Специалированные библиотеки фрагментов алгоритмических сетей для автоматизации разработки алгоритмических моделей

Понятие алгоритмической модели появилось от алгоритмического подхода, при котором моделируемый объект, явление предстаёт в виде процесса, подчиняющегося строгим правилам алгоритма, в основу которого кладётся процесс функционирования объекта. Под алгоритмической моделью здесь понимается формализованное описание сценария предметного специалиста для моделируемого процесса, структура которого сопоставима со структурой причинно-следственных и временных зависимостей между явлениями моделируемого процесса, вместе со всей информацией, необходимой для её программной реализации. Для представления структуры алгоритмических моделей используются алгоритмические сети. Обычно они определялись как конечный ориентированный нагруженный граф, вершинам которого сопоставлены операторы, а дугам - переменные, связываемые операторами. Язык алгоритмических сетей обладает большими возможностям, алгоритмы, которые он может отображать, равномощны классу всех произвольных алгоритмов. В существующих системах автоматизации моделирования на основе алгоритмических сетей, в основном используются операторы, работающие с реальными числами. Это хотя и снижает их возможности, но вполне достаточно для моделирования широкого класса задач, связанных с экономикой, экологией, транспортом, техническими процессами. Задача моделирования выполнения расписаний и сетевых графиков является актуальной и востребованной. Существует достаточно много систем рассчитывающих сетевые графики, однако в них мониторинг процесса основан анализе отставаний и пересчете графиков, нет анализа прогноза выполнения сетевого графика или расписания. Разработанная библиотека предназначена для построения подобных прогнозных моделей. Задавая различные исходные данные можно получить набор прогнозов, из которых выбрать один и принять его за новый план.