поиск+работы

теория расписаний
Научная дисциплина, посвященная разработке методов оптимизации оперативно-календарного планирования. Задачи Т.р. — один из видов задач исследования операций, объединяемых в классе задач упорядочения. Они состоят в определении оптимальной очередности обработки изделий на различных станках или других рабочих местах, составлении программы-»диспетчера» для управления работой ЭВМ в мультипрограммном режиме и т.п. Для решения задач используется ряд методов линейного программирования, дискретного программирования, методы ветвей и границ, сетевого планирования и управления. Последнее время особое развитие принимают приближенные методы решения, резко сокращающие перебор вариантов, (метод Монте-Карло). Сложность таких задач можно проиллюстрировать примером: требуется спланировать изготовление четырех изделий, каждое из которых проходит обработку на каждом из пяти станков. Существует (4!)5 или почти 7962 тыс. различных вариантов обработки (последовательностей); некоторые из них к тому же надо как-то отсеять, поскольку определенные операции следует выполнять в заданном порядке. На практике, разумеется, задачи еще намного сложнее. Проще других решаются так называемые задачи одного станка: поиск наилучшей последовательности обработки на нем некоторого множества деталей (наилучшей с точки зрения минимума затрат на пролеживание деталей до и после обработки, минимума времени задержки в выдаче деталей по сравнению с установленным сроком, минимального объема незавершенного производства и т.п.). Существует также ряд моделей планирования работы производственного участка (методическую основу для них дает модель Джонсона для n деталей и двух станков, но она представляет лишь теоретический интерес и малоприменима на практике). Наконец, Т.р. содержит методы составления календарных планов работы предприятий. Обычно задача ставится таким образом: составить план изготовления всех изделий, в котором не нарушались бы технологические ограничения, ограничения по мощности оборудования, а также сроки запуска и выпуска продукции. См. также: Задача о коммивояжере, Оперативно-календарное планирование.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• scheduling theory

исследование операций
—
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]

исследование операций
Прикладное направление кибернетики, используемое для решения практических организационных (в том числе экономических) задач. Это — комплексная научная дисциплина. Круг проблем, изучаемых ею, пока недостаточно определен. Иногда И.о. понимают очень широко, включая в него ряд чисто математических методов, иногда, наоборот, очень узко — как практическую методику решения с помощью экономико-математических моделей строго определенного перечня задач. Главный метод И.о. — системный анализ целенаправленных действий (операций) и объективная (в частности, количественная) сравнительная оценка возможных результатов этих действий. Например, расширение выпуска продукции на заводе требует одновременного и взаимосвязанного решения множества частных проблем: реконструкции предприятия, заказа оборудования, сырья и материалов, подготовки рынка сбыта, совершенствования технологии, изменений системы оперативно-производственного планирования и диспетчирования, организационной перестройки, перемещения руководящих работников и т.д. При анализе возможных последствий принимаемых решений приходится учитывать такие факторы, как неопределенность, случайность и риск. К решению столь сложных задач привлекают экономистов, математиков, статистиков, инженеров, социологов, психологов и др., поэтому одной из особенностей И.о. считают его междисциплинарный комплексный характер. Операционные исследования прежде всего предназначены для предварительного количественного обоснования принимаемых решений, поскольку они, как видно из примеров, очень сложны, требуют больших затрат и, главное, могут реализоваться многими способами (эти способы называют стратегиями или альтернативами). Кроме обоснования самих решений И.о. позволяет сравнить возможные варианты (альтернативы) организации операции, оценить возможное влияние на результат отдельных факторов, выявить «узкие места», т.е. те элементы системы, нарушение работы которых может особенно сильно сказаться на успехе операции и т.д. Таким образом, сущность задач И.о. — поиск путей рационального использования имеющихся ресурсов для реализации поставленной цели. Количественные методы И.о. строятся на основе достижений экономико-математических и математико-статистических дисциплин (теории массового обслуживания, оптимального программирования и т.д.). Разные математические методы применяются (в тех или иных комбинациях) при решении различных классов задач. Среди важнейших классов задач И.о. можно назвать задачи управления запасами, распределения ресурсов и назначения (распределительные задачи), задачи массового обслуживания, задачи замены оборудования, упорядочения и согласования (в том числе теории расписаний), состязательные (например, игры), задачи поиска и др. Среди применяемых методов — математическое программирование (линейное, нелинейное и т.п.), дифференциальные и разностные уравнения, методы теории графов, марковские процессы, теория игр, теория (статистических) решений, теория распознавания образов и ряд других. Считается, что И.о. зародилось накануне второй мировой войны, когда в Англии на одной радиолокационной станции была создана группа специалистов для решения технических задач с помощью математики. Они сосредоточили внимание на сравнении эффективности путей решения задач, поиске оптимального решения. Участие в этой группе представителей разных специальностей предопределило комплексный, или, как теперь принято говорить, системный подход. В настоящее время в этом направлении работают сотни исследовательских учреждений и групп в десятках стран. Организованы общества И.о., объединяемые международной федерацией (ИФОРС International Federation Of Operational Research Societies). Методы И.о., как и любые математические методы, всегда в той или иной мере упрощают, огрубляют задачу, отражая нелинейные процессы линейными моделями, стохастические системы — детерминированными и т.д. Жизнь богаче любой самой сложной схемы. Поэтому не следует ни преувеличивать значения количественных методов И.о., ни преуменьшать его, ссылаясь на примеры неудачных решений. Уместно привести в связи с этим известное парадоксальное определение, которое дал крупный американский специалист в этой области Т.А.Саати: «Исследование операций представляет собой искусство давать плохие ответы на те практические вопросы, на которые даются еще худшие ответы другими способами…»
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• электросвязь, основные понятия

EN

• operational research
• operations research
• OR

коммутатор
-

Коммутатор (англ. Switch) -
в переводе с англ. означает переключатель. Это многопортовое устройство, обеспечивающее высокоскоростную коммутацию пакетов между портами. Встроенное в него программное обеспечение способно самостоятельно анализировать содержимое пересылаемых по сети блоков данных и обеспечивать прямую передачу информации между любыми двумя портами, независимо от всех остальных портов устройства.

Одновременно с разработкой новых, более высокоскоростных технологий передачи данных перед производителями компьютерного оборудования по-прежнему стояла задача найти какие-либо способы увеличения производительности локальных сетей Ethernet старого образца, минимизировав при этом как финансовые затраты на приобретение новых устройств, так и технологические затраты на модернизацию уже имеющейся сети. Поскольку класс 10Base2 был единодушно признан всеми разработчиками "вымирающим", эксперты сосредоточились на технологии 10BaseT. И подходящее решение вскоре было найдено.

Как известно, стандарт Ethernet подразумевает использование алгоритма широковещательной передачи данных. Это означает, что в заголовке любого пересылаемого по сети блока данных присутствует информация о конечном получателе этого блока, и программное обеспечение каждого компьютера локальной сети, принимая такой пакет, всякий раз анализирует его содержимое, пытаясь "выяснить", стоит ли передать данные протоколам более высокого уровня (если принятый блок информации предназначен именно этому компьютеру) или ретранслировать его обратно в сеть (если блок данных направляется на другую машину). Уже одно это заметно замедляет работу всей локальной сети. А если принять во внимание тот факт, что устройства, используемые в качестве центрального модуля локальных сетей с топологией "звезда" - концентраторы (хабы) - обеспечивают не параллельную, а последовательную передачу данных, то мы обнаруживаем еще одно "слабое звено", которое не только снижает скорость всей системы, но и нередко становится причиной "заторов" в случаях, когда, например, на один и тот же узел одновременно отсылается несколько потоков данных от разных компьютеров-отправителей. Если возложить задачу первоначальной сортировки пакетов на хаб, то эту проблему можно было бы частично решить. Это было проделано, и в результате появилось устройство, названное switch, или коммутатор.

Switch полностью заменяет в структуре локальной сети 10BaseT хаб, да и выглядят эти два устройства практически одинаково, однако принцип работы коммутатора имеет целый ряд существенных различий. Основное различие заключается в том, что встроенное в switch программное обеспечение способно самостоятельно анализировать содержимое пересылаемых по сети блоков данных и обеспечивать прямую передачу информации между любыми двумя из своих портов независимо от всех остальных портов устройства.

Эту ситуацию можно проиллюстрировать на простом примере. Предположим, у нас имеется коммутатор, оснащенный 16 портами. К порту 1 подключен компьютер А, который передает некую последовательность данных компьютеру С, присоединенному к 16-му порту. В отличие от хаба, получив этот пакет данных, коммутатор не ретранслирует его по всем имеющимся в его распоряжении портам в надежде, что рано или поздно он достигнет адресата, а проанализировав содержащуюся в пакете информацию, передает его непосредственно на 16-й порт. В то же самое время на порт 9 коммутатора приходит блок данных из другого сегмента локальной сети 10BaseT, подключенного к устройству через собственный хаб. Поскольку этот блок адресован компьютеру В, он сразу отправляется на порт 3, к которому тот присоединен.

Следует понимать, что эти две операции коммутатор выполняет одновременно и независимо друг от друга. Очевидно, что при наличии 16 портов мы можем одновременно направлять через коммутатор 8 пакетов данных, поскольку порты задействуются парами. Таким образом, суммарная пропускная способность данного устройства составит 8 х 10 = 80 Мбит/с, что существенно ускорит работу сети, в то время как на каждом отдельном подключении сохранится стандартное значение 10 Мбит/с. Другими словами, при использовании коммутатора мы уменьшаем время прохождения пакетов через сетевую систему, не увеличивая фактическую скорость соединения.

Итак, в отличие от концентраторов, осуществляющих широковещательную рассылку всех пакетов, принимаемых по любому из портов, коммутаторы передают пакеты только целевому устройству (адресату). В результате уменьшается трафик и повышается общая пропускная способность, а эти два фактора являются критическими с учетом растущих требований к полосе пропускания сети со стороны современных приложений.

Коммутация популярна как простой, недорогой метод повышения доступной полосы пропускания сети. Современные коммутаторы нередко поддерживают такие средства, как назначение приоритетов трафика (что особенно важно при передаче в сети речи или видео), функции управления сетью и управление многоадресной рассылкой.

Приведем некоторые общие характеристики коммутаторов:защита с помощью брандмауэров;

• кэширование Web-данных, поддержка высокоскоростных гигабитных соединений;
• расширенные возможности сетевой телефонии;
• защита настольных компьютеров и сетевое управление;
• фильтрация многоадресного трафика для более эффективного использования полосы пропускания при работе с видеотрафиком;
• адаптивная буферизация портов с распределением памяти между буферами портов в реальном времени, обеспечивающая автоматическую оптимизацию производительности в зависимости от сетевого трафика;
• управление потоками на основе стандартов для обеспечения максимальной производительности и минимизации потерь пакетов при большой загрузке сети;
• поддержка объединения каналов для создания единого высокоскоростного канала связи с другим коммутатором или магистральной сетью;
• автоматическое определение полу/полнодуплексного режима на всех портах, обеспечивающее максимальную производительность без ручной настройки;
• порты 10/100 Мбит/с с автоматическим определением скорости передачи для каждого порта автоматически настраиваются на скорость подключенного устройства;
• встроенная система контроля и управления позволяет уполномоченным администраторам осуществлять поиск и устранение неисправностей и настройку стека из любого места;
• поддержка отказоустойчивых соединений, а также дополнительных резервных блоков питания.

[ http://sharovt.narod.ru/l10.htm]

Тематики

• сети вычислительные

EN

• networking switch
• switch

контур
контур электрической цепи
Последовательность ветвей электрической цепи, образующая замкнутый путь, в которой один из узлов одновременно является началом и концом пути, а остальные встречаются только один раз.
[ ГОСТ Р 52002-2003]

контур
Термин теории графов, замкнутый путь, исходящий из некоторой вершины графа и возвращающийся в нее же. При разработке сетевых графиков необходимо тщательно следить за тем, чтобы К. не возникали, ибо это означало бы, что некоторые работы следуют после самих себя. В сложных сетях поиск К. приходится производить с помощью ЭВМ. Избавление от них осуществляется путем пересмотра списка работ и логических связей между ними.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• электротехника, основные понятия

Синонимы

• контур электрической цепи

EN

• closed circuit

линейное программирование
—
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]

линейное программирование
Область математического программирования, посвященная теории и методам решения экстремальных задач, характеризующихся линейной зависимостью между переменными. В самом общем виде задачу Л.п. можно записать так. Даны ограничения типа или в так называемой канонической форме, к которой можно привести все три указанных случая Требуется найти неотрицательные числа xj (j = 1, 2, …, n), которые минимизируют (или максимизируют) линейную форму Неотрицательность искомых чисел записывается так: Таким образом, здесь представлена общая задача математического программирования с теми оговорками, что как ограничения, так и целевая функция — линейные, а искомые переменные — неотрицательны. Обозначения можно трактовать следующим образом: bi — количество ресурса вида i; m — количество видов этих ресурсов; aij — норма расхода ресурса вида i на единицу продукции вида j; xj — количество продукции вида j, причем таких видов — n; cj — доход (или другой выигрыш) от единицы этой продукции, а в случае задачи на минимум — затраты на единицу продукции; нумерация ресурсов разделена на три части: от 1 до m1, от m1 + 1 до m2 и от m2 + 1 до m в зависимости от того, какие ставятся ограничения на расходование этих ресурсов; в первом случае — «не больше», во втором — «столько же», в третьем — «не меньше»; Z — в случае максимизации, например, объем продукции или дохода, в случае же минимизации — себестоимость, расход сырья и т.п. Добавим еще одно обозначение, оно появится несколько ниже; vi — оптимальная оценка i-го ресурса. Слово «программирование» объясняется здесь тем, что неизвестные переменные, которые отыскиваются в процессе решения задачи, обычно в совокупности определяют программу (план) работы некоторого экономического объекта. Слово, «линейное» отражает факт линейной зависимости между переменными. При этом, как указано, задача обязательно имеет экстремальный характер, т.е. состоит в отыскании экстремума (максимума или минимума) целевой функции. Следует с самого начала предупредить: предпосылка линейности, когда в реальной экономике подавляющее большинство зависимостей носит более сложный нелинейный характер, есть огрубление, упрощение действительности. В некоторых случаях оно достаточно реалистично, в других же выводы, получаемые с помощью решения задач Л.п. оказываются весьма несовершенными. Рассмотрим две задачи Л.п. — на максимум и на минимум — на упрощенных примерах. Предположим, требуется разработать план производства двух видов продукции (объем первого — x1; второго — x2) с наиболее выгодным использованием трех видов ресурсов (наилучшим в смысле максимума общей прибыли от реализации плана). Условия задачи можно записать в виде таблицы (матрицы). Исходя из норм, зафиксированных в таблице, запишем неравенства (ограничения): a11x1 + a12x2 ? bi a21x1 + a22x2 ? b2 a31x1 + a32x2 ? b3 Это означает, что общий расход каждого из трех видов ресурсов не может быть больше его наличия. Поскольку выпуск продукции не может быть отрицательным, добавим еще два ограничения: x1? 0, x2? 0. Требуется найти такие значения x1 и x2, при которых общая сумма прибыли, т.е. величина c1 x1 + c2 x2 будет наибольшей, или короче: Удобно показать условия задачи на графике (рис. Л.2). Рис. Л.2 Линейное программирование, I (штриховкой окантована область допустимых решений) Любая точка здесь, обозначаемая координатами x1 и x2, составляет вариант искомого плана. Очевидно, что, например, все точки, находящиеся в области, ограниченной осями координат и прямой AA, удовлетворяют тому условию, что не может быть израсходовано первого ресурса больше, чем его у нас имеется в наличии (в случае, если точка находится на самой прямой, ресурс используется полностью). Если то же рассуждение отнести к остальным ограничениям, то станет ясно, что всем условиям задачи удовлетворяет любая точка, находящаяся в пределах области, края которой заштрихованы, — она называется областью допустимых решений (или областью допустимых значений, допустимым множеством). Остается найти ту из них, которая даст наибольшую прибыль, т.е. максимум целевой функции. Выбрав произвольно прямую c1x1 + c2x2 = П и обозначив ее MM, находим на чертеже все точки (варианты планов), где прибыль одинакова при любом сочетании x1 и x2 (см. Линия уровня). Перемещая эту линию параллельно ее исходному положению, найдем точку, которая в наибольшей мере удалена от начала координат, однако не вышла за пределы области допустимых значений. (Перемещая линию уровня еще дальше, уже выходим из нее и, следовательно, нарушаем ограничения задачи). Точка M0 и будет искомым оптимальным планом. Она находится в одной из вершин многоугольника. Может быть и такой случай, когда линия уровня совпадает с одной из прямых, ограничивающих область допустимых значений, тогда оптимальным будет любой план, находящийся на соответствующем отрезке. Координаты точки M0 (т.е. оптимальный план) можно найти, решая совместно уравнения тех прямых, на пересечении которых она находится. Противоположна изложенной другая задача Л.п.: поиск минимума функции при заданных ограничениях. Такая задача возникает, например, когда требуется найти наиболее дешевую смесь некоторых продуктов, содержащих необходимые компоненты (см. Задача о диете). При этом известно содержание каждого компонента в единице исходного продукта — aij, ее себестоимость — cj ; задается потребность в искомых компонентах — bi. Эти данные можно записать в таблице (матрице), сходной с той, которая приведена выше, а затем построить уравнения как ограничений, так и целевой функции. Предыдущая задача решалась графически. Рассуждая аналогично, можно построить график (рис. Л.3), каждая точка которого — вариант искомого плана: сочетания разных количеств продуктов x1 и x2. Рис.Л.3 Линейное программирование, II Область допустимых решений здесь ничем сверху не ограничена: нужное количество заданных компонентов тем легче получить, чем больше исходных продуктов. Но требуется найти наиболее выгодное их сочетание. Пунктирные линии, как и в предыдущем примере, — линии уровня. Здесь они соединяют планы, при которых себестоимость смесей исходных продуктов одинакова. Линия, соответствующая наименьшему ее значению при заданных требованиях, — линия MM. Искомый оптимальный план — в точке M0. Приведенные крайне упрощенные примеры демонстрируют основные особенности задачи Л.п. Реальные задачи, насчитывающие много переменных, нельзя изобразить на плоскости — для их геометрической интерпретации используются абстрактные многомерные пространства. При этом допустимое решение задачи — точка в n-мерном пространстве, множество всех допустимых решений — выпуклое множество в этом пространстве (выпуклый многогранник). Задачи Л.п., в которых нормативы (или коэффициенты), объемы ресурсов («константы ограничений«) или коэффициенты целевой функции содержат случайные элементы, называются задачами линейного стохастического программирования; когда же одна или несколько независимых переменных могут принимать только целочисленные значения, то перед нами задача линейного целочисленного программирования. В экономике широко применяются линейно-программные методы решения задач размещения производства (см. Транспортная задача), расчета рационов для скота (см. Задача диеты), наилучшего использования материалов (см. Задача о раскрое), распределения ресурсов по работам, которые надо выполнять (см. Распределительная задача) и т.д. Разработан целый ряд вычислительных приемов, позволяющих решать на ЭВМ задачи линейного программирования, насчитывающие сотни и тысячи переменных, неравенств и уравнений. Среди них наибольшее распространение приобрели методы последовательного улучшения допустимого решения (см. Симплексный метод, Базисное решение), а также декомпозиционные методы решения крупноразмерных задач, методы динамического программирования и др. Сама разработка и исследование таких методов — развитая область вычислительной математики. Один из видов решения имеет особое значение для экономической интерпретации задачи Л.п. Он связан с тем, что каждой прямой задаче Л.п. соответствует другая, симметричная ей двойственная задача (подробнее см. также Двойственность в линейном программировании). Если в качестве прямой принять задачу максимизации выпуска продукции (или объема реализации, прибыли и т.д.), то двойственная задача заключается, наоборот, в нахождении таких оценок ресурсов, которые минимизируют затраты. В случае оптимального решения ее целевая функция — сумма произведений оценки (цены) vi каждого ресурса на его количество bi— то есть равна целевой функции прямой задачи. Эта цена называется объективно обусловленной, или оптимальной оценкой, или разрешающим множителем. Основополагающий принцип Л.п. состоит в том, что в оптимальном плане и при оптимальных оценках всех ресурсов затраты и результаты равны. Оценки двойственной задачи обладают замечательными свойствами: они показывают, насколько возрастет (или уменьшится) целевая функция прямой задачи при увеличении (или уменьшении) запаса соответствующего вида ресурсов на единицу. В частности, чем больше в нашем распоряжении данного ресурса по сравнению с потребностью в нем, тем ниже будет оценка, и наоборот. Не решая прямую задачу, по оценкам ресурсов, полученных в двойственной задаче, можно найти оптимальный план: в него войдут все технологические способы, которые оправдывают затраты, исчисленные в этих оценках (см. Объективно обусловленные (оптимальные) оценки). Первооткрыватель Л.п. — советский ученый, академик, лауреат Ленинской, Государственной и Нобелевской премий Л.В.Канторович. В 1939 г. он решил математически несколько задач: о наилучшей загрузке машин, о раскрое материалов с наименьшими расходами, о распределении грузов по нескольким видам транспорта и др., при этом разработав универсальный метод решения этих задач, а также различные алгоритмы, реализующие его. Л.В.Канторович впервые точно сформулировал такие важные и теперь широко принятые экономико-математические понятия, как оптимальность плана, оптимальное распределение ресурсов, объективно обусловленные (оптимальные) оценки, указав многочисленные области экономики, где могут быть применены экономико-математические методы принятия оптимальных решений. Позднее, в 40—50-х годах, многое сделали в этой области американские ученые — экономист Т.Купманс и математик Дж. Данциг. Последнему принадлежит термин «линейное программирование». См. также: Ассортиментные задачи, Базисное решение, Блочное программирование, Булево линейное программирование, Ведущий столбец, Ведущая строка, Вершина допустимого многогранника, Вырожденная задача, Гомори способ, Граничная точка, Двойственная задача, Двойственность в линейном программировании, Дифференциальные ренты, Дополняющая нежесткость, Жесткость и нежесткость ограничений ЛП, Задача диеты, Задача о назначениях, Задача о раскрое, Задачи размещения, Исходные уравнения, Куна — Таккера условия, Множители Лагранжа, Область допустимых решений, Опорная прямая, Распределительные задачи, Седловая точка, Симплексная таблица, Симплексный метод, Транспортная задача.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• электросвязь, основные понятия

EN

• linear programming

электронный офис
Офис, в котором обработка информации осуществляется при помощи информационных систем.
Здесь важная роль принадлежит концепции обработки документов и управлению персоналом. Обработка происходит в комплексах компьютеров, в локальных сетях. Большое значение в электронном офисе играет методология искусственного интеллекта. Концепция интеллектуальной обработки документов основана на использовании Баз Знаний (БЗ) и выполнении многочисленных задач управления: учет и анализ корреспонденции, составление договоров, деловых писем, описаний изделий и т.д.
Широкое распространение в электронных офисах получают службы экспертиз и консультативные службы. Они включают анализ и контроль за деятельностью, отчетность, анализ узких мест, оценку работы,... Задачей электронной картотеки является хранение, каталогизация, и поиск документов. Календарное планирование предоставляет возможность составления планов проведения мероприятий.
Важным процессом, выполняемым в электронном офисе, является обработка изображений. Это компьютерная графика от простых гистограмм до сложных географических карт и технических чертежей. Программное Обеспечение (ПО) компьютерной графики позволяет осуществлять комплексную обработку документов.
В электронных офисах широко используется служба обработки текстов. Она позволяет форматировать, редактировать, запоминать и распечатывать документы. Служба тесно связана с электронной почтой. Сообщения, пересылаемые по почте, создаются и редактируются благодаря программе-редактору. Полученные документы размещаются в специально создаваемых для этих целей Базах Данных (БД). Все большую популярность получают деловая графика и телеконференции. Методы анализа позволяют классифицировать документы по их содержанию. Эти же методы дают возможность архивирования данных и поиска нужных документов.
Передача документов сотрудникам требует решения вопросов, кому, в какое время и что надо направлять. Чаще всего, необходим обмен информацией между сотрудниками, участвующими в решении общей задачи. Необходимо также наблюдение за сроками выполнения возникающих работ. Здесь важно иметь удобный интерфейс пользователя.
Создание электронного офиса позволяет заменять сотрудников, выполняющих монотонную и не требующую высокой квалификации работу (обработка корреспонденции, подготовка отчетов,...). Постепенно, по мере расширения функций, выполняемых электронным офисом, работа сотрудников становится все более активной и творческой.
Для электронного офиса разрабатывается и предлагается обширное программное обеспечение, которое решает множество задач, связанных с конторской деятельностью. В их число входит:
использование текстового редактора;
работа с Электронными Таблицами (ЭТ);
применение Систем Управления Базами Данных (СУБД);
использование программ подготовки презентаций.
[Гипертекстовый энциклопедический словарь по информатике Э. Якубайтиса]
[ http://www.morepc.ru/dict/]

Тематики

• информационные технологии в целом

EN

• electronic office