автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.16, диссертация на тему:Разработка алгоритмического обеспечения определения оптимальной номенклатуры средств ИВС, ориентированного на использование базы данных

ол

САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ЭЛЕ1{ТРОТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

На правах рукописи

Пирогова Марина Юрьевна

РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОПТИМАЛЬНОЙ НОМЕНКЛАТУРУ СРЕДСТВ ИБС, ОРИЕНТИРОВАННОГО НА ИСПОЛЬЗОВАНИЕ БАЗЫ ДАННЫХ

Специальность: 05.II.16 - Информационно-измерительные

системы

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание учбной степени кандидата технических наук

Санкт-Петербург - 1993

Работа выполнена в Санкт-Петербургском Государственном электротехническом университете

Научный руководитель -Заслуженный деятель науки и техники РСФСР, доктор технических наук, профессор Чернявский Е.А.

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор Кондрашкова Г.А., кандидат технических наук, доцент Ерастов В.Д.

Ведущая организация - Всесоюзный научно-исследовательски институт электроприборостроения г.Санкт- Петербург.

Защита состоится " 4 " и/йр 199^ г. в час.

на заседании специализированного совета К 063.36.04 Санкт Петербургского Государственного, электротехнического университе та по адресу: 197376, Санкт-Петербург, ул. Проф. Попова, 5.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университет!

Автореферат разослан "_" '_ 1933 г.

Учбный секретарь специализированного совета

Юрков Ю.Е.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Современные информационно-измерительные системы (ИИС) представляют собой сложные, многофункциональные средства, которые широко используются в различных отраслях народного хозяйства при автоматизации научного эксперимента, создании контролирующих технологических систем, систем автоматизации технологических процессов.

Быстро развивающаяся технологическая оаза определяет постоянное увеличение типов измерительных устройств, расширение их функциональных возможностей. Возрастает число контролируемых физических параметров (измерительных сигналов), постоянпо повышается требования к темпам и качеству разработок ИИС.

По этим причинам задача определения приборного состава ИИС 1ля организации оптимального относительно принятого критерия ка-гества измерительного эксперимента представляется сложной техни-гаской проблемой.

Полный перебор проектных вариантов, не эффективен даже при сравнительно небольших размерах множества возможных решений, а 1ри больших размерах просто нереализуем. В связи с этим, разра-5отка специальных методов целенаправленного поиска наилучшего 1роектного решения с учбтом всех различных характеристик системы I отсевом бесперспективных вариантов уже на ранних стадиях про-жтирования становится- веб более актуальной.

Одним из наиболее трудных этапов многопараметрической ооти-шзации приборного состава ИИС является выбор номенклатуры измэ-штельных средств и конкретизация их технических характеристик. Зту задачу позволяет решить система, ориентированная на базу из-«ерительных данных (ВИД), включающая в себя формирование концептуального уровня БИД, алгоритмы анализа данных и алгоритмы оправления оптимального решения. В связи с этим, возникает необходимость разработки алгоритмического обеспечения задач оптиииза-даи номенклатуры измерительных средств, основанного на использо-¡ании баз данных.

Цель работы - разработка алгоритмов выбора оптимального ре-юния, анализ возможных критериев эффективности, разработка кон-(ептуального уровня БВД, определение структуры нижнего уровня 1анных, разработка алгоритмов анализа БИД, рассчитанных на ре-

- г -

шение задачи оптимизации в многомерном пространстве.

Методы исследования. В работе использованы методы теории множеств, комбинаторные методы, методы дискретного программирования и математического моделирования. При создании БИД использован реляционный принцип организации баз данных

Научная новизна.

1. Разработана общая методика решения задач определения оптимальной номенклатуры измерительных модулей (ИМ) по выбраннш. пользователем критериям эффективности.

2. Предложен метод и алгоритм анализа ограничений и облает* допустимых решений, в основе которых лежит метод жадного алгоритма и метод последовательного анализа вариантов. Разрэботаш алгоритмы определения оптимального решения с использованием метода жадного алгоритма.

3. Предложена классификация возможных критериев эффективности, на основе которой сформулированы типовые задачи параметрической оптимизации номенклатуры ИМ.

4. Предложена концептуальная модель БИД, ориентированна) на применение алгоритмов оптимизации и включащая в себя вс( ИМ, способные принять участие в измерительном эксперименте.

5. Разработаны алгоритмы анализа характеристик ИМ и алгоритм формирования концептуального уровня БИД.

6. Предложена модель ИМ, как основа унифицированного пред ставления средства измерения в БИД, предполагающая единообразно! описание всех возможных параметров и оценок качества в различны: режимах работы. В основе такой модели лежит проведенная авторо: классификация метрологических и общетехнических характеристи средств измерения, вошедших в БИД.

7. Предложен подход к классификации ИМ, который положен основу информационной организации и структуры нижнего уровн БИД, позволявдий формально определить всо основные классы ИМ установить между ними функциональные связи.

Практическая ценность. I. Результаты работы являются теоре тической основой для создания программного обеспечения автомата зированного выбора оптимальной номенклатуры измерительны средств на этапе структурного проектирования ИИС.

2. Использование разрзбе-анных методов и алгоритмов позве ляет за сч5т решения ряда оптимизационных задач обеспечит

обоснованность конструктивных и технологических решений.

3. Разработанная в работе методика монет быть использована при решении любой задачи определения номенклатуры средств измерения:

- при оптимизации метрологического парка предприятий;

- при оснащении цехов и лабораторий;

- при прогнозировании использования имещихся и закупки новых средств измерения и т.д.

4. Предложенная структура БВД позволяет эффективно использовать 'оптимизационные алгоритмы при проектировании ШС, обеспечивает удобное расширение и развитие систем.

б. Измерительные данные, образующие нижний уровень Б1Щ, носят информационный характер и могут быть использованы при организации электронного справочника средств измерений.

Внедрение результатов. Результаты работы были внедрены в: I) НИИЭТУ (оптимизация номенклатуры ИС по заданным критериям эффективности; 2) АО "Экобазис" (измерительно-вычислительная система сбора и обработки измерительных, данных передвикной лаборатории для экологического мониторинга).

Все внедрения подтверждены соответствующими актами. Экономический эффект от внедрения в ШИЭТУ одной оптимизационной задачи составляет 70 тыс.руб. в ценах марта 1992 г. Годовой экономический эффект от внедрения одной передвижной лаборатории эко-контроля составляет 2,37 млн.руб. в ценах марта 1993 г. (доля разработок автора составила 1%).

Апробация работы. Научные и практические результаты докладывались и обсуздались на Всесоюзной научно-технической конференции "ИМС-91" (Санкт-Петербург, 1991).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 4 печатных работы, в том числе две депонированные рукописи, статья, тезисы на Всесоюзной научно-технической конференции.

Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, четырбх разделов с выводами, заключения, списка литературы, включающего 102 наименования, и 6 приложений. Основная часть работы изложена на 129 страницах машинописного текста. Работа содержит 6 рисунков, 3 таблицы.

КРАТКОЕ СОДЕКШШЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, сформулированны цель и задачи работа, дана общая характеристика работы.

В первой главе формулируется задача выбора оптимальной номенклатуры измерительных средств как многопараметрическая задача дискретного программирования с нелинейными ограничениями.

Исходными данными такой задачи являются:

- множество ИМ II, каждый элемент которого характеризуется вектором характеристик М± = { ш0М );

- задание на измерительный эксперимент Б, представляющее собой перечень сигналов и их характеристик = { ш03 };

- требования к реализации системы, представленные в виде множества ограничений П^ и функции критерия эффективности I.

Требуется определить оптимальную на множестве Ы, номенклатуру ИМ, обеспечивающих измерение всех заданных параметров сигналов Б, участвующих в планируемом эксперименте, с учбтом ограничений, накладываемых на реализацию системы, и целевой функции, (одному сигналу соответствует один информационный параметр).

На этапе построения концептуального уровня ВИД из множества 11 выделяется подмножество Р, удовлетворящее огра-нйчениям, которые заданы сигналами Б .

ыеы < шез • 9 € 81 : (1)

шем > шез • 0 € 8г : (2)

шемт1п < шез < Шемшах • 6 е ез ' (3)

где е - номер характеристики в базе характеристик измерительных сигналов; индекс ы означает принадлежность параметра к вектору характеристик модуля, б- сигнала; 61 - множество индексов параметров, требующих выполнение условия "не больше"; 62 - множество индексов параметров, требующих выполнение условия "не меньше"; ез - множество индексов параметров, требующих выполнение интервального условия, причЗм в,П е^П 93= 8 - множество индексов важных параметров сигнала, е1и е2и 03= 0 - пустое множество.

Оптимизация номенклатуры ИМ может быть сведена к нахождению такого подмножества V0, для которого целевая функция I, принимает экстремальное значение

W =min I(ш..) , a € V , (4) (max) 01

где v - множество индексов параметров 1, по которым проводится оптимизация.

При этом должны выполняться все ограничения, предъявляемые к реализации системы

в0<ше1> < в,в . е с в1 ; (5)

1€U°

вв("в1) > <he ' 0 € 02 5 <6>

Saemixx < «вHi) « бзешах . 9 € ез • <7>

• 1€У

где g0- функциональная зависимость, определяющая закономерность изменения суммарного значения е-критерия качества измерительной системы при увеличении или уменьшении количества ИМ.

Такая задача в общем случае может быть решена только методом полного перебора, что неэффективно даже при сравнительно небольших размерах множества М.

Однако, для решения большого числа практических задач структурного проектирования для конкретных видов функций (4) ... (7) могут быть предложены метода получения оптимальных решений с применением-дискретного программирования и комбинаторных методов.

Автором дан критический анализ существующих методов дискретного программирования. В результате этого анализа было показано, что для решения задач подобного типа наиболее эффективно применяется метод последовательного анализа вариантов (ЫПАВ), позволящий значительно сократить пространство поиска оптимального решения.

В настоящей работе предлагается метод определения оптималь-ого решения, известный в комбинаторике под названием жадного алгоритма (ХА).

Вторая глава посвящена разработке алгоритмического обеспечения задач выбора оптимальной номенклатуры ДО, при наличии больших массивов исходных данных (множества И и S), что обуславливает необходимость ориентировать эти алгоритмы на исгользова-

ние ВИД. В этой главе проводится анализ критериев эффективности, обосновывается возможность применения метода жадного алгоритма при решении оптимизационных задач, предлагается общая методика определения оптимальной номенклатуры ИМ.

В качестве критериев эффективности рассматриваются следующие характеристики:

1. Общетехнические характеристики.

1.1. Масса.

1.2. Габаритные размеры.

1.3. Потребляемая мощность.

1.4. Стоимость.

1.5. Надежность.

2. Метрологические характеристики.

2.1. Точность.

2.2. Быстродействие.

Все обще-технические характеристики, кроме надёжности,имеют аддитивную функцию суммарного показателя качества. Характеристики надежности имеют мультипликативную функцию суммарного показателя качества. Метрологические параметры имеют сложную функциональную зависимость, определяемую измерительным алгоритмом.

С учбтом приведенного перечня возможных критериев эффективности сформулированы типовые задачи выбора оптимальной номенклатуры ИМ, наиболее сложная из которых представляет собой минимизацию аппаратных затрат или стоимости при ограничениях на надежность, точность и быстродействие.

Гг (v) —> 1 ,

w min

ßt<u) < «I (8)

g7(f) « g* .

где g*. g* - предельные значения вероятности безотказной работы системы, относительной погрешности и времени измерения соответственно, - весоэнергетический критерий, представляющий собой взвешенную сушу нормированных значения массы, потребляемой мощности и габаритных размеров.

Г„(и) = п1пЦ ♦ ♦ аа -¡X ), (9)

^ ^ Зт1п ¿т1лп Лга1п

где га - масса, 0 - потребляемая мощность, С - габаритные размера аш' асГ аа - весовш коэффициенты; С^ - минимальные значения общетехнических характеристик среди ИМ, измеряющих информационный параметр Д-го сигнала.

Для того чтобы оценить точность или быстродействие ШС необходимо иметь информацию о структуре ШС, определяемой измерительным алгоритмом. Формирование структуры ШС в настоящей работе не рассматривается, поэтому примем условие, что значения критериев эффективности ИМ независимы и под задачей максимизации точности (быстродействия) будем понимать выбор ИМ, способных измерить все сигналы Б с максимальной точностью (быстродействием).

Задача (8) является задачей на условный экстремум.

При определении оптимального решения и локальных экстремумов в задачах с ограничениями используются два типа ЖА. Для критериев эффективности, не предполагающих зависимость суммарного показателя качества от количества ИМ, вошедших в решение, (точность, быстродействие, надёжность) применяется ЖА1. Для критериев, суммарный показатель которых при последовательном включении ИМ зависит от их количества (аппаратные затраты, стоимость) применяется ЖА2.

Для применения ЖА наиболее удобной является форма представления множества возможных решений в виде матрицы. Такая матрица называется матрицей потенциальных возможностей (МПВ).

МПЗ отражает возможность измерения заданных параметров сигналов Б (Л-сигналу соответствует ¿-столбец), имепцихся в базе ИМ (1-номеру ИМ соответствует 1-строка матрицы). Из множества Ы выбирается подмножество Р в соответствии с решающим правилом (требования к измерению множества параметров сигналов, определяемые неравенствам (I) ... (3)) - Р = Л(М), где Л - функция "покрытия параметров сигнала параметрами ИМ М1. Под "покрытием" одного элемента другим погашается то, что каждый в - параметр ы^еи^д,

т.е. каждый параметр соответствующего качества ИМ удовлетворяет требованиям измерительного сигнала.

МПВ образуется путем "логического умножения" матрицы II н

транспонированную матрицу Б понированная матрица 5, Р

«

Р

= С

(Р1;)) = М & Б

1к'

если Б. с Ы.

где Б - транс-т.е. каждый

элемент вектора "покрывается" соответствующим элементом вектора И1к, - в противном случае. Значение С^ представляет собой логический номер режима работы ИМ, в котором последний обеспечивает измерение соответствующего информационного параметра сигнала. Этот номер позволяет определить вектор характеристик 1-го ИМ при измерении 3-го ИС в к-ом режиме. При решении оптимизационных задач на место элементов С1к могут быть занесены значения одного из параметров вектора характеристик, выбранного в качестве критерия эффективности.

МПВ имеет размерность 1«Л, где I -количество ИМ, способных измерить хотя бы один параметр, Л - количество сигналов.

Ненулевые элементы МПВ образуют множество параметров ИМ, определяющих возможные решения. Из множества возможных решений необходимо выделить допустимые варианты, т.е. те, которые удовлетворяют ограничениям на систему в целом (неравенства (5)... (7)). Для отсева недопустимых вариантов используется МПАВ и ЖА.

В результате отсева недопустимых элементов получается усеченная матрица Р8= в(Р=(Р1;)}), где в - функция отсева элементов

определяющих бесперспективность вариантов.

Множество допустимых решений Лк представляет собой семейство подмножеств множества Рв и представлено в виде матрицы размерностью I ««Г. матрица Л^ совпадает с матрицей Р^.

Оптимальным является подмножество давдее экстремаль-

ное значение целевой функции - \°=ш1п1(Л ).

(шах) 8

Пример: Целевая функция - критерий типа (9).

К. < 1Г„

< *3 < "А

"1 " "г

I) Параметры измеряются одновременно (параллельное включение), строки матрицы упорядочены по неухудшению значения критерия эффективности.

М.

О

о

Применим к матрице

О О

О "з

о

ЖА1:

М1

«2

«3 Ы,

5г 5з 34

"1 0 О 0

0 "г 0 0

0 0 0 "з

О 0 "4 0

1. begin

2. for J:=1 to J do begin i:=0

3.

4.

5.

6.

7.

8. 9.

while ((P1;J=0) and (J<J) do 1:=1+T

li P1;)*0 then

begin U (S,,„ ,}

j t«^ i

1or k:=l+1 to 1 do

end

епй

10. end

•v w2 + w3 + w4

{Б1 (М1 )'52(Мг),83(Нд),84(М3)}' 1(и0) =

- матрица, сформированная ЖА1; и° - оптимальное решение, предстарлявдее собой перечень пар модуль - сигнал. 2) Параметры измеряются последовательно. Столбцы матрицы Р упорядочены по неуменьшению количества модулей, измеряющих один параметр, а строки - по неухудшенизэ возможностей одного ИМ.

РУ

S4 S3 S1 S2 S4 S3 S1 s2

M4 ' 0 »; W4 " II W3 0. 0 *3

0 0 W2 w§ M4 0 W4 W4 0

"M3 *3 0 0 4

M1 0 0 0

Применим к матрице Л ЖА2:

1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

9.

10. 11. 12.

13.

14.

begin for J:=1 begin 1 while

to J do

:=0

((P± =0) and (1<I)) do i:=I+1

If P13*0 then

" - V u <я3(Ч)У

begin v°

for k:=l+1 for 1:=J+1

to to J do

I do P^-0

begin If then

Гог к:=1 end end end епй

to I do If k*l; then Plk=0

С

Начало

]

/Исходные данные; 5,11,Ге, П^ J

Формирование ВДВ: Р =

X

ХА:Определение решения и°

Проверка всех ограничений для решения и°

Да у

Ограничения выполняются ?

%

Нет

ч Нет

>п

<

Да

Нет -

Процедура I

I

Отсев влементов ?

в = 1

р(8) = Р

' Г = 0

>П

в = 1

Формирование Р'в' г = 0

ХА: Определение

т

Проверка всех ограни-. ,

чений для решения I»

Нет

1

<

Ограничения выполняются ?

и°= и°(в,г

1

©

рис.I -

Алгоритм suóopü оптимального решения.

и°~ {Биил)' Бгш3)' Бзшл>' Б4(м3)}

Суммарные аппаратные затраты: Ги(и°)= w3 +

В задачах с ограничениями ЖА1 и ЖА2 применяются на этапе проверки ограничений {в*}, при отсеве недпустимых элементов (процедура I) и, в случае если решение не найдено, на этапе ввода ограничения на целевую функцию и отсева элементов по этому, ограничению (процедура 2).

Жадный алгоритм для решения задачи (8) записывается в виде:

аг8т1п(Ги<СД2ЦН3тах, И^ (Л^ В (Р = и & 8Т)>].

„_, т (Ю)

^ <Лв=Р<Г = * * Б ))]'

где и^^ - оператор упорядочивания столбцов МПВ по невозрастанию количества ИМ, измеряющих один параметр; - оператор упорядочивания строк МПВ по неувеличению возможностей Ш (количество параметров, измеряемых одним модулем); ¿У^^ - оператрр упорядочивания строк.МПВ с одинаковым количеством влементов по неубыванию значений целевой функции 1и; 8т<;р(Р) - функция отсева влементов по ограничениям надежности, точности и быстродействия.

Рассмотрение аналитические решения оптимизационных задач демонстрируют достоинства предложенного метода с точки зрения сокращения объема вычислений за счВт быстрого сужения пространства поиска и уменьшения количества шагов при определении локальных экстремумов па каждом цикле.

Представлена общая методика определения оптимальной номенклатуры ИМ та заданным критериям эффективности (рис. I).

В третьей главе рассматриваются вопросы организации ВИД, предполагающей использование метода ХА при решении оптимизационных задач.

Предлагается модель ИМ, позволяющая описать все важные нечисловые, числовые и сложные числовые характеристики, вычисляемые при помощи функций, и ориентированная на представление 1Ш в ВИД.

В общем случае ИМ может иметь несколько режимов работы. Каждый режим имеет свой диапазон измерения, вид операции, точность и др. Тогда модель Ш1 - вто некоторое пространство параметров, которое характеризует его во всех режимах работы:

М^ = Сш1 }, где - характеристика 1-го ИМ, измеряющего

3-й сигнал и пршшмапцая значение е-го качества (ИМ работает в е-режиме).

Предлагается подход к классификации ИМ, который положен в основу информационной организации ВИД, обеспечивающей полноту и независимость данных.

Среди нечисловых характеристик можно выделить характеристики, описывающие сигнал на входе и выходе ИМ. Наиболее важные из них - это тип сигнала на входе, информационный параметр и форма представления сигнала на выходе. Именно эти характеристики целесообразно взять в качестве признака класса ИМ. Так как многие ИМ выполняют несколько функций и имеют на входе сигналы нескольких типов, то такие ИМ должш быть представлены в нескольких классах.

Принадлежность ИМ к какому-либо классу определяется двумя параметрами: Вха и Уа ь . Характеристика Вх (назовём еб условно "вход"), описывает сигнал на входе ИМ. Индекс "а " обознача-

Вд

ет тип сигнала на входе. Индексы характеристики Уа ь (назовбм еб условно "параметр") обозначают следующие понятия: а^ - информационный параметр сигнала, Ьу - разновидность информационного параметра, су - форма представления сигнала на выходе ИМ.

Описана структура нижнего уровня ЕИД, в основу которой положен реляционна принцип организации баз данных, наиболее точно отражающий специфику БВД, позволяющий обеспечить максимальную гибкость, компактность и исключить избыточность данных.

Рассмотрено взаимодействие всех данных в процессе выявления потенциальных возможностей ИМ, на основе чего разработан алгоритм анализа характеристик ИМ и формирования концептуального уровня ВИД (МПВ).

Каждому сигналу, входящему в задание, Б = соответ-

ствует Еектор характеристик БРр, совпадающий с вектором характеристик ИМ, способных этот сигнал измерить - МРр. Вектор МРр позволяет определить нужный класс КМ и войти в таблицу метрологи-збских характеристик, соответствующую данному классу.

В то же время, всэ характеристики, присутствующие в векто-эах БР, определены в таблице П = {ш0, наименование, способ задания, единица измерения). Алгоритмы анализа всех характеристик содержатся в таблице 0 и позволяют произвести сравнение харак-

теристик uJ0 и (o10k при формировании концептуального уровня.

Чегвбртая глава посвящена разработке программного обеспечения и анализу результатов экспериментального исследования.

Приведен пакет программ оцределения оптимальной номенклатуры ИМ по выбранному пользователем критерию эффективности в условиях отсутствия ограничений, разработанный на языке DBA5III plus для ЭВМ типа PC XT/AT.

Дан анализ временной сложности подпрограмм, реализующих ЖД, показывающий эффективность этого метода в сравнении с, методом полного перебора.

Представлено подробное описание структуры используемой ВИД.

В заключении дабтся перечень основных результатов, полученных при выполнении диссертационной работы.

В приложениях приведены таблицы классификации ИМ, перечень характеристик ИМ, образующих ВИД, фрагмент ВИД, листинги прикладных програш и результаты их работы, а также документы о внедрении результатов работы.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Дана оптимизационная постановка задачи определеш™ номенклатуры измерительных средств при проектировании ИИС, показывающая принадлежность такой задачи к классу задач дискретного программирования .

2. Обоснована необходимость разработки алгоритмического обеспечения задач определения номенклатуры измерительных средств, основанного на использовании баз данных, позволяющего сократить трудоемкость этана структурного проектирования и дающего возможность проектировщику выбрать оптимальное решение не прибегая к длительным процедурам поиска ИМ то каталогам и паспортам,

3. На основании проведенного анализа критериев • эффективности, используемых при проектировании ИИО, сформулированы типовые задачи выбора оптимальной номенклатуры ИМ. Разработаны алгоритмы рэшения этих задач, на примере которых показана возможность применения метода ЖА совместно с МПАВ для определения оптимального варианта, что позволит значительно сократить область допустимых решений, уменьшить объем вычислений и найти оптимальный вариант в случаях, когда его определение при помощи

полного перебора невозможно из-за больших, вычислительных трудностей.

4. Разработана общая методика определения оптимальной номенклатуры ИМ по заданным критериям эффективности с применением ЖА, предназначенная для использования на этапе структурного про-ектироваия ИМС, а также для решения любой задачи, связанной с выбором номенклатуры средств измерений.

5. Предложен подход к классификации ИМ, который положен в основу информационной организации ВИД, позволяпцей применить алгоритмы анализа характеристик и формирования концептуального уровня ВИД (МПВ), ориентированного на использование метода ЖА, при решении задач выбора оптимальной номенклатуры ИМ.

6. Разработан пакет программ определения оптимальной но-клатуры ИМ по выбранному пользователем критерию эффективности в условиях отсутствия ограничений, внедрбнный на предприятиях заказчика в рамках подсистемы АСУ "Метрология" (НИИЭТУ) и в рамках создания измерительно-вычислительной системы сбора и обработки измерительных данных передвижной лаборатории для экологического мониторинга (АО "Экобазис").

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

1. Алексеев В.В., Пирогова М.Ю. Классификация измерительных модулей и алгоритм поиска в базе данных. - депошфованная рукопись N5048-np.9I: Информприбор, 1991. - 13 с.

2. Алексеев В.В., Пирогова М.Ю. Критериальные оценки при выборе оптимальной номенклатуры измерительных модулей. - депонированная рукопись И5Ю5-пр.93: Информприбор, 1993. - 12 с.

3. Пйрогова М.Ю. Использование жадных алгоритмов в задачах выбора оптимальной номенклатуры измерительных средств // Информационно-измерительные системы (ИИС-1991), Всесоюзная конференция: тезисы доклада. - Л.: ЛГТУ, 1991. - с.105.

4. Пирогова М.Ю. Применение жадного алгоритма в задачах определения оптимальной номенклатуры измерительных модулей // Вопросы проектирования из?леритолышх систем: сб. науч. тр., выпуск 446 - С.-Пб.: ГЭТУ, 1992. - С.52 -57.