Informcis Rendszerek

Tervezse

Munkapldny

Illys Lszl

2016

Bevezet:

Ez az rott anyag azt a jegyzetet szeretn helyettesteni, amelyik a Kolozsvri Sapientia

Cskszeredai Kzgazdasgi- s Humntudomnyok karn tantrgyknt ltez (Gazdlkodsi)

Informcis Rendszerek Tervezse tantrgynl tantott elmleti- s gyakorlati problmkat

taglalja. Elzmnyknt annyit tudnk elmondani, hogy az anyag sszelltst nagyban

befolysolta Fbin Csaba professzor, a Bukaresti ASE nagy tiszteletben ll nyugalmazott

tanra. Sok bra tle van, de idkzben n is vettem t mshonnan brkat s szvegeket. Az

informatika annyira szertegaz s annyira gyors temben fejldik, hogy egy valdi knyv

kiadsra csak akkor vllalkozhat az ember, ha azok az elvi s gyakorlati megkzeltsek tbb

vtizeden keresztl is meglljk majd a helyket. Azt meg informatikban szinte senki nem

tudja felvllalni.

1. Fejezet. Projektmenedzsment a szoftvertechnolgiban.

I. A gazdasgi Informatika helye az informci technolgiai tudomnyok kztt

1.-es bra. A gazdasgi informatika helye (Fbin Csaba Bla).

Szmtstechnika tudomnya

Szmtstechnikai mrnksg

II. Az elads motivcija

a) Mi a fontosabb? Eszkzk tantsa vagy ismeretek kzlse?

A szotvertechnolgia szintjn is sok minden beszklt. Nagyon sok programoztl csak azt

vrjk el, hogy bizonyos szk keresztmetszetben nagyon hatkonyan s jl dolgozzanak. Az igazi

algoritmusok egy rszt mr csak a tudomnyokkal foglalkoz informatikusok tervezik meg, ami

az ssz informatikusi termelsnek 10%-t, ha kiteszi. Az eszkzk mindig vltoznak. Mindig

jabb s jabb eszkzket gyrtanak. A programozs egyre knyebb vlik, inkbb az eszkzk

hasznlata lesz mrvad, na meg a problma-elemz kpessg. Vagyis, az eszkzk tantsnl

tbb szempont rvnyeslhet. Az egyik az, hogy a jl bevlt nyelvek tanulsa azrt is kifizetd,

mert olyan, ltalnosan hasznlt mintkat tartalmaz, amelyek bizonyosan benne lesznek ms

eszkzkben is. Msik szempont a nylt forrskd lenne. Az olyan programcsomag, meg

krnyezet, amely nyltan vllalja a megmrettetst a programozi vilgban, az hozzjrul egy

komoly informatikai kultra kialakulshoz.

b) Mennyi algoritmustervezsre van szksg?

Mit neveznk algoritmusnak?

Algoritmuson vagy inkbb eljrson olyan megengedett lpsekbl ll mdszert,

utasts(sorozato)t, rszletes tmutatst, receptet rtnk, amely valamely felmerlt problma

megoldsra alkalmas. Pldul eljrst, algoritmust, receptet lehet adni egy kombo asztal

(vagy egyb btor) sszeszerelsre, valamilyen lelmiszer, mondjuk sajt (vagy brmilyen

tejipari termk) elksztsnek mdjra, a Dek trrl a Lnchdhoz vezet t megtallsra,

vagy ppen kt egsz szm legnagyobb kzs osztjnak kiszmolsra. A szmtgpes

programok ltalban tartalmaznak algoritmusokat, ezekkel utastjk a gpet az adott feladat

vgrehajtsra.[5]

Mint az elbbi defincibl is kiltszik, az algoritmus a val letben ltez folyamatok lerst is

szolglja. Egy nagyobb cgbe bejv megrendelsi akta is valamilyen algoritmus szerint jut el

azon szemlyekhez, akiket rint. Az informcitartalma szerint vagy vltozatlan formban, vagy

mr valamilyen elzetes feldolgozson megy keresztl. A titkrn, tudva a helyi rendet, tadja

pl. az igazgatnak a berkezett megrendelst. Az igazgat rrja, kinek kell tovbbtani, s kld

egy-egy hozzrendelt informcit a gazdasgi igazgatnak s a termelsi igazgatnak. A

termelsi igazgattl megkrdi, hogy milyen hatrid alatt tudja elkszteni, figyelembe vve az

aktulis munkkat s az lmunka, meg gpi lefdttsget. A gazdasgi igazgattl megkrdezi,

hogy a megrendel tartozik-e valamivel, s mennyire fontos gyfl. A termelsi igazgat

lekrdezi a raktrt a meglv anyagokrl, majd megkrdezi a beszerzsi osztlytl, mennyi id

alatt tudjk beszerezni a hinyz anyagokat. Majd megkrdezi a gazdasgi igazgatt, hogy van-e

elg pnz az anyagok beszerzsre, vagy hitelbe is el lehet hozni azokat. Az gy megkapott

informcikbl a termelsi igazgat egy elzetes jelentst tud adni a megrendels lehetsges

megvalstsnak hatridejrl.

A fentebb lertak egy relatv kis magja a minsgbiztostsnak. A vllalatokon belli folyamatok

ismerete, feltrkpezse, irnytsa s ellenrzse informatikai mdszerekkel egy nagyon

fontos eleme a vllalat mkdsnek, amely nlkl mr egy kzepes vllalkozs se tud j

dntseket hozni, de napjainkban mr egy kisvllalkozsban is ugyangy fel kell derteni ezen

algoritmusokat, mert ezen llhat vagy bukhat meg egy vllakozs. Az algoritmusoknak a grafikai

megjelentse sokkal kzelebb hozza nemcsak a dntshozhoz, hanem minden alkalmazotthoz

a bels folyamatok megrtst.

c) Mely ismeretet s mdszert kell tadni a hallgatnak?

Ht azt, amelyik a legaktulisabb, vagy amelyik gy tnik, kialakt egy olyan godolkodsmdot,

amelyik a technolgiai fejldst is kvetni tudja kisebb-nagyobb hozzadssal. A hallgatkban

olyan mintk kell kialakuljanak, amelyek rvnyesek most s taln mg azok lesznek egy j

darabig. Meg azt, amelyik standardot kpvisel, amelyet, ha nem is mindenki, de az ezzel a

tudomnnyal foglalkoz emberek kzs nyelvt kpezi.

d) Milyen pedaggiai s mdszertani eszkzk szksgesek a tantshoz (tanulshoz)?

e) Melyik az aktulisan legjobb CASE eszkz/ krnyezet/ programozsi nyelv kombinci?

III. A program, mint termk

A termk jellemzi:

a) Szolgltatsi funkcival rendelkezik

b) Minsggel rendelkezik

c) Ellltsi kltsge van

d) Ellltsi hatrideje van

A termk ellltshoz technolgira s menedzsmentre van szksg.

A trsadalom ltal a gyakorlatban felvetett problmk megoldsra szolgl dolgok

tudomnyos ismeretek alkalmazsval trtn, gazdasgos ellltsnak mikntjt nevezzk

technolginak. [4]

A szoftvertechnolgia trgya:

Nagymret programrendszerek ellltsa.

Ezen programrendszerek jellemzi:

Nagy bonyolultsg rendszerek

Csapatmunkban kszlnek el

Hossz az lettartamuk (verzik s azok menedzselse, karbantartsi munkk)

A szoftver ellltsi- s letciklusa

ISO (International Standard Organization) 12207 Life-Cycle standard

Az letciklus az az idintervallum, amely a dnts s a szoftver teljes kicserlse kztt van.

Az ellltsi ciklus az az idintervallum, amelyik a dnts s az implementci kztt van.

Ellltsi princpiumok:

Minsgi princpium (biztostja a hibk megtallst s kikszblst)

Menedzsment princpium (az rak s hatridk tervezse)

Mrnki princpium (a problma tiszta meghatrozsa, a megolds kivlasztsa)

IV. Az letciklus, az ISO 12207 alapjn [6]

Az letciklus elsdleges folyamatai

Acquisition vtel, beszerzs

Supply felszerels

Development fejleszts

Operation mkds, zemeltets

Maintenance karbantarts

Destruction - megsemmists

a) Vtel, beszerzs.

A beszerzs fedi azon tevkenysgeket, amelyek a projekt kezdett jelenti. A beszerzsi fzist

fel lehet osztani klnbz tevkenysgekre s teljesthetsgekre amelyeket kronolgiai

sorrendben tltenek ki.

Kezdemnyezs: ezen aktivits sorn a kvetkez feladatokat vgzik el

o Annak a lersa, hogy mirt kell beszerezni, fejleszteni vagy feljavtani egy

termket

o Rendszer szint kvetelmnyek meghatrozsa s jvhagysa, ha szksges

o Dediniljuk a globlis szoftverkvetelmnyt

o Ms lehetsgek szmbavtele, mint egy szemlyre szabott termk vagy egy

ltez termk feltningolsa

o Ha egy szemlyre szabott termket szerznk be, a termk szoftver-kvetelmny

rendszert meg kell vizsglnunk.

o Egy beszerzsi tervet kell kifejleszteni, amelyik vgigkveti a beszerzsi fzisokat

o Elfogadsi kvetelmnyeket hatrozunk meg

Elterjesztsi krelem: ez sorn a kvetkez feladatokat vgezzk

o Definiljuk a beszerzsi kvetelmnyeket, pldul a rendszer-feltteleket s a

technikai megszortsok, mint a clkrnyezet

o A projekthez szksges ISO/IEC 12207 folyamatokat kell meghatrozni, szksg

esetn

o Szerzdsi mrfldk az fellvizsglatra s a beszerzsi folyamat tvizsglsi

feltteleit rgztjk

Szerzds elksztse: ezen tevkenysg folyamn a kvetkez feladatok vannak:

o A beszlltk kivlasztsi feltteleit adjuk meg

o Kivlasztjuk a beszlltkat, az elzleg megadott felttelek szerint

o A szemlyre szabott ISO/IEC 12207-es standardot bele kell foglalni a szerzdsbe

Egyeztets a mdostsokrl: ezen aktivits sorn a kvetkez mveleteket vgezzk

o A kivlasztott beszlltkkal val egyezkeds, egyeztets

A szerzds feljtsa: ez alatt a kvetkez tevkenysgeket rtjk

o A szerzdst feljtjk az elz aktivitsban trtnt egyezkeds alapjn.

A beszllt megfigyelse: ezen aktivits sorn a kvetkezk trtnnek

o Megfigyels alatt tartjuk a beszlltk tevkenysgeit az egyeztetsre val

tekintettel

o Kzs munka a beszlltval, hogy a hatridket leszgezzk s betartsuk

tvtel s kiteljeseds: ezen aktivitsok sorn a kvetkez mveleteket kell elvgezni

o tvteli tesztek s eljrsok kifejlesztse

o A termk tvtele s tesztelse

o A szlltott termk konfigurlsa

b) Felszerels, kiszllts

Ebben a fzisban egy projekt menedzsment tervet ksztenek. Ez a terv meghatrozza egyebek kztt a

projekt mrfldkveit. Ez a projekt menedzsmenti terv szksges a fejlesztsi fzisban.

c) Fejleszts

A fejlesztsi fzisban tervezzk meg a szoftver termket, elksztjk, teszteljk, majd az

eredmnye egy szoftver termk lesz, amelyiket tadhatunk a felhasznlnak. Az elmlt idkben

sokan fogalmaztk meg a szoftver termk fejlesztst. Nagyon sok esetben a sajtos helyzettl

fgg a vlaszts. Sokan a V-model-t alkalmazzk, mint fejlesztsi mdszert. Azon technikk,

amelyeket hasznlhatunk: a fejleszts sorn az UML, a tesztels sorn a TMap.

Meghatrozzuk a funkcionlis kvetelmnyeket: ezen aktivits a kvetkez feladatok elvgzst jelenti

o Az elksztend termk funkcionlis kvetelmnyeinek s/vagy az ignyek felmrse A magasszint tervezs sorn a kvetkez feladatok elvgzsre kerl sor

o Egy alapvet szerkerzet elksztse. Ezek bizonyos modulok elrendezst jelentik, s a kommunikcit kzttk. A tervezs nem tartalmaz rszleteket a modulokrl

Elksztjk a modul-tervet o A klnbz modulokat bemutatjuk magas szinten, kln, kln. A modulokat a lehet

legnagyobb rszletessggel tervezzk meg Kdols

o A kdolst a legmagasabb szint tervezs s a modul tervezs alapjn trtnik A modul-teszt vgrehajtsa

o Minden modult letesztelnk, hogy korrektl mkdik-e. Ha ez rendben van, a projekt ttrhet a kvetkez aktivitsra, mskpp visszatrnk a modul tervezs fzisra hibajavts vgett.

Integrcis teszt futtatsa o A modulok kztti kommunikcit teszteljk, hogy rendben mkdik-e. Ha ez rendben

van, akkor jhet a kvetkez tevkenysg, mskpp a projekt visszakerl a magasabb szint tervezshez hibajavts vgett.

Rendszer-szint teszt elvgzse o Ez a teszt megkeresi, hogy minden funkcionlis kvetelmny benne van-e a termkben.

Ha ez rendben van, a termk kszen ll az gyflnek val tadsra. Mskppen a projekt visszakerl a szoftver-kvetelmny tevkenysghez s a funkcionlis kvetelmnyeket igaztjuk

d) zemeltets

Az zemeltetsi s a karbantarsi fzis egyszerre indul, az zemeltetsi fzis olyan folyamatokbl ll,

mint a felhasznl felgyelete a szoftver-termk hasznlata sorn.

e) Karbantarts

A karbantarsi fzis karbantartsi mveleteket jelent, ami azt eredmnyezi, hogy a termk mkdik s

fut. A karbantartshoz tartozik mindenfle ltalnos bvts, mdosts s hozzads, amelyet a

vgfelhasznl kr. Ezen hibkat s hinyossgokat a kifejlesztk dokumentljk, hogy az elkvetkez

kibocsjtsokban ezen hinyossgok megolddjanak. Nincsen befejezsi fzis

f) Megsemmists

V. Az letciklus fzisai. Ciklusmodellek.

1. A felhasznlk krelmei (kvetelmnyanalzis)

2. Szoftver-kvetelmnyek

3. Architektra tervezse

4. Finom tervezs

5. Implementci (programkd rs)

6. Karbantarts

Fzis Clkitzs Vgtermk

A felhasznl krelmei A problma definilsa A felhasznl specifikcija

Szoftverkvetelmnyek A problma analzise A szoftver specifikcija

A durva tervezs ltalnos megolds ltalnos terv

Tervezs Implementci Aprlkos, finom terv

tltets zembe helyezs A kliensek felksztse, hibakeress

Karbantarts A szoftver fejldse Karbantartott s tovbb-fejlesztett

szoftver

Az letciklus 4 fzisa erforrs s id fggvnyben

erforrs

kezdet kidolgozs felpts tmenet

id

VI. A szoftver ellltsi- s letciklusa

Definci:

Az letciklus az a idintervallum ami a dnts s a szoftver teljes kicserlse kztt van.

Definci:

Az ellltsi ciklus az az idintervallum amelyik a dnts s az implemetci kztt van

VII. A vzess modell

A vzess modell ezen formjban az implementci utni tesztels adja ki a hibkat. A

futtats s karbantarts alatt kiderl hibk mr magasabb szinteken okoznak

vltozsokat. A vzess ebben az esetben a hgoly effektust valstja meg, egy felsbb

szinten meglv anomlia minl lennebb r, annl nagyobb hatst fejt ki, annl tbb

helyen kell javtani. Ennek a modellnek az anomliit kikszblend alkottk meg azt a

vzess modellt, amelyikben a negatv visszacsatols minden szint kztt megvan. Ez

elmletileg szp s j, gyakorlati megvalstsa nehzkesebb, mint az elz.

http://en.wikipedia.org/wiki/File:Spiral_model_(Boehm,_1988).svg

Ezen brn a Development and Test, az 3-as, nem 2-es.

http://en.wikipedia.org/wiki/File:Spiral_model_(Boehm,_1988).svg

Az IBM Rational Unified Process.

A Rational Unified Process (RUP) egy iteratv szofver- fejlesztsi folyamat keretrendszer,

amelyet a Rational Software Corporation fejlesztett ki, a IBM-nek egy 2003-tl ltez

rszlege. A RUP nem egy egyetlen, konkrt elrsos folyamat, hanem egy alkalmazhat

folyamat-keretrendszer, amelyet gy terveztk, hogy a szervezetek s a szoftverfejleszt

csapatokra szabhat legyen, amelyek kivlasztjk a nekik megfelel elemeket a

folyamatbl.

A 6 legjobb hasznlat (best practice)

1. fejlessz itercikban

2. kezeld a kvetelmnyeket

3. hasznlj komponenseket

4. modellezz vizulisan

5. ellenrizd a minsget

6. Irnytsd a vltozsokat

VIII. Agile mdszertan

IX. A jghegy princpium

X. A konstans terlet hromszg elve.

A konstans hromszg elve kimondja, hogy a szmtgpes projekteknl (s nemcsak ott)

az id, a negatv minsg s az r egy 3 dimenzis trben konstans terlet

hromszget hatroz meg. Ezt hrom esetben vizsglhatjuk, ha rgztjk a hrom

paramter egyikt.

Rgztjk az egyik rtket, a msikat elmozdtjuk egyik fel, s a harmadik kimozdul a

msik fel ahhoz, hogy konstans terlet hromszget kapjak.

a) Rgztett r mellett, ha kevesebb idt sznunk a projektre n a negatv

minsg, vagyis a minsge cskken. Ha tbb idnk van r, jobb

minsget is tudunk szolgltatni.

b) Rgztett minsg mellett, ha tbb pnzt tudunk rfordtani, kevesebb

id alatt lehet elkszteni a termket.

c) Ha idben be vagyunk hatroldva, ahhoz hogy jobb minsget rjnk el,

nagyobb rat kell fizessnk

XI. Egy terv alapelemei

a) A fnevek, a mellknevek s az igk felrsa.

b) A rendszer bemen informcii s a kimen listinak felsorolsa. Milyen krdsekre kell

tudnia vlaszolni a rendszernek?

c) A bemen s az eredmny adatfluxus elksztse

d) Az Use Case-k (rossz fordtsban hasznlati esetek) elksztse

e) Az osztlyok elksztse

f) A csomagdiagram elksztse

g) Az osztlydiagramok elksztse

2. Fejezet. Adatok s adatstruktrk

Tartalom: Elemi adatok s adatszerkezetek. Az adatok szervezse s feldolgozsa a bels

memriban. Az adatok szervezse s feldolgozsa a kls memriban. Az adatstruktrk

kivlasztsi kritriumai

1) Elemi adatok s adatszerkezetek

Adat: egy modell informcik brazolsra

Elementris adatok: skalris, tovbb nem oszthat

Logikai, alkalmazi nvn:

Fizikai, gpi nvn:

azonost:< szimblum ,nv>

attribtum

Az adat rtke

Adatstruktrk:

Csoportosts:

A komponensek kivlasztsa szerint (direkt hozzfrs, szekvencilis hozzfrs)

A memria tpusa szerint (bels, kls)

A struktra vltozkonysga szerint (dinamikus, statikus

Adatstruktrkon trtn mveletek

Ltrehozs: az adatok memorlsa

Lekrdezs: az adatok kiolvassa. (bejrs)

Aktualizls: az adatok mdostsa (beszrs, trls)

Rendezs: az adatok sorba helyezse bizonyos logikai sorrend szerint

sszevons: az adatok egyestse

Msols: az adatok msolsa

Adatszervezs:

Azonosts, csoportosts, a tulajdonsgok lersa, gyjtemnyek ltrehozsa

A struktra megllaptsa

Az brzolsi mdok maghatrozsa

A feldolgozsi mdok defincija

A fontosabb adattpusok:

Numerikus: egsz, vals, komplex stb.

Logikai: boolean (igen, nem)

Karakter: betk, szmok, jelek egyttese

Mutat: adatok melyek cmeket jelentenek

2) Az adatok szervezse s feldolgozsa a bels memriban

Adattpsok a bels memriban

mbk (vektor, mtrix, n-dimenzis tmb)

Kapcsolt listk

Fa adatszerkezet (rekordszerkezet, algebrai kifejezs)

Ms adatszerkezetek

1. Verem

2. Sor

3. Lncolt lista

4. Grfok

Lineris (egydimenzis) tmbk

Hasonl adatelemek vges szm tagbl ll listja.

Az egyes elemekre az n tag halmaz egymst kvet sorszmaival hivatkozhatunk.

( , ,3,...,n)

C-ben s Java-ban (0,1,2,...,(n-1))-el hivatkozunk

Jellsek:

Indexes jells a1, a2, a3,...., an

Zrjeles jells A( ), A( ), A(3),..., A(N)

Szgletes zrjeles jells A[ ], A[ ], A[3],, A[N]

Jellstl fggetlenl az A[K]-ban lev szmot indexnek, az A[K]-t indexelt vltoznak

nevezzk

3) Az adatok szervezse s feldolgozsa a kls memriban

Fjlok, szervezsi mdok s hozzfrs

Fjlok:

Volumen, blokkok,

Ltests, Aktualizls

Lekrdezs, Kzbekels

Msols

Szervezs (szekvencilis, index szekvencilis, szelektv, relatv, inverz, multiindexlt,

sszektsekkel, adatbzis

4) Az adatstruktrk kivlasztsi kritriumai

a. Volumen

Nagy volumennl a visszakeresshez felttlenl szksges indexek hasznlata. Viszont

gy kell tervezni, hogy csak hasznos indexek legyenek felhasznlva, mert az indexllomnyok is

terhelik (terhelhetik a memrit.)

b. Opercik s frekvencijuk

Index hasznlata esetn, ha sok j elem kerl be, esetleg sok trls ltezik, az indexek

hasznlata lelasstja a folyamatokat.

c. Aktivitsi mutatja az opercinak

1. Ha nagyon sok bers, trls ltezik

2. Ha nagyon sok kiolvass trtnik

3. Sok bers, trls s kiolvass

d. A struktra lettartama

Bizonyos esetekben, ha a memri

e. A programozs komplexitsa

f. A teljessg biztostsa

g. A kapcsold tevkenysgek idtartama s komplexitsa

h. A memria hatkony kihasznlsa

Indexek hasznlata segti a memria hatkony kihasznlst. Az adatstruktra, amin a

mveleteket vgezzk ugyangy lehet memriafal vagy memria-hatkony. A memria

dualitsa okozhat problmt, amelyet optimalizlni kell: ugyanaz a memria trolja bizonyos

struktrban az adatokat, s ugyanabban a memriban kell mkdjn az algoritmus, amelyik

feldolgozza ezeket az adatokat. Mint lttuk a cscsmtrix s a szomszdsgi lista esetben, a

cscsmtrix nagyobb helyet foglal el a memriban (vannak resen elfoglalt helyek), viszont pl.

egy j l ltrehozsa a cscsmtrixban 2 helyen val mdostst eredmnyez, mg egy

szomszdsgi listban akr minden cscshoz val hozzrst is eredmnyezhet, na meg egy

kln sort az j cscsnak. Egyenslyt kell tallnunk a memria, mint trolsi kapacits s a

memria, mint a trolt informcin val mveletvgzs helye kztt.

3. Fejezet. Algoritmusok brzolsa.

a) ltalnossgok

b) Algoritmusok reprezentlsa:

a. Matematikai-logikai nyelvezet

b. Pszeudokd

c. Fggleges logikai smk

d. Vzszintes logikai smk

e. Fastruktrk

c) Dntsi tblk

ltalnossgok:

Mikor van szksg algoritmusokra?

a) Nagy a szmts volumene.

b) Sokszor ismtldik az aktivits.

c) Az eredmnyek rvid idn bell szksgesek.

Hogyan ptjk fel s hogyan brzolunk egy algoritmust egy vals s nehz problma

megoldsnak rdekben.

Ltezik olyan, hogy legjobb algoritmus?

Algoritmusok elemzse

Elre meg kell adnunk, milyen erforrsokra lesz szksge az algoritmusnak. A RAM (Random

Access Memory) kzvetlen hozzfrs memrit vesszk alapul. A memria a processzorral

egytt alkotjk a kzvetlen hozzfrs gpet. Az utastsokat a processzor egyms utn hajtja vgre, egyidej mveletek nlkl.

Meg kell fogalmazzuk a modell mveleteit s azok kltsgeit.

Bemenet mrete: feladatfgg

a tmb n elemszma (rendezsnl)

Bitek szma (pl. szmok szorzsa esetn)

Grf leinek s cscsainak szma

Futsi id: egy bizonyos bemenetre a vgrehajtott alapmveletek (lpsek szma)

Beszrsos rendezs algoritmusa:

1 2 3 4 5 6

5 2 4 6 1 3

2 5 4 6 1 3

2 4 5 6 1 3

2 4 5 6 1 3

1 2 4 5 6 3

1 2 3 4 5 6

Ltjuk, hogy ez az algoritmus olyan, mintha krtykat rendeznnk nvekv sorrendbe. Megnzzk a msodik krtyt, majd az elejre tesszk, ha kell. A kvetkezkben sorban nzzk a krtykat, a 3,4,5 stb. sorrendben. sszehasonltjuk visszafel sorban mindenik krtyval, s addig cserlgetjk amig helyre kerl. Legjobb esetben a sor mr rendezve van, viszont az algoritmusnak bizonyos rszei gyis le kell fussanak.

1 2 3 4 5 6

1 2 3 4 5 6

1 for j to hossz[A] 2 do SA[j] 3 ij-1 4 while i>0 and A[i]>S 5 do A[i+ ]A[i] 6 ii-1 7 A[i]S

1 for j to hossz[A] 2 do SA[j] 3 ij-1 4 while i>0 and A[i]>S 5 do A[i+ ]A[i] 6 ii-1 7 A[i]S

1 c1 n 2 c2 (n-1) 3 c3 (n-1) 4 c4 (n-1) 5 c5 ??? 6 c6 ??? 7 c7 (n-1)

Legjobb esetben a c5 s c6 nem hajtdik vgre, ezrt az algoritmus kltsgt a kvetkez

fggvny fejezi ki:

T(n)=c1*n+c2*(n-1)+c3*(n-1)+c4*(n-1)+c7*(n-1)=(c1+c2+c3+c4+c7)*n-(c2+c3+c4+c7)=a*n+b,

vagyis lineris fggvny.

Legrosszabb esetben:

1 2 3 4 5 6

6 5 4 3 2 1

Legroszabb esetben c5 s c6 rtke (n-1)*(n-1). A fggvny:

T(n)=c1*n+(c2+c3+c4+c7)*(n-1)+(c5+c6)*(n2-2n+1)=

(c5+c6)*n2+(c1+c2+c3+c42*c52*c6+c7)*n+(c5+c6c2c3c4)=d*n2+e*n+f, vagyis egy

ngyzetes fggvny.

Definci:

Azt mondjuk, hogy T(n)=O(f(n)) az algoritmus komplexitsnak a mrtke ha lteznek c1 s c2

szmok valamint n0 gy, hogy:

c1*f(n) T(n) c2*f(n), ()n n0.

Definci:

Azt mondjuk, hogy T(n)=O(f(n)) egy algoritmus komplexitsnak nagysgrendje, ha ltezik kt

pozitv konstans c, n0, gy, hogy

T(n) cf(n), ()n n0.

Ltjuk, hogy a c*f(n) fggvny leszortja az algoritmust, ezrt nagysgrendileg biztosan alatta

van. Viszont tallhatunk egy olyan kisebb komplexits fggvnyt, amelyik ugyangy teljesti a

felttelt.

Az algoritmusok jellemzi

ltalnossg

vgessg

egyedisg

automatizmus

Szubalgoritmusok.

egymsratevdses kpzs

fokozatos kpzs

Algoritmusosztlyok

numerikus

nemnumerikus

feldolgozsi

Definci: Egy algoritmust polinomilisnak neveznk, ha olyan temporlis komplexitssal rendelkezik, amelyik O(f(n)) alak, ahol f(n) egy polinomilis fggvny n hosszsg bemenetekre.

f(n)=a1n+a0

f(n)=a2n2+a1n+a0

f(n)=a16n16+a10n

10+a5n5+a2n

2+a1n+a0

f(n)=a6783n6783+a532n

532+a5n5+a2n

2+a1n+a0

Definci:

Ha egy algoritmus nem polinomilis komplexits, akkor exponencilis; minden olyan

algoritmus exponencilisknt van kezelve, amely komplexitsa nlog n, habr sem nem

polinomilisak sem nem exponencilisak matematikai rtelemben.

Utazgynk problma:

Egy utazgynk n vrost kell megltogasson bizonyos idn bell. Hogyan jrja be a vrosokat,

hogy a kltsge minl kisebb legyen (legyen a kltsg=t hossza).

Az utak bejrsnak sszes esete: n!

1!=1=20 2!=1*2=21 3!=1*2*3>22 4!=1*2*3*4>23 5!=1*2*3*4*5>24

Vagyis 3>2, 4>2, 5> , 6> , , n> , vagyis n!>2n-1, theht alulrl korltozza a 2n-1 exponencilis

fggvny, vagyis exponencilis komplexits az n! tipus algoritmus..

Algoritmusok brzolsa

matematikai-logikai nyelvezet, pszeudokd, fggleges logikai smk, vzszintes logikai smk (Chapin), fastrktrk (Tabourier vagy Mills), dntsi tblk.

Pszeudokd tpus nyelvek

Ezen tipus nyelvek tulajdonsgai:

ermszetes nyelv, strukturlt s egyszerstett, Egy alternatvja a logikai smnak Nem programozsi nyelv de ltezik megvalstsa: pl. Pascal Sok vltozata van Az algoritusok egymsutni mondatokbl plnek fel,

Mondatok lehetnek: egyszerek (pl.: nyiss meg egy llomnyt, olvass egy bejegyzst egy fjlbl);

Komplex mondatok, logikai opertorokkal sszektve A # szimblum az elkvetkezkben kiterjesztett mondatra utal A mondat egy igvel kezddik (pl. Read vltoz,..)

Megkzelts mdja "top-down" tips (fentrl lefel)

Fggleges logikai sma s vzszintes jellsk:

Hromfajta egysgbl (blokkbl) ll.

1. Funkcionlis egysg Y=f(X)

2. Dntsi egysg YUZ=c(X)

3. sszekttetsek

Alap kontroll struktrk:

a) Lineris struktra, jellse (s1,s2...,sn)

b) Alternatv struktra, jellse (c,s1,s2)

c) Elfeltteles repetitv struktra, jellse (c,s)

s1 s2 sn

s1 s2

c

s c

d) res struktra, jellse /\

Minimlisan az elz 4 struktra szksges egy algoritmus brzolshoz. A tbbi levezethet

az elz ngybl. Pl. a pszeudo-alternatv struktra ugyanaz, mint az alternatv struktra, az

egyik gn res struktrval.

e) Utfeltteles repetitv struktra, jellse (c,s)

f) Pszeudo-alternatv struktra, jellse (c,s)

g) ltalnostott alternatv struktra, jellse (c,s ,s sn)

s

c

s

c

s1

c

s2 sn

Beszrsos rendezs algoritmusa:

1 2 3 4 5 6

5 2 4 6 1 3

Szimblum Jelentse

s1 j=2

s2 rendez

s3 j=j+1

c1 j0 and A[i]>S 5 do A[i+ ]A[i] 6 ii-1 7 A[i]S

s2=(s4,(s5,X))

s2=(s4,(s5,(Y,s8)))

Y=(c2,(s7,s6))

s2=(s4,(s5,((c2,(s7,s6)),s8))) , s mivel F=(s1,(c1,(s2,s3)))

F= (s1,(c1,((s4,(s5,((c2,(s7,s6)),s8))),s3)))

Szimblum Jelentse

s1 j=2

s3 j=j+1

c1 j

s7 A[i+1]=A[i]

s8 A[i]=S

c2 i>0 AND A[i]>S

Az alapsturkrk tulajdonsgai:

) struktra ltalban nem kommutatv:

(s ,s ) (s ,s ).

) struktra asszociatv:

(s , (s ,s3)= ( (s ,s ),s3).

3) Az res /\ elem semleges a szekvencilis struktra szempontjbl :

(s,/\)= (/\,s).

4) struktra jobb oldalrl disztributv az alternatv strukturra nzve:

( (c,s ,s ),s3)= (c, (s ,s3), (s ,s3)).

5) struktra disztributv balrl az alternatv struktrra nzve :

(s , (c,s ,s3))= (c, (s ,s ), (s ,s3)).

6) struktra talakthat az alternatv bennfoglalsi struktrkra:

(c,s)= (c, (s, (c,s)),/\)= (c, (s, (c, (s, (c,s) )),/\)),/\)=...

7) ', ", ' struktrk talakthatak a , , struktrkra :

'(c,s)= (s, (c,s));,

'(c,s)= (c,s,/\);

'(c,s)= (c,s, (c,s));

'(c,s ,s ,...sn)= (c ,s , (c ,s ,...)),

A struktra ttele. Bhm s Jacopini ttele

A szekvencia, szelekci s az iterci segtsgvel minden olyan algoritmus felpthet, amelynek egy

belpsi s egy kilpsi pontja van.

Fastruktra diagram: Tabourier varins

szekvencilis (s1,s2)=(BLOCK, s1,s2)

alternatv (c,s1,s2) (IFTHENELSE,c,s1,s2)

elfeltteles repetitv jellse (WHILEDO,c,s)

pszeudoalternatv jellse (IFTHEN, c,s)

BLOCK

s1 s2

IFTHENELSE

s1 s2 c

WHILEDO

s c

IFTHEN

s c

tbbszrsen alternatv jellse (CASEOF, c,s1,s2,...,sn)

utfeltteles repetitv jellse (DOUNTIL,s,c),

CASEOF

s1 s2 c sn

DOUNTIL

s c

A fenti algoritmus ugyanaz a rendezsi algoritmus, csak a Tabourier brzolssal megoldva.

Dntsi tblk

DNTSI TBLA

Esetek

E1 E2 ... Em

FELTTELEK F1

F2

...

Fr

AKCIK A1

A2

...

Ap

Van 3 termknk T1, T2, T3 egy raktrban M1, M2, M3 mennyisgben.

Felttelezzk, hogy ezen termkekbl egy adott pillanaban krnek K , K , K3 mennyisgben.

Ha a termket krik, a kvetkez forgatknyv mkdik:

Ha K2M2 visszautastjk a krst T3 termk esetben hasonlkppen jrunk el.

T1 termk esetn a klnbsg az, hogy K1=M1 esetn kielgtik a krst.

A felttelek megllaptsa:

F1 megadja a krt termk tipst

F1=0, ha a T1 termket krik

F1=1, ha a T2 termket krik

F1=2, ha a T3 termket krik F2 megadja a krt mennyisg s a raktron lev mennyisg kzti sszefggst

F2=0, ha a krt mennyisg meghaladja a raktron lev mennyisget

F2=1, ha a krt mennyisg egyenl a raktron lev mennyisgel

F2=3, ha a krt mennyisg kisebb, mint amennyi raktron van A kt felttel ltal behozott esetek szma 3*3=9

3 fajta akci van:

A1 a krs teljes kiszolglsa

A2 a krs rszleges kiszolglsa

A3 a krs visszautastsa

Dntsi tbla felptse:

E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 E9

F1 0 0 0 1 1 1 2 2 2

F2 0 1 2 0 1 2 0 1 2

A1 * * * *

A2 * *

A3 * * *

Az E1, E4 s E7 sszevonsval megkapjuk az E1 esetet, az E3, E6, E9 sszevonsval megkapjuk az E2

esetet. Az egyszerstssel a kvetkez dntsi tblt kapjuk:

E1 E E2 E5 E8

F1 0 1 2

F2 0 2 1 1 1

A1 * *

A2 * *

A3 *

Ez trhat a kvetkez logikai brba:

F2=0

F2=1

F1=0

A3

A2

A1

A1

IGAZ

IGAZ

HAMIS

IGAZ

HAMIS

4. Fejezet. A moh algoritmus

Bevezet:

Az eddig tanult algoritmus tipsok nem alkalmazhatk vals problmk esetben:

A vals problmk nem tiszta klasszikus problmk

A problmk dimenzii nagyok, vagy nagyon nagyok

A problmk tbb clfggvnyesek

Gyakoriak a homlyos megfogalmazsok

Nagyon sok szmtsi idre van szksg.

Keress a mogoldsok terben

Problma: max {c*x | x S }

ahol S a megoldsok tere,

x egy elem ebbl a trbl x S

c*x egy valos rtk , mri az x minsgt

Definci: x pont krnyezete:

V(x) = { x | dist ( x - x)

MOH algoritmusok

Optimalizlsi problmk megoldsakor hasznljuk.

Olyan lpsek sorozatbl ll, ahol minden lpsben egy adott halmazbl vlaszthatunk.

Mindig az adott lpsben optimlisnak ltsz vlasztst tesszk.

Loklis optimumot vlasztjuk, annak a remnyben hogy eljutunk a globlis optimumhoz.

[8] szerint a kvetkez t pillrre tmaszkodik ltalban:

1. egy halmazbl veszi a jellteket, amelyekkel fellltja a megoldshalmazt

2. egy kivlaszt fggvnyt hasznl, amely a legjobb jelltet vlasztja ki a megolds

remnyben

3. egy lehetsgvizsgl fggvnyt alkalmaz, amely megnzi, hogy egy jellt alkalmas-e a

megoldsra

4. egy clfggvny rtkt szmtja ki, amely rtket megoldsnak, vagy rszleges

megoldsnak jell

5. egy megoldsfggvnyt hasznl, amely jelzi, ha megtalltuk a teljes megoldst.

Egyszer plda. Pnzvisszaadsi algoritmus:

Hogyan adhat vissza egy nagyobb pnzbl az elrust vsrls utn, hogy minl kevesebb

cmletet hasznljon.

Ad a legnagyobb cmletbl, amennyit lehet, utna a kvetkez legnagyobb cmletbl amennyit

lehet, stb.

Vissza kell adnunk 367 RON-t egy 500 RON-os cmletbl.

o 1 db. 200 RON

o 1 db. 100 RON

o 1 db. 50 RON

o 1 db. 10 RON

o 1 db. 5 RON

o 2 db. 1 RON

Legrvidebb t megtallsa????

Adott az albbi bra. Bal-fels sarokbl a jobb als sarokba szeretnnk eljutni gy, hogy csak

lefele vagy jobbra lehet lpni. Moh tvonal a srga, legrvidebb tvonal a piros + az utols 2

srga.

01 02 03 04 05 06 07 08

01 1 2 3 4 5 6 7 8

02 7 4 9 8 7 6 5 4

03 1 9 5 4 2 1 7 9

04 1 1 2 4 3 6 8 9

05 1 9 7 8 6 4 2 9

06 1 9 9 9 9 3 4 9

07 1 4 1 2 8 8 8 9

08 1 1 1 1 1 1 7 2

A htizsk problma moh megoldsa.

Van egy htizskunk. A zsk trfogata V. Vannak hasznos dolgaink, amelyeket be szeretnnk

rakni a zskba. Nem fr bele a zskba minden. Mit pakoljunk bele a zskba, hogy minl nagyobb

legyen a hasznunk?

Jellsek:

o V- a zsk trfogata

o vi az i-edik dolog trfogata

o hi az i-edik dolog hasznossga

Definilunk egy relatv hasznossgot, vagy hasznossgi srsget.

Ez az rtk, az egysgnyi trfogatra es hasznossg mrtke lesz.

o si=hi/vi az i-edik dolog hasznossgi srsge

A dolgainkat a relatv hasznossg szerint cskken sorrendbe rakjuk. A legnagyobb rtkt

pakoljuk be elszr. Addg pakoljuk a zskot, amg fr bele. Ha nem fr a nagyobb hasznossg

dolog, vesszk sorba a kvetkezt, amelyik belefr. Egyenl relatv hasznossg esetn vagy

aleatorikusan pakoljuk a htizskot vagy valamilyen lexikografikus sorrendben.

1) Beolvas n, V, v[2][n] //n-a dolgok szma, V htizsk trfogata,

2) v[1][n] tartalmazza a dolgok trfogatait

3) v[2][n] tartalmazza a dolgok hasznossgt

4) Kiszmol s sorbarak.

5) Berak a htizskba, amg lehet

6) Vge

Nv Matrac Arany Vz Zokni Pokrc Als

vi 300 50 100 30 200 60

hi 500 1000 20 40 100 20

hi/vi 1.66 20 0.2 1.33 0.5 0.33

A htizsk ssztrfogata 500 dm3

Dolog Hasznos Trfogat ssztrf

Arany 1000 50 50

Matrac 500 300 350

Zokni 40 30 380

Pokrc 100 200 580

Als 20 60 440

Viz 20 100 540

Lthat, hogy a pokrc nem frt bele, ezrt az Als (nadrg) kerlt bele. Utna mr a vz se fr

bele a htizskba. rdekes elgondolni mg azt is, hogy a tmege a htizskba tett dolgoknak

mennyi lehet. Mert vannak hlgyek, akiknek nem szabad tbb, mint 18-20 kg-ot cipelnik, de

egy frfi se cipelhet tbb, mint 40 kg-t hossz tvon, s az is lehet, hogy maga a htizsk

struktrja is csak kb. 35 kg-ra van tervezve, s minden slyfelesleg rontja a htizsk llapott is,

s egy id utn leszakad valami rla.

MOH algoritmusok

Defincik s jellsek E egy vges sokasg W: E R egy slyfggvny

W(S) = w(e), e S, S E F(E) egy az E alsokasgok csaldja

1. Kivlasztunk egy e1 E elemet gy hogy

S1 := { e1 } F(P) es w(e1 )= max{w(e) : { e } F(P)}

2. Vlasztunk egy msik elemet e2 E-S1 gy hogy

S2 := S1 { e2 } = { e1, e2 } F(P) , s

W(e2 ) = max { w(e) : e E-S1 es S1 { e } F(P)} 3. Folytatjuk a folyamat vgig Ttel: Ha (E,F) egy matroid akkor a moh algoritmus az optimlis megoldshoz vezet.

A minimlis fesztfa problma. Megoldsai optimlis moh algoritmussal.

Huzalozsi problmnak is nevezzk, mivel n pont kztt prbl meghatrozni egy olyan ft,

amelyikben a grf minden cscspontja egyszer benne van. Lnyeges, hogy a kltsg minl

kisebb legyen (minl kisebb hosszsg vezetkszl).

sszefgg, irnytatlan G=(V,E) grf segtsgvel modellezk, ahol V-beli cscsok az ramkr

pontjai, E lei az sszekthet pontprokat jellik Evu ),( l rendelkezik egy w(u,v) sllyal,

amelyik az u s v sszektsi kltsgt adjk meg

Ltez moh algoritmusok (amelyek optimlisak)

Kruskal algoritmus

Prm algoritmusa

Kruskal algoritmusa:

1. Megkersessk a legrvidebb (legkisebb) kltsg leket a maradkbl (az elejn persze

az egszbl)

2. Hozzvesszk a megoldsok halmazhoz valamilyen sorrendben, kivve, ha az addig

keletkezett erdben hurok keletkezik.

3. Addig folytatjuk, mg mindenik cscs benne lesz az erdben (mindenik cscshoz legalbb

egy msik cscsot kapcsoltunk)

Az albbi brkon bemutatjuk, hogyan mkdik az algoritmus. Az egyszer hrok a lehetsges

sszektst jelentik, a dupla sszektsek az algoritmus ltal megvalstott ktseket jelentik.

Az els lpsben a legkisebb kltsg a h-g hr, amelyiknek kltsge 1, ezrt hozzvesszk a

megoldsok halmazhoz, mint az els brn lthat. Megoldsi halmaz: {hg}

A msodik lpsben a legkisebb kltsg a 2 lesz. Ezek a c-i s f-g hrok. Mivel a c az a bet

amelyik az bcben a leghamarabb van a c,f,g,i kzl, ezrt lexikografikusan vve a c-i hrt

vesszk be a megoldsok halmazba elszr. Megoldsi halmaz: {hg; ci; fg}

A harmadikknt az f-g l kerl, mivel az is kevs kltsget jelent s nem keletkezik hurok. A

kvetkez legkisebb kltsg lek kltsge 4, maguk az lek pedig a-b s c-f. Mivel megint

lexikografikus sorrendet vlasztom, az a-b-t teszem be a megoldsba. {hg; ci; fg; ab}

A kvetkez lpsben a c-f is belejtt a megoldsba, mivel mg mindig a legkisebb kltsg a

maradtak kzl, s nem keletkezik hurok. {hg; ci; fg; ab; cf}

A kvetkez a g-i lenne, 6-os kltsggel, de akkor hurkot kapnnk: [c, f ,g, i, c]

A kvetkez a 7-es kltsg, s mivel semmi akadlya hogy bevegyk a megoldsok halmazba,

ezrt a megoldsi halmaz gy alakul: {hg; ci; fg; ab; cf; cd}

Az elkvetkezkben a 8-as kltsg a-h s b-c leket kell megvizsglnunk. Az a-h l belekerl, a

b-c viszont mr ezutn nem kerlhet be a megoldsba, mivel [a, b, c, f, g, h] hurok keletkezne.

Ha itt s most nem lexikografikusan vlasztottunk volna, akkor bekerlhetett volna a b-c, de

akkor mr nem kerlhetett volna be az a-h, ugyanazon hurok miatt. gy, mostmr a megoldsi

halmaz a kvetkez kppen alakult: {hg; ci; fg; ab; cf; cd; ah}. Amint ltjuk, csak az e cscs

hinyzik a halmazbl. Folytathatjuk az algoritmust, vagy megnzhetjk mostmr azt, hogy az e

cscshoz melyik cscs van a legkzelebb. Ezen rvels utn hozzvesszk a d-e lt a

megoldsokhoz. Emgy a vgs megoldsi l-halmaz a kvetkez kppen alakul:

Megoldsi halmaz teht: {hg; ci; fg; ab; cf; cd; ah; de}. A feladatok megoldsnl krem

betartani a sorrendet, hogy lehessen ltni azt, hogy rendben mkdik a logikja a hallgatnak.

A vgs megolds:

Divide et Impera, (oszd meg s uralkodj) elv

Az oszd meg s uralkodj elv egy algoritmus tervezsi stratgia. A problmt olyan kisebb mret, azonos

rszproblmkra osztjuk fl, amelyek rekurzvan megoldhatk. Ezutn egyestjk a megoldsokat.

Plda: Adva van egy vektor a=(a1,a2,,an), a feldolgozsa lehetsges kt rszben i=1,.., k. s

i=k+1,,n ig. Majd az eredmnyeket kombinlva az a vektor feldolgozst kapjuk

Pocedure divimp (p.q, )

If q-p then call feldolg (p,.q, )

else call div (p,q,m) call div (p, m, )

call divimp(m+1, q, )

call comb(, , ) endif return end Heurisztikus mdszerek

Definci: Egy algoritmust heurisztikusnak mondunk, ha:

Nincs elmleti alapja, Knny implementlni Gyorsan elg j megoldsokat ad

Klnbz esetek

A felttelek knnyen vagy nehezen teljesthetk, az optimalits knnyen vagy nehezen elrhet

Egy gpen val sorbaraks, elksztsi idvel.

A B C D E F

A 0 2 5 6 3 1

B 1 0 4 3 7 5

C 3 3 0 5 2 4

D 4 3 2 0 1 5

E 7 2 5 2 0 4

F 2 4 3 4 3 0

A mtrixban megkeressk indulunk az A feladatbl. A legkisebb tlltsi id az F mveletet

jelenti, ez kltsg szempontbl k= . Kvetkez lpsben az F mveletbl kell tovbbmenjnk.

Onnan a legkisebb kltsg az A feladatra val elkszts, viszont azt mr az els alkalommal

elvgeztk, ezrt a kvetkez legkisebb tllsi idt kell megkeresnnk, amelyik a C vagy az E, 3

egysgnyi kltsggel. Mivel itt is a lexikografikus sorrendet vlasztjuk, ezrt a C lesz.

Eddigiekben AFC s a kltsgek k=1+3. C-bl a legkisebb tllsi kltsg az E-be van, gy a

sorrend AFCE s a kltsg k=1+3+2.

5. Fejezet. A genetikus algoritmus

A. Bevezet

B. A kanonikus genetikus algoritmus

C. A genetikus algoritmusok biolgiai alapjai

D. Trtneti ttekints

E. A genetikus algoritmusok helye az optimalizlsban

F. A genetikus algoritmusok elmleti alapjai

G. Permutcis adatstruktrk

H. Specilis reprezentcik

I. Sajt reprezentcik

Bevezet

Charles Darwin elmlete s G.J. Mendel statisztikai ksrletei egy minsgi ugrst

jelentettek a biolgiban.

J.D. Watson s F. Crick ksztettk el elszr a DNS struktrt, ahogy ma is ismerjk.

A komplexits elmlet s az opercikutats nagy hatssal voltak a kutatsokra,

kimutatva, hogy a vals, komplex problmk nem oldhatk meg polinomilis id

alatt

Kerestk az olyan algoritmusokat, amelyek modelezni s utnozni tudnk a nagy

tllt: a Termszetet.

A kanonikus genetikus algoritmus

A problmt a htizsk problmn keresztl vizsgljuk, amelyik egy befektetsi portflirl

szl. Egy befektet rendelkezik c tkvel, amit be szeretne fektetni. Vlaszthat n

befektetsbl. Az sszes lehetsges befektets rtke nagyobb, mint a tke, ami a

rendelkezsre ll (c). Az i-edik befektets sszege fdi s a vrhat nyeresg bi, si-

kivlasztsi vektor: si=1 ha kivlasztjuk az i-edik varins, ha nem vlasztjuk ki, akkor si=0

A matematikai modell:

n

i

ii sb1

*max

n

i

ii csfd1

*

1 ajnlat 2 ajnlat 3 ajnlat 4 ajnlat 5 ajnlat 6 ajnlat

Befektets 2000 2200 2500 3000 3200 3200

Jvedelem 300 400 500 600 700 705

Kodifikls. Egyszerre tbb kromoszmval (egyeddel) dolgozunk, amelyek populcit

alkotnak. Az els generci ltalban pszeud-aleatorikus

Az albbi kodifikci azt jelenti, hogy a befektet elfogadta a {O1, O2, O5, O6} ajnlatokat,

vagyis befektetett 10.800 egysget s a vrhat jvedelme 2.105egysg. Ha a befektetnek

csak 10.000 egysg befektetni valja van, akkor ez a kromoszma egy nem rvnyes

egyedet jelkpez.

O1 O2 O3 O4 O5 O6

1 1 0 0 1 1

Inicializls s szelekci

Az algoritmus kzponti eleme a POPULCI. Egy populci a kromoszmk egy halmaza,

amelyek a megoldsok terben egy lehetsges megoldst kdolnak. Az algoritmus itercii

sorn jabb egyedek keletkeznek, amelyek egy jabb populcit alkotnak: a kvetkez

genercit.

Az inicializls folyamn egy pszeudo-aleatorikus, kezdeti (P0) populcit lltunk el.

Szelekci: a populci egyedeibl (kromoszmkbl) az algoritmus kivlaszt egyeseket, a

jsgi rtkkkel arnyos valsznsggel, akik szlv vlnak, s amelyek gnjeit rkli a

kvetkez generci.

A clfggvny s a fitnessz fggvny (fitness function): A fitnessz fggvny a clfggvnybl

alakul ki. Azt mutatja meg, hogy mennyire j a kromoszma ltal kodifiklt megolds.

A kanonikus genetikus algoritmus esetben a fitnessz fggvny megegyezik a

clfggvnnyel, vagyis:

n

i

iii sbf1

*

Sklznunk kell az eredmnyeket, hogy megllapthassunk egy relatv jsgot is.

Binris sztringek egypontos keresztezse

Egy kromoszma lehetsges UML megvalstsa.

Szlk

Binris sztringek ktpontos keresztezse:

Binris sztringek mutcija

A genetikus algoritmus helye az optimalizlsban

Trtneti ttekints

-minden rendszer egy olyan populci kialaktsra pl, amely egy adott problma

megoldsi lehetsgeit tartalmazza

1965,73 Rechenberg evolcis stratgik

1966 Fogel, Owens s Walsh evolutv programozs

1975 Holland J. genetikus algoritmusok a kanonikus genetikus algoritmus

1992,94 Koza J.R. genetikus programozs

A genetikus algoritmusok biolgiai httere

Mirt hasznlhat?

Sok szmtsi feladat megoldsakor szksgnk van egy adaptcis lehetsgre, vagyis arra,

hogy az algoritmus robusztus legyen vltoz krnyezetben is

Robotikban, a robotirnytsban, meg kell oldani olyan feladatokat, amelyek vltoz

krnyezetben zajlanak, a program hasznlhat kell legyen ms felhasznl szmra is.

A tllsi versenyben, az ersebb egyedeknek (akik jobban megoldanak egy problmt,

tbb energiaforrshoz jutnak) nagyobb az eslyk, hogy szaporodjanak, a gyerekeik

rklni fogjk a kromoszma-llomnyuk egy rszt.

A genetikus algoritmus fogalmai s a biolgiai megfeleljeik

Biolgia Genetikus algoritmusok

Kromoszma Sztring

Gn jellemz

gnvltozat (alll) Jellemz rtke

Gn helye (locus) Sztring-pozci

Genotpus Struktra

Fenotpus Egy megolds

A szaporods

Az egyszer, vagy a genercis szaporods: lecserli a szl (rgi) populcit. Ennek

kiegsztse kppen, hasznlatos az elitizmus princpiuma, amelyben a populci legjobb

elemei tovbblnek a kvetkez generciban is.

Elmleti alapok

A smk egymssal versengenek, hogy megvalstsk a clfggvnyt (meta-egyedek

versengse)

Holland szerint az adaptv rendszereknek kt fontos tulajdonsguk van:

j terletek felfedezse (exploration)

A rgi adaptcik felhasznlsa (exploitation)

Ezen tulajdonsgok hasznlatnak egyenslya j eredmnyekhez vezet a megoldsok

terben. A mutci ki tudja mozdtani az algoritmust egy loklis optimumbl. A felfedezs a

mutcis opertor ltal valsul meg, a kiaknzs pedig a keresztezs opertor ltal.

Ms elmleti megkzeltsek

Building block hyphotesis (Goldberg)

Markov lncokkal

Mechanikai statisztika

trendez opertorok

Permutcikra kidolgozott

Az utazgynk problmt megold

Egy olyan genetikus anyag, amelyben minden gn ms-ms informcit hordoz- nincs 2

egyforma gn

A permutcis jelleg megmarad

Az inverzi genetikus mvelet

Partial Mixed Crossover (PMX trendez opertor

OX Order crossover opertor

CX Cycle crossover

6. Fejezet UML

Visszatekints trtnelmi szempontok

ADA, SIMULA, SMALLTALK- programozsi nyelvek

OOD (Object Oriented Design) Grady Booch 1991-1993

OOSA ( Object Oriented System Analysis) Shaer& Mellor1999

OMT (Object Modeling Technique) James Rumbaugh 1991

OOA ( Object Oriented Analysis) Coad & Ed Yourdon 1991

HOOD ( Hierarchical Object Oriented Design) ESA (European space Agency)

OOSE (Object Oriented Software Engineering) Ivar Jacobson 1992

RUMBAUGH, JACOBSON s BOOCH clkitzsei (Raffai Mria UML pp. 9):

1) Komplex, kldetskritikus, szoftverintenzv rendszerek fejlesztshez hatkony

megoldsok fejlesztse

2) Egyrtelm lpseket hatroznak meg az objektum-orientlt elv rendszermodellezsi

folyamat vgrehajtshoz a koncepcikialaktstl a vgrehajthat szoftvertermk

felgyeletig

3) Olyan modellez nyelv kifejlesztse, amely az emberi kommunikcihoz s a gpi

megvalstshoz egyarnt alkalmas

Modellvezrelt fejleszts (Model Driven Architecture)

A legkivlbb fejlesztk s programozk tapasztalatait s megoldsait integrlja

egysges egssz. Az alkalmazs-fejleszts sorn ismerni kell a tmogatand rendszert,

a folyamatokat, a lekpzsi eljrsokat s a tmogat technolgikat. Az alapvet cl

ennek a tudsnak a formalizlsa. (Allan Kennedy)

Az MDA-szabvny kimondja, hogy az zleti feladatok modellezst el kell vlasztani a

megvalsts rszleteitl, vagyis a fejlesztst a szakterlet modellnzeteinek

kialaktsval kell kezdeni, figyelmen kvl hagyva ebben a folyamatrszben az

implementci s mkdtets technolgiai krnyezett, erre, meg a megvalstsi

platformra alapozva kell megtervezni s megvalstani az alkalmazst

MDA (Model Driven Architecture) modellnzetek

1) A szakterleti rendszert kifejez, az informatikai krnyezetet figyelmen kvl hagy, a

vals rendszer elemeit s funkcionalitst ler domnmodell (CIM)

2) A megvalsts eszkzeitl s mdjtl fggetlen, a tmogatand szakterleti

rendszernek a fejlesztsi clja szerinti lnyeges elemeit tkrz platformfggetlen

modell (PIM)

3) A megoldsi technolgit figyelembevev, a technikai rszleteket ler, az

implementcit megvalst platformspecifikus modell (PSM)

Defincik

A szoftver mrnksg terletn, az egysgestett modellez nyelv (UML) egy

standardizlt specifikcis nyelv az objektum modellezsre. Az UML egy ltalnos cl

nyelv, amely egy grafikus jellsrendszert hasznl, hogy egy rendszernek az absztrakt

modellt fel lehessen pteni, amelyre gy hivatkozunk, hogy UML model.

Az UML-t az Objekt Management Group (OMG) hivatalosan meghatrozza az UML

metamodellen keresztl, amelyik egy Meta-Object Facility (MOF) metamodel.

Mire hasznlhat mg?

zleti folyamatok modellezsre

Rendszer-mrnki modellezsre

Szervezeti struktra brzolsra

A System Modeling Language (SyML)- rendszer egy domn specifikus modellezsi nyelv

a rendszer-mrnkisgre, amely UML 2.0 profilknt van meghatrozva

Az UML kataliztor a modellek ltal vezrelt technolgikra

Az UML modell transzformlhat ms reprezentcikra (Java)

Az UML kiterjeszthet

Strukturlis diagramok

1. Osztlydiagram

2. Komponensdiagram

3. sszetett struktra diagram

4. Teleptsi diagram

5. Objektumdiagram

6. Csomagdiagram

Viselkedsi-s klcsnhats diagramok

Viselkedsi diagramok:

1. Aktivitsi diagram

2. llapotgp diagram

3. Use Case (hasznlati eset) diagram

Klcsnhatsi diagramok:

1. Kommunikcis diagram

2. Szekvencia-diagram

3. Interaction overview diagram (UML 2)

4. UML Timing diagram (UML 2)

Hasznlatos fogalmak

Strukturknl: aktor, attribtum, osztly, komponens, interfsz, objektum, csomag

Viselkedsnl: aktivits, esemny, zenet, metdus, operci, llapot, use case

Kapcsolatoknl: aggregci, asszocici, kompozci, fggsg, ltalnosts (rklds)

Ms:

sztereotpia

sokszersg kardinalits az adatbzisoknl

szerep

Struktra fogalmai grafikusan

Viselkedsi fogalmak

Attribtumok

String Karakteres (rvid)

Char, Byte egy karakterbl ll

Text szveges (hossz) karakterlnc

Enum felsorols- (lista-) jelleg

Real vals szm

Double dupla pontossg vals rtk

Integer egsz rtk

Long hossz integer

Date dtum jelleg

Boolean logikai rtk

Currency rfolyam tpus

Attribtumok jellege

{changeable} az attribtum rtke korltozs nlkl ltrehozhat, trlhet,

vltoztathat

{addOnly} jelleget az 1-nl nagyobb multiplicits attribtumokhoz lehet hozzrendelni.

Tbb rtkkel rendelkezhetnek, de ha egy rtket ltrehoztak, akkor azt nem lehet

trlni vagy mdostani

{frozen} jelleg attribtum az objektum ltrehozsa utn nem trlhet s nem

vltoztathat

Mveletek (metdusok

Mdost s lekrdez mveletek (set, get)

Jellemzk:

Mvelet neve

A mvelet paramterei s azok jellege:

in: bemeneti paramter

out: kimenet a hv objektum szmra

inout: berkezett paramter, amelyet megvltoztatva az objektum visszakld,

vagy tovbbt ms objektumnak

A paramter tpusa

= alaprtelmezett rtk

Mveletspecifikci finomtsa

invariant olyan szably, vagy felttel meghatrozsa, amelyeknek mindg teljeslnie kell

precondition olyan felttel, amelynek a mvelet vgrehajtsa eltt teljeslnie kell

postcondition a mvelet vgrahajtsa utni feltteleket szablyozza s meghatrozza a

visszatrsi rtkre (return value) vonatkoz szablyokat

7. Fejezet. Az objektumorientlt tervezs alapelemei

Az objektum fogalma

A programozi gyakorlat a kvetkez cl megfogalmazshoz vezetett: egy objektumra

vonatkoz minden informci a program egyetlen helyn jelenjen meg.

Adatszerkezet s algoritmus egy helyen

Ez az informci a program tbbi rszben, st ms programokban is knnyen

jrahasznlhat legyen

Szisztematikus programfejleszts sorn tudatosult, hogy az informci-feldolgozsi

problma megkzelthet az adatok s az algoritmusok oldalrl

Az objektumorientlt paradigma

Paradigmnak nevezzk egy vilgszemllet, lts s gondolkodsmdot, amelyet az

adott fogalomkrben hasznlt elmletek, modellek s mdszerek sszessge jellemez.

Az objektumorientltsg egy paradigma, amelynek alapjn tbb rendszerfejlesztsi

mdszertant is kidolgoztak. Ezek a mdszertanok a modellezstl az implementciig

st a karbantartsig tfogjk a teljes fejlesztsi folyamatot. Az a rendszer, amelynek

fejlesztsre, lersra a mdszertanok hasznlhatk, rtelmezhet a szoftver

rendszernl lnyegesen tgabban is, jelenthet egy integrlt hardver-szoftver egyttest

vagy egy szervezetet is.

Az objektumorientlt mdszertan

Az objektumorientlt mdszertan alkalmazsval a kifejlesztend rendszert

egyttmkd objektumokkal modellezzk, a tervezs s az implementci sorn pedig

ezen objektumokat "szimull" programegysgeket alaktunk ki.

A minket krlvev vilg olyan objektumokkal rhat le, mint hzak, vrosok, emberek,

jrmvek stb. Ugyanezen vilg jellemezhet olyan objektumokkal is mint napkzi, iskola,

egyetem, dik, tanr. A modell objektumait az hatrozza meg, hogy a rendszer milyen

vonatkozsait akarjuk megjelenteni, az objektum modell a valsg mely szelett

reprezentlja. Az objektumok valamilyen absztrakcit tkrznek.

Az objektum

Az objektum egy vals vagy absztrakt, azonosthat, egyedi entits, amely a vizsglt

krnyezet egy jl definilt szereplje.

Egy objektum ms objektumokra hatst gyakorol s ms objektumok hatssal vannak

r.

Objektumknt definilhat brmi, aminek pontos hatrai meghzhatk.

Az objektum jellemezhet a rajta rtelmezett mveletekkel s a rajta elvgzett

mveletek hatst rgzt llapottal.

Definci

Az objektum egy rendszer egyedileg azonosthat szereplje, amelyet a klvilg fel

mutatott viselkedsvel, bels struktrjval s llapotval jellemezhetnk.

Egysgbe zrs (encapsulation) azt jelenti, hogy egy objektum egysgbe zrja az

llapott tartalmaz adatstruktrt, a rajtuk vgrehajtott mveleteket. Az objektum

tervezjnek a feladata a struktra, viselkeds s llapotok programozsa. A klvilg

(kls program) az objektum szolgltatsait veszi ignybe.

Az objektum felelssge

Minden objektum felels nmagrt

Az objektumhoz felelssg rendelhet, amelynek vllalsa s teljestse az objektum

feladata

Az objektum viselkedse

Az ltala vgrehajtott tevkenysgsorozatban nyilvnul meg.

o aktv

o passzv

Aktv: folyamatosan mkdik, valamilyen tevkenysget hajt vgre, ms objektumokra

hatst gyakorol. (fprogram, vezrl-objektum)

Passzv: addg nem tesz semmit, amg valamilyen kls hats nem ri (esemny, zenet)

(pl. daemon)

zenetek

Az objektumok egymsra hatsa az zeneteken keresztl valsul meg.

Az zenetek tovbbtshoz infrastruktra szksgeltetik

Az zenet szerepe:

o vezrlsi szerep

o adatcsere az objektumok kztt

az zenet komponensei:

o nv

paramter

zenetek kldse

Egy adott nev zenet tbbszr is elkldhet ms-ms vagy ugyanazon paramterekkel

Egy objektum tbb, klnbz nev zenet fogadsra kpes. Ezek sorrendje is fontos

lehet az objektum szmra

Azonos nev, klnbz paramterekkel kapott zenet az objektum azonos reakciit

idzik el, amelyik folytatsa fgghet a paramter rtelmezstl

A paramter ms objektum is lehet.

zenetek-komolyabban

Aki kapja tudja-e (kell-e tudnia), hogy az zenetet kitl kapta, kpes-e szelektven

fogadni

Konkurens objektumok problmi:

o Indulhat-e a rendszer eleve tbb aktv objektummal?

o Ltezhetnek-e aszinkron mveletek

o Objektumon belli konkurencia lehetsges-e? (az objektum mg nem dolgozta

fel az elz zenetet, amikor jabb zenetet kap, amelyik esetleg teljesen ms

viselkedsre sztnzik)

Esemnyek (event)

Egyes mdszertanok az zenet helyett az esemny fogalmt vezetik be az objektumok

kztti klcsnhats modellezsnl.

Az esemny egy azonosthat, pillanatszer trtns

Az esemnyekhez statikus (nv) s dinamikus (paramter) informcik tartozhatnak

Az esemnyeket az objektumok hozzk ltre (objektum lehet a felhasznl is, mint

aktor)

Felmerl krdsek:

o van-e cmzettje az esemnynek

o eldntheti-e az objektum, hogy melyik esemnyre reagljon

o egy esemnyre egyetlen objektum reagl-e vagy tbb

zenet s esemny

Az egyttes hasznlat sokszor egyrtelm

Ha egy objektum szlel egy esemnyt, majd errl zenetkldssel rtest egy msik

objektumot, a szmra az zenet is lehet egy esemny

Pl.: Ha van egy szenzorunk, amelyik egy gpnl a maximlis lehetsges elmozdulst jelzi,

az ltala kldtt zenet egy olyan esemny a vezrlegysg szmra, amelyik gp

lellsra vagy a mozgsirny megvltoztatsra knyszerti

Az res zenet is tartalmazhat kdolt informcit

Metdusok (opercik)

zenet hatsra az objektumok vgrehajtjk a hozzjuk rendelt felelssgek ltal

meghatrozott cselekedeteket.

Ezen cselekedeteket metdusoknak vagy operciknak nevezzk

Az objektum viselkedsnek meghatrozsa a metdusokba van belekdolva

zenet: MIT, metdus: HOGYAN

Ugyanaz az objektum ugyanarra az zenetre (ugyanolyan paramter rtkekkel)

mskpp is reaglhat, a korbbi hatsoktl fggen

zenetek, esemnyek s metdusok

Ezek alkotjk az osztly felelssgt s az osztly jellsben a 3-ik rszt foglaljk el

Lehetnek:

o res zenet

o Paramterezett zenet

o res zenet visszatrsi rtkkel

o Paramterezett zenet visszatrsi rtkkel

llapotok

Az objektum azonos tartalm zenetre klnbzkppen reaglhat

Pl. A felvon attl fggen indul el felfele vagy lefele, hogy a hv szemly milyen relatv

pozciban van hozz kpest

Az objektumban vgbemen vltozsok nyomt az objektum llapota jellemzi.

Az objektum llapott az attribtumok troljk. Az attribtumok rtkei vltozhatnak az

objektum letciklusa sorn

Objektumok ltehozsa, inicializlsa

Az objektumnak letciklusa van. Megszletik, l s meghal. Szletskor meg kell adni a kezdeti

adatait. Az inicializlst vgz metdust konstruktornak nevezzk. Egy osztlynak lehet tbb

konstruktora is. Javaban az objektumot a new(j) opertoral hozzuk ltre. Az opertor utn

meg kell adni az osztly nevt. Mivel a konstruktor neve egyben az osztly neve is, az objektum

automatikusan inicializldik.

Egy osztlynak tbb konstruktora

Egy ablak a kpernyn megadhat tbbfle kppen.

1. A bal fels sarok helyzete a kpernyn +szlessg+magassg

2. A bal fels sarok helyzete + jobb als sarok helyzete

Pont(x:int, y:int){}

Ablak(balFelsoPont:Pont, szelesseg:int, magassag:int){}

Ablak(balFelsoPont:Pont, jobbAlsoPont:Pont){}

Osztlyok s pldnyok (objektumok)

Megegyez viselkeds s struktrj objektumok egy kzs minta alapjn kszlnek,

amit osztlynak neveznk.

Az osztly a megegyez viselkeds s struktrj objektumok gyra, vagy forrsa

Az objektum az osztly egy pdnya (instance)

Az objektum egy bizonyos pillanatban ltez egyed. Minden objektum klnbzik a

msik, ugyanazon osztlybl szrmaz objektumtl- equals ki kivel egyenl

Az objektum ismeri az osztlyt, amelyikbl szrmazik

Az informci-elrejts elve

Az objektumok ms objektumok ltal csak a metdusokon keresztl rhetk el.

Lehetnek bels metdusok, amelyek a mkds egy rszt is elrejtik (fggvnyhvs)

A publikus metdusokat nevezhetjk az osztly szolgltatsainak is, azokon keresztl

valsul meg az objektum felelssge

A Demeter trvny (az objektum s krnyezete kztti csatols gyengtsnek elve)

A csatols a leggyengbb, ha a metduson bell csak az albbi elemekre trtnik

hivatkozs:

o A metdus paramtereire s eredmnyre

o A metdust tartalmaz osztly attribtumaira

o A program globlis vltozira

o A metdusban definilt loklis vltozkra

8. Fejezet.

9. Fejezet.

10. Fejezet. Dntscentrikus rendszertervezs

A fejezet nagy rszben ezen a 2 cikken alapszik

Mark Norton, "Decisioning: A New Approach to Systems Development (Part 1),"

Business Rules Journal, Vol. 8, No.1 (Jan. 2007),

URL: http://www.BRCommuity.com/a2007/b326a.htm

Mark Norton, "Decisioning: A New Approach to Systems Development (Part 2),"

Business Rules Journal, Vol. 8, No.1 (Jan. 2007),

URL:http://www.BRCommunity.com/a2007/n326b.html

Bevezet

Decisioning - egy j fogalom, ami az zleti sztrakban tallhat

rtelme: automatikus dntshozsi-folyamat.

Ez az a kulcssz, ami megvilgostja, hogy a dntshozs alapvet fontossggal br az zleti

folyamatokban. A dntshozsi tuds (know-how) az, ami megklnbzteti egyik cget (zletet)

a msiktl. A rendszer-fejlesztsi letciklusban jtszott kritikus szerepe kerl bemutatsra, ahol

a dntshozsi-folyamat lesz a vezrl. A cikkek szerzje sok dnts-centrikus rendszer-ptsi

tapasztalata alapjn fejlesztette ki ezen eredmnyeket.

Motivci

Dntsi automatizmus: motivcija sok rendszer ptsnek (zr-rints feldolgozs).

Dntshozsi know-how : sok energit fektetnek be a feltrkpezsre s megvalstsra.

Dntshozsi know-how lepl (belepl) egy amorf programkdba, vagyis elveszti identitst

s integritst.

Dnts-centrikus rendszer-felpts lnyege tmogatni a:

termk kivlasztst

razst

jvhagyst

hatridk s felttelek meghatrozst

Clkitzsek:

1. A rendszer-pts legfontosabb sszetevje a dntshozatal legyen

2. A felptett rendszer egy termk-kontner legyen, amelyik bizonyos specifikcit s

import-export interfszt betartva a kontnerbe illeszthet termkeket eredmnyezzen

3. A termkek konfigurcija megvalsthat legyen

4. Ne hagyjuk a programozra, hogy az zleti szablyokat k hatrozzk meg

Eddigi bevlt modellek:

1. Adat-felfedezs s normalizci

2. Folyamat-felfedezs s dekompozci

Az j modell (dntsi perspektva) elsbbsget lvez a folyamattal szemben, adat vagy

dntshozatali aktivits nlkl NINCS processz (folyamat) kvetelmny

Dnts: A relevns tnyekre alkalmazott strukturlt zleti tuds eredmnye, amely sorn

meghatrozhat egy optimlis lefolysa az zleti cselekmnyeknek.

A dnts:

rtelmet ad az adatoknak

irnyt ad a folyamatoknak

A dntsek hozzsegtenek ms dntsek felfedezshez is.

Egy dnts fgghet elz dntsektl s befolysolhatja a kvetkez dntseket. gy pthet

fel a dntsi modell

Mivel a dntsek kpezik az zleti tuds magjt, ezek kpezik elssorban az elsrend tudst

a terleti szakembereknek, mintsem az adat vagy a folyamat ismerete.

Decisioning: szisztematikus felfedezse, defincija s menedzsmentje a dntseknek a

dntsek automatizmusa cljbl.

Kvetelmny-analzis szempontok:

Egy zleti rtk akkor keletkezik, amikor egy felismerhet zleti objektum llapota megvltozik

Ez fkuszl a magra: mivel kereskednk, mit menedzselnk, mit hasznostunk, mit hasznlunk,

ptnk vagy adunk el, hogy elrjk az zleti cljainkat.

zleti objektumok vltozsa: dnts eredmnye amely a folyamatban aktivizldik s NEM a

folyamat (processz) eredmnye

Tradcionlis megkzeltsek. Az alkalmazsba kdoljk a dntseket, ugyanazt a programozsi

nyelvet hasznlva. A technikai aspektusait az alkalmazsnak, sszekeverik ms aspektusokkal,

mint a perszisztencia, felhasznli fellet s integrlsi logika.

A hagyomnyos modellek problmi a dntsi modell szempontjbl:

1. Ellenrizhetsg: nem-technikai szemlynek nem biztost rthetsget

2. Karbantarthatsg: a belekdols megnveli a komplexitst, nehezen vltoztathat meg

egy aspektus anlkl, hogy egy msikat is befolysolna

3. Kockzat, r s id: ezek exponencilisan nnek a rendszer komplexitsnak

nvekedsvel

4. Redundancia s tfeds: a rendszer fejldse s adaptcija az j kvetelmnyekhez

dupliklt dntsi szablyokat eredmnyez. Ez ugyanannak a dntsnek tbb

implementcijhoz vezethet.

5. Rossz kontextusba val elhelyezs: a kvetelmnyek szempontjbl ered

6. Dokumentci: reverse engineeringet nehz hasznlni

Objektum-orientlt tervezs: menedzseli az alkalmazs komplexitst az adatok

absztraktizlsval s begyazsval s a begyazott fggvnyekkel, amelyek az adatokon

mveleteket vgeznek. Ugyanakkor egy tipikus dnts BB osztly rszvtelt gnyli, ami azt

jelenti, hogy a dnts rszeiben lesz jelen (tbb osztlyhoz fog tartozni).

Ugyanaz a problma merl fel, amikor egy ABR-ben prblunk zleti szablyokat nyilvntartani.

A dntsi szablyok itt is fragmentltak lesznek.

Ez a leptse (beptse) a dntsi-ptsi folyamatnak (decisioning) a programkdba a

tradcionlisan tervezett rendszerekben annak az eredmnye, hogy a dntsi komponensek

termszetes modellje nincs beptve a rendszerbe.

A problma eredete a rendszer-fejlesztsi letcikulusban van. (System Development Life Cycle)

xxx. bra. A hagyomnyos modell

Az eredeti kvetelmnyspecifikci tbbnyire (magyar) elbeszls formjban rgztdik,

tbb forrsbl. Az elbeszl forma ktrtelmsget, szemlyes kifejezsmdot s

rtelmezst hoz be s nem ritkn egyenesen logikai konfliktusokat. A dntsek identitsa

ritkn rzdik meg.

Az elbeszl formt ezek utn talaktjk strukturlt tervezsi dokumentumokk

(adatmodell, folyamat-modell, Use Case stb.) s kibvtik, hogy tartalmazza a nem

funkcionlis specifikcit. A dntsi defincik rendszerint sztszrdnak ezen

dokumentumokon bell mint ms fogalmak jellemzi.

A tervezsi dokumentumokat talaktjk rszletes tervekk s program-specifikcikk, mg

jobban sztszrva a dntsi specifikcit a tehnolgiai rtegekben (biztonsgi,

kommunikcis, platform s disztribci)

Az als szint specifikcit talaktjk programkdba, s kibvtik a kivtel-kezelssel s a

folyamat-irnytssal

xxx. bra. A dntscentrikus modell

Dnts-analzis:

Az elsdleges zleti objektum (business object), definci szerint tapinthat s klnll;

egyrtelmen identifiklhat. Ugyancsak definci szerint az zleti rtk forrsa, az zlet egy

egyrtelm azonostt biztost szmra- ez az els adat attribtuma.

Milyen attribtumok a lnyegesek? Azok, amelyekre szksgnk van a dntshez.

Decisioning! Ahogyan dntnk, az hatrozza meg a klnbsgeket az zletben- ahogyan

dntnk, hogy fogadjuk el az gyfeleinket, hagyjuk jv az eladst, hatrozzuk meg az eladsi

rat, egyeztetjk a hatridket s feltteleket

Dnts-analzis egyszer s intuitv, mivel az zleti folyamat elsdleges tevkenysge- ez az,

amit az zlet a legjobban tud.

Dnts-felderts (feltrs)

A dnts egyedlll, elemi rtk; nem lehet fldntst hozni, mg annyira sem, mint ahogy

nincs fl-attribtumunk.

Keressk az explicit, egy-rtk kimeneteket, mindeniket rgztnk, mint egy j attribtumot.

Kezdjk az elemzst a mi zleti objektumunkkal (nevezzk biztostsi szerzdsnek), s egy

llapotvltozssal, amelyik az objektum llapott megvltoztatja (mondjuk, szerzdst

jovhagy). Szksgnk van a trgykri szakrtre az zletben. A trgykzi szakrt az, aki

megtudja vlaszolni azt a krdst, hogy: Milyen dntseket hoz ahhoz, hogy... jvhagyja ezt a

biztostsi szerzdst?

xxx. bra.

A srgs krk a legfontosabbak a ciklusban.

Megbzs s elfogads.

A biztostsi szerzdsi objektum: elfogadom vagy sem a kockzatot?

Hogy meghatrozzuk ezt a dntst, meghatrozhatunk tbb elzetes dntst, amelyet elbb

kell figyelembe venni. Pldul meg kell felelni a kvetkez krdsekre:

Mi a jellemz kockzata az objektumnak?

Mi az gyfl-kockzat?

Mi a geogrfiai kockzat?

Ezen dntsek sorozata ms dntseket eredmnyezhet, ebbl kifolylag felpthetnk egy

dntsi ft- ez a dntsi modellje a jvhagysnak.

Milyen ron? (Pricing or Costing)

Milyen dntst kell hozni, hogy meghatrozzuk az rt ... ennek a kockzatnak?

Ugyancsak dntsi ft eredmnyez ezen dntsnek a meghozatala is. (csomag stb.)

Megismtelhetjk az albbi folyamatot minden el- s ut-dntsre:

Elfeldolgozsi ellenrzs: Van-e elg informcim ahhoz, hogy elkezdjem a

dntshozst?

Kontextus alap rvnyests: rvnyes-e a szolgltatott adat?

Gyarapts: Milyen tovbbi adatot tudok szrmaztatni, hogy tmogassam az

elsdleges dntshozatalt?

Termk- vagy folyamat-vlaszts: szksgem van-e meghatrozni egy dntsi

utat a tbbi lehetsges tbl az elsdleges dntshozatalhoz?

Az elsdleges dntshozatal utn:

Munkafolyamat. Miutn meghoztam az elsdleges dntst, mit kell tennem

ezutn?

Ut-feldolgozs. Hiba nlkl fejeztem be s hinytalanul? A dntseim az

elfogadhat hatrok kztt vannak?

Normalizci

Adat normalizci egy kzel-precz mdszer elemi adatok kztti kapcsolat modellezsben.

Azrt kzel-precz mivel a normalizci egy precz mdszer, ami fgg egy pr nem-precz

bemenettl:

rvnyessgi kr: meghatrozza mi relevns nem normalizlunk olyat, ami nem

lnyeges az alkalmazs szempontjbl

Kontextus: meghatrozza hogyan ltunk (s hogyan definilunk) minden adatot

Minden adat defincija: ez nagyon szubjektv, mgis irnytja a normalizcis

folyamatot

Adat-normalizci arra pl, hogy szubjektv kijelentseket tesznk az adatok rtelmre

s fontossgra, utna hasznljuk a normlformkat, hogy megszervezzk ezeket egy

koherens modellbe.

A dntsek fellrl nzve a normalizci hasonl. Minden dnts egyetlen adatot

eredmnyez s elemi ugyangy, mint ahogy az adat elemi.

Minden dntshez tartoznak kapcsolatok, amelyek ms dntsekhez kapcsoljk a

modellben. A dntsek kapcsoldnak mind a szekvencikhoz mind a kontextushoz.

Ebbl a szemszgbl a kontextus ugyanazt a szerepet jtssza, mint az elsdleges kulcs

az adat-normalizciban.

A relcik kztti kapcsolat tartalmazhatja a kvetkezket:

Az sszes dntsnek adat-kontextusa van, ami az normalizlt bemenetnek

elhelyezsbl szrmazik.

Minden dntsi definci megelzhet vagy kvethet egyetlen egy ms dntsi

defincit.

Minden dnts hozztartozik azon dntsi csoporthoz, amelyik ugyanazt a

kontextust hasznlja.

Prhuzamot vonva a 4-ik Normlformval, eltr dntsek, amelyek ugyanazt a

kontextust osztjk meg kln csoportokba sorolandk.

A dntseknek egy csoportjnak is sorrendje van s csoportosthat ms

dntsekkel vagy csoportokkal a megosztott kontextus szerint.

Az elzekben letrgyaltuk a Mit s Hogyan-t: az zleti objektumot, amelynek llapotai

vannak s a dntsi folyamatot, amelyik az llapovltozsokrt felels.

Mikor: Az esemny termszete, amely serkenti az llapotvltozst-Mskpp fogom

fogadni a pcienset vszhelyzetben s mskpp norml helyzetben?

Hol: Van valamilyen trvnykezsi vagy helyi alapismeret, ami az llapotvltoztatst

befolysolya-Elfogadom ezt az zletet, ha egy hbors krnyezetben zajlik?

Kicsoda: Ki kveti el az llapotvltozst-Egy kzvett ltal vgzett gylet ms elbrls

al esik, mint egy bels tranzakci?

Mirt: Mirt fontos ez az llapotvltozs az zletbenfkppen hogyan teremt rtket?

xxx. bra

Decisioning-vezette folyamat-tervezs

A decisioning folyamatokat is vezrel. Hogy a dnts vgrehajtsra kerljn, szolgltatni kell

hozz az elzetes adatokat egy folyamat ltal. Ezen adatok s a hozztartoz folyamatok nem

hatrozhatk meg mindaddig, amg a dntsi kvetelmnyek nem tudottak. Miutn a

dntsnek valamilyen eredmnye van egy folyamat meg kell valstson valamilyen vlaszt.

Az eszkzk: Milyenek legyenek?

Pontosan krlrt. Minden tny, minden opertor tiszta s egyrtelm kell legyen gy,

hogy a dntsi modell garantltan flrerthetetlen legyen

Strukturlt. Az elemek felptst egy jelentstani (szemantikus) modellbe menedzselni

kell, hogy biztosak lehessnk abban, hogy csak egyetlen rtelmezsi (s egyben

vgrehajtsi) t lehetsges minden specifikus problma-pldnyra

Knnyen hasznlhat. Gyorsabb kell legyen, mint az rsa a vele ekvivalens

elbeszlsnek hasznljon grafikai elemeket (modellezst) ha lehetsges

Hozzfrhet zleti kimeneteket kell adjon az ellenrzs vgett. A dntsi analista

kzelebb kell tudja hozni a hurkot a domn szakrtvel, amely hitelesti a dntsi

felptmnyt mieltt a kltsges, ebbl kifolylagos munka elvgzsre kerlne

Tesztelhet. A dntsi modell ki kell tudja mutatni a helyes eredmnyeket mieltt a

kltsges tovbbi munkk elvgzdnnek. Csak ezutn a csompont utn tudhatjuk azt,

hogy a dntsi kvetelmnyek tudottak s teljesek, eltvoltva a kockzat s kltsg

nagy rszt az elkvetkez rendszer-tervezsi let-ciklus megkzeltsben

Nem szabad olyan lenyomata legyen ami kdozsi megvalstst von maga utn. Ne

legyen semmilyen programnyelv fgg.

Az emberek.

Ki fogja elvgezni a dntsi analzist? Mindenki, aki rendelkezik:

Prhzamos gondolkozssal s analitikus kszsggel hogy megrtse a dntsi

felptmnyt sz szerint, nem strukturlt dntsi tudst a trgkr szakrtjtl

Strukturlt, fkuszlt tudssal hogy talaktsa a sz szerinti, nem strukturlt dntsi

tudst a trgykri szakrttl normalizlt s strukturlt dntss s adat-modell

Egy pr jellemz, amelyik segtsgre van egy dntsi terveznek:

Trgykri- s ltalnos zleti tuds. Minl tbb, annl jobb.

Normalizcis gyakorlat. Nagyon lnyeges megrteni a normalizcit s azt hogyan

lehet alkalmazni az adat- s a dntsi modellezsre

Kpessg, hogy ltalnos fogalmakrl a legkisebb rszletekre tlljon

Kitarts a rszletekben. Le kell tesztelnie sajt dntsi modelljt rszletesen ez segti

megrteni s elkerlni az tllsi kltsget. A dntsi modellez tesztel, mivel ez segt

neki abban, hogy megrtse a problmt s a megoldsokat is.

Kommunikcis kszsg. A dntsi elemz a kulcs-csatlakoz a trgykri szakrt s a

rendszer kztt. Elssorban zleti kpvisel felltztetve analitikusi ruhba.

Logika. Logikusnak kell lennie, de jobb, ha NEM tudja hogyan trtnik a kdols a

tradicionlis fejlesztsi nyelven! Csak logikusan gondolkozzk, s ne legyen felruhzva

azon tulajdonsgokkal, amelyek ezekkel a program-nyelvekkel egytt jr.

Decisioning s termk-mrnksg

A decisioningnek direkt s stratgiai fontossga van az zletben. A decisioning az zlet magjt

kpez objektumokra sszpontost (mivel kereskednk, menedzselnk, milyen tkt

mozgatunk, mit hasznlunk, ptnk vagy adunk el azrt, hogy elrjk az zleti cljainkat). Ezen

objektumoknak egy kznsges kifejezst adhatunk: termkek. A decisioning nem csak

tmogatja az zleti termkeket; jobban, mint ms fogalmak, meghatrozza a termkek

anatmijt.

Decisioning a nem-fogyaszti termkeknek az elsdleges megklnbztetje.

Egy modell a paramterezhet termkekre

"Product Configurators: New Tech for Insurance Marketplace" [Gartner, 29 November 2001,

Kimberly Harris]. (Termk-konfigurlk)

Lteznek, de kevs sszpontost az zleti szablyok (business rules) integrcijra, egyik sem

teszi a decisioning paradigmt a termk-konfigurl kzponti tervezsi-modellezsi

irnytjv.

Hogy kiemelhessk a konfigurlhat termket, az nem tartalmazhatja az gyfelet, rtkestsi

csatornt, knyvelst vagy ms, zlettl fgg fogalmat. Ezek az infrastruktra elemei.

sszestve: azt mondhatjuk, hogy a termk-mrnksg s tmogats az elsdleges gyjtpontja

minden zletnek s a tle fgg entitsok s rendszer-infrastruktrk ezen elvek szerinti

vezrlst ignyli.

xxx. bra. Az zleti infrastruktra, mint gazda-szervezete a konfigurlhat termknek

xxx. bra. A konfigurlhat termk begyazva az infrastruktrba

A konfigurlhat termk-megolds elemei.

A konfigurlhat termk-megolds teljesen bezrt termket kell szolgltasson, ami vonatkozik a

termk-specifikus informcira, decisioningra, folyamatra s dokumentcira egyarnt. Kritikus

tnyez az, hogy a kls infrastruktra ne fggjn a termk bels vltozitl. Az a tny hogy a

rendszer nem termk-fgg, lehetv teszi, hogy a termket megjelenthessk anlkl, hogy

valamilyen kdozsi kvetelmny rvnyesljn. A rendszer gy mkdik, mint egy termk-

motor. A kvetkez topikok azon elemei a termknek, amelyek a konfigurlhat termk

definciban a bels megvalsts rszei kell legyenek.

Termk-adatok

Azon adatokra, amelyek kizrlag a termk meghatrozsaknt lteznek gy fogunk hivatkozni,

hogy: faktorok. Termk-faktorok magukba foglaljk mindazon faktorokat, amelyek a termk-

kvetelmnyben szksgesek, kivve a klsleg menedzselt adatokat.

Pldul, klnbsget kell tennnk egy gyfl szletsi dtuma s egy sofr szletsi dtuma

kztt egy aut-biztostsi ktvnyben. Csak a msodik FAK OR. Az gyflrl szl adatok nem

termk-fggek s a kls krnyezet szolgltatja minden termk esetben. A sofr szletsi

dtuma elrhet kell legyen a konfigurlhat termk felptsi folyamatban, a konfigurlhat

termk defincijnak hatrain bell.

A faktorokat al-csoportokra oszthatjuk. Ezen alcsoportok sokszor a termelsi ciklus klnbz

fzisaiba vannak belefoglalva:

Informcik, melyek lerjk a termk instancit

Informcik, amelyek megmutatjk a vev vlasztsi lehetsgeit s preferenciit a

termk instancia szempontjbl

Adatok, amelyek kimenetei a termk meghatrozs dntsi folyamatainak

(szrmaztatott adatok)

A termk-faktorokat interaktv mdon kell bemutatni a felhasznlnak. Ez dinamikus s

ltalnos alkalmazsi program interfszt ignyel felhasznli fellet, amely bemutatja a

FAKTORokat, mintsem explicit mdon megfogalmazott attribtumokat.

llapotok

Kijelentettk, hogy rtk akkor keletkezik, amikor a termk-instancia llapota megvltozik

Minden llapotot vilgosan azonostani kell s klnllan menedzselni. A biztostsi pldban

az llapot-vltozsok magukba foglaljk:

rajnlat-ttelt

Javaslatttel a biztostsi krst talaktja javaslatttell

Ktvny a javaslatttelt talaktja ktvnny

Jvhagys jrafuttatjuk a ktvny decisioning-jt potencilis j bemen vltozkkal

Megjts jrafuttatjuk a ktvny vltozkat potencilisan j decisioninggel

rvnytelents

Lteznie kell egy pr elemnek a munkafolyamati menedzsmentben, amelyik megfelel egy, a

felhasznl ltal tett, llapot-vltozs krelemnek a megfelel dntsi modell szmra, amelyik

vgrehajtja s irnytja az llapot-vltozst.

Szerzdsi dokumentumok

Minden llapot-vltozs esetn egy vagy tbb dokumentum szksges a vltozs tanustsra.

A dokumentum felptse egy dnts-vezette aktivits, amelyik szelektv jrulka egy elre-

megformzott dokumentum talaktsa egy vagy tbb kimeneti dokumentumba. A

dokumentum kell tkrzze a dinamikusan definilt adatokat.

Knyvvitel

A knyvviteli s portflis effektusait az llapot-vltozsoknak levlaszthatjuk standardizlt

formban s elterjeszthetjk a portfli menedzsment- vagy knyvviteli rendszernek. Ez

sokszor egy hagyomnyos rendszer. A termk ezen aspektust knnyen megvalsthatjuk, ha

megvan a standard knyvelsi zleti osztly vltoznk.

Koncepci megvalstsa

Hogyan mkdik

Azonostottunk egy halom komponenst, amelyik szksges ahhoz, hogy megvalstsra

kerljn a konfigurlhat termk elve, lteznek megvalstsok is.

A termk-szerver, amelyik begyazza s vgrehajtja a konfigurcis termk defincit (a

termk-proxy)

A munkafolyamat minta, amely trstja az sszes kvetkez elemet egy specifikus

termk-llapotvltozsi krshez.

XML sma a kvetkezkre:

Az adatok, amiket szolgltatni kell a kiszolglnak a decisioning tmogatsra

A termk-specifikus adatokat, amelyek rgztsre kerlnek vagy ltrehozza a

konfigurcis termk folyamat

Kimenetek, amelyeket visszakap a kiszolgl a feltlts vgett.

rlapok, a megjelentsre s adatbeolvassra az gyfltl/hez.

Szerzds rlapok a termels vagy szerzdsi dokumentcihoz.

Decisioning a kvetkezkre:

Vezrelni az llapot-vltozsokat

Ellenrizni a munkafolyamatot

Konfigurlni az rlapot

sszelltani a szerzds-dokumentumot

Ezen komponenseket integrlhatjuk egy alkalmazsba, amelyre gy hivatkozunk, mint termk

szerver. Minden csatlakoz, amely a termk szerverben s a termk szerver irnyban valsul

meg, XML-ben definiland. A termk szerver ezutn elrhet egy egyszer lekrdezsi

felleten keresztl, s begyazhat egy lazn csatolt, nll alkalmazsba- egy termk fekete

dobozba.

rlapok

Az rlapok fontos elemei a konfigurlhat termknek. A konfigurlhat termk megolds

felttelezi, hogy az adatok sszeszedse automatikus, ha mr meg van hatrozva. A bngsz

ereje, mint felhasznli fellet lehetv teszi, hogy ltrehozzunk sok, lehetsges megjelentst

dinamikusan s gyorsan.

A kpkocka s a stluslapok hasznlata lehetv teszi a gazda krnyezetet, hogy fggetlenl

menedzselje az ltalnos kperny megjelentst pontosan gy, ahogyan a termk szerver

generlja a tartalmat. Egypr lehetsges megkzeltse lehetsges, hogy valra vltsuk a

dinamikus rlapokat, belertve az XSD-megkzeltst megvalst az Xformok ltal.

Egy mg deklaratvabb tervet lehet megvalstani, ha meta-adatokat rendelnk hozz a termk

faktorokhoz, amelyek vezrlik a felhasznli interfsz komponenst. Ebben a megkzeltsben,

dinamikus HTML lesz generlva a meta-adatokkal sszhangban, ahol a faktorok gy vannak

hordozva, mint ismeretlen tartalom. Ezen az ton, generikus prezentcis kd lesz megrva

egyszer, amelyik nem fgg semmifle explicit faktortl. A generlt rlap kpes lesz tlalni s

begyjteni az adatokat, mivel a meta-dokumentumok valk arra, hogy lerjk a faktorokat.

dokumentum-genertor

A dokumentum genertor egy elre megszerkesztett szveg komponensekbl ll knyvtrat

tartalmaz, amelyik sszell a dntsek vezrlsvel, hogy tkrzze alapjt kpez termk

szerzdst (ahogy XML formtumban definilva van). A vltozk behelyettestsvel s formz

mintval, megbzhat zletileg sklzott dokumentumokat lehet kszteni a termk szerveren

bell, emberi beavatkozs nlkl.

A termk konfigurtor

Egy j eszkz a termk konfigurtorszksges hogy menedzselni lehessen a meta-adat

defincikat s a termk teleptst. Az zleti szablyokat, amelyek vezetik a termk

defincikat be lehet gyazni ebbe az alkalmazsba, hasznlva esetleg mg nagyobb szint meta

adatokat.

Ez az alkalmazs nagyon szken sszpontost. A hasznlata nem ignyel semmifle

tradcionlis IT jrtassgot (platform tudst, programozst, adatbzisokat, stb.)

A rltsa a vilgra korltozva van azon adatok ltal, amelyek egyeznek s meg vannak

hatrozva a kiszolgl rendszer csatlakozin keresztl (pl. gyfl) s egy faktor

halmazzal, amelyeket a termkre nmagra hatrozott meg a termk tulajdonosa.

Ez a korltozott vilgra lts utna meg van erstve a termk tulajdonosa ltal

szolgltatott dntsi modellel.

Extreme Programming (XP) egy akaratlagos tudomnyos megkzeltse a szoftver

tervezsnek. Krlbell 3 ve terjedt el de sok, klnbz mret vllalatnl bevlt.

XP sikeres, mivel kiknyszerti az gyfl megelgedettsgt. A metodolgia arra van

kitallva, hogy az gyflnek akkor szolgltasson szoftvert, amikor neki szksge van arra.

Az XP felhatalmazza a fejlesztt, hogy a felhasznlnak a kvetelmnyei vltozsra

vlaszoljon, brmikor a termk letciklusa kzben.

Ez a metodolgia eltrbe helyezi a csapatmunkt. Menedzserek, vsrlk s fejlesztk

mind rszesei a szoftverfejlesztsi minsg megteremtsnek. XP implementl egy

egyszer, de hatkony utat a csoportos stlus fejlesztshez. (groupware)

Az XP 4 elemi mdon javtja fel a szoftver projektet; kommunikci, egyszersg,

visszacsatols (feedback) s btorsg. Az XP programozk kommuniklnak az

gyfelekkel s a trs programozkkal. k a tervezst egyszeren s tisztn vgezik.

Megkapjk a visszajelzst, mivel a szoftver tesztelse az els napon kezddik. k a

felhasznlnak a leghamarabbi llapotban szlltjk a rendszert s a vltoztatsok

kivitelezst a javaslattal egyidben vgzik. Ezzel az alapokkal, az XP programozk

vlaszolni tudnak a vltoz kvetelmnyeknek s technolginak.

Az XP klnbz. Nem olyan, mint egy puzzle, aminek megvan minden darabja s

kirakhat. Kis darabokbl ll ssze. nmagban a daraboknak nincsen sajt rtelmk, de

amikor sszerakjuk egy teljes kp ll ssze. Ez a jelents klnbsg, amely

megklnbzteti a tradicionlis szoftver fejlesztsi mdszerektl.

Tervezs

Felhasznli trtnetek rdnak

A vgleges vltozat kibocstsi terve adja meg a hatridket.

Sok kis kibocstst csinlnak.

A program sebessge mrve van

A projektet felosztjk itercikra

Itercis tervezs elzi meg minden itercit

Emberek jrjk krbe

Egy ll-gyls kezddik minden nap

Leszgezzk a folyamatot, amikor megll

Szerkeszts

Egyszersg

Vlasztunk rendszer-metafrt

CRC krtykat hasznlunk tervezsi szakaszonknt (class, responsibilities, collaborators)

Tske megoldsokat csinlnak a kockzat cskkentse rdekben

Semmilyen funkcionalits nincs hozzadva tl korn

Refraktls, akrhnyszor, brmikor

Kdols

Az gyfl mindg elrhet

A kdot megegyezses standard formban rjk

Kdoljuk az egysges tesztet elszr

Minden termelt kd prosan programlt

Csak egy pr integrlja a kdot egy idszakban

Sok alkalommal zajl integrls

Kollektv kd tulajdonjog

Az optimizlst a vgre hagyni

Nincs tlra

Tesztels

Minden kdnak unit tesztje kell legyen

Minden kd t kell menjen ezen az unit teszteken , mieltt kibocsjtannk

Amikor BUG ot fedeznek fel, tesztet kell kszteni hozz

Elfogadhatsgi tesztet kell sokszor futtatni s az eredmnyt publiklni

11. Fejezet

12. Fejezet

13. Fejezet. Laborgyakorlat 1

A laborgyakorlatok 4 alkalmazs kr csoportosulnak s az UML alapkveit prbljk letenni.

Ezen alkalmazsok: A bankautomata, a hsleves elksztse, a knyvtri alkalmazs s egy

szllt cg informcis rendszere.

Prbljuk megfogalmazni egy ATM (bankautomata) kvetelmnyrendszert.

Ez iteratv mdon fog megtrtnni. Egy tblzatba foglaljuk, amely gy trtnt egy alkalommal:

FNV IGE MELLKNV KVETELMNY

bankkrtya pnzfelvtel valutanem ramkiess lekezelse

Szmlaszm krtya elnyels pontossg

elnyelsi felttel: krtya hibs, letiltott krtya, hibs pinkd tbbszros letse

pnz nyelvvlaszts esetek: nem adja ki a pnzt,

ram egyenleg lekrdezs nincs elg pnz a krtyn

pin ATM feltoltese gepbe nincs penz

Pnzszmll nincs megfelel cmlet

krtyatulajdonos napi keret meghaladsa

bankok

beolvas,kijelz

vlasztsi lehetsgek,billentyzet

cimlettrol

alkalmazs, program

Kdol

Dekdol

kommunikcis csatorna atm-bank

3DES

Lnyeges ezen

x.x. bra. Sikeres pnzfelvtel aktivitsi diagramja

xx.bra. A krtya elnyelsek bemutatsa

14. Fejezet. Laborgyakorlat 2

A (hs)leves elksztse.

Nagyi kiadja a parancsot Apnak, hogy fzzn levest.

Apa, mivel nem tud fzni megkrdi nagyobbik lnyt, Julcsit, hogy van-e kedve fzni

Ha nincs kedve, megkrdezi Marcsi lnyt is

Ha neki sincs kedve fzni, kiadja Anynak a parancsot

Hrmuk kzl, aki fz, megvizsglja, van-e hozzval

Ha nincs, elmegy vsrolni, ha van, vagy mr bevsrolt,nekill fzni

Fzs utn elmosogat, s kzben szl Apnak, hogy ksz a leves

Apa szl Nagyinak, hogy ksz a leves

Elksztjk az aktivitsi diagramjt az alkalmazsnak.

Az aktivitsi diagram fbb alkotelemei:

Kezd aktivits. Minden diagramban CSAK van belle

Befejezsi aktivits. Lehet tbb is belle.

ltalnos aktivits.

Az A1 aktivis utn vlaszthoz rkezik az algoritmus (IF, vagy mskpp alternatv

struktra). Ha AZ f1 felttel teljesl, akkor az A2 esemny kvetkezik, ha viszont hamis,

akkor az A3 esemny kvetkezik.

Mint ltalban egy diagramot tbb esetre is elkszthetjk. Amint ltszik, vlaszt akkor

van, mikor a lnyokat kell megkrdezni, hogy van-e kedvk fzni, majd akkor, mikor

megvizsglja az a szemly, aki fz azt, hogy van-e elg hozzval.

A fzs utn j