Руководство по быстрому выбору (скачать бесплатные программы для сбора информации о компьютере). Генетические алгоритмы

Хранение и накопление информации вызвано многократным ее использованием, применением условно-постоянной, справочной и других видов информации, необходимостью комплектации первичных данных до их обработки.

Назначение технологического процесса накопления данных состоит в создании, хранении и поддержании в актуальном состоянии информационного фонда, необходимого для выполнения функциональных задач системы управления. Хранение и накопление информации осуществляется в информационных базах в виде информационных массивов, где данные располагаются по установленному в процессе проектирования порядку.

С хранением и накоплением непосредственно связан поиск данных, т. е. выборка нужных данных из хранимой информации, включая поиск информации, подлежащей корректировке или замене. Процедура поиска информации выполняется автоматически на основе составленного пользователем или ПЭВМ запроса на нужную информацию.

Указанные функции, выполняемые в процессе накопления данных, реализуются по алгоритмам, разработанным на основе соответствующих математических моделей.

Процесс накопления данных состоит из ряда основных процедур, таких, как выбор хранимых данных, хранение данных, их актуализация и извлечение.

Информационный фонд систем управления должен формироваться на основе принципов необходимой полноты и минимальной избыточности хранимой информации. Эти принципы реализуются процедурой выбора хранимых данных, в процессе выполнения которой производится анализ циркулирующих в системе данных и на основе их группировки на входные, промежуточные и выходные определяется состав хранимых данных. Входные данные - это данные, получаемые из первичной информации и создающие информационный образ предметной области. Они подлежат хранению в первую очередь. Промежуточные данные - это данные, формирующиеся из других данных при алгоритмических преобразованиях. Как правило, они не хранятся, но накладывают ограничения на емкость оперативной памяти компьютера. Выходные данные являются результатом обработки первичных (входных) данных по соответствующей модели, они входят е состав управляющего информационного потока своего уровня и подлежат хранению в определенном временном интервале. Вообще, данные имеют свой жизненный цикл существования, который фактически и отображается в процедурах процесса накопления.

Процедура хранения состоит в том, чтобы сформировать и поддерживать структуру хранения данных в памяти ЭВМ. Современные структуры хранения данных должны быть независимы от программ, использующих эти данные, и реализовывать вышеуказанные принципы (полнота и минимальная избыточность). Такие структуры получили название баз данных. Осуществление процедур создания структуры хранения (базы данных), актуализации, извлечения и удаления данных производится с помощью специальных программ, называемых системами управления базами данных.

В процессе накопления данных важной процедурой является их актуализация. Под актуализацией понимается поддержание хранимых данных на уровне, соответствующем информационным потребностям решаемых задач в системе, где организована информационная технология. Актуализация данных осуществляется с помощью операций добавления новых данных к уже хранимым, корректировки (изменения значений или элементов структур) данных и их уничтожения, если данные устарели и уже не могут быть использованы при решении функциональных задач системы.

Процедура извлечения данных из базы необходима для пересылки требуемых данных либо для преобразования, либо для отображения, либо для передачи по вычислительной сети.

При выполнении процедур актуализации и извлечения обязательно выполняются операции поиска данных по заданным признакам и их сортировки, состоящие в изменении порядка расположения данных при хранении или извлечении.

На логическом уровне все процедуры процесса накопления должны быть формализованы, что отображается в математических и алгоритмических моделях этих процедур.

Модель накопления данных формализует описание информационной базы, которая в компьютерном виде представляется базой данных.

Процесс перехода от информационного (смыслового) уровня к физическому описывается трехуровневой системой моделей представления информационной базы: концептуальной, логической и физической схем.

Концептуальная схема информационной базы описывает информационное содержание предметной области, т.е. какая и в каком объеме информация должна накапливаться при реализации информационной технологии.

Логическая схема информационной базы должна формализовано описать ее структуру и взаимосвязь элементов информации. При этом могут быть использованы различные подходы: реляционный, иерархический, сетевой. Выбор подхода определяет и систему управления базой данных, которая, в свою очередь, определяет физическую модель данных - физическую схему информационной базы, описывающую методы размещения данных и доступа к ним на машинных (физических) носителях информации. Модель данных - формализованное описание информационных структур и операций над ними.

Хранение и накопление относятся к числу основных действий, осуществляемых над информацией, и главным средством обеспечения ее доступности в течение некоторого промежутка времени. В настоящее время определяющим направлением реализации этой операции является концепция базы данных, их склада (хранилища).

База данных (БД) может быть определена как совокупность взаимосвязанных данных, используемых несколькими пользователями и хранящихся с регулируемой избыточностью. Хранимые данные не зависят от программ пользователей, для модификации и внесения изменений применяется общий управляющий метод.

Банк данных - система, представляющая определенные услуги по хранению и поиску данных для определенной группы пользователей по определенной тематике.

Система управления базой данных (СУБД) - совокупность управляющей системы, прикладного программного обеспечения, БД, операционной системы и технических средств, обеспечивающих информационное обслуживание пользователей.

Хранилище данных (ХД, используют также термины Data Warehouse, «склад данных», «информационное хранилище») - это база, хранящая данные, агрегированные по многим измерениям. Основные отличия ХД от БД:

• агрегирование данных;
• данные из ХД никогда не удаляются;
• пополнение ХД происходит на периодической основе;
• формирование новых агрегатов данных, зависящих от старых, автоматическое;
• доступ к ХД может осуществляться на основе многомерного куба или гиперкуба.

Альтернативой хранилищу данных является концепция витрин данных (Data Mart).

Витрины данных - это множество тематических БД, содержащих информацию, относящуюся к отдельным информационным аспектам предметной области.

Еще одним важным направлением развития БД являются репозитарии. Репозитарий в упрощенном виде можно рассматривать просто как

БД, предназначенную для хранения не пользовательских, а системных данных. Технология репозитариев проистекает из словарей данных, которые по мере обогащения новыми функциями и возможностями приобретали черты инструмента для управления метаданными.

По отношению к пользователям применяют трехуровневое представление для описания предметной области: концептуальное, логическое и внутреннее (физическое).

Концептуальный уровень связан с частным представлением данных группы пользователей в виде внешней схемы, объединяемых общностью используемой информации. Каждый конкретный пользователь работает с частью БД и представляет ее в виде внешней модели. Этот уровень характеризуется разнообразием используемых моделей (модель «сущность-связь», ER-модель, модель Чена, бинарные и инфоло- гические модели, семантические сети).

Логический уровень является обобщенным представлением данных всех пользователей в абстрактной форме. Используются три вида моделей: иерархические, сетевые и реляционные.

Сетевая модель является моделью объектов-связей, допускающей только бинарные связи «многие к одному», и использует для описания модель ориентированных графов.

Иерархическая модель является разновидностью сетевой, являющейся совокупностью деревьев (лесом).

Реляционная модель использует представление данных в виде таблиц (реляций), в ее основе лежит математическое понятие теоретикомножественного отношения, она базируется на реляционной алгебре и на теории отношений.

Физический (внутренний) уровень связан со способом фактического хранения данных в физической памяти ЭВМ. Во многом он определяется конкретным методом управления. Основными компонентами физического уровня являются хранимые записи, объединяемые в блоки; указатели, необходимые для поиска данных; данные переполнения; промежутки между блоками; служебная информация.

По наиболее характерным признакам БД можно классифицировать следующим образом:

• - по способу хранения информации:
  • интегрированные;
  • распределенные;
• - по типу пользователя:
• монопользовательские;
• многопользовательские;
• - по характеру использования данных:
• прикладные;
• предметные.

В настоящее время при проектировании БД используют два подхода. Первый из них основан на стабильности данных, что обеспечивает наибольшую гибкость и адаптируемость к используемым приложениям. Применение такого подхода целесообразно в тех случаях, когда не предъявляются жесткие требования к эффективности функционирования (объему памяти и продолжительности поиска), существует большое число разнообразных задач с изменяемыми и непредсказуемыми запросами.

Второй подход базируется на стабильности процедур запросов к БД и является предпочтительным при жестких требованиях к эффективности функционирования, особенно это касается быстродействия.

Другим важным аспектом проектирования БД является проблема интеграции и распределения данных. Господствовавшая до недавнего времени концепция интеграции данных при резком увеличении их объема, оказалась несостоятельной. Этот факт, а также увеличение объемов памяти внешних запоминающих устройств при их удешевлении, широкое внедрение сетей передачи данных способствовали внедрению распределенных БД. Распределение данных по месту их использования может осуществляться различными способами.

• 1. Копируемые данные. Одинаковые копии данных хранятся в различных местах использования, так как это дешевле передачи данных. Модификация данных контролируется централизованно.
• 2. Подмножества данных. Группы данных, совместимые с исходной БД, хранятся отдельно для местной обработки.
• 3. Реорганизованные данные. Данные в системе интегрируются при передаче на более высокий уровень.
• 4. Секционированные данные. На различных объектах используются одинаковые структуры, но хранятся разные данные.
• 5. Данные с отдельной подсхемой. На различных объектах используются различные структуры данных, объединяемые в интегрированную систему.
• 6. Несовместимые данные. Независимые БД, спроектированные без координации, требующие объединения.

Важное влияние на процесс создания БД оказывает внутреннее содержание информации. Существует два направления в этом аспекте:

• прикладные БД, ориентированные на конкретные приложения, например, может быть создана БД для учета и контроля поступления материалов;
• предметные БД, ориентированные на конкретный класс данных, например, предметная БД «Материалы», которая может быть использована для различных приложений.

Конкретная реализация системы БД, с одной стороны, определяется спецификой данных предметной области, отраженной в концептуальной модели, а с другой стороны - типом конкретной СУБД (МБД), устанавливающей логическую и физическую организацию.

Для работы с БД используется специальный обобщенный инструментарий в виде СУБД (МБД), предназначенный для управления БД и обеспечения интерфейса пользователя.

Основные стандарты СУБД:

• независимость данных на концептуальном, логическом, физическом уровнях;
• универсальность (по отношению к концептуальному и логическому уровням, типу ЭВМ);
• совместимость, неизбыточность;
• безопасность и целостность данных;
• актуальность и управляемость.

Существуют два основных направления реализации СУБД: программное и аппаратное.

Программная реализация (в дальнейшем СУБД) представляет собой набор программных модулей, работает под управлением конкретной ОС и выполняет следующие функции:

• описание данных на концептуальном и логическом уровнях;
• хранение данных;
• поиск и ответ на запрос (транзакцию);
• внесение изменений;
• обеспечение безопасности и целостности. Обеспечивает пользователя следующими языковыми средствами:
• - язык описания данных (ЯОД);
• - язык манипулирования данными (ЯМД);
• - прикладной (встроенный) язык данных (ПЯД, ВЯД).

Аппаратная реализация предусматривает использование так называемых машин БД (МБД). Их появление вызвано возросшими объемами информации и требованиями к скорости доступа. Слово «машина» в термине МБД означает вспомогательный периферийный процессор. Термин «компьютер БД» - автономный процессор БД или процессор, поддерживающий СУБД. Основные направления МБД:

• - параллельная обработка;
• - распределенная логика;
• - ассоциативные ЗУ;
• - конвейерные ЗУ;
• - фильтры данных и др.

На рис. 4.3 представлена совокупность процедур проектирования БД, которые можно объединить в четыре этапа. На этапе формулирования и анализа требований устанавливаются цели организации, определяются требования к БД. Эти требования документируются в форме, доступной конечному пользователю и проектировщику БД. Обычно при этом используется методика интервьюирования персонала различных уровней управления.

Рис. 4.3.

Этап концептуального проектирования заключается в описании и синтезе информационных требований пользователей в первоначальный проект БД. Результатом этого этапа является высокоуровневое представление информационных требований пользователей на основе различных подходов.

В процессе логического проектирования высокоуровневое представление данных преобразуется в структуре используемой СУБД. Полученная логическая структура БД может быть оценена количественно с помощью различных характеристик (число обращений к логическим записям, объем данных в каждом приложении, общий объем данных и т.д.). На основе этих оценок логическая структура может быть усовершенствована с целью достижения большей эффективности.

На этапе физического проектирования решаются вопросы, связанные с производительностью системы, определяются структуры хранения данных и методы доступа.

Весь процесс проектирования БД является итеративным, при этом каждый этап рассматривается как совокупность итеративных процедур, в результате выполнения которых получают соответствующую модель.

Взаимодействие между этапами проектирования и словарной системой необходимо рассматривать отдельно. Процедуры проектирования могут использоваться независимо в случае отсутствия словарной системы. Сама словарная система может рассматриваться как элемент автоматизации проектирования.

Этап расчленения БД связан с разбиением ее на разделы и синтезом различных приложений на основе модели. Основными факторами, определяющими методику расчленения, помимо указанных на рис. 4.2, являются: размер каждого раздела (допустимые размеры); модели и частоты использования приложений; структурная совместимость; факторы производительности БД. Связь между разделом БД и приложениями характеризуется идентификатором типа приложения, идентификатором узла сети, частотой использования приложения и его моделью.

Модели приложений могут быть классифицированы следующим образом:

• 1. Приложения, использующие единственный файл;
• 2. Приложения, использующие несколько файлов, в том числе:
  • допускающие независимую параллельную обработку;
  • допускающие синхронизированную обработку.

Сложность реализации этапа размещения БД определяется многовариантностью. Поэтому на практике рекомендуется в первую очередь рассмотреть возможность использования определенных допущений, упрощающих функции СУБД, например, допустимость временного рассогласования БД, осуществление процедуры обновления БД из одного узла и др. Такие допущения оказывают большое влияние на выбор СУБД и на рассматриваемую фазу проектирования.

Средства проектирования и оценочные критерии используются на всех стадиях разработки. Любой метод проектирования (аналитический, эвристический, процедурный), реализованный в виде программы, становится инструментальным средством проектирования, практически не подверженным влиянию стиля проектирования.

В настоящее время неопределенность при выборе критериев является наиболее слабым местом в проектировании БД. Это связано с трудностью описания и идентификации бесконечного числа альтернативных решений. При этом следует иметь в виду, что существует много признаков оптимальности, являющихся неизмеримыми, им трудно дать количественную оценку или представить их в виде целевой функции. Поэтому оценочные критерии принято делить на количественные и качественные. Наиболее часто используемые критерии оценки БД, сгруппированные в следующие категории:

• количественные критерии - время, необходимое для ответа на запрос, стоимость модификации, стоимость памяти, время на создание, стоимость на реорганизацию;
• качественные критерии - гибкость, адаптивность, доступность для новых пользователей, совместимость с другими системами, возможность конвертирования в другую вычислительную среду, возможность восстановления, возможность распределения и расширения.

Трудность в оценке проектных решений связана также с различной чувствительностью и временем действия критериев. Например, критерий эффективности обычно является краткосрочным и чрезвычайно чувствительным к проводимыми изменениям, а такие понятия, как адаптируемость и конвертируемость, проявляются на длительных временных интервалах и менее чувствительны к воздействию внешней среды.

Предназначение склада данных - информационная поддержка принятия решений, а не оперативная обработка данных. Потому БД и склад данных не являются одинаковыми понятиями. Архитектура ХД представлена на рис. 4.4.

Рис. 4.4.

Основные принципы организации ХД следующие.

• 1. Предметная ориентация. В оперативной БД обычно поддерживается несколько предметных областей, каждая из которых может послужить источником данных для ХД. Например, для магазина, торгующего видео- и музыкальной продукцией, интерес представляют следующие предметные области: клиенты, видеокассеты, CD-диски и аудиокассеты, сотрудники, поставщики. Явно прослеживается аналогия между предметными областями ХД и классами объектов в объектно-ориентированных БД. Это свидетельствует о возможности использования методов проектирования, применяемых в объектно-ориентированных СУБД.
• 2. Средства интеграции. Приведение разных представлений одних и тех же сущностей к некоторому общему типу.
• 3. Постоянство данных. В ХД не поддерживаются операции модификации в смысле традиционных БД. В ХД поддерживается модель «массовых загрузок» данных, осуществляемых в заданные моменты времени по установленным правилам в отличие от традиционной модели индивидуальных модификаций.
• 4. Хронология данных. Благодаря средствам интеграции реализуется определенный хронологический временной аспект, присущий содержимому ХД.

Основные функции репозитариев:

• парадигма включения/выключения и некоторые формальные процедуры для объектов;
• поддержка множественных версий объектов и процедуры управления конфигурациями для объектов;
• оповещение инструментальных и рабочих систем об интересующих их событиях;
• управление контекстом и разные способы обзора объектов репозитария;
• определение потоков работ.

Основными направлениями научных исследований в области БД являются:

• - развитие теории реляционных БД;
• - моделирование данных и разработка конкретных моделей разнообразного назначения;
• - отображение моделей данных, направленных на создание методов их преобразования и конструирования коммутативных отображений, разработку архитектурных аспектов отображения моделей данных и спецификаций определения отображений для конкретных моделей данных;
• - создание СУБД с мультимодельным внешним уровнем, обеспечивающих возможности отображения широко распространенных моделей;
• - разработка, выбор и оценка методов доступа;
• - создание самоописываемых БД, позволяющих применять единые методы доступа для данных и метаданных;
• - управление конкурентным доступом;
• - развитие системы программирования БД и знаний, которые обеспечивали бы единую эффективную среду как для разработки приложений, так и для управления данными;
• - совершенствование машины БД;
• - разработка дедуктивных БД, основанных на применении аппарата математической логики и средств логического программирования, а также пространственно-временных БД;
• - интеграция неоднородных информационных ресурсов.

Бесплатная утилита AIDA32 в течении долгого времени была лучшей программой для сбора информации о системе, и не имела никаких достойных аналогов. Она предоставляла полную информацию почти по каждому аппаратному и программному обеспечению. А так же позволяла проверять окружение в сети и проводить тесты производительности памяти .

Однако, в марте 2004 года разработчик объявил о том, что развитие AIDA32 будет заморожено, а основное развитие будет перенесено в другую компанию. Где в последствии была продолжена разработка AIDA32, но уже в качестве коммерческого продукта под названием Everest. Когда в 2010 году Everest была приобретена FinalWare, разработка продукта Everest была прекращена. Тем не менее, сам продукт продолжил свое существование, но уже под именем AIDA64, который до сих пор существует. К сожалению, у данного продукта есть только триальные версии.

Обзор бесплатных программ для сбора информации о компьютере

AIDA32 он же Everest Home для сбора информации о компьютере

Однако, вы все еще можете найти старую версию . И до сих пор существует бесплатная версия программы Everest под названием . Старая версия AIDA32 работает лучше при сборе данных об окружении в сети, в то время как Everest охватывает более современное оборудование. Так что не смотря на то, что это по сути один и тот же продукт, вы можете использовать сразу оба продукта, чтобы получить максимальный эффект.

Программа Belarc Advisor аналог AIDA32 для сбора информации о системе

Если вам необходимо провести инвентаризацию оборудования отдельного компьютера, то вам пригодится . Эта программа бесплатна для некоммерческого использования. Конечно, по своему охвату она уступает AIDA32, но у нее есть одно важное преимущество. Она активно развивается. Так что придет время, и программа обгонит AIDA32.

Программа HWiNFO удобная инвентаризация системы

SIW (System Information for Windows)

PC Wizard

Belarc Advisor

Соглашение об использовании материалов сайта

Просим использовать работы, опубликованные на сайте , исключительно в личных целях. Публикация материалов на других сайтах запрещена.
Данная работа (и все другие) доступна для скачивания совершенно бесплатно. Мысленно можете поблагодарить ее автора и коллектив сайта.

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Подобные документы

Создание программы для поиска минимума функции двух вещественных переменных в заданной области с помощью генетического алгоритма. Генетические алгоритмы и операторы. Создание начальной популяции. Размножение. Мутация и селекция. Тестирование программы.

курсовая работа , добавлен 22.02.2015


Программа реализации генетического алгоритма, использование визуальной среды программирования. Руководство пользователя, листинг программы. Возможность ввода параметров: объем популяции, число поколений, коэффициент скрещивания и мутации, число городов.

курсовая работа , добавлен 20.08.2009


Основные генетические операторы. Схема функционирования генетического алгоритма. Задачи, решаемые с помощью генетических алгоритмов. Математическая постановка задачи оптимизации. Решение Диофантова уравнения. Программная реализация. Создание пособия.

курсовая работа , добавлен 20.02.2008


Этапы работы генетического алгоритма, область его применения. Структура данных, генерация первоначальной популяции. Алгоритм кроссинговера - поиск локальных оптимумов. Селекция особей в популяции. Техническое описание программы и руководство пользователя.

реферат , добавлен 14.01.2016


Описание принципа работы генетического алгоритма, проверка его работы на функции согласно варианту на основе готовой программы. Основные параметры генетического алгоритма, его структура и содержание. Способы реализации алгоритма и его компонентов.

лабораторная работа , добавлен 03.12.2014


Первые работы по симуляции эволюции. Основные понятия генетических алгоритмов. Постановка задачи и функция приспособленности. Инициализация, формирование исходной популяции. Выбор исходной популяции для генетического алгоритма, решение задач оптимизации.

курсовая работа , добавлен 31.03.2015


Определение и описание "генетического алгоритма", идея которого состоит в организации эволюционного процесса, конечной целью которого является получение оптимального решения в сложной комбинаторной задаче. Пример его тривиальной реализации на C++.

контрольная работа , добавлен 24.05.2010

Создание списка дел и задач - весьма полезная привычка. В эпоху компьютеров, смартфонов и планшетов это уже не мятые бумажки с записями, написанными впопыхах, которые легко потерять. Списки дел в электронном виде удобно сортировать, распределять по категориям и присваивать им метки, а также настраивать напоминания. Списки дел или todo-листы - удобная вещь, упрощающая повседневную жизнь.

В этой статье CHIP рассмотрит наиболее популярные приложения для управления списками дел - для компьютеров, мобильных устройств и их онлайн-аналоги. Интересно, что приложений для создания и хранения списков дел для ПК существует не так много. Большинство таких программ - либо мобильные приложения, либо веб-сервисы.

Это объясняется очень легко: современный активный человек должен иметь возможность управлять своими делами и задачами в любом месте и в любое время, а не только тогда, когда он находится за своим компьютером. Вполне логично, что и директор компании, и домохозяйка захотят иметь свой список задач «в кармане», чтобы заглянуть в него, находясь в пробке, в детской поликлинике или в перерыве между встречами либо совещаниями.

Кроме того, весьма важной функцией некоторых сервисов и приложений является оповещение других пользователей, участвующих в выполнении задачи, о намеченном событии.

1 Деловой органайзер

Деловой органайзер - LeaderTask

2 Удобный список дел

Удобный список дел - Any.DO

3 Скрупулезный планировщик

Скрупулезный планировщик - Todo List | Task List

4 Задачки для профи

Задачки для профи - Doit.im

5 Простой менеджер списков дел

Простой менеджер списков дел - Wunderlist

6 Онлайн-управляющий

Онлайн-управляющий - TODOist