niższej klasie
priorytetu jest kontynuowana

Podstawowe pojęcia

W zależności od tego, co dzieje się z wyrugowaną jednostką
są trzy rodzaje priorytetu absolutnego:

priorytet absolutny z doobsługiwaniem

priorytet absolutny z identyczną obsługą od nowa

priorytet absolutny z inną obsługą od nowa

Klasyfikacja systemów kolejkowych według różnych wielkości
określających system obsługi:

dyscyplina kolejki

typ rozkładu wejściowego strumienia zgłoszeń

typ rozkładu czasów obsługi

liczba kanałów obsługi

liczba faz obsługi itp.

Analiza systemów kolejkowych

Jeżeli w systemie obsługi:

strumień zgłoszeń wchodzących do systemu nie jest stacjonarny

nie ma własności jednorodności

organizacja obsługi jest wielofazowa rozwiązanie analityczne
zagadnienia praktycznie nie jest możliwe

Rozwiązanie w takim przypadku można otrzymać jedynie na
drodze symulacji

Wielokrotna realizacja procesu obsługi, a następnie
statystyczne opracowanie otrzymanych rezultatów pozwalają
znaleźć interesujące badającego wskaźniki jakości procesu
obsługi w systemie.

Analiza systemów kolejkowych

System dyskretny - złożone kompleksy operacji związanych ze
sterowaniem pojedynczych obiektów lub całych procesów np.
technologicznych, w których zachodzące zmiany mają
charakter nieciągły

Mogą to być procesy:

produkcyjne

kierowania złożonym systemem transportowym

zarządzania przedsiębiorstwem

Ze względu na przyjmowaną z założenia nieciągłość zmian,
operuje się często pojęciami zdarzeń, pod którymi jest
rozumiana zmiana stanu zachodząca w systemie

Analiza systemów kolejkowych

Wynikiem symulacji jest ciąg zdarzeń, które wystąpiły w
systemie. Dla uzyskania pełnego obrazu zachowania się
systemu w określonym przedziale czasu należy prowadzić
rejestrację czasu zdarzeń oraz obiektów, których te zdarzenia
dotyczą

Przy realizacji dyskretnych modeli symulacyjnych ważne jest
przedstawienie czasu. Czas jest tu pojęciem umownym, gdyż
nie ma on bezpośredniego związku z rzeczywistym czasem, w
którym odbywają się zdarzenia (stanowi jedynie jego
odwzorowanie), ani też z czasem wykonywania obliczeń przez
komputer (który zależy wyłącznie od złożoności obliczeń i
własności komputera)

Analiza systemów kolejkowych

W modelu symulacyjnym czas jest realizowany jako zmienna
nazywana czasem zegarowym. Na początku procesu symulacji
czas zegarowy jest nastawiany na wartość zero, potem
wskazuje liczbę umownych jednostek czasu, które upłynęły od
chwili początkowej. Wszystkie zdarzenia zachodzące w
systemie zostają usytuowane w czasie z dokładnością do
przyjętej jednostki czasu zegarowego.

Mając sformalizowany opis modelowanego systemu,
przygotowanie komputerowego programu symulacyjnego
można ogólnie podzielić na trzy zasadnicze etapy

Analiza systemów kolejkowych

Pierwszy etap: generowanie oraz inicjowanie modeli. Na
podstawie posiadanego opisu systemu należy określić zbiór
wielkości, które w modelu będą reprezentować jego stan.
Zbiór ten stanowi w modelu odwzorowanie systemu,
określając jego stany w kolejnych chwilach czasu

Etap drugi: zaprogramowanie procedury obejmującej cykl
operacji związanych z samym przebiegiem symulacji.
Procedura ta jest nazywana algorytmem symulacji, lub
procedurą upływu czasu, która zwykle jest realizowana w
sposób iteracyjny i składa się z następujących kroków:

Analiza systemów kolejkowych

Kolejne kroki algorytmu symulacji:

wyszukiwanie potencjalnego następnego zdarzenia

wybór działania

sprawdzenie czy dane zdarzenie może być realizowane

zmiana stanu systemu wynikająca z zaistniałych zdarzeń

gromadzenie danych otrzymanych w wyniku symulacji (często są to
dane o charakterze statystycznym)

Etap trzeci: opracowanie formy wyprowadzania wyników
symulacji. Wyniki mogą być przedstawione w formie
tekstowej lub graficznej. Wyniki końcowe mogą być wstępnie
opracowane statystycznie

Zasady konstrukcji dyskretnych modeli symulacyjnych

Model symulacyjny jednofazowego systemu kolejkowego

Poczekalnia

Kanały obsługi

Strumień
wejściowy

Klienci
obsłużeni

Dyscyplina kolejki

Zbiór reguł

przydziału kanałów

Klienci opuszczający
poczekalnię

Klienci rezygnujący
z oczekiwania

Strumień
wyjściowy

Czas obsługi

Max czas

oczekiwania

Model przedstawia jednofazowy system kolejkowy

Dla otrzymania odpowiednich charakterystyk systemu po
każdej realizacji eksperymentu symulacyjnego są
wyprowadzane następujące dane dotyczące tej realizacji:

ogólna liczba zgłoszeń, które przybyły do systemu

liczba zgłoszeń obsłużonych

ogólna liczba odmów obsługi (zawierająca odmowy z
powodu przepełnienia miejsc w poczekalni, z powodu
zakończenia pracy systemu oraz z powodu ewentualnego
opuszczenia kolejki przez niecierpliwe zgłoszenie)

średnia długość kolejki, liczona jako średnia po czasie z
długości kolejki zgłoszeń

Model symulacyjny jednofazowego systemu kolejkowego

zajętość systemu, określająca przeciętną liczbę
jednocześnie używanych kanałów obsługi,

obciążenie dla każdego z kanałów obsługi, które podaje w
procentach zajętość kanału w rozważanym przedziale
czasu,

średni czas oczekiwania na obsługę liczony tylko dla
zgłoszeń obsłużonych

Wynikami końcowymi są analogiczne wielkości
liczone jako średnie po założonej ilości realizacji
eksperymentu symulacyjnego. Przedstawiony model
może być wykorzystany w fazie projektowania do
wyboru optymalnej struktury i organizacji systemu
kolejkowego lub do doskonalenia już istniejących
systemów

Model symulacyjny jednofazowego systemu kolejkowego

Podstawowe wiadomości

o algorytmach

Algorytm

Algorytmem nazywa się przepis
postępowania, którego wykonanie prowadzi
do rozwiązania określonego zadania w
skończonym czasie

Algorytm jest zbiorem pewnych reguł (zasad)
określających rodzaj czynności, które należy
wykonać

Algorytm

W algorytmie muszą być wyszczególnione
wszystkie niezbędne czynności, potrzebne do
rozwiązania postawionego zadania, oraz ściśle
sprecyzowana kolejność ich wykonania

Przepis postępowania powinien być na tyle
przejrzysty, aby posługiwanie się nim polegało
tylko na automatycznym wykonaniu czynności

Algorytm

Obiekty podlegające przekształcaniu
(przetworzeniu) podczas wykonywania
algorytmu nazywa się danymi

Ostateczne rezultaty wykonania algorytmu
nazywa się wynikami

ALGORYTM

DANE

WYNIKI

Algorytm

Realizacja algorytmu nie wymaga znajomości
problemu, który ten algorytm rozwiązuje

Sprowadza się do czysto mechanicznego
wykonania reguł

Zatem wykonawcą algorytmu nie musi być
człowiek

Algorytm musi być opisany w języku
zrozumiałym dla maszyny cyfrowej

Podstawowe własności algorytmu

Masowość: zastosowanie oznaczeń symbolicznych
umożliwia otrzymanie takiego opisu algorytmu,
dzięki któremu możemy go zrealizować dla
dowolnego zestawu danych

Ogólność: Opis algorytmu powinien zawierać obok
listy czynności również dziedzinę danych i postać
wyników (np. pierwiastki równania kwadratowego –
zespolone, rzeczywiste)

Podstawowe własności algorytmu

Skończoność wykonania: Wyniki powinno się
uzyskać po wykonaniu skończonej liczby
operacji

Jednoznaczność zapisu: poprawny zapis
algorytmu powinien gwarantować, że
każdorazowe jego wykonanie – dla tego
samego zestawu danych – daje te same wyniki
pośrednie i końcowe

Podstawowe własności algorytmu

Niezawodność: jest prawdopodobieństwem
tego, że algorytm będzie prawidłowo
realizował dane zadanie dla dowolnego
zestawu danych

Niezawodność jest związana z jego
poprawnością