М.М. ГОРБУНОВ-ПОСАДОВ - Системное обеспечение пакетов прикладных программ (1184225), страница 9
Текст из файла (страница 9)
Возможны и другие схемы, кроме того,используютсясмешанныекаркасно-цепочечныеформы.Однакорассмотренные два подхода представляются наиболее интересными, иименно поэтому они были выбраны для подробного анализа.1.6. Планирование вычисленийВ этом разделе мы остановимся на различных конструкциях языковзаданий и средствах их системной поддержки, применяемых при цепочечномподходе к конфигурированию модулей функционального наполнения.Как уже упоминалось, в простейшем случае язык заданий позволяетявно перечислить в необходимой последовательности все составляющиерасчетную цепочку модули.
Если при реализации этой конструкциииспользуется техника препроцессирования или макрогенерации [50,78], топоявляются дополнительные возможности для приближения лекси-ки и синтаксиса языка заданий к формам, характерным для обслуживаемойпредметной области.В некоторых пакетах семантика операторов языка заданий определяетсяс помощью частично упорядоченных множеств модулей.
Так, например, всистемах AED, САП-2 и АПРОКС [79-81] каждому оператору языка заданийсоответствует дерево подчиненности, в вершинах которого расположеныфункциональные модули, реализующие в фиксированных деревомсочетаниях выполнение различных конкретизации этого оператора. Присоставлении расчетной цепочки анализируется не только текст задания, но идереве подчиненности обрабатываемого оператора, и в качестве звенацепочки включается только тот фрагмент дерева, который относится кданной конкретизации оператора. Здесь мы имеем дело с сочетаниемкаркасного и цепочечного подходов.Однако, когда речь идет о цепочечном подходе, основной интереспредставляют не упомянутые выше языковые конструкции, а возможностиприменения в основывающихся на этом подходе пакетах автоматическогопланирования вычислений.
При автоматическом планировании на языкезаданий записывается не цепочка модулей, а только непроцедурнаяпостановка интересующей пользователя задачи. Системное наполнениепакета на основе такой непроцедурной постановки автоматически строит ивыполняет необхо димую для решения задачи цепочку модулей.Напомним преимущества непроцедурной формы задания. Прежде всего,она позволяет формулировать задание более наглядно и компактно.Существенно расширяется круг потенциальных пользователей пакета,поскольку теперь от них не требуется знания каких-либо программистскихподробностей решения задач.
В то же время нередко пользователь способенсамостоятельно спроектировать требуемую цепочку, но используетавтоматическое планирование либо из соображений экономии усилий, либоиз-за боязни допустить механическую ошибку, вероятность которой приприменении непроцедурных форм существенно уменьшается.Автоматическое планирование вычислений требует определенногоусложнения функционального наполнения пакета. Теперь в немразмещаются не только программные тела модулей, но и знания об ихсемантике, а также знания об общих закономерностях предметной области.Эти знания могут быть представлены как в декларативной форме, т.е.в виде системы утверждений и правил вывода, так и в процедурной форме,т.е. в виде набора программ.Экспертное планирование [44,82-85].
Планировщик реализуется в видеиерархической подсистемы, состоящей из программы-администраторапланирования и расширяемого набора специальных программ, называемыхэкспертами. Каждый эксперт ориентирован на составление планавычислений применительно к конкретному типу контекстов задания или,другими словами, связан с вполне определенными задачами (подзадачами)из предметной области пакета.
Работа планировщика подобна синтаксическиуправляемой трансляции: разбор текста задания осуществляетсяадминистратором, а семантическая переработка выделенных синтаксическихконструкций, приводящая к построению плана вычислений, - экспертами.При этом основной цикл процесса формирования расчетной цепочкипротекает следующим образом.Администратор планирования, анализируя текст задания, выделяет внем очередной планируемый расчетный контекст, определяет, какой экспертдолжен обрабатывать этот контекст, и инициирует работу эксперта.Последний, используя сведения, находящиеся в информационной базепакета, и указанные в задании параметры задачи, либо строит фрагментрасчетной цепочки, соответствующий рассматриваемому контексту задания,либо может, как это делается в пакете MEIWEP [85], осуществитьсодержательное преобразование контекста, представив сформулированную внем задачу в виде суперпозиции подзадач, подлежащих, в свою очередь,подобной обработке.
После выполнения своих функций эксперт возвращаетуправление администратору.В информационной базе пакета при экспертном планировании хранятсясведения о возможных алгоритмах решения той или иной задачи идопустимыхзначенияхеепараметров,критериикорректности(применимости) алгоритма по исходным данным, вычислительные схемыалгоритмов и др. В качестве параметров задачи могут, например,указываться матрица и правая часть системы линейных алгебраическихуравнений, точность задания их элементов, требуемая точность искомогорешения, некоторые топологические свойства матрицы и т.д.Следует отметить, что для организации экспертного планированиятребуется сформулировать правила построения и выбора схем алгоритмоврешения задач и на этой основе подготовить эксперты, которые попостановкам задач могутсразу до конца составлять соответствующие расчетные цепочки.Планирование на вычислительных моделях [6,86,87].
В теории ипрактике пакетной проблематики большое внимание привлекают методыпланирования вычислений, основанные на использовании вычислительныхмоделей. Широкому признанию этих методов в значительной мереспособствовали пионерские работы таллинской школы программирования,выполненные под руководством Б.Г.Тамма и ЭХ.Тыугу.Вычислительная модель определяется как объект, состоящий измножества переменных и множества отношений.
которые связывают этипеременные. Каждая переменная вычислительной модели соответствуетнекоторому содержательному понятию предметной области пакета иобладает именем и видом. Отношение выражает связь между значениямипеременных и может использоваться для вычисления значений некоторых изних по известным значениям других переменных.
Семантика каждогоотношения задается модулем функционального наполнения пакетаВычислительная модель может быть представлена либо в виде графа,определяющегоинформационныеилогическиесвязимеждуфункциональными модулями, либо в виде совокупности утверждении оприменимости и сочетаемости модулей.В зависимости от сложности описания чредметной области приразработке пакетов, реализующих рассматриваемую технику планирования,в информационную базу пакета заносят либо вычислительную модельпредметной области, либо набор вычислительных моделей задач.
Первыйподход применяют в случае, когда предметная область (объект исследования) имеет отностительно устойчивую структуру и может быть описанаединой вычислительной моделью, на которой решаются все задачи пакета сразличными вариантами исходных данных. Этот подход получил своевоплощение в пакетах, ориентированных на вычисления при проектированиикрупных энергоустановок, технологических процессов [58].Второй подход используется тогда, когда класс решаемых задачнастолько разнообразен, что они не могут быть отражены в рамках однойвычислительной модели, или же реализация этих задач на такой единоймодели сопряжена с неприемлемыми временными издержками.
Построениесвоей вычислительной модели для каждой задачи дает возможностьуменьшить объем данных, анализируемых в процессе планирования, чтосущественно повышает быст-родействие планировщика. Кроме того, такая более гибкая по сравнению сединой моделью система представления знаний предоставляет возможностьсинтезирования новых моделей (более сложных задач) на основе алгебрымоделей [46,47,61].Формирование расчетной цепочки на основе вычислительной моделидля задачи вида «вычислить V1,V2,...,Vk по заданным величинам W1,W2,...,Wr»,где все величины принадлежат предметной области, может выполняться различными способами.Первый из них, называемый методом прямой волны, состоит в том, чтопервоначально в план включается один из модулей, входные величиныкоторого принадлежат множеству заданных величин.
При включении модуляв расчетную цепочку вычисляемые им величины добавляются к множествузаданных и исключаются из множества искомых (если они емупринадлежат). Далее процесс продолжается до тех пор, пока не будетисчерпано множество искомых величин или не станет ясно, что ничегонового вычислить уже нельзя [6,88].Другой метод, называемый методом обратной волны, обеспечиваетформирование плана вычислений в направлении от искомых величин кзаданным, т.е. формирование расчетной цепочки идет справа налево.Сначала на модели выбираются и заносятся в цепочку модули, входныевеличины которых принадлежат множеству искомых. Далее в числоискомых включают величины, необходимые для применения модулей,занесенных в план, и не принадлежащие множеству заданных.
Величины,вычисляемые этими модулями, исключаются из числа искомых. Процесспродолжается до тех пор, пока множество искомых величин не будетисчерпано [58,89].Как показывает практика работы с моделями, наилучшие результатыдает сочетание методов прямой и обратной волны [46].Планирование на семантической сети [48,70,71,90]. Этот подходпредполагаетиспользованиедляорганизацииавтоматическогопланирования вычислений методов искусственного интеллекта. В первуюочередь здесь имеются в виду системы представления знаний и методыпоиска решений в пространстве состояний.Семантическая сеть, используемая планировщиком, охватывает трираздела знаний: о предметной области; ометодах вычислений; о применимости методов вычислений и реализацииэтих методов.Использование дедуктивных информационных систем [90-92],обладающих способностью осуществлять логический анализ большой базыданных и позволяющих при работе с ними применять приемы процедурногопрограммирования, дает возможность накапливать указанные выше знанияв трех видах: в виде фактов, правил вывода и в виде процедур.Например, знания о предметной области могут быть представлены винформационной базе пакета в виде набора утверждений об объектах иправил вывода, в частности, правил, определяющих взаимосвязь междуобъектами предметной области.
С другой стороны, знания о методах вычислений, применяемых в предметной области, могут быть заданы в видепроцедур, т.е. модулей функционального наполнения. И, наконец, знания оприменимости методов вычислений и реализации этих методовпредставляются в виде системы фактов и правил вывода, описывающихпроблемную и системную семантику модулей.Многоаспектность информации, содержащейся в семантической сети,позволяет качественно усовершенствовать сам процесс планирования.Наиболее существенными представляются следующие преимуществапланирования на семантической сети.Проблемная семантика модуля содержит сведения о том, как этотмодуль может быть использован при расчетах, производимых в рамкахрассматриваемой области. Важно, что в описании проблемной семантикивнешняя идентификация параметров модуля осуществляется не черезимена, а посредством фактов, описывающих свойства объектов предметнойобласти, которые моделируются этими параметрами.
Наличие такимобразом представленной проблемной семантики модулей позволяетобеспечить большую гибкость планирования по сравнению собсуждавшимися выше подходами, где сцепление модулей, образующихцепочку, опиралось на наименования их входов и выходов.Системная семантика модулей содержит сведения о модуле как опроцедуре, т.е. сведения о различных программных параметрах иэксплуатационных характеристиках. Доступность планировщику системнойсемантики модулей позволяет производить не просто планированиевычислений, а оптимальное планирование, причем с учетом различныхкритериев оптимизации.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
