автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Исследование, разработка и практическое применение идентификации трудноформализуемых задач для повышения эффективности автоматизированных систем

ВВЕДЕНИЕ.

Глава I. ОБЗОР ИССЛЕДОВАНИЙ В ОБЛАСТИ ФОРМАЛИЗАЦИИ КИБЕРНЕТИЧЕСКИХ СИСТЕМ И ОБЪЕКТОВ.

1.1. Этапы формализации кибернетических систем и объектов

1.2. Постановка задачи идентификации. Методы идентификации.

1.3. Выделение класса трудноформализуемых задач

1.4. Использование методов автоматической классификации и распознавания образов душ решения трудноформализуемых задач.

Глава 2. ИДЕНТИФИКАЦИЯ ТРУДНОФОРМАЛИЗУЕМЫХ ЗАДАЧ. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОЛЫ В. ИДЕНТИФИКАЦИИ ТРУЛНОФОРМА-ЛИЗУЕМЫХ ЗАДАЧ.

2.1. Разработка методики идентификации трудноформализуемых задач

2.2. Формирование признакового пространства и разработка процедуры его сжатия.

2.3. Задача таксономии. Разработка алгоритма ее решения

2.3.1. Теоретические посылки и необходимые понятия

2.3.2. Алгоритмы таксономии, основанные на методе вычисления оценок.

Глава 3. ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ И РЕШЕНИЕ ПРИКЛАДНЫХ ЗАДАЧ.

3.1. Пример решения задачи АСТПП.

3.2. Пример решения задачи АСБИ.

3.3. Пример решения задачи САПР.

3.4. Расчет технико-экономической эффективности

ВЫВОДЫ.

Актуальность исследований» В "Основных направлениях экономического и социального развития СССР на 1981-1985 годы и на период до 1990 года" указывается на необходимость расширения автоматизации проектно-конструкторских и научно-исследовательских работ с применением электронно-вычислительной техники [I].

Эффективность автоматизированных систем управления технологическими и производственными процессами и автоматизации проект-но-конструкторских и научно-исследовательских работ определяется, в частности, уровнем формализуемости соответствующих задач. Исходя из этого дальнейшее повышение эффективности автоматизированных систем управления технологическими и производственными процессами затруднено наличием множества процессов, формализация которых представляет определенные трудности или на этапе создания системы невозможна. Действительно, имеет место альтернатива, с одной стороны - сокращение сроков разработки АСУ и использование формализованных постановок, с другой - потери качества и эффективности АСУ из-за наличия трудноформализуемых задач, решаемых обычно постановкой дополнительных экспериментов для создания методов формализации этих процессов эвристическим подходом к решению.

Количество имеющихся в автоматизированных системах неформализованных задач, их роль, влияние на качество и эффективность систем еще значительны.

Степень автоматизации разработанной системы характеризуется соотношением формализованных и неформализованных задач в ней. Одним из методов повышения степени автоматизации системы является увеличение доли формализованных задач за счет трудноформализовэнных . Поэтому исследования, направленные на решение трудноформализуемых задач актуальны.

Цель исследования. Она состоит в разработке и практическом применении методов идентификации некоторого класса задач, отличающихся сложностью процесса формализации.

Для реализации поставленной цели необходимо:

- проанализировать существенные классы задач идентификации и методы их формального описания;

- выделить класс трудноформализуемых задач, определить их основные отличительные характеристики и свойства;

- разработать общую схему идентификации трудноформализуемых задач.

Научная новизна. Выделен класс трудноформализуемых задач, созданы методы их идентификации с целью повышения эффективности автоматизированного проектирования и систем управления.

Практическая значимость работы. На основе анализа класса задач, отличающихся сложностью формализации, разработана методика их идентификации с привлечением идей распознавания образов и автоматической классификации (таксономия, кластер-анализ).

Данная методика использована для решения некоторых задач АСТПП, САПР, АСНИ.

Показана возможность распространения методики решения для некоторых задач других предметных областей.

Основные результаты исследований внедрены:

- на Ташкентском агрегатном заводе - "Автоматизация исследований обрабатываемости машиностроительных материалов резанием" с экономическим эффектом 101 тыс.руб.;

- в СПКТБЭ по комплектным устройствам атомной энергетики -"Применение алгоритмов и программ автоматической классификации в технической подготовке производства" с условным экономическим эффектом 142 тыс.руб.;

- на Узбекском металлургическом заводе им.Ленина - "Применение методов автоматической классификации в технических задачах машиностроения" с условным экономическим эффектом 113 тыс.руб. в год.

Апробация работы. Основные положения работы доложены и обсуждены на:

- П городской научно-технической и теоретической конференции (Навои,1972 г.);

- I Всесоюзной межвузовской конференции "Автоматизация технологической подготовки производства в машиностроении с помощью ЭВМ" (Ворошиловоград,1973 г.);

- Республиканской научно-технической конференции "Прогрессивные технологические процессы в машиностроении" (Ташкент,1973 г.);

- УШ конференции молодых ученых УзНПО "Кибернетика" АН УзССР

Ташкент,1979 г.); *

- X конференции молодых ученых УзНПО "Кибернетика" АН УзССР (Ташкент,1981 г.);

- Республиканской научно-технической конференции "Состояние и перспективы применения вычислительной техники в машиностроительной промышленности Узбекистана" (Ташкент,1982 г.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано восемь статей и докладов.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы, приложений, снабжена таблицами и рисунками.

В первой главе рассматривается эволюция расширения области формализации кибернетических систем и объектов, на основании анализа которой обоснована цель исследования и сформулированы задачи исследования. Методом теоретико-множественного анализа выделен класс трудноформализуемых задач.

Вторая глава посвящена разработке методики идентификации трудноформализуемых задач, решению задач сокращения признакового пространства и таксономии. Описываются алгоритмы решения этих задач.

В третьей главе исследуется возможность применения разработанной методики для решения задач АСТПП, АСНИ и САПР. Применением методов распознавания образов и таксономии решаются задачи технологической подготовки цроизводства, научных исследований и конструкторского проектирования. Приводятся расчеты технико-экономической эффективности.

ВЫВОДЫ

1. На основе анализа эволюции расширения области формализации кибернетических объектов показано, что в технической кибернетике создаются и развиваются методы идентификации, позволяющие перейти от моделирования простых объектов к сложным системам. Вместе с тем в природе существует множество сложных систем, идентификация которых традиционными математическими методами затруднена или невозможна. Это способствовало возникновению новых разделов технической кибернетики, основанных на эвристических методах и алгоритмах распознавания образов, автоматической классификации и др.

2. Показано, что методы идентификации различаются по трем классификационным признакам: активности, адаптивности и шаговости. Эти признаки характеризуют структурные особенности метода, которые определяются спецификой объекта.

3. Теоретико-множественным анализом выделен новый класс кибернетических объектов - класс трудноформализуемых объектов. Показано, что все множество операторов отображения можно разбить на следующие классы задач:

1) детерменированного характера;

2) стохастического характера;

3) неформализуемых;

4) трудноформализуемых.

Наибольший научный и практический интерес при создании систем автоматизации и автоматизированного управления представляют трудноформализуемые задачи.

4. Показано, что разработка методов и алгоритмов идентификации трудноформализуемых задач с последующим созданием моделей, встраиваемых в системы автоматизации и автоматизированного управления, является одним из основных условий дальнейшего повышения их эффективности.

5. Решены трудноформализуемые задачи классическим методом корреляционного анализа на примере системы "химический состав -физико-механические свойства - обрабатываемость". По 23 признакам 92 марок стали выявлены линейные зависимости физико-механических свойств от химического состава. Анализ результатов показал неадекватность полученных математических моделей, что подтвердило невозможность идентификации трудноформализуемых задач традиционными методами математического моделирования и необходимость использования методов автоматической классификации и распознавания образов для решения задач данного типа.

6. Предложена методика идентификации трудноформализуемых задач, суть которой заключается в выделении таких задач из исходного множества неформализованных задач.

7. Так на использовании принципов распознавания образов и кластер-анализа, предложен метод формирования признакового пространства и процедуры сжатия этого пространства.

8. Для решения задачи таксономии разработан способ, основанный на методе вычислений оценок. Поскольку этот метод наиболее приспособлен для учета априорной информации, то он оказался удобным и для построения процедур сравнения результатов таксономии с качественными априорными представлениями.

9. В качестве практических примеров приведены решения трех трудноформализуемых технических задач машиностроения:

- техническая и технологическая подготовка производства;

- прогнозирование физико-технических и технологических свойств машиностроительных материалов;

- выбор материала по физико-механическим свойствам для проектируемой конструкции.

Решение этих задач заключалось в классификации множества объектов с последующим распознаванием нового объекта с помощью алгоритма таксономии, основанного на методе оценок.

Б качестве множества объектов в первой задаче приняты 55 деталей типа шестерня, в двух других - 92 марки конструкционных сталей.

10. Суммарная эффективность от внедрения разработанных теорий и положений на Ташкентском агрегатном заводе, на Узбекском металлургическом заводе им.Ленина, в СПКТБЭ по комплектным устройством атомной энергетики составила 356 тыс.руб.

1. Материалы ХХУ1 съезда КПСС. - М.Политиздат, 1981.

2. Адаптивное управление точностью прокатки труб. Под ред. Ф.А.

3. Данилова и Н.С.Райбмана. М.¡Металлургия, 1973.

4. Айвазян С.А., Бежаева З.И., Староверов В.В. Коассификация многомерных наблюдений. М.¡Статистика, 1974, с.134-205.

5. Александров В.В., Горский Н.Д. Алгоритмы и программы структурного метода обработки данных. Л.:Наука, 1983.

6. Александров В.В., Поляков А.О., Романов C.B., Шварцбанд И.Д.

7. Применение методов распознавания образов при анализе сложных сигналов. М., Совет по проблеме "Кибернетика" АН СССР, 1978.

8. Ахбаев Т.Исследование эффективного варианта дробления стружкипри сверлении больших диаметров в нержавеющих сталях. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. Ташкент, 1975, с.14-17.

9. Боннер P.E. Некоторые методы классификации. В сб.пер. ¡Автоматический анализ сложных изображений. М.:Мир, 1968.

10. Бусленко Н.П.- Моделирование сложных систем. М.¡Наука, 1968.

11. Бусленко В.Н. Автоматизация имитационного моделирования сложных систем. М.¡Наука, 1977.

12. Васильев В.И. Распознающие системы (справочник). Киев Жукова думка, 1969.

13. Волохов B.C., Зайченко Ю.П. Дисперсионный метод самопроизвольного разбиения пространства изображений на компактные множества. Автоматика, 1966, 16 5.

14. Глушков Б.М. Введение в АСУ. Киев:Техника, 1972.

15. Горанский Г.К., Владимиров Е.В., Ламбин Л.Н. Автоматизациятехнического нормирования работ на металлорежущих станках с помощью ЭВМ. М.¡Машиностроение, 1970.

16. Горелик A.A., Скрипкин В.А. Некоторые вопросы построения систем распознавания. М.¡Советское радио, 1974.

17. Елкина В.Н., Загоруйко Н.Г. Об алфавите объектов распознавания. В сб.: Вычислительные системы. Новосибирск: Наука, СО АН СССР, вып.22, 1966.

18. Елкин Е.А., Елкина В.Н., Загоруйко Н.Г. О применении методикираспознавания образов к решению задач полеонтологии. Доклад на Всесоюзном совещании по применению математики в геологии. Новосибирск, декабрь 1965.

19. Елкина В.Н. Выбор формальных элементов в алфавите (алгоритмытаксономии). Автореферат канд.диссертации. Новосибирск, 1969.

20. Елкина В.Н., Загоруйко Н.Г. Количественные критерии качестватаксономии и их использование в процессе принятия решений. В сб.: Вычислительные системы. - Новоси-бирск:Наука, CA АН СССР, вып.36, 1969.

21. Журавлев Ю.И., Камилов м.М., Туляганов Ш.Е. Алгоритмы вычисления оценок и их применение. Ташкент:Фан, 1974.

22. Журавлев Ю.И., Никифоров В.В. Алгоритмы распознавания, основанные на вычислении оценок. Кибернетика, , № 3.

23. Загоруйко Н.Г., Елкина В.Н. Алфавит с минимальной избыточностью. -В сб.: Вычислительные системы, вып.28. Новосибирск :Наука СО АН СССР, 1967.

24. Загоруйко Н.Г. Методы распознавания и их применение. М.Советское радио, 1972.

25. Заде Л.А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений. В кн.: Математика сегодня.- М.:3нание, 1974, с 6-7 (серия математика, кибернетика, 1974, И).

26. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применениек принятию приближенных решений. М.:Мир, 1976, с.32.

27. Зарубин Б.М., Капустин Н.М., Павлов Б.В. и др. Автоматизированная система проектирования технологических процессов механосборочного производства. М.:Машинострое-ние, 1979.

28. Зиявутдинов С.М. К расширению области применения методов распознавания образов в технических задачах машиностроения. "Вопросы кибернетики", вып.106. Ташкент, 1979.

29. Зиявутдинов С.М., Камилов М.Н., Набиев О.М. Классификация машиностроительных материалов с помощью ЭВМ. "Вопросы кибернетики", вып.58. Ташкент:Фан, 1973.

30. Зиявутдинов С.М., Набиев О.М. К автоматизации расчета режимоврезания для обработки машиностроительных материалов. "Вопросы кибернетики", вып.71. Ташкент, Ж с ВЦ АН УзССР, 1974.

31. Кабулов В.К. Алгоритмизация в механике сплошных сред. Ташкент :Фан, 1979.

32. Курбаналиев 3. Статическая обработка данных методом линейноймножественной корреляции. "Алгоритмы и программы", вып.12. Ташкент, Ж с ВЦ АН УзССР, 1973.

33. Куфарев Г.Л., Лившиц В.И. Влияние химического состава хромомарганцовых сталей на их обрабатываемость. "Известия Томского политехнического института", 1970, 173, с. 156-163.

34. Липаев В.В. Проектирование математического обеспечения АСУ.1. М.¡Советское радио, 1977.

35. Лукомский Я.И. Теория корреляции и ее применение к анализупроизводства. М.:Госстатиздат, 1961.

36. Марочник стали для машиностроения. М., Научно-исследоЕательский институт информации по машиностроению, 1965.

37. Митрофанов С.П. Научная организация серийного производства.

38. М.-Л.¡Машиностроение, 1970.

39. Митрофанов С.П., Гульнов Ю.А., Куликов Д.Д. Автоматизация технологической подготовки серийного производства. М.: Машиностроение, 1974.

40. Моисеев H.H. Имитационные модели. В кн.: Наука и человечество.

41. Международный ежегодник. М.¡Знание, 1973.

42. Муминов H.A., Афзалов З.Ш. Математическое описание и оптимизация токарно-патронной обработки путем изменения геометрии резца. "Вопросы вычислительной и прикладной математики", вып.22. Ташкент, 1973, с.186-191.

43. Набиев О.М., Нусратов T.G. Системное проектирование технологической подготовки машиностроительного производства. Ташкент:Фан, 1979.

44. Набиев О.М. Системный анализ технологических процессов машиностроения. "Вопросы кибернетики", вып.48. Ташкент, ИК с ВЦ АН УзССР, 1972.

45. Набиев О.М., Зиявутдинов С.М. Методика алгоритмизации конструкторско-технологических задач в машиностроении (Тезисы докладов П научно-технической и теоретической конференции). Навои, 1972.

46. Набиев О.М., Зиявутдинов С.М., Юнусов Р. Применение ЭВМ дляклассификации машиностроительных материалов. В сб.: Прогрессивные технологические процессы, ч.1. Ташкент, 1973.

47. Набиев О.М., Зиявутдинов С.М. Алгоритмизация обрабатываемостимашиностроительных материалов на металлорежущих станках. Реферативный сборник "Янги техника" ( на узбекском языке), № 4. Ташкент, 1973.

48. Набиев О.М. Основы системного исследования технологическихпроцессов обработки металлов резанием. "Вопросы кибернетики", вып.65. Ташкент, ИК с ВЦ АН УзССР,1974.

49. Нормы и расценки на проектно-технологические работы, ч.Ш.

50. М.:Оргстанкинпром, 1962. 138 с.

51. Подураев В.Н. Резание труднообрабатываемых материалов. М.:1. Высшая школа, 1974.

52. Понтрягин Л.С. и др. Математическая теория оптимальных процессов. М., 1969.

53. Поспелов Д.А. Большие системы: Ситуационное управление. М.:1. Знание, 1975.

54. Райбман Н.С., Чадеев В.М. Адаптивные модели в системах управления. М.Советское радио, 1966.

55. Райбман Н.С. Что такое идентификация. М.:Наука, 1970.

56. Райбман Н.С., Чадеев В.М. Адаптивные системы управления технологическими процессами: Методика I. Ин-т проблем. -М., 1972.

57. Распознавание образов. Труды Международного симпозиума 1971года по практическим применениям методов распознава54,55