Prueba sobre el tema del modelado. Pruebas. Prueba final de teoría fundamental de los conceptos básicos del curso de análisis de sistemas

1. Tipos de análisis utilizados en el análisis de sistemas:

Paramétrico;

Estructural;

Genético;

Componente;

Funcional.

2. El propósito del sistema es ...

Algún estado de cosas (quizás imaginario) por alcanzar.

3. Los elementos de un sistema o subsistema se consideran interconectados si

Por el cambio que ocurre en uno de los elementos, se pueden juzgar los cambios que ocurren en los elementos relacionados;

Si existe un intercambio de materia, energía o información entre ellos, es importante desde el punto de vista del funcionamiento del sistema.

4. Con un enfoque sistemático, el análisis se realiza

Del todo a sus partes constituyentes, del sistema a los elementos, de lo complejo a lo simple.

5. El análisis paramétrico es

Establecimiento de límites cualitativos para el desarrollo de un objeto: físico, económico, ambiental, etc.

6. Un elemento del sistema es

El límite de dividir el sistema desde el punto de vista del aspecto de consideración, la solución de un problema específico, un objetivo establecido.

7. Métodos cualitativos para describir el uso de sistemas.

Métodos de tipo escenario, métodos de juicio de expertos;

Estructuración cognitiva;

Métodos morfológicos;

Enfoque jerárquico de bloques.

8. Los sistemas son

Las respuestas 1-3 son correctas.

9. La estabilidad del sistema es

La capacidad del sistema para volver a un estado de equilibrio después de haber salido de este estado bajo la influencia de acciones perturbadoras externas.

10. La comunicación en el sistema es

Ésta es una limitación de los grados de libertad de los elementos;

Cualesquiera interacciones que aseguren el funcionamiento del sistema, superando en su fuerza la interacción con el entorno externo;

Aquel que asegura el surgimiento y preservación de propiedades integrales.

11. Sistema abierto

Capaz de intercambiar masa, energía, información con el medio ambiente.

12. Los métodos de investigación sistémica son los más solicitados al resolver

Tareas débilmente estructuradas con solo evaluaciones cualitativas.

13. Exprese las declaraciones correctas con respecto a la gestión.

Para el control, se necesita retroalimentación, que refleja la influencia de las acciones de control;

Para controlar, es necesario saber qué parámetros podemos cambiar y dentro de qué límites;

La intervención intencionada en el proceso del sistema se denomina control.

14. El sistema técnico es

Un conjunto finito de elementos de algún dispositivo regulador, que establece conexiones entre elementos, controla estas conexiones, creando una unidad indivisible de funcionamiento.

15. Sistemas autoorganizados bajo la influencia del entorno externo

Cambiar la estructura y el algoritmo de control;

Incluye un adaptador.

16. Interacción de un sistema de autodesarrollo con el entorno externo.

Las señales externas útiles se absorben y utilizan, las dañinas se reflejan.

17. El sistema de desarrollo tiene las siguientes características:

Desequilibrio fundamental del sistema y mantenimiento de su estado en forma de desequilibrio;

La capacidad de cambiar su estructura manteniendo la integridad;

Un nivel decreciente de entropía, que caracteriza un aumento en el orden en el sistema.

18. Sistema cerrado

No intercambia masa, energía, información con el entorno externo, o tiene un intercambio constante, que puede no ser tenido en cuenta en el modelado.

19. Las conexiones en el sistema tienen las siguientes características

Direccional;

No direccional;

Genético;

Fuerte;

Débil.

20. El análisis de componentes es

Consideración de un objeto que incluye sus elementos constitutivos y se incluyen, a su vez, en un sistema de rango superior.

21. Un sistema estrictamente jerárquico se denomina

En el que un subordinado solo puede tener un jefe.

22. El sistema de desarrollo tiene las siguientes características

Impredecibilidad del comportamiento como resultado de la presencia de elementos con "libre albedrío";

No estacionariedad (variabilidad, inestabilidad).

23. Tenga en cuenta las declaraciones justas:

Los elementos de cualquier sistema actúan como sistemas de orden inferior;

Los sistemas forman una unidad especial con el medio ambiente;

Cualquier sistema en estudio representa un elemento de un sistema de orden superior.

24. La entropía caracteriza

La medida del desorden en un sistema que consta de muchos elementos, cuanto mayor es la entropía, mayor es el desorden en el sistema.

25. El subsistema del sistema es

Una parte relativamente independiente del sistema desde el punto de vista de la consideración, la solución de un problema específico, un objetivo establecido.

26. Interacción sinérgica significa

Colaboración.

27. El estado del sistema es

El conjunto de valores de las propiedades esenciales del sistema en un momento determinado; un conjunto de parámetros del sistema ordenados secuencialmente en el tiempo.

28. El sistema en el que se automatizan todos los procesos se denomina

Automático.

29. ¿Qué no está relacionado con los principales métodos de análisis de sistemas?

Especificación.

30. Se realizan estudios sobre el inicio y la terminación de la operación y los fenómenos que surgen al inicio y al final del proceso inestable.

La teoría de los dispositivos de conmutación.

31. El propósito de la estructuración cognitiva es identificar

Diagramas estructurales de relaciones causales, su valoración cualitativa.

32. El concepto de "problema" puede formularse de la siguiente manera

Incoherencia entre el estado de cosas necesario y real;

Como una contradicción entre las teorías y los hechos existentes.

33. El modelo cibernético de caja negra sugiere que

Las señales de entrada tienen una función desde la entrada. Y el elemento en sí;

Solo se conocen los valores de entrada y salida de las señales que actúan sobre el sistema.

34. ¿Cuáles fueron las razones del desarrollo intensivo del análisis de sistemas?

Una gran cantidad de conocimiento acumulado en diversos campos del conocimiento;

La necesidad de desarrollar investigaciones sobre problemas mal estructurados;

Gran especialización y diferenciación de las ciencias, lo que genera dificultad en la comprensión y complejidad de la discusión y solución de problemas en la intersección de las ciencias.

35. El equilibrio del sistema es

La capacidad de un sistema en ausencia de perturbaciones externas (o bajo influencias constantes) para mantener su estado durante un tiempo arbitrariamente largo.

36. El análisis genético es

Estudiar la historia del desarrollo del objeto en estudio.

37. La sustitución del trabajo humano en las organizaciones de trabajadores se denomina

Automatización.

38. Análisis funcional

Consideración de un objeto como un conjunto de funciones útiles y nocivas que desempeña.

39.Los criterios para el desarrollo del sistema son

Reducir la entropía del sistema;

Orden aumentado;

aumento de la información.

40. La investigación de operaciones relacionadas con el control de valores de parámetros de procesos automatizados se dedica a

Teoría del control automático.

41. La complejidad del sistema se define como

Estructural y funcional.

42. Si las acciones de control no aseguran el logro de la meta, entonces

Si es posible, muévase al alcance de la meta;

Debería ampliarse la gama de parámetros de control.

43. El análisis estructural es

Determinar la interacción entre los componentes de un objeto.

44. En el proceso de gestión del sistema, los siguientes tipos de comunicación juegan un papel importante, que contrarresta las tendencias de cambios en curso.

Reverse negativo.

45. La estructura del sistema es

Se trata de un ordenamiento estable en el espacio y el tiempo de sus elementos y las conexiones entre ellos, lo que determina la disposición del sistema y su interacción con el entorno externo;

Esto es lo que permanece inalterado en el sistema cuando cambia, su estado al implementar diversas formas de comportamiento, al realizar una operación del sistema;

Es el conjunto de todas las posibles relaciones entre subsistemas y elementos dentro de un sistema.

46. Los sistemas se clasifican según el grado de certeza de funcionamiento.

Probabilístico;

Determinista.

47. El análisis de componentes es

Consideración de un objeto que incluye los elementos constitutivos incluidos a su vez en el sistema de rango superior.

48. Sistemas autoajustables bajo la influencia del entorno externo

Incluye un adaptador;

Cambiar sus parámetros de funcionamiento.

49. ¿Qué definición de sistema solo es adecuada para sistemas creados artificialmente?

Elementos interconectados, unidos por la unidad de propósito (o propósito) y la integridad funcional. Un sistema es un conjunto de elementos que están en relaciones y conexiones entre sí, que forman una cierta integridad, unidad.

50. Los principales supuestos sobre la naturaleza del funcionamiento del sistema al construir un modelo

Señal de salida en este momento el tiempo está determinado por el estado del sistema y las señales de entrada relacionadas con este y puntos anteriores en el tiempo;

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Sistema es una palabra griega que literalmente significa un todo formado por partes. En otro sentido, el orden está determinado por la correcta disposición de las partes y sus interrelaciones.

El sistema es un conjunto de elementos interconectados, que se considera como un todo.

Un sistema es cualquier objeto que tiene algunas propiedades que están en alguna relación predeterminada.

Un sistema es una parte de la realidad separada por la conciencia, cuyos elementos revelan su similitud en el proceso de interacción.

La estructura es una fijación relativamente estable de conexiones entre los elementos del sistema.

Integridad del sistema es su relativa independencia del medio ambiente y otros sistemas similares.

Emergencia: irreductibilidad (grado de irreductibilidad) de las propiedades del sistema a las propiedades de los elementos del sistema.

Por comportamiento (funcionamiento) del sistema nos referimos a su acción en el tiempo. El cambio en la estructura del sistema en el tiempo puede considerarse como la evolución del sistema.

El objetivo de un sistema es su estado preferido.

Comportamiento intencionado - esforzarse por lograr el objetivo.

La retroalimentación es el impacto de los resultados del funcionamiento del sistema sobre la naturaleza de este funcionamiento.

La cibernética (kybernetike en griego antiguo - "el arte de la gestión") es una rama del conocimiento, cuya esencia fue formulada por N. Wiener como la ciencia "de la comunicación, el control y el control en máquinas y organismos vivos" en el libro "Cibernética , o control y comunicación en un animal y una máquina "(1948).

La cibernética se ocupa del estudio de sistemas de cualquier naturaleza, capaces de percibir, almacenar y procesar información y utilizarla para su control y regulación. Al mismo tiempo, la cibernética hace un uso extensivo del método matemático y busca obtener resultados especiales específicos que permitan tanto analizar dichos sistemas (restaurar su estructura en base a la experiencia de manejarlos) como sintetizarlos (calcular esquemas de sistemas). capaz de realizar acciones específicas).

En el marco de la cibernética de Wiener, tuvo lugar un mayor desarrollo de los conceptos del sistema, a saber:

1) tipificación de modelos de sistemas;

2) revelando el significado retroalimentación en el sistema;

3) enfatizando el principio de optimalidad en el control y síntesis de sistemas;

4) el concepto de información como propiedad universal de la materia, conciencia de la posibilidad de su descripción cuantitativa;

5) desarrollo de metodología de modelado en general y en particularexperimento de la máquina, es decir. examen matemático con la ayuda de una computadora.

SISTEMAS ABIERTOS 3

Resiliencia 4

MODELOS, FORMALIZACIÓN - 23

3. CLASIFICACIÓN DE SISTEMAS

En el análisis de sistemas, la clasificación ocupa un lugar especial, dados los múltiples criterios que caracterizan la estructura del sistema, su finalidad, características de funcionamiento, etc. Estos criterios se utilizan con mayor frecuencia al clasificar sistemas.

Sobre una base sustantiva, los sistemas se dividen en tres clases:

naturales, que existen en la realidad objetiva (naturaleza inanimada y viva, sociedad). Ejemplos de sistemas son átomo, molécula, célula viva, organismo, población, sociedad;

sistemas conceptuales o ideales que reflejan la realidad real, el mundo objetivo. Esto incluye teorías científicas, obras literarias, es decir. sistemas que reflejan la realidad objetiva con diversos grados de completitud;

artificiales, que son creados por el hombre para lograr un objetivo específico (técnico u organizativo).

Cuando se utiliza el análisis de sistemas para problemas de síntesis y análisis de sistemas de control complejos, los sistemas se clasifican según:

tipo de objeto: técnico, biológico, organizativo, etc.;

dirección científica: matemática, física, química, etc.;

tipo de formalización: determinista, estocástica;

tipo - abierto y cerrado;

complejidades de estructura y comportamiento: simples y complejas;

grados de organización: bien organizado, mal organizado (difuso), con autoorganización.

Sistemas bien organizados - estos son aquellos para los que es posible definir elementos individuales, conexiones entre ellos, reglas para combinar en subsistemas y evaluar las conexiones entre los componentes del sistema y sus objetivos. En este caso, la situación del problema se puede describir en forma de dependencias matemáticas que conectan la meta y los medios para lograrla, los llamados criterios de desempeño o evaluaciones de desempeño. Los problemas de análisis y síntesis en sistemas bien organizados se resuelven mediante métodos analíticos. Ejemplos: descripción del funcionamiento de un dispositivo electrónico mediante un sistema de ecuaciones que tienen en cuenta las peculiaridades del trabajo; modelos analíticos de objetos de control, etc.

Para mostrar el objeto en estudio en forma de un sistema bien organizado, se destacan los factores más significativos y se descartan los secundarios. Los sistemas bien organizados utilizan principalmente información cuantitativa. Sistemas mal organizados. Para tales sistemas, es típico mostrar y estudiar no todos los componentes, sino solo algunos conjuntos de macroparámetros y patrones utilizando ciertas reglas de muestreo. Por ejemplo, al obtener regularidades estadísticas, se trasladan al comportamiento de sistemas con algunos indicadores de probabilidad. Típico de estos sistemas es el uso

Problemas multicriterio con numerosos supuestos y restricciones. Ejemplos: sistemas de colas, sistemas económicos y organizativos.

En sistemas mal organizados, se utiliza principalmente información cualitativa, en particular conjuntos difusos.

Sistemas autoorganizados. Tales sistemas tienen signos de sistemas difusos: comportamiento estocástico y no estacionariedad de parámetros. Al mismo tiempo, tienen una capacidad claramente definida para adaptarse a las condiciones de trabajo cambiantes. Un caso especial de un sistema con autoorganización para la gestión de objetos técnicos son los sistemas adaptativos con modelos de referencia o identificadores, que se consideran en la disciplina "Teoría del control automático".

Hay varios enfoques para identificar sistemas en términos de complejidad y escala. Por ejemplo, para los sistemas de control es conveniente utilizar la clasificación por el número (cantidad) de elementos:

pequeño (10-103 elementos);

complejo (104107 elementos);

ultracomplejo (108-1030 elementos);

supersistemas (1030-10200 elementos).

Un gran sistema es siempre una combinación de recursos materiales y energéticos, medios para recibir, transmitir y procesar información, personas que toman decisiones en diferentes niveles de la jerarquía.

Actualmente, las siguientes definiciones se utilizan para los conceptos de "sistema complejo" y "sistema grande":

un sistema complejo - un conjunto ordenado de estructuras interrelacionadas y que interactúan funcionalmente diversos sistemas, que están unidos estructuralmente en un objeto integral por interrelaciones funcionalmente heterogéneas para lograr metas específicas en ciertas condiciones;

un gran sistema une sistemas complejos de diferentes tipos.

Entonces, la definición del sistema se puede escribir como Sistema: un conjunto ordenado de estructuras interrelacionadas y funcionalmente

interactuando elementos del mismo tipo de cualquier naturaleza, combinados en un objeto integral, cuya composición y límites están determinados por los objetivos de la investigación sistémica. Rasgos característicos de grandes sistemas:

una cantidad significativa de elementos;

relación e interacción entre elementos;

jerarquía de la estructura de gestión;

la presencia de una persona en el circuito de control y la necesidad de tomar decisiones en condiciones de incertidumbre.

Modelo y modelado de sistemas: tipos,

clasificación del modelo

Un modelo de un objeto o una descripción de un objeto, un sistema para reemplazar (bajo ciertas condiciones, oraciones, hipótesis) un sistema (es decir, el original) con otro sistema para un mejor estudio del original o reproducción de cualquiera de sus propiedades.

El modelo es el resultado de mapear una estructura (estudiada) a otra (poco estudiada).

Tipos de modelos 1) Modelo cognitivo forma de organización y representación del conocimiento, medios

conexiones de conocimientos nuevos y antiguos. El modelo cognitivo suele ser

ajustado a la realidad y es un modelo teórico.

2) El modelo pragmático es un medio para organizar acciones prácticas, una representación funcional de los objetivos del sistema para su gestión. La realidad en ellos se ajusta a un cierto modelo pragmático. Estos son, por regla general, modelos aplicados.

3) Un modelo instrumental es un medio para construir, investigar y / o utilizar modelos pragmáticos y / o cognitivos. Los cognitivos reflejan relaciones y conexiones existentes y pragmáticas, aunque no existentes, pero deseables y, posiblemente, factibles. Por nivel, "profundidad" del modelado, los modelos son:

empírico basado en hechos empíricos, dependencias, teórico basado en descripciones matemáticas;

mixto, semi-empírico basado en dependencias empíricas y descripciones matemáticas.

El modelado es un método universal para obtener descripciones y utilizar el conocimiento.

El problema de modelado consta de tres tareas:

construir un modelo (esta tarea es menos formalizada y constructiva, en el sentido de que no existe un algoritmo para construir modelos); investigar un modelo (esta tarea está más formalizada, existen métodos de investigación diferentes clases modelos);

uso del modelo (tarea constructiva y concreta).

Clase 9: Clasificación de tipos de modelado de sistemas

La clasificación de tipos de modelado se puede realizar por diferentes motivos. Una de las opciones de clasificación se muestra en la figura.

Arroz. - Un ejemplo de clasificación de tipos de modelado.

De acuerdo con el criterio de clasificación de integridad, el modelado se divide en: completo, incompleto, aproximado.

Cuando se simula completamente, los modelos son idénticos al objeto en el tiempo y el espacio.

Para simulaciones incompletas, esta identidad no se conserva.

El modelado aproximado se basa en la similitud, en la que algunos aspectos del objeto real no se modelan en absoluto. La teoría de la similitud afirma que la similitud absoluta es posible solo cuando un objeto es reemplazado por otro exactamente igual. Por lo tanto, en el modelado, no se produce una similitud absoluta. Los investigadores se esfuerzan por garantizar que el modelo refleje bien solo el aspecto investigado del sistema. Por ejemplo, para evaluar la inmunidad al ruido de canales de transmisión de información discretos, es posible que no se desarrollen los modelos funcionales y de información del sistema. Para lograr el objetivo del modelado, un modelo de evento es suficiente,

descrito por la matriz de probabilidades condicionales de transiciones del i-ésimo símbolo del alfabeto al j-ésimo.

Según el tipo de medio y la firma del modelo, se distinguen los siguientes tipos de modelado: determinista y estocástico, estático y dinámico, discreto, continuo y discreto-continuo.

Determinista el modelado muestra procesos en los que se supone la ausencia de influencias aleatorias.

El modelado estocástico tiene en cuenta procesos y eventos probabilísticos.

Modelado estático sirve para describir el estado de un objeto en un momento fijo en el tiempo, y dinámico - para estudiar el objeto en el tiempo. Al mismo tiempo, operan con modelos analógicos (continuos), discretos y mixtos.

Dependiendo de la forma de implementación del portador y la firma, el modelado se clasifica en mental y real.

El modelado mental se utiliza cuando los modelos no son realizables en un intervalo de tiempo determinado o no existen condiciones para su creación física (por ejemplo, una situación de micromundo). El modelado mental de sistemas reales se realiza en forma visual, simbólica y matemática. Se ha desarrollado un número significativo de herramientas y métodos para representar modelos funcionales, de información y de eventos de este tipo de modelado.

Con el modelado visual basado en ideas humanas sobre objetos reales, se crean modelos visuales que reflejan los fenómenos y procesos que ocurren en el objeto. Un ejemplo de tales modelos son los carteles educativos, imágenes, diagramas, diagramas.

La base hipotético modelando, se plantea una hipótesis sobre las leyes del proceso en un objeto real, que refleja el nivel de conocimiento del investigador sobre el objeto y se basa en relaciones causales entre la entrada y la salida del objeto en estudio. Este tipo de modelado se utiliza cuando el conocimiento sobre el objeto no es suficiente para construir modelos formales. El modelado analógico se basa en la aplicación de analogías a diferentes niveles. Para objetos bastante simples, el nivel más alto es la analogía completa. A medida que el sistema se vuelve más complejo, se utilizan analogías de niveles posteriores, cuando el modelo analógico muestra varios (o solo uno) lados del funcionamiento del objeto.

La creación de prototipos se utiliza cuando los procesos que ocurren en un objeto real no se prestan al modelado físico o pueden preceder a otros tipos de modelado. En el corazón de la construcción

Los modelos mentales también tienen analogías, generalmente basadas en relaciones causales entre fenómenos y procesos en un objeto.

El modelado simbólico es un proceso artificial de creación de un objeto lógico que reemplaza al real y expresa sus propiedades básicas utilizando un determinado sistema de signos y símbolos.

El modelado del lenguaje se basa en un tesauro determinado, que se forma a partir de un conjunto de conceptos del área temática estudiada, y este conjunto debe ser fijo. Un tesauro se entiende como un diccionario que refleja conexiones entre palabras u otros elementos de un idioma dado, diseñado para buscar palabras por su significado.

Un tesauro tradicional consta de dos partes: una lista de palabras y frases estables agrupadas por encabezados semánticos (temáticos); un diccionario alfabético de palabras clave que definen clases de equivalencia condicional, un índice de relaciones entre palabras clave, donde se indican los títulos correspondientes para cada palabra. Tal construcción permite determinar las relaciones semánticas (semánticas) del tipo jerárquico (género / especie) y no jerárquico (sinonimia, antonimia, asociación).

Existen diferencias fundamentales entre un diccionario de sinónimos y un diccionario normal. El tesauro es un diccionario libre de ambigüedad, es decir, en él, solo un concepto puede corresponder a cada palabra, aunque en un diccionario ordinario varios conceptos pueden corresponder a una palabra.

Si introducimos una designación convencional de conceptos individuales, es decir letreros, así como ciertas operaciones entre estos letreros, entonces es posible implementar el modelado de letreros y usar letreros para mostrar un conjunto

conceptos: forman cadenas separadas de palabras y oraciones. Usando las operaciones de unión, intersección y suma de la teoría de conjuntos, es posible dar una descripción de algún objeto real en símbolos separados.

El modelado matemático es el proceso de establecer correspondencia con un objeto real dado de algún objeto matemático, llamado modelo matemático. En principio, para estudiar las características de cualquier sistema por métodos matemáticos, incluidos los métodos de máquina, este proceso debe estar formalizado, es decir, se construye un modelo matemático. El tipo de modelo matemático depende tanto de la naturaleza del objeto real como de las tareas de estudiar el objeto, de la fiabilidad y precisión necesarias para resolver el problema. Cualquier modelo matemático, como cualquier otro, describe un objeto real con cierto grado de aproximación.

Se pueden usar varias formas de notación para representar modelos matemáticos. Los principales son invariantes, analíticos, algorítmicos y de circuito (gráficos).

Forma invariante: escribir las relaciones del modelo utilizando el lenguaje matemático tradicional, independientemente del método para resolver las ecuaciones del modelo. En este caso, el modelo se puede representar como una colección de entradas, salidas, variables de estado y ecuaciones globales del sistema. Forma analítica: registrar el modelo como resultado de resolver las ecuaciones originales del modelo. Normalmente, los modelos en forma analítica son expresiones explícitas de parámetros de salida como funciones de entradas y variables de estado.

El modelado analítico se caracteriza por el hecho de que básicamente solo se modela el aspecto funcional del sistema. En este caso, las ecuaciones globales del sistema, que describen la ley (algoritmo) de su funcionamiento, se escriben en forma de algunas relaciones analíticas (algebraicas, integro-diferenciales, diferencias finitas, etc.) o condiciones lógicas. El modelo analítico se investiga mediante varios métodos:

analíticos, cuando se esfuerzan por obtener, en general, dependencias explícitas que relacionen las características requeridas con las condiciones iniciales, parámetros y variables de estado del sistema;

numéricos, cuando, al no poder resolver ecuaciones en forma general, se esfuerzan por obtener resultados numéricos para datos iniciales específicos (recordemos que tales modelos se denominan digitales);

cualitativo, cuando, sin tener una solución explícita, es posible encontrar algunas propiedades de la solución (por ejemplo, para estimar la estabilidad de la solución).

V Hoy en día, los métodos informáticos para estudiar las características del proceso de funcionamiento de sistemas complejos están muy extendidos. Para implementar un modelo matemático en una computadora, es necesario construir un algoritmo de modelado apropiado.

Forma algorítmica: un registro de las relaciones entre el modelo y el método de solución numérica seleccionado en forma de algoritmo. Entre los modelos algorítmicos, una clase importante está compuesta por modelos de simulación diseñados para simular procesos físicos o de información bajo diversas influencias externas. La imitación real de estos procesos se denomina modelado de imitación.

En el modelado de imitación se reproduce el algoritmo del funcionamiento del sistema en el tiempo, se simula el comportamiento del sistema y los fenómenos elementales que componen el proceso, conservando su estructura lógica y secuencia de flujo, lo que permite obtener información. sobre los estados del proceso en determinados momentos utilizando los datos iniciales, lo que permite evaluar las características del sistema ... La principal ventaja de la simulación sobre el modelado analítico es la capacidad de resolver problemas más complejos. Los modelos de simulación permiten simplemente tener en cuenta estos factores.

tales como la presencia de elementos discretos y continuos, características no lineales de los elementos del sistema, numerosas influencias aleatorias y otras, que a menudo crean dificultades en los estudios analíticos. La simulación es actualmente la más método efectivo investigación de sistemas y, a menudo, el único método prácticamente disponible para obtener información sobre el comportamiento de un sistema, especialmente en la etapa de su diseño.

En la simulación, se hace una distinción entre el método de prueba estadístico (Monte Carlo) y el método de modelado estadístico.

El método de Monte Carlo es un método numérico que se utiliza para simular variables y funciones aleatorias, cuyas características probabilísticas coinciden con las soluciones de problemas analíticos. Consiste en la reproducción múltiple de procesos que son realizaciones de variables y funciones aleatorias, con el posterior procesamiento de la información por métodos de estadística matemática.

Si esta técnica se utiliza para la simulación de máquinas con el fin de estudiar las características de los procesos de funcionamiento de sistemas sujetos a influencias aleatorias, entonces este método se denomina método de modelado estadístico.

El método de simulación se utiliza para evaluar las opciones para la estructura del sistema, la efectividad de varios algoritmos para administrar el sistema, el efecto de cambiar varios parámetros del sistema. El modelado de simulación se puede utilizar como base para la síntesis estructural, algorítmica y paramétrica de sistemas, cuando se requiere crear un sistema con características específicas bajo ciertas restricciones.

Combinado (analítico y simulación) El modelado le permite combinar las ventajas del modelado analítico y de simulación. Al construir modelos combinados, se realiza una descomposición preliminar del proceso de funcionamiento del objeto en sus subprocesos constituyentes, y para esos de ellos, cuando es posible, se utilizan modelos analíticos, y para el resto de los subprocesos, se construyen modelos de simulación. . Este enfoque permite cubrir clases cualitativamente nuevas de sistemas que no pueden investigarse utilizando modelos analíticos o de simulación por separado.

Información ( cibernético) el modelado está asociado con el estudio de modelos en los que no existe una similitud directa de los procesos físicos que ocurren en los modelos con los procesos reales. En este caso, tienden a mostrar solo una determinada función, consideran el objeto real como una "caja negra" con varias entradas y salidas, y simulan algunas conexiones entre salidas y entradas. Así, la base de los modelos de información (cibernéticos) es el reflejo de algunos procesos de gestión de la información, lo que permite evaluar el comportamiento

objeto real. Para construir un modelo en este caso, es necesario destacar la función de un objeto real en estudio, intentar formalizar esta función en forma de algunos operadores de comunicación entre entrada y salida, y reproducir esta función en un modelo de simulación, y en un lenguaje matemático completamente diferente y, naturalmente, en una implementación física diferente del proceso. Entonces, por ejemplo, los sistemas expertos son modelos de tomadores de decisiones.

El modelado estructural del análisis de sistemas se basa en algunas características específicas de estructuras de cierto tipo, que se utilizan como medio para estudiar sistemas o sirven para desarrollar, sobre su base, enfoques específicos para el modelado utilizando otros métodos de representación formalizada de sistemas (conjunto -teórico, lingüístico, cibernético, etc.)). El desarrollo del modelado estructural es orientado a objetos modelado.

El modelado estructural del análisis de sistemas incluye:

métodos de modelado de redes;

combinación de métodos de estructuración con lingüísticos;

un enfoque estructural hacia la formalización de la construcción y el estudio de estructuras de varios tipos (jerárquicas, matriciales, gráficas arbitrarias) basadas en representaciones teóricas de conjuntos y el concepto de escala nominal de la teoría de la medida.

En este caso, el término "estructura modelo" se puede aplicar tanto a funciones como a elementos del sistema. Las estructuras correspondientes se denominan funcionales y morfológicas. El modelado orientado a objetos combina ambos tipos de estructuras en una jerarquía de clases que incluye elementos y funciones.

En el modelado estructural, ha surgido una nueva tecnología CASE durante la última década. La abreviatura CASE tiene un doble significado, correspondiente a dos direcciones de uso de los sistemas CASE. El primero de ellos, Ingeniería de software asistida por computadora, se traduce como diseño asistido por computadora. software... Los sistemas CASE correspondientes a menudo se denominan entornos de desarrollo rápido de aplicaciones (RAD). El segundo, Ingeniería de sistemas asistida por computadora, enfatiza el enfoque en apoyar el modelado conceptual de sistemas complejos, en su mayoría semiestructurados. Estos sistemas CASE a menudo se denominan sistemas BPR (Business Process Reengineering). En general

La tecnología CASE es un conjunto de metodologías para el análisis, diseño, desarrollo y mantenimiento de sistemas automatizados complejos, apoyados por un conjunto de herramientas de automatización interconectadas. CASE es un juego de herramientas para analistas de sistemas, desarrolladores y

Detalles Pruebas de informática con respuestas 15 de octubre de 2015 Vistas: 10961

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Tema: "Sistemas y patrones de su funcionamiento y desarrollo"

1. La totalidad de todos los objetos cuyas propiedades cambian afecta a los sistemas, así como los objetos cuyas propiedades cambian como resultado del comportamiento del sistema, es:

a) medio ambiente;
b) subsistema;
c) componentes.

2. La parte más simple e indivisible del sistema, determinada en función del propósito de construcción y análisis del sistema:

un componente;
b) observador;
c) elemento;
d) átomo.

3. El componente del sistema es:

a) una parte del sistema que tiene las propiedades del sistema y tiene su propio subobjetivo;
b) el límite de la segmentación del sistema en términos del aspecto de consideración;
c) un medio para un fin;
d) un conjunto de elementos homogéneos del sistema.

4. La limitación del sistema de libertad de elementos está determinada por el concepto

a) criterio;
b) propósito;
c) comunicación;
d) estrato.

5. La capacidad de un sistema en ausencia de influencias externas para mantener su estado durante un tiempo arbitrariamente largo está determinada por el concepto

a) estabilidad;
b) desarrollo;
c) equilibrio;
d) comportamiento.

6. Combinar algunos parámetros del sistema en un parámetro de nivel superior es

a) sinergia;
b) agregación;
c) jerarquía.

7. La estructura de la red es

a) descomposición del sistema en el tiempo;
b) descomposición del sistema en el espacio;
c) subsistemas interactuantes relativamente independientes;
d) la relación de elementos dentro de un cierto nivel;

8. El nivel de la estructura jerárquica en el que se presenta el sistema en forma de subsistemas que interactúan se denomina

a) un estrato;
b) nivel;
c) capa.

9. Qué tipo de estructura del sistema no existe

a) con enlaces arbitrarios;
b) horizontal;
c) mixto;
d) matriz.

Tutorial

Recientemente fui entrevistado en Middle QA para un proyecto que claramente excede mis capacidades. Dedicó mucho tiempo a lo que no sabía en absoluto y poco tiempo a repetir una teoría simple, pero en vano.

A continuación se muestran los conceptos básicos de la revisión previa a la entrevista para aprendices y jóvenes: Definición de prueba. calidad, Verificación validación, metas, etapas, plan de prueba, puntos del plan de prueba, diseño de prueba, técnicas de diseño de prueba, matriz de trazabilidad, caso de prueba, lista de verificación, defecto, error / defecto / falla, informe de errores, gravedad frente a prioridad, niveles de prueba, tipos / tipos, enfoques para las pruebas de integración, principios de prueba, pruebas estáticas y dinámicas, pruebas exploratorias / ad-hoc, requisitos, ciclo de vida de errores, etapas de desarrollo de software, tabla de decisiones, qa / qc / ingeniero de pruebas, diagrama de conexión.

Todos los comentarios, correcciones y adiciones son bienvenidos.

Pruebas de software- comprobar la correspondencia entre el comportamiento real y esperado del programa, realizado en un conjunto finito de pruebas, seleccionadas de una determinada manera. En términos más generales, las pruebas son una técnica de control de calidad que incluye la gestión de pruebas, el diseño de pruebas, la ejecución de pruebas y el análisis de pruebas.

Calidad del software es un conjunto de características del software relacionadas con su capacidad para satisfacer necesidades declaradas e implícitas.

Verificación es el proceso de evaluar un sistema o sus componentes con el fin de determinar si los resultados de la etapa actual de desarrollo satisfacen las condiciones formadas al inicio de esta etapa. Aquellos. ¿Se están cumpliendo nuestros objetivos, plazos, tareas de desarrollo del proyecto, definidos al comienzo de la fase actual?
Validación- Es la determinación del cumplimiento del software desarrollado con las expectativas y necesidades del usuario, los requisitos del sistema.
También puede encontrar otra interpretación:
El proceso de evaluación de la conformidad de un producto con requisitos explícitos (especificaciones) es verificación, mientras que evaluar la conformidad de un producto con las expectativas y requisitos de los usuarios es validación. También puede encontrar a menudo las siguientes definiciones de estos conceptos:
Validación: '¿es esta la especificación correcta?'
Verificación: "¿el sistema es correcto según las especificaciones?"

Objetivos de prueba
Aumente la probabilidad de que la aplicación destinada a las pruebas funcione correctamente en todas las circunstancias.
Aumente la probabilidad de que la aplicación de prueba cumpla con todos los requisitos descritos.
Brindar información actualizada sobre el estado del producto en el momento.

Etapas de prueba:
1. Análisis de productos
2. Trabajar con requisitos
3. Desarrollo de una estrategia de prueba
y planificación de procedimientos de control de calidad
4. Creación de documentación de prueba
5. Prueba del prototipo
6. Pruebas básicas
7. Estabilización
8. Operación

Plan de prueba- Este es un documento que describe todo el alcance de las pruebas, desde la descripción de la instalación, la estrategia, el cronograma, los criterios para iniciar y finalizar las pruebas, hasta el equipo requerido en el proceso de operación, conocimientos especiales, así como la evaluación de riesgos con opciones. por su resolución.
Contesta las preguntas:
¿Qué se debe probar?
¿Qué vas a probar?
¿Cómo vas a probar?
¿Cuándo harás la prueba?
Criterios de inicio de la prueba.
Criterios de finalización de la prueba.

Los puntos principales del plan de prueba.
El estándar IEEE 829 enumera los puntos que deberían (déjelo ser) un plan de prueba:
a) Identificador del plan de prueba;
b) Introducción;
c) Elementos de prueba;
d) Características a probar;
e) Características que no deben probarse;
f) Aproximación;
g) Criterios de aprobación / reprobación del artículo;
h) Criterios de suspensión y requisitos de reanudación;
i) Probar los entregables;
j) Tareas de prueba;
k) Necesidades ambientales;
l) Responsabilidades;
m) Necesidades de personal y capacitación;
n) Horario;
o) Riesgos y contingencias;
p) Aprobaciones.

Diseño de prueba- esta es una etapa del proceso de prueba de software, en la que se diseñan y crean escenarios de prueba (casos de prueba), de acuerdo con los criterios de calidad y los objetivos de prueba previamente definidos.
Roles responsables del diseño de la prueba:
Prueba de analista: define "¿QUÉ probar?"
Diseñador de pruebas: define "¿CÓMO probar?"

Técnicas de diseño de pruebas

Partición de equivalencia (EP)... Por ejemplo, tiene un rango de valores válidos de 1 a 10, debe elegir un valor válido dentro del rango, digamos 5, y un valor no válido fuera del rango - 0.

Análisis de valor límite (BVA). Si tomamos el ejemplo anterior, elegiremos los límites mínimo y máximo (1 y 10) como valores para la prueba positiva, y los valores mayores y menores que los límites (0 y 11). El análisis de valor límite se puede aplicar a campos, registros, archivos o cualquier tipo de entidad que tenga restricciones.

Causa / Efecto (CE). Esto, por regla general, es la entrada de combinaciones de condiciones (razones) para recibir una respuesta del sistema (consecuencia). Por ejemplo, está probando la capacidad de agregar un cliente mediante una pantalla específica. Para hacer esto, deberá ingresar varios campos, como "Nombre", "Dirección", "Número de teléfono" y luego hacer clic en el botón "Agregar"; este es el "Razón". Después de hacer clic en el botón "Agregar", el sistema agrega el cliente a la base de datos y muestra su número en la pantalla; esto es "Investigación".

Adivinar error (EG). Aquí es cuando el probador utiliza su conocimiento del sistema y la capacidad de interpretar la especificación para "predecir" bajo qué condiciones de entrada el sistema podría arrojar un error. Por ejemplo, la especificación dice "el usuario debe ingresar un código". El evaluador pensará: "¿Qué pasa si no ingreso el código?", "¿Qué pasa si ingreso el código incorrecto?" ", etc. Esto es predecir un error.

Pruebas exhaustivas (ET)- este es un caso extremo. Dentro de esta técnica, debe verificar todas las combinaciones posibles de valores de entrada y, en principio, esto debería encontrar todos los problemas. En la práctica, la aplicación de este método no es posible debido a la gran cantidad de valores de entrada.

Prueba por pares es una técnica para generar casos de prueba. La esencia se puede formular, por ejemplo, así: la formación de tales conjuntos de datos en los que cada valor probado de cada uno de los parámetros probados se combina al menos una vez con cada valor probado de todos los demás parámetros probados.

Digamos que algún valor (impuesto) para una persona se calcula en función de su género, edad y la presencia de niños; obtenemos tres parámetros de entrada, para cada uno de los cuales seleccionamos valores para las pruebas de alguna manera. Por ejemplo: género - masculino o femenino; edad - hasta 25, de 25 a 60, más de 60; la presencia de niños - sí o no. Para comprobar la exactitud de los cálculos, puede, por supuesto, iterar sobre todas las combinaciones de los valores de todos los parámetros:

№	piso	envejecer	niños
1	El hombre	hasta 25	sin niños
2	mujer	hasta 25	sin niños
3	El hombre	25-60	sin niños
4	mujer	25-60	sin niños
5	El hombre	Más de 60	sin niños
6	mujer	Más de 60	sin niños
7	El hombre	hasta 25	Tiene hijos
8	mujer	hasta 25	Tiene hijos
9	El hombre	25-60	Tiene hijos
10	mujer	25-60	Tiene hijos
11	El hombre	Más de 60	Tiene hijos
12	mujer	Más de 60	Tiene hijos

O puede decidir que no necesitamos combinar los valores de todos los parámetros con todos, sino que solo queremos asegurarnos de verificar todos los pares únicos de valores de parámetros. Es decir, por ejemplo, en términos de parámetros de género y edad, queremos asegurarnos de controlar con precisión a un hombre menor de 25, un hombre entre 25 y 60, un hombre después de los 60, así como una mujer menor de 25, una mujer entre 25 y 60, bueno, una mujer después de los 60. Y lo mismo para todos los demás pares de parámetros. Y así, podemos obtener muchos menos conjuntos de valores (contienen todos los pares de valores, aunque algunos de ellos dos veces):

№	piso	envejecer	niños
1	El hombre	hasta 25	sin niños
2	mujer	hasta 25	Tiene hijos
3	El hombre	25-60	Tiene hijos
4	mujer	25-60	sin niños
5	El hombre	Más de 60	sin niños
6	mujer	Más de 60	Tiene hijos

Este enfoque es aproximadamente la esencia de la técnica de prueba por pares: no probamos todas las combinaciones de todos los valores, pero probamos todos los pares de valores.

Matriz de trazabilidad - Matriz de cumplimiento de requisitos es una tabla bidimensional que contiene la correspondencia entre los requisitos funcionales del producto y los casos de prueba preparados (casos de prueba). Los encabezados de columna de la tabla contienen requisitos y los encabezados de fila contienen escenarios de prueba. En la intersección, una marca que indica que el requisito de la columna actual está cubierto por el caso de prueba de la fila actual.
Los ingenieros de control de calidad utilizan la Matriz de cumplimiento para validar la cobertura de las pruebas de productos. MCT es una parte integral del plan de prueba.

Caso de prueba es un artefacto que describe un conjunto de pasos, condiciones específicas y parámetros requeridos para verificar la implementación de una función bajo prueba o una parte de ella.
Ejemplo:
Acción Resultado esperado Resultado de la prueba
(aprobado / fallido / bloqueado)
Abrir página "iniciar sesión" Se abre la página de inicio de sesión Aprobado

Cada caso de prueba debe tener 3 partes:
Condiciones previas Una lista de acciones que llevan al sistema a un estado adecuado para realizar una verificación básica. O una lista de condiciones, cuyo cumplimiento indica que el sistema se encuentra en un estado adecuado para realizar la prueba principal.
Descripción del caso de prueba Una lista de acciones que transfieren el sistema de un estado a otro, con el fin de obtener un resultado, en base al cual se puede concluir que la implementación está satisfecha con los requisitos especificados.
PostCondiciones Una lista de acciones que transfieren el sistema a su estado inicial (el estado antes de la prueba - estado inicial)
Tipos de guiones de prueba:
Los casos de prueba se dividen según el resultado esperado en positivo y negativo:
Un caso de prueba positivo usa solo datos válidos y verifica que la aplicación ejecutó correctamente la función llamada.
Un caso de prueba negativo opera tanto con datos correctos como incorrectos (al menos 1 parámetro incorrecto) y tiene como objetivo buscar excepciones (activando validadores), y también verifica que la función llamada por la aplicación no se ejecute cuando se activa el validador.

Lista de Verificación es un documento que describe lo que se debe probar. En este caso, la lista de verificación puede tener niveles de detalle completamente diferentes. El nivel de detalle de la lista de verificación depende de los requisitos de informes, el nivel de conocimiento del producto por parte de los empleados y la complejidad del producto.
Como regla general, la lista de verificación contiene solo acciones (pasos), sin el resultado esperado. La lista de verificación está menos formalizada que el escenario de prueba. Es apropiado usarlo cuando los scripts de prueba sean redundantes. Además, una lista de verificación está asociada con enfoques flexibles de prueba.

Defecto (también conocido como error)- esta es una discrepancia entre el resultado real de la ejecución del programa y el resultado esperado. Los defectos se detectan en la etapa de prueba del software, cuando el probador compara los resultados del programa (componente o diseño) con el resultado esperado descrito en la especificación de requisitos.

Error- error de usuario, es decir, intenta utilizar el programa de otra forma.
Ejemplo: ingrese letras en los campos donde necesita ingresar números (edad, cantidad de bienes, etc.).
Un programa de alta calidad prevé este tipo de situaciones y muestra un mensaje de error, con una cruz roja que.
Error (defecto)- un error de un programador (o un diseñador u otra persona que participa en el desarrollo), es decir, cuando algo sale mal en el programa según lo planeado y el programa se sale de control. Por ejemplo, cuando la entrada del usuario no se controla de ninguna manera, como resultado, los datos incorrectos causan fallas u otro "gozo" en el programa. O el programa está construido internamente de tal manera que inicialmente no corresponde a lo que se espera de él.
Falla- Falla (y no necesariamente de hardware) en el funcionamiento de un componente, todo el programa o sistema. Es decir, hay defectos que dan lugar a fallos (un defecto provocó el fallo) y hay aquellos que no. Defectos en la interfaz de usuario, por ejemplo. Pero una falla de hardware que no tiene nada que ver con el software también es una falla.

Informe de error es un documento que describe una situación o una secuencia de acciones que llevaron al funcionamiento incorrecto del objeto de prueba, indicando las razones y el resultado esperado.
Gorra
Resumen Una breve descripción del problema que indica claramente la causa y el tipo de error.
Nombre del proyecto del proyecto probado
Componente de aplicación Nombre de la parte o función del producto bajo prueba
Número de versión La versión en la que se encontró el error
Severidad El sistema de clasificación de cinco niveles más común para la severidad de un defecto es:
Bloqueador S1
S2 Crítico
S3 Mayor
T4 menor
T5 Trivial
Prioridad Prioridad de defecto:
P1 alto
P2 Medio
P3 bajo
Estado El estado del error. Depende del procedimiento utilizado y del ciclo de vida del error.

Autor El creador del informe de error.
Asignado a Nombre de la persona asignada para resolver el problema
Ambiente
SO / Service Pack, etc. / Navegador + versión / ... Información sobre el entorno donde se encontró el error: sistema operativo, paquete de servicio, para pruebas WEB: el nombre y la versión del navegador, etc.
…
Descripción
Pasos para reproducir Pasos para reproducir fácilmente la situación que provocó el error.
Resultado real El resultado obtenido después de seguir los pasos para la reproducción.
Resultado esperado Resultado correcto esperado
Suplementos
Adjunto Un archivo con registros, una captura de pantalla o cualquier otro documento que pueda ayudar a aclarar la causa del error o indicar una forma de resolver el problema.

Severidad frente a prioridad
La gravedad es un atributo que caracteriza el impacto de un defecto en el rendimiento de una aplicación.
La prioridad es un atributo que indica el orden en que se completa una tarea o se resuelve un defecto. Se puede decir que es una herramienta para el administrador de la programación del trabajo. Cuanto mayor sea la prioridad, más rápido será necesario corregir el defecto.
El evaluador expone la gravedad
Prioridad: por gerente, líder del equipo o cliente

Graduación de la gravedad del defecto

Bloqueador S1
Error de bloqueo que deja la aplicación inoperativa, como resultado de lo cual se vuelve imposible seguir trabajando con el sistema bajo prueba o sus funciones clave. La solución al problema es necesaria para el funcionamiento posterior del sistema.

S2 Crítico
Un error crítico, una lógica de negocios clave que funciona incorrectamente, un agujero de seguridad, un problema que provocó un bloqueo temporal del servidor o dejó una parte del sistema inoperante, sin la posibilidad de resolver el problema utilizando otros puntos de entrada. La solución al problema es necesaria para seguir trabajando con las funciones clave del sistema bajo prueba.

S3 Mayor
Error significativo, parte de la lógica empresarial principal no funciona correctamente. El error no es crítico o es posible trabajar con la función bajo prueba usando diferentes puntos de entrada.

T4 menor
Un error menor que no viola la lógica empresarial de la parte probada de la aplicación, un problema obvio de la interfaz de usuario.

T5 Trivial
Un error trivial que no concierne a la lógica empresarial de la aplicación, un problema poco reproducible que apenas se percibe a través de la interfaz de usuario, un problema con bibliotecas o servicios de terceros, un problema que no tiene ningún efecto sobre la calidad general de el producto.

Graduación de prioridad de defectos
P1 alto
El error debe corregirse lo antes posible, ya que su presencia es fundamental para el proyecto.
P2 Medio
El error debe corregirse, su presencia no es crítica, pero requiere una solución obligatoria.
P3 bajo
El error debe corregirse, su presencia no es crítica y no requiere una solución urgente.

Niveles de prueba

1. Prueba unitaria
La prueba de componentes (unidades) verifica la funcionalidad y busca defectos en partes de la aplicación que están disponibles y se pueden probar por separado (módulos de programa, objetos, clases, funciones, etc.).

2. Prueba de integración
La interacción entre los componentes del sistema se verifica después de la prueba de los componentes.

3. Prueba del sistema
La tarea principal de las pruebas del sistema es verificar los requisitos funcionales y no funcionales del sistema en su conjunto. Al mismo tiempo, se revelan defectos, como uso incorrecto de los recursos del sistema, combinaciones inesperadas de datos a nivel de usuario, incompatibilidad con el entorno, casos de uso inesperados, funcionalidad faltante o incorrecta, inconvenientes de uso, etc.

4. Pruebas operativas (pruebas de liberación).
Incluso si el sistema cumple con todos los requisitos, es importante asegurarse de que satisface las necesidades del usuario y cumple su función en su entorno operativo, tal como se define en el modelo de negocio del sistema. Cabe señalar que el modelo de negocio puede contener errores. Por lo tanto, es muy importante realizar pruebas operativas como paso final de la validación. Además, las pruebas en el entorno operativo le permiten identificar problemas no funcionales, como: conflicto con otros sistemas relacionados con el negocio o en entornos de software y electrónicos; rendimiento insuficiente del sistema en el entorno operativo, etc. Es obvio que encontrar tales cosas en la etapa de implementación es un problema crítico y costoso. Por lo tanto, es muy importante llevar a cabo no solo la verificación, sino también la validación, desde las primeras etapas del desarrollo del software.

5. Prueba de aceptación
Un proceso de prueba formal que verifica que el sistema cumple con los requisitos y se lleva a cabo para:
determinar si el sistema cumple con los criterios de aceptación;
decisión del cliente u otra persona autorizada sobre si la solicitud es aceptada o no.

Tipos / tipos de pruebas

Tipos funcionales de pruebas

Pruebas funcionales
Prueba de interfaz de usuario (prueba de GUI)
Pruebas de seguridad y control de acceso
Pruebas de interoperabilidad

Tipos de pruebas no funcionales

Todo tipo de pruebas de rendimiento:
o pruebas de carga (pruebas de rendimiento y carga)
o pruebas de estrés
o pruebas de estabilidad o confiabilidad (pruebas de estabilidad / confiabilidad)
o prueba de volumen
Prueba de instalación
Pruebas de usabilidad
Pruebas de recuperación y conmutación por error
Prueba de configuración

Pruebas relacionadas con el cambio

Prueba de humo
Pruebas de regresión
Volver a probar
Prueba de verificación de compilación
Pruebas de cordura o pruebas de cordura

Pruebas funcionales considera un comportamiento predeterminado y se basa en un análisis de las especificaciones de la funcionalidad de un componente o del sistema en su conjunto.

Prueba de interfaz de usuario (prueba de GUI)- comprobación funcional de la interfaz para comprobar el cumplimiento de los requisitos - tamaño, fuente, color, comportamiento coherente.

Pruebas de seguridad es una estrategia de prueba utilizada para verificar la seguridad de un sistema, así como para analizar los riesgos asociados con garantizar un enfoque holístico para proteger una aplicación, ataques de piratas informáticos, virus y acceso no autorizado a datos confidenciales.

Pruebas de interoperabilidad Es una prueba funcional que prueba la capacidad de una aplicación para interactuar con uno o más componentes o sistemas e incluye pruebas de compatibilidad y pruebas de integración.

Pruebas de estrés es una prueba automatizada que simula el trabajo de un cierto número de usuarios comerciales en algún recurso común (compartido por ellos).

Pruebas de estrés le permite comprobar la eficacia de la aplicación y del sistema en su conjunto en condiciones de estrés y también evaluar la capacidad del sistema para regenerarse, es decir, para volver a la normalidad después del cese de la exposición al estrés. El estrés en este contexto puede ser un aumento en la intensidad de las operaciones a valores muy altos o un cambio anormal en la configuración del servidor. Además, una de las tareas de las pruebas de estrés puede ser evaluar la degradación del rendimiento, por lo que los objetivos de las pruebas de estrés pueden superponerse con los objetivos de las pruebas de rendimiento.

Prueba de volumen. El propósito de las pruebas volumétricas es obtener una estimación del rendimiento cuando aumenta la cantidad de datos en la base de datos de la aplicación.

Pruebas de estabilidad / confiabilidad. La tarea de las pruebas de estabilidad (confiabilidad) es verificar el rendimiento de la aplicación durante las pruebas a largo plazo (muchas horas) con un nivel de carga promedio.

Probando la instalación destinado a verificar la instalación y configuración correctas, así como a actualizar o eliminar software.

Pruebas de usabilidad es un método de prueba destinado a establecer el grado de usabilidad, aprendizaje, comprensibilidad y atractivo para los usuarios del producto que se está desarrollando en el contexto de las condiciones dadas. Esto también incluye:
La eXperiencia del usuario (UX) es la experiencia que experimenta un usuario cuando utiliza un producto digital, mientras que la interfaz de usuario es una herramienta que permite la interacción entre el usuario y los recursos web.

Pruebas de recuperación y conmutación por error prueba la capacidad del producto bajo prueba para resistir y recuperarse exitosamente de posibles fallas debido a errores de software, fallas de hardware o problemas de comunicación (por ejemplo, falla de la red). El propósito de este tipo de pruebas es verificar los sistemas de recuperación (o duplicar la funcionalidad principal de los sistemas), que, en caso de fallas, garantizarán la seguridad e integridad de los datos del producto probado.

Prueba de configuración- un tipo especial de prueba destinado a verificar el funcionamiento del software en varias configuraciones del sistema (plataformas declaradas, controladores compatibles, con varias configuraciones de computadora, etc.)

Humo Las pruebas se consideran un ciclo corto de pruebas realizadas para confirmar que después de crear el código (nuevo o parcheado), la aplicación instalada se inicia y realiza las funciones básicas.

Pruebas de regresión es un tipo de prueba cuyo objetivo es comprobar los cambios realizados en la aplicación o ambiente(arreglar un defecto, fusionar código, migrar a otro sistema operativo, base de datos, servidor web o servidor de aplicaciones), para confirmar que la funcionalidad preexistente funciona como antes. Tanto las pruebas funcionales como las no funcionales pueden ser pruebas de regresión.

Volver a probar- pruebas, durante las cuales se ejecutan los scripts de prueba que detectaron errores durante la última ejecución, para confirmar el éxito de la corrección de estos errores.
¿Cuál es la diferencia entre la prueba de regresión y la repetición de la prueba?
Nueva prueba: se comprueban las correcciones de errores
Prueba de regresión: se comprueba que la corrección de errores, así como cualquier cambio en el código de la aplicación, no afectó a otros módulos de software y no causó nuevos errores.

Prueba de compilación o prueba de verificación de compilación- pruebas destinadas a determinar si la versión publicada cumple los criterios de calidad para iniciar la prueba. De acuerdo con sus propósitos, es análogo a Smoke Testing, cuyo objetivo es aceptar una nueva versión para su posterior prueba u operación. Puede penetrar más profundamente, dependiendo de los requisitos de calidad de la versión lanzada.

Ensayos sanitarios- Esta es una prueba muy específica suficiente para demostrar que una función en particular funciona de acuerdo con los requisitos establecidos en la especificación. Es un subconjunto de las pruebas de regresión. Se utiliza para determinar el estado de una determinada parte de la aplicación después de los cambios realizados en ella o en el entorno. Generalmente se hace de forma manual.

Enfoques de prueba de integración:
Integración de abajo hacia arriba
Todos los módulos, procedimientos o funciones de bajo nivel se ensamblan y luego se prueban. Después de eso, se ensambla el siguiente nivel de módulos para las pruebas de integración. Este enfoque se considera útil si todos o casi todos los módulos del nivel desarrollado están listos. Además, este enfoque ayuda a determinar el nivel de preparación de la aplicación en función de los resultados de la prueba.
Integración de arriba hacia abajo
Primero, se prueban todos los módulos de alto nivel y, gradualmente, los módulos de bajo nivel se agregan uno por uno. Todos los módulos terminaron nivel bajo se simulan con stubs con funcionalidad similar, luego, cuando están listos, se reemplazan con componentes activos reales. Así es como probamos de arriba a abajo.
Big Bang (Integración "Big Bang")
Todos o casi todos los módulos desarrollados se ensamblan juntos en forma de un sistema completo o su parte principal, y luego se realizan las pruebas de integración. Este enfoque es muy bueno para ahorrar tiempo. Sin embargo, si los casos de prueba y sus resultados no se registran correctamente, entonces el proceso de integración en sí será muy complicado, lo que se convertirá en un obstáculo para que el equipo de pruebas logre el objetivo principal de las pruebas de integración.

Principios de prueba

Principio 1- Las pruebas muestran la presencia de defectos.
Las pruebas pueden mostrar que hay defectos, pero no pueden probar que no lo estén. Las pruebas reducen la probabilidad de que existan defectos de software, pero incluso si no se encontraron defectos, esto no prueba que sea correcto.

Principio 2- Las pruebas exhaustivas son imposibles
Las pruebas completas utilizando todas las combinaciones de entradas y condiciones previas no son físicamente factibles, excepto en casos triviales. Se debe utilizar el análisis de riesgos y la priorización en lugar de pruebas exhaustivas para enfocar con mayor precisión los esfuerzos de prueba.

Principio 3- Pruebas tempranas
Para encontrar defectos lo antes posible, las actividades de prueba deben comenzar lo antes posible en el ciclo de vida de desarrollo del software o del sistema, y deben centrarse en objetivos específicos.

Principio 4- Agrupación de defectos
Los esfuerzos de prueba deben enfocarse en proporción a la densidad de defectos esperada, y luego a la real, por módulo. Como regla general, la mayoría de los defectos descubiertos durante las pruebas o que causaron la mayoría de las fallas del sistema están contenidos en una pequeña cantidad de módulos.

Principio 5- Paradoja del pesticida
Si se ejecutan las mismas pruebas muchas veces, eventualmente ese conjunto de casos de prueba ya no encontrará nuevos defectos. Para superar esta "paradoja de los pesticidas", los casos de prueba deben revisarse y revisarse periódicamente, las nuevas pruebas deben ser versátiles para cubrir todos los componentes del software,
o sistema, y encuentre tantos defectos como sea posible.

Principio 6- Las pruebas dependen del concepto
Las pruebas se realizan de forma diferente según el contexto. Por ejemplo, el software crítico para la seguridad se prueba de manera diferente a un sitio de comercio electrónico.
Principio 7- Falacia de ausencia de errores
La detección y reparación de defectos no ayudará si el sistema creado no se adapta al usuario y no cumple con sus expectativas y necesidades.

Pruebas estáticas y dinámicas
Las pruebas estáticas se diferencian de las pruebas dinámicas en que se realizan sin ejecutar el código del producto. Las pruebas se llevan a cabo analizando el código del programa (revisión de código) o el código compilado. El análisis se puede realizar tanto manualmente como con herramientas especiales. El propósito del análisis es identificar errores y problemas potenciales en el producto de manera temprana. Las pruebas estáticas también incluyen especificaciones de prueba y otra documentación.

Pruebas exploratorias / ad-hoc
La definición más simple de prueba exploratoria es desarrollar y ejecutar pruebas al mismo tiempo. Que es lo opuesto al enfoque con guiones (con sus procedimientos de prueba predefinidos, ya sean manuales o automatizados). Las pruebas exploratorias, a diferencia de las pruebas de escenarios, no están predeterminadas ni se realizan exactamente como se planeó.

La diferencia entre las pruebas ad hoc y exploratorias es que, en teoría, cualquiera puede realizar pruebas ad hoc, y las pruebas exploratorias requieren habilidad y dominio de ciertas técnicas. Tenga en cuenta que ciertas técnicas no son solo técnicas de prueba.

Requisitos Es una especificación (descripción) de lo que se debe implementar.
Los requisitos describen lo que debe implementarse sin detallar el aspecto técnico de la solución. Qué, no cómo.

Requisitos para requisitos:
Exactitud
Una ambigüedad
Completitud del conjunto de requisitos
Coherencia de un conjunto de requisitos
Verificabilidad (capacidad de prueba)
Trazabilidad
Comprensibilidad

Ciclo de vida de los insectos

Etapas de desarrollo de software son las etapas que atraviesan los equipos de desarrollo de software antes de que el programa esté disponible para una amplia gama de usuarios. El desarrollo de software comienza desde la etapa de desarrollo inicial (etapa "pre-alfa") y continúa a través de las etapas en las que se finaliza y moderniza el producto. El paso final de este proceso es el lanzamiento al mercado de la versión final del software ("lanzamiento público").

El producto de software pasa por las siguientes etapas:
análisis de los requisitos del proyecto;
diseño;
implementación;
pruebas de producto;
implementación y soporte.

A cada etapa del desarrollo de software se le asigna un número de serie específico. Además, cada etapa tiene su propio nombre, que caracteriza la preparación del producto en esta etapa.

Ciclo de vida del desarrollo de programas:
Pre-alfa
Alfa
Beta
Candidato de lanzamiento
Liberar
Posteriores a la liberación

Tabla de decisiones Es una gran herramienta para organizar requisitos comerciales complejos que deben implementarse en un producto. Las tablas de decisión proporcionan un conjunto de condiciones, cuyo cumplimiento simultáneo debe conducir a una acción específica.

Prueba sobre el tema "Modelización de procesos productivos y económicos"

Opción número 3 especialidad 3706002

1. La lista es….

Información ordenada;

Datos estructurados;

Descripción de información sobre el objeto;

Una colección de objetos ordenados por referencia.

Breve descripción de las propiedades del objeto.

2. La cola se llama ...

La lista que debe reducirse por algunos criterios;

La longitud del objeto disminuye gradualmente.

Una colección ordenada de objetos;

Posibilidad objetiva de solucionar el problema.

Una lista que le permite seleccionar el primero de la cola de un objeto que se incluyó en la lista antes que otros;

3. Por tipo de objeto, los modelos se distinguen:

4. La efectividad de la operación depende de dos grupos de factores:

Condiciones problemáticas y método de obtención.

Criterios de desempeño y elementos de la solución.

Evaluar su idoneidad y efectividad de la operación.

Las condiciones de la operación y el método de organización, los parámetros de la operación.

El valor extremo de la función y la eficiencia de la operación.

5. El criterio de efectividad de la operación es:

Función de las condiciones dadas y elementos de la solución.

Variables administradas y no administradas.

Restricciones.

Encontrar el valor extremo de la función objetivo.

Consecución del objetivo fijado.

6. El proceso de toma de decisiones consta de ... .. etapas

7. Las variables controladas incluyen:

Valores posibles.

Elementos para solucionar el problema.

Los valores, cuyo valor debe encontrarse en el proceso de resolución del problema.

Factores desconocidos.

Variables aleatorias con leyes de distribución conocidas (definidas).

8. El proceso de modelado matemático incluye…. etapas (etapas)

9. La programación dinámica es

Problemas que tienen una gran dimensión y su solución requiere pasos computacionales complejos.

Resolución de problemas multidimensionales y multietapa.

Optimización de funciones objetivas de cualquier tipo.

Programación en bloque.

Un método para planificar un proceso de varios pasos que se puede dividir en varios pasos secuenciales.

10. El modelo es ...

Utilizar los métodos de las matemáticas para la solución más eficaz de los problemas que surgen en el campo de la economía.

Descripción del objeto real.

Fenómeno u objeto.

Un sistema imaginado mentalmente o materialmente realizado que, al exhibir o reproducir un objeto de investigación, es capaz de reemplazarlo de tal manera que su estudio brinde nueva información sobre este objeto.

Ambiente virtual.

11. La gestión es….

Señales destinadas a cambiar la estructura o conjunto de estados del sistema.

Tal acción de entrada o señal, como resultado de lo cual el sistema se comporta de una manera determinada.

La estructura del almacén jerárquico.

El sistema en el que existe la jerarquía.

Interrelación de elementos de un sistema complejo.

12. El análisis del sistema es ...

Ciencia que sugiere diferentes soluciones.

Una ciencia que produce una variedad de opciones convenientes para resolver problemas.

Ciencia siguiendo la forma analítica de pensar.

Una ciencia que se ocupa del problema de la toma de decisiones en el contexto del análisis de una gran cantidad de información de diversa naturaleza.

Ciencia que cumple con todos los requisitos del modelo.

13. El problema de la programación de enteros lineales (CLP) es ...

Un problema de programación matemática en el que las variables pueden tomar valores iguales a 0 o 1.

El problema de contabilizar las condiciones enteras de las variables.

Una tarea que tiene en cuenta varios indicadores de trabajo.

Un problema matemático que ofrece soluciones utilizando 3 variables.

Un problema de programación matemática en el que algunas o todas las variables solo deben aceptar valores enteros.

14. La red de transporte es ...

Un conjunto de vértices o nodos y comunicaciones de transporte o enlaces que los conectan.

Gestión operativa del transporte.

Un conjunto de herramientas y métodos para planificar un cronograma de red.

Un sistema que facilita la manipulación en producción.

El conjunto de conexiones mediante las cuales se construye el trabajo en la empresa.

15. Si dos problemas de programación lineal tienen una relación, y uno de ellos es el original y el otro:

Transporte.

Distribución.

Doble.

Lineal.

Diferencial.

16. El algoritmo para resolver el problema de transporte por el método potencial consta de dos etapas:

Analítico y estadístico.

Preliminar y completo.

Integral y analítico.

Preliminares y generales.

General y grupal.

17. La idea principal de resolver problemas de números enteros lineales por el método de corte, propuesta originalmente:

J. Danzig, D. Fulkerson y S. Johnson.

S. Johnson y M. Gauss.

Joseph Louis Lagrange y Gruwitz.

J. Danzig y Niklaus Wirth.

Joseph Louis Lagrange y D. Fulkerson.

18. El método de ramificación y enlace se propuso por primera vez para resolver problemas de enteros lineales:

Hurwitz y J. Danzig.

Wald y Joseph Louis Lagrange.

D. Fulkerson.

A. Doig.

A. Land y A. Doig.

19. La teoría de las colas es ...

el área de matemáticas aplicadas que se ocupa del análisis de procesos en sistemas de producción, servicio y gestión en los que eventos homogéneos se repiten muchas veces.

La formulación matemática del problema resuelve varios problemas de producción.

El campo de aplicación, que es el sector servicios.

La ciencia que estudia las necesidades de la empresa.

Ciencia que ayuda a encontrar la respuesta a una serie de cuestiones relacionadas con la empresa y la planificación en la producción.

20. El método de Monte Carlo es ...

Un método para resolver problemas de gestión de planificación.

un método numérico para resolver problemas matemáticos modelando números aleatorios.

Un método que ayuda a encontrar la respuesta a la dualidad en los problemas.

Uno de los métodos para resolver problemas de programación no lineal.

Método de creación de modelos.

21. Los principales elementos del modelo de red son:

Dependencia y expectativa.

Obra y eventos ficticios.

Trabajo y eventos.

Evento y anticipación.

Trabajar y esperar.

22. De acuerdo con la ley, los cambios en las variables de salida del modelo se clasifican en:

Real, estático, matemático, lineal.

Dinámico, estacionario, económico.

Lineal, dual, transporte, económico.

Estacionario, no estacionario, dinámico, lineal, no lineal.

Transporte, estacionario, lineal, cuadrático.

23. La red se llama -

Fundamentos matemáticos de los métodos de redes.

La base de los métodos de planificación y gestión de redes.

Un gráfico que consta de vértices - "eventos" y arcos dirigidos - "obras" u "operaciones".

Representación de un programa en forma de modelo de red o red, que refleja la relación de ordenamiento que existe sobre el conjunto de operaciones del programa.

Un gráfico conectado dirigido sin contorno, en el que solo hay un vértice sin arcos entrantes y solo un vértice sin arcos salientes.

24. El método de programación dinámica se utiliza para resolver problemas:

Asignación de recursos, gestión de inventarios, reposición de equipos, reparaciones.

Lineal, dual.

Transporte, juegos con la naturaleza.

Gestión de inventarios, jugando con la naturaleza.

Asignación de recursos, tareas duales.

25. La solución del problema incluye las siguientes etapas:

Enunciado del problema, enfoque del sistema, síntesis del sistema, solución del problema.

Enunciado del problema, síntesis del sistema, enfoque del sistema, depuración del programa.

Enunciado del problema, enfoque sistemático, sistémico.

Enunciado del problema, síntesis del sistema, solución del problema.

Respuestas de la prueba 3

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