- •Введение
- •1. Структура и классификация сапр
- •1.1.Разновидности сапр
- •1.2.Функции, характеристики и примеры cae/cad/cam-систем
- •1.3.Понятие о cals-технологии
- •1.4.Комплексные автоматизированные системы
- •1.5.Системы управления в составе комплексных автоматизированных систем
- •1.6.Автоматизированные системы делопроизводства (асд)
- •2.Системы автоматизированного проектирования и их место среди других автоматизированных систем
- •3.Системные среды и программно-методические комплексы сапр
- •3.1.Функции сетевого программного обеспечения
- •3.1.1.Системы распределенных вычислений
- •3.1.2.Прикладные протоколы и телекоммуникационные информационные услуги
- •3.1.3.Информационная безопасность
- •3.2.Назначение и состав системных сред сапр
- •3.2.1.Системные среды автоматизированных систем
- •3.2.2.Подходы к интеграции по в сапр
- •3.2.3.Технологии интеграции по типа dde и ole
- •3.2.4.Управление данными в сапр
- •3.2.5.Варианты управления данными в сетях ас
- •3.2.6.Интеллектуальные серверы бд
- •3.2.7.Распределенные базы данных (рбд)
- •3.2.8.Программные средства управления проектированием в сапр
- •3.2.9.Примеры подсистем управления данными и проектированием
- •3.3.Инструментальные среды разработки программного обеспечения
- •3.3.1.Среды быстрой разработки приложений
- •3.3.2.Компонентно-ориентированные технологии
- •3.3.3.Пример реализации компонентно-ориентированной технологии в сапр
- •4.Системный подход к проектированию
- •4.1.Понятие инженерного проектирования
- •4.2.Принципы системного подхода
- •4.3.Основные понятия системотехники
- •5.Структура процесса проектирования
- •5.1.Иерархическая структура проектных спецификаций и иерархические уровни проектирования.
- •5.2.Стадии проектирования
- •5.3.Содержание технических заданий на проектирование
- •5.4.Классификация моделей и параметров, используемых при автоматизированном проектировании
- •5.5.Типовые проектные процедуры
- •6.Виды обеспечения и требования к их компонентам (гост 23501.101-87)
- •6.1.Программное обеспечение сапр
- •6.2.Информационное обеспечение сапр
- •6.3.Методическое обеспечение сапр
- •6.4.Математическое обеспечение сапр
- •6.5.Лингвистическое обеспечение сапр
- •6.6.Техническое обеспечение сапр
- •6.7.Организационное обеспечение сапр
- •7.Математическое моделирование автоматизированных систем
- •7.1.Математическое обеспечение анализа проектных решений
- •7.1.1.Математический аппарат в моделях разных иерархических уровней
- •7.1.2.Требования к математическим моделям и численным методам в сапр.
- •7.1.3.Место процедур формирования моделей в маршрутах проектирования
- •7.2.Математические модели в процедурах анализа на макроуровне
- •7.2.1.Исходные уравнения моделей
- •7.2.2.Примеры компонентных и топологических уравнений
- •7.2.3.Представление топологических уравнений
- •7.2.4.Особенности эквивалентных схем механических объектов.
- •7.2.5.Характеристика методов формирования ммс
- •7.2.6.Узловой метод
- •7.3.Методы и алгоритмы анализа на макроуровне
- •7.3.1.Выбор методов анализа во временной области
- •7.3.2.Алгоритм численного интегрирования соду
- •7.3.3.Методы решения систем нелинейных алгебраических уравнений
- •7.3.4.Методы решения систем линейных алгебраических уравнений
- •7.3.5.Анализ в частотной области
- •7.3.6.Многовариантный анализ
- •7.3.7.Организация вычислительного процесса в универсальных программах анализа на макроуровне.
- •7.4.Имитационное моделирование
- •7.4.1.Имитационное моделирование систем массового обслуживания
- •7.4.2.Событийный метод моделирования
- •7.4.3.Краткое описание языка срss
- •7.4.4.Сети Петри
- •7.4.5.Анализ сетей Петри
- •7.5.Математическое обеспечение синтеза проектных решений
- •7.5.1.Постановка задач параметрического синтеза
- •7.5.1.1.Место процедур синтеза в проектировании
- •7.5.1.2.Критерии оптимальности
- •7.5.1.3.Задачи оптимизации с учетом допусков
- •7.5.2.Обзор методов оптимизации
- •7.5.2.1.Классификация методов математического программирования
- •7.5.2.2.Методы одномерной оптимизации
- •7.5.2.3.Методы безусловной оптимизации
- •7.5.2.4.Необходимые условия экстремума
- •7.5.2.5.Методы поиска условных экстремумов.
- •7.5.3.Постановка задач структурного синтеза
- •7.5.3.1.Процедуры синтеза проектных решений
- •7.5.3.2.Задача принятия решений
- •7.5.3.3.Представление множества альтернатив
- •7.5.3.4.Морфологические таблицы
- •7.5.3.5.Альтернативные графы
- •7.5.3.6.Исчисления
- •7.5.4.Методы структурного синтеза в сапр
- •7.5.4.1.Системы искусственного интеллекта.
- •7.5.4.2.Дискретное математическое программирование
- •7.5.4.3.Элементы теории сложности
- •7.5.4.4.Эволюционные методы.
- •7.5.4.5.Постановка задачи поиска оптимальных решений с помощью генетических алгоритмов
- •7.5.4.6.Простой генетический алгоритм
- •7.5.4.7.Разновидности генетических операторов
- •7.5.4.8.Генетический метод комбинирования эвристик
- •8.Эффективность сапр
- •9.Понятие об открытых системах
- •9.1.История развития открытых систем
- •9.2.Существующие определения открытых систем и терминология
- •9.3.Различные подходы к понятию "открытые системы"
- •10.Технологии и стандарты информационной поддержки жизненного цикла изделий
- •Заключение
- •Библиографический список
- •Оглавление
- •394026 Воронеж, Московский просп., 14
7.5.4.8.Генетический метод комбинирования эвристик
Возможны два подхода к формированию хромосом.
Первый из них основан на использовании в качестве генов проектных параметров. Например, в задаче размещения микросхем на плате локусы соответствуют посадочным местам на плате, а генами являются номера (имена) микросхем. Другими словами, значением k-го гена будет номер микросхемы в k-й позиции.
Во втором подходе генами являются не сами проектные параметры, а номера эвристик, используемых для определения проектных параметров. Так, для задачи размещения можно применять несколько эвристик. По одной из них в очередное посадочное место нужно помещать микросхему, имеющую наибольшее число связей с уже размещенными микросхемами, по другой – микросхему с минимальным числом связей с еще не размещенными микросхемами и т.д. Генетический поиск в этом случае есть поиск последовательности эвристик, обеспечивающей оптимальный вариант размещения.
Второй подход получил название – метод комбинирования эвристик. Этот метод оказывается предпочтительным во многих случаях. Например, в задачах синтеза расписаний распределяется заданное множество работ во времени и между обслуживающими устройствами – серверами, т.е. проектными параметрами для каждой работы будут номер сервера и порядковый номер в очереди на обслуживание. Пусть N– число работ, М– число серверов. Если гены соответствуют номерам работ, то в первом подходе в хромосоме нужно иметь 2N генов и общее число отличающихся друг от друга хромосом W заметно превышает наибольшее из чисел N! и МN.
Согласно методу комбинирования эвристик, число генов в хромосоме в два раза меньше, чем в первом подходе, и равно N. Поэтому если число используемых эвристик равно К, то мощность множества возможных хромосом уже несравнимо меньше, а именно W = KN.
Очевидно, что меньший размер хромосомы ведет к лучшей вычислительной эффективности, а меньшее значение W позволяет быстрее найти окрестности искомого экстремума. Кроме того, в методе комбинирования эвристик все хромосомы, генерируемые при кроссовере, будут допустимыми. В то же время при применении обычных генетических методов необходимо использовать процедуры типа РМХ для корректировки генов, относящихся к номерам в очереди на обслуживание, что также снижает эффективность поиска.
8.Эффективность сапр
Эффективность СТС определяется путем сопоставления эффекта от ее применения и полных затрат на ее создание и эксплуатацию. Эффект может заключаться в изменении результатов в процессе проектирования при замене ручного способа выполнения на автоматизированный. При этом рассматриваются как частичные результаты выполнения отдельных процедур, так и общие изменения показательной деятельности проектирующей организации в целом.
Эффект от применения САПР и полные затраты имеют многоаспектный характер.
Эффективность САПР= {Q ,Z} Э= { Q э ,Z э}.
Q - эффект, определяющийся техническим, экономическим и социальным результатами.
Z - финансовые, материальные, трудовые и временные затраты или ресурсы.
Э - технико экономический показатель САПР.
Эффект от автоматизации достигается при выполнении системой заданного набора основных или целевых функций. Чтобы характеризовать пригодность системы к выполнению основных функций вводят понятие - качество функционирования, т.е. совокупность свойств системы, обуславливающих ее способность выполнять свое назначение в конкретных условиях функционирования. На ряду с эффективностью САПР рассматривают эффективность процесса проектирования самой САПР (Эп).
Эп = {Qп, Zп}
Qп - оценка результатов проектирования САПР
Zп - затраты на создание САПР.
Результаты проектирования САПР оцениваются качеством ее функционирования качеством документации, научно-техническим уровнем САПР.
Эффективность и качество САПР являются мерами оценки степени достижения целей, стоящих перед заказчиком, разработчиком и пользователем системы. А так же методом сравнения реализации этих целей.
Эффективность САПР представляется такой схемой:
Рисунок 8.1 – Схема эффективности САПР
Для оптимальной оценки эффективности САПР целесообразнее всего выделить следующие этапы процесса проектирования:
1. Разработка исходных требований к САПР.
2. Разработка внешнего описания САПР.
3. Разработка внутреннего описания САПР в целом.
4. Разработка внутреннего описания компонентов САПР.
5. Изготовление опытного образца.
6. Опытное функционирование.
7. Промышленное функционирование.
Выполнение этих этапов обеспечивает необходимый показатель качества. Ошибка на каждом из этапов может принести потом неприятности в зависимости от конкретного этапа. В каждой конкретной ситуации, связанной с проектированием САПР, ее внедрением в эксплуатацию, соответствуют свои способы оценки эффективности. На начальных этапах применяют априорные и прогнозные оценки. На конечных - апостериорные оценки фактически достигнутых результатов.
Прогнозные методы оценки эффективности разбиваются на 2 группы (методы для априорных оценок).
Методы 1-й группы обеспечивают оценку характеристик системы за счет ее сопоставления с системами аналогичного назначения. (методы экспертных оценок).
Методы 2-й группы позволяют оценить характеристики САПР на основе ее внутреннего описания. (методы инженерных расчетов, методы стендовых описаний).
Что касается проблем сравнения и выбора вариантов решения: для этого вводится понятие измеримость рассматриваемой цели, измеримость какого-либо результата автоматизации или свойства САПР.
Есть цель А - которую хотим достигнуть, В - множество вариантов проектных решений, ЛПР - лицо, принимающее решение.
Если b'>b" вариант b' ,более предпочтителен по отношению к цели А.(1)
Если b'>b" вариант b" ,более предпочтителен по отношению к цели А.(2)
Если b'~ b" варианты эквивалентны.(3)
Если b'Ґ b" варианты несравнимы.(4)
Вариант 4 имеет место, если ЛПР не может установить ни для одного из сравниваемых вариантов критериев (1), (2), (3). Цель измерима только тогда, если по отношению к ней на множестве В находятся варианты от (1) до (3). Обеспечение измеримости цели называется признаком эффективности или качества системы.
При большом числе сравниваемых вариантов и необходимости оценки степени достижения цели требования измеримости заменяют требованием количественной измеримости:
Цель А количественно измерима, на множестве В, если " b',b" B b'>b" <=> v(b')> v(b").
Из этого определения следует, что количественно измеримая цель всегда измерима. V (b) - функция количественных оценок.
Признаки, обладающие свойством количественной измеримости, называются показателями эффективности или качества системы:
количество часов наработки на отказ;
количество пользователей;
удобство САПР для пользователя.
Для наложения количественной характеристики на качественную это введение бальной и литерной характеристик. Для обеспечения свойства измеримости необходимо исходную цель разбить на совокупность частных и более простых и исходных целей этот процесс называется декомпозицией или квантификацией цели продолжается до тех пор, пока не будет получен набор измеримых целей.
Набор нижнего уровня является полным, если их достижение достаточно для достижения исходной цели. Набор целей нижнего уровня не избыточен, если реализация каждой цели из этого набора необходима для достижения исходной цели. Каждая вершина построенного дерева целей отражает стремление придать системе определенное свойство. Поэтому в данном случае происходит раскрытие сложных свойств в виде иерархии простых.
На нижнем уровне дерева каждому измеримому свойству соответствуют признаки показателя качества проектируемой системы. На каждой стадии процесса проектирования САПР необходимо ответить на вопросы:
1) Являются ли удовлетворительными результаты, полученные на этой стадии;
2) Какие из вариантов являются предпочтительными;
3) Следует ли переходить к следующей стадии создания системы или необходимо пересмотреть результаты предыдущих стадий.
Задачей системотехники является формирование множества вариантов системы, которое дает полное представление о теоретически допустимом уровне представления и качества САПР. Эта информация позволяет найти компромисс между желанными целями и возможностями их осуществления и выбрать оптимальный вариант.
Если все критерии нужно максимизировать: b'>b" тогда и только тогда, когда "ai A i=1,n выполняется аi(b')>= аi (b").
При этом возможны такие варианты, для которых на множестве В не существует функции предпочтения. Если эти варианты исключить множества В, то оставшееся множество Р называется множеством оставшихся вариантов.