Норенков И.П. - Автоматизированное производство (1054022), страница 40
Текст из файла (страница 40)
о составе элементов и способах их соединения и взаимодействия.Постановки и методы решения задач структурного синтеза в связи с трудностями формализациине достигли степени обобщения и детализации, свойственной математическому обеспечению процедур анализа. Достигнутая степень обобщения выражается в установлении типичной последовательности действий и используемых видов описаний при их преобразованиях в САПР. Исходное описание, как правило, представляет собой ТЗ на проектирование, по нему составляют описание на некотором формальном языке, являющемся входным языком используемых подсистем САПР. Затем выполняют преобразования описаний, и получаемое итоговое для данного этапа описание документируют — представляют в виде твердой копии или файла в соответствующем формате для передачи наследующий этап.Важное значение для развития подсистем синтеза в САПР имеют разработка и унификация языков представления описаний (спецификаций). Каждый язык, поддерживая выбранную методику принятия решений, формирует у пользователей САПР — разработчиков технических объектов определенный стиль мышления; особенности языков непосредственно влияют на особенности правил преобразования спецификаций.
Примерами унифицированных языков описания проектных решений являются язык VHDL для радиоэлектроники, он сочетает в себе средства для функциональных, поведенческих и структурных описаний, или язык Express — универсальный язык спецификаций дляпредставления и обмена информацией в компьютерных средах.W:5:A: 38+0>-+> 8.I.0+2. Имеется ряд подходов для обобщенного описания задач принятияпроектных решений в процессе структурного синтеза.Z)-)17 0"'*9&'9 "$>$*'; (ЗПР) формулируют следующим образом:ЗПР = <C, ', Mод,П>,где C — множество альтернатив проектного решения, ' = (K1, K2,...,Km) — множество критериев (выходных параметров), по которым оценивается соответствие альтернативы поставленным целям; Мод:C→' — модель, позволяющая для каждой альтернативы рассчитать вектор критериев, П — решающее правило для выбора наиболее подходящей альтернативы в многокритериальной ситуации.В свою очередь, каждой альтернативе конкретного приложения можно поставить в соответствиезначения упорядоченного множества (набора) атрибутов N = <x1, x2,...xn>, характеризующих свойстваальтернативы.
При этом xi может быть величиной типа real, integer, boolean, string (в последнем случае величину называют 0"$-/$&*#; или 4'*8('+&'1$+%#;). Множество N называют 6)0'+5< (в теории баз данных), E"$;/#/ (в искусственном интеллекте) или ,"#/#+#/#; (в генетических алгоритмах). Модель Мод называют структурно-критериальной, если среди xi имеются параметры, характеризующие структуру моделируемого объекта.Основными проблемами в ЗПР являются:— компактное представление множества вариантов (альтернатив);&.+.)$(*),$" . !"#$%!#&'&($"!))$*+($*,#&($"!)&*1095@!"! 4%!#*%!#&F*:,$*$I*:+*F*)&* :&)#*'! +($*,#)KH (*L*)&M— построение модели синтезируемого устройства, в том числе выбор степени абстрагированиядля оценки значений критериев;— формулировка предпочтений в многокритериальных ситуациях (т.е.
преобразование векторного критерия ' в скалярную целевую функцию);— установление порядка (предпочтений) между альтернативами в отсутствие количественнойоценки целевой функции (что обычно является следствием неколичественного характера всех или части критериев);— выбор метода поиска оптимального варианта (сокращение перебора вариантов).Присущая проектным задачам неопределенность и нечеткость исходных данных, а иногда и моделей, диктуют использование специальных методов количественной формулировки исходных неколичественных данных и отношений. Эти специальные методы либо относятся к области построенияизмерительных шкал, либо являются предметом теории нечетких множеств.Измерительные шкалы могут быть:1) абсолютными:2) номинальными (классификационными), значения шкалы представляют классы эквивалентности, примером может служить шкала цветов; такие шкалы соответствуют величинам неколичественного характера;3) порядковыми, если между объектами K и I установлено одно из следующих отношений: простого порядка, гласящее, что если K лучше B, то B хуже A, и соблюдается транзитивность; или слабого порядка, т.е.
либо A не хуже B, либо A не лучше B; или частичного порядка. Для формирования целевой функции F(X) производится оцифровка порядковой шкалы, т.е. при минимизации, если A предпочтительнее B, то F(N))<F(Nb), где N) и Nb — множества атрибутов объектов K и I соответственно;4) интервальными, отражающими количественные отношения интервалов: шкала единственна сточностью до линейных преобразований, т.е. y=ax+b, a>0, -∞ <b<∞, или y=ax при a≠0, или y=,+b.В большинстве случаев структурного синтеза математическая модель в виде алгоритма, позволяющего по заданному множеству N и заданной структуре объекта рассчитать вектор критериев ',оказывается известной.
Например, такие модели получаются автоматически в программах анализа типа Spice, Adams или ПА-9 для объектов, исследуемых на макроуровне. Однако в ряде других случаевтакие модели неизвестны в силу недостаточной изученности процессов и их взаимосвязей в исследуемой среде, но известна совокупность результатов наблюдений или экспериментальных исследований. Тогда для получения моделей используют специальные /$&#-.
'-$*&'E'%)='' ' )00"#%+'/)='' (модели, полученные подобным путем иногда называют феноменологическими).Среди методов формирования моделей по экспериментальным данным наиболее известны /$&#-. 04)*'"#()*'9 B%+0$"'/$*&#(. Не менее популярным становится подход, основанный на использовании '+%7++&($**., *$;"#**., +$&$;.Если же математическая модель X → K остается неизвестной, то стараются использовать подход на базе +'+&$/ '+%7++&($**#8# '*&$44$%&) (B%+0$"&*., +'+&$/).Возможности практического решения задач -'+%"$&*#8# /)&$/)&'1$+%#8# 0"#8")//'"#()*'9(ДМП) изучаются в теории сложности задач выбора, где показано, что задачи даже умеренного размера, относящиеся к классу NP-полных задач, в общем случае удается решать только приближенно.Поэтому большинство практических задач структурного синтеза решают с помощью приближенных (эвристических) методов. Это методы, использующие специфические особенности того илииного класса задач и не гарантирующие получения оптимального решения.
Часто они приводят к результатам, близким к оптимальным, при приемлемых затратах вычислительных ресурсов.Если все управляемые параметры альтернатив, обозначаемые в виде множества N, являются количественными оценками, то используют 0"'24'@$**.$ /$&#-. оптимизации. Если в N входят также параметры неколичественного характера и пространство N неметризуемо, то перспективными являются B(#4<='#**.$ /$&#-. вычислений, среди которых наиболее развиты 8$*$&'1$+%'$ /$&#-..Наконец, в отсутствие обоснованных моделей Мод их создают, основываясь на экспертных знаниях ввиде некоторой системы искусственного интеллекта.&.+.)$(*),$" .
!"#$%!#&'&($"!))$*+($*,#&($"!)&*1105@!"! 4%!#*%!#&F*:,$*$I*:+*F*)&* :&)#*'! +($*,#)KH (*L*)&M"8.5,-:9D.0+. /04L.,-9: :DF-.80:-+9. Решению проблем упорядочения и описания множества альтернатив и связей между ними в конкретных приложениях посвящена специальная областьзнания, которую по аналогии с наукой описания множеств животных и растений в биологии можноназвать +'+&$/)&'%#;.Простейший способ задания множества C — явное перечисление всех альтернатив.
Семантикаи форма описания альтернатив существенно зависят от приложения. Для представления таких описаний в памяти ЭВМ и доступа к ним используют '*E#"/)='#**#-0#'+%#(.$ +'+&$/. (ИПС). Каждойальтернативе в ИПС соответствует поисковый образ, состоящий из значений атрибутов xi и ключевыхслов вербальных характеристик.Явное перечисление альтернатив при представлении множества альтернатив возможно лишьпри малой мощности C.
Поэтому в большинстве случаев используют неявное описание C в виде способа (алгоритма или набора правил %) синтеза проектных решений из ограниченного набора элементов Q. Поэтому здесь C = <P,Q>, а типичный процесс синтеза проектных решений состоит из следующих этапов:1) формирование альтернативы Ki (это может быть выбор из базы данных ИПС по сформированному поисковому предписанию или генерация из Q в соответствии с правилами %);2) оценка альтернативы по результатам моделирования с помощью модели Мод;3) принятие решения (выполняется ЛПР — лицом, принимающим решение, или автоматически)относительно перехода к следующей альтернативе или прекращения поиска.Для описания множеств % и Q используют следующие подходы.1. L#"E#4#8'1$+%'$ &)24'=.
' )45&$"*)&'(*.$ D-DRD--$"$(59.2. Представление знаний в '*&$44$%&7)45*., +'+&$/), — фреймы, семантические сети, продукции.3. V$*$&'1$+%'$ /$&#-..4. Базы E'6'1$+%', BEE$%&#( и B("'+&'1$+%', 0"'$/#(, применяемые при решении задач изобретательского характера.E48H4D4@+A.,7+. -:BD+=1. L#"E#4#8'1$+%)9 &)24'=) (E) представляет собой обобщеннуюструктуру в виде множества функций, выполняемых компонентами синтезируемых объектов рассматриваемого класса, и подмножеств способов их реализации. Каждой функции можно поставить в соответствие одну строку таблицы, каждому способу ее реализации — одну клетку в этой строке.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
