Метамоделирование и Многоуровневые Метаданные как Основа Технологии Создания Адаптируемых Информационных Систем

Рассматриваются методы создания распределенных информационных систем, динамически настраиваемых на меняющиеся потребности пользователей и условия эксплуатации. Описываемые средства основаны на использовании многоуровневых моделей и метаданных, представляющих различные стороны функционирования систем на разных уровнях абстракции и с различных точек зрения. Основные уровни метаданных, описывающих систему: логический (описание объектов системы в терминах предметной области), физический (описание представления данных в базе данных) и презентационный (описание интерфейса пользователя системы). Модели и набор метаданных могут изменяться в процессе функционирования системы. На основе базовых моделей могут разрабатываться новые модели (в частности, созданы Web-модель, модели репортинга и бизнес-процессов). Представленный подход реализуется в CASE-технологии METAS, предназначенной для поддержания всего жизненного цикла адаптируемых систем. Функционирование системы строится на интерпретации построенных моделей. Возможности адаптации основаны на средствах реструктуризации данных, генерации и настройки пользовательского интерфейса, управления документами, подключения новых программных компонентов. В CASE-систему включены средства экспорта-импорта, реплицирования данных и моделей, интеграции с внешними системами, а также средства защиты. Разрабатываемые с использованием технологии информационные системы имеют клиент-серверную архитектуру. Технология METAS базируется на использовании языка UML и предметно-ориентированных языков для разработки моделей системы, описания бизнес-правил, специфических для конкретных предметных областей. Предусмотрены средства, позволяющие настраиваться на использование различных реляционных СУБД. Программная платформа – .NET

A Multi-Agent Architecture for An Intelligent Web-Based Educational System

An intelligent educational system must constitute an adaptive system built on multi-agent system architecture. The multi-agent architecture component provides self-organization, self-direction, and other control functionalities that are crucially important for an educational system. On the other hand, the adaptiveness of the system is necessary to provide customization, diversification, and interactional functionalities. Therefore, an educational system architecture that integrates multi-agent functionality [50] with adaptiveness can offer the learner the required independent learning experience. An educational system architecture is a complex structure with an intricate hierarchal organization where the functional components of the system undergo sophisticated and unpredictable internal interactions to perform its function. Hence, the system architecture must constitute adaptive and autonomous agents differentiated according to their functions, called multi-agent systems (MASs). The research paper proposes an adaptive hierarchal multi-agent educational system (AHMAES) [51] as an alternative to the traditional education delivery method. The document explains the various architectural characteristics of an adaptive multi-agent educational system and critically analyzes the system’s factors for software quality attributes