автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.12, диссертация на тему:Разработка алгоритмического обеспечения интегрированных процедур анализа и оптимального проектирования

t^b ВОРОНЕЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕШЫЙ ТЕХНИЧЕСКИМ УНИВЕРСИТЕТ

fía правах рукописи

ВЕЛИКАЯ Светлана Юрьевна

РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ И1ГГЕГР1ГРОВЛШШ ПРОЦЕДУР АНАЛИЗА И ОПТЙ.ЫЛЫЮГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ

Специальность 05.(3.12 - Cncrewi гттомагпуашш прооктнрсппиия

АВТОРЕФЕРАТ иссортс-ции ш coückoípic учецоА CTcriomi капдшто толппоскпх ¡¡пук

Зоренея 1955

Работа выполнена в Воронекском государственном техническом университете

Научный руководитель

Официальные оппоненты

Ведущая организация - ШШМ

академик МАИ и РАЕН, доктор технических наук, профессор Я.Е.ЛЬВОВИЧ

доктор технических наук, профессор Ю.А.ТАТАРНИКОВ кандидат технических наук А.Г.ОРОЧШ

. г. Воронеж

Защита состоится " 17 " февраля 1995 г. в__14 _ часов

на заседают длссортациошюго совета Л 063,81.02 (гри Еоро-неаском государственном техническом университете по адресу: 394026, г.Воронэк, Московский пр.. 14.

С диссертацией мокно ознакомиться в СцО/шотеке университета. Автореферат разослан " / 9" " января 1Э9Ь г.

Учанып со1фэтарь дисиертеционного полета, д-р тохл.наун, прс|ассор

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РЛВОМ

Актуальность темн. Проблемы, связшйше с прммгием ошимэль--тшх решений, занимают важное место в автомаглзйроьанном проектировании. Сложность я многообразие задач оптимизаций в САПР» их тесная взаимосшзь с задачами моделирования и яиэлйзл обусловливают лошгаешшо требования к построен™ процедур опималкного проектирования и гмИективностн средств их алгоритмической и «рогрзммнчй поддержки.

Организация процессов оптимального проектирования в САПР осложняется неполнотой априорного математического описания проектируемых объектов, приводящей к необходимости рассмотрения сл.чбофор-мализованшх задач оптимизации. Отсутствие, как правило, аналитических виракетЛ для расчета внходннх пара/лет рои моделей и применение о этой целые соответствующие процедур и програмшлх систем аналкг»и, сложность идентификации свойств задач на априорном уровне, многоэкстрсмальность, негладкое"!ь критериев оптимальности и гнеокаи трудоемкость их однократного вычисления предъявляет определенные требования г. набору алгоритмов оптимизации п Енну.гдявт ограничиваться оггпчтзацпошшми щюивдуроми поискового т-па, но использугаими дилере нцпалышз характеристики показателей качества.

Большинство существущих r¡ настоящее время систем оптнми -эацпм ориентировано на применение классических поисковнх алгоритмов, что значительно затрудняет их нот.-* ьзованае в пестондартшх ситуациях» норовдаемиг. априорной неопределенностью. В этой связи необходимо создание специализировашшх систем оптимального проектирования, преднизначетшх для решения слабо^ормализопашшх задач енткмизашт и содержащих алгоритмические процедур1'- специально разработашшо для этих классов задач и учитаващно их специфику. Подобные сис.темл долпш обладать способностью к йМ^ктивному совмещения процесса нормализации задачи с ее решением, гибкой модульной сгршглззниеП, наличием элементов адаптации к особенностям объекта проектирования и раггшткх текстово-грайичоских процедур поддерга; пользовательского интерфейса. При этом особенно ванюй является nosMcjaiocrb их интеграции с лрнклэдшмп подсистемами моделирования н анализа п целях обеспечения комплексного виполнения спёсс'шх многоэтзпгах процессов оптимального проектирования. Таким образом, тематика гнесартацки,связанная с разработкой алгоритмпче -окого и програгляого обеспечения янтегрпровзкт Процедур анализа и ; оптимального проехглроиашм й САПР, является актуальней.

<:

Га<3ута выполнена в соответствий с. межиудонской комплексной научно-технической программой 12.11 "Перспективные информационные технологии в внешен школе", х7д НИР 53/91 "Разработка учебио-ис-олвдовательского программно-методического комплекса моделирования и оптимиэашш 1штегр1г£ювшных САПР" в рамках одного из основных направлений Воронежского государственного технического университета "Разработка САПР, роботов и ГАП".

Цель и задачи исследования. Целью диссертации является разработка средств алгоритмической и программной поддержки процедур оптимального проектирования в САПР, ориентированных на решение сла-боформализованш* задач оптимизации и предусматривающих возможность интеграции с прикладными подсистемами моделирования и анализа. В соответствии с поставленной целью в работе решались еле-.цуицие основные задачи:

разработка алгоритмических схем оптимального проектирования на базе адаптивного подхода;

формирование библиотеки инвариантам и нроблвмно-ориептиро-ьаяных модулей поисковой оптимизации;

построение процедур интеллектуальной поддержи комолвксиро-вания алгоритмических модулей на основании динамической оценки свойств решаемых задач;

создание средств диалогового взаимодейстнин с проектировщиком и процедур графической поддержки пользовательского интерфейса;

разработка программного обеспечения специализированной дис -лотовой подсистемы оптимального проектирования слабоформаяизован-ных объектов в САПР;

апробация подсиотеш оптимального проектирования при решешп— задач параметрического синтеза технологических процессов инструментального производства на основе ее интеграции с имитационными СР£5 - моделями.

Методы исслодовиш основываются на методах математически моделирования, исследования операций, теории систем, аеом"; вероятностей, теории ПСКУССТВОШОГО ШПОЛЛОКТО, 12.21Т!?Ч*ёОШКЛО ШДОЛИ-ровашя, аппарате внчпелптелыюй матвкэтшеи, на ккспер:г:онтальчых исследованиях. При разработке програмяшх средств использовались катода модульного програк-ллроаапия и технологии прогрскь&фоваиия.

Научная новизна. Оскошша результат доссортацги. шносю-шо на зпдату и имвщке иаучиуа новизну, состоят в следу щам:

построены алгоритмические с;:ега опи&шыюго _ прооктероваш»!, оензог»!!«' пя соч-^юш к^'Г0рм;я&форанш!х в рандо:лзировошглх про-

цедур поисковой оптимизации, характеризующиеся возможностью адаи твции к особешостям моделей проектируемых объектов зэ счет гибко го учета априорной и текущей информации о решаемой задачо;

на основе структуризации алгоритмов поиска сформирована библиотека алгоритмических.модулей оптимального проектирования, отли чвопаяся иерархической структурой, наличием групп альтефнптивннх взаимозаменяемых компонент, полнотой охвата типовых прочктных ситуаций и возможностью синтеза различных по уровне сложности и ин -фермвционной наполненности оптимизационных процедур из набора инвариантных модулей;

разработаны интеллектуальные проблемно-адаптивные процедура кошлексирования модулей, оОеспечиваюиле генерацию алгоритмичо -еких схем непосредственно по постановка задачи при различной априорной информированности пользователя об особенностях оптимизационной модели .

создан, программный комплекс оптимального проектирования, отличающийся ориентацией на решение слябоформализовашшх задач оптимизации, 'сочетанием ггчкетного и интерактивного режимов Функционирования, наличием средств интеллектуальной поддержки генерации программных компонент и возможностью интеграции с процедурами имитационного моделирования, реализованными в среде СРББ/РО. Практическая ценность работы заключается в следующем: используемый при разработке алгоритмического и программного обеспечения принцип модульного синтеза позволил сформировать библиотеку икварнантных модулей поисковой оптимизации с возможностью построения па их, основе различных оптимизационных процедур, пре-восходяаих по эффективности стандартные поисковые олгоритмы;

в результате проведенных исследований разработана подсистема оптимального проектирования, применение которой в рамках САПР позволяет повысить эффективность оптимизационного процесса, улучшить качество принимаемых проектных ревеннй при выборе параметров объектов проектирования, уменьшать вычислительные и временные за -трата для получения оптимального варианта;

разработанная подсистема инвариантна к предметной области приложения, обладает высокой гибкостью и может быть использована как- при - решении прикладных задач, оптимального проектирования, так и в,научных исследованиях и.учебном процессе; . па основа интеграции подсистемы 'с' имитационными СРББ-процеду-рами разработан программный, комплекс параметрического синтеза 'технологических - процессов.инструментального производства, »-¡'.ель-

.^гчншю котцхн'о в конкретных производственных условиях позволило получить экономическая яффкт за счет повышения производительности проектных робот, уменьшения времени простоя оборудования и обеспечения «го равномерной загрузки.

Реализация результатов работы. Разработанный на основа интеграции подсистемы оптимального проектирования и процедур имитационного моделирования программный комплекс параметрического синтеза технологических процессов инотрумсштального производства внедрен на продприяиш "Видеофэн" г.Воронэка с годовым экономическим эф-фзктом 15 млн. 120 тис. руолей в цанах 1994 г.

Теоретические и практические результата работы, реализованные яатором в комплекса программных средств оптимального проектирования, внедрены в учебный процесс на кафедре САПР Воронежского государственного технического университета и используются при проведении лабораторных работ по курсу "Оптимизация в САПР".

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на следующих конференциях, семинарах и совещания*: Всесоюзном совещашш-семинарэ молодых ученых и специалистов ••Разработка и оптимизация САПР и ГАП изделий электронной техники на базе высокопроизводительных ьшш-и микроЭ1&4 (Воронеж, 1989)? ГП Всесоюзной конференции "Динамике процессов и аппаратов химической технологии (Ьоронек, 1990); IX Всесоюзном симпозиуме. "Эффективность, качество и надежность систем "человек-техника" (Воронок, 1990); Всесоюзной школе-сзмшаре " Разработка и експдуатация САГО в радиоэлектронике" (Челябинск, 1991); Российской конференции "Мамда оценки и повышения надежности РЭС" (Пенза, 1991); Всесоюзном ооьещащш-свшиаре "Интерактивное проектирование технических устройств и автоматизированных систем на персональных ЭВМ" (Вороне», 1991); республиканской конференции "Современные проблемы алгоритмизации" (Ташкент, 1991); Российском совощашм-семииарэ "Оптимальное проектирование технических устройств ц автоматизирован-них систем" (Воронеж, 1992); Российской'Екола-саштаро "Совренен-1шз методы в теории краевых задач" (Вороной, 1992);, (.'.остосударст-ванной научной конференции "Экстремальные задшш. и- их прайохзгс.-.ч" (НшшиЯ Новгород, 1992); Всероссийском совещшш-сомпноре "Качена-тнческоэ обеспечение высоких технолог^ втехнике, обраговатш и медицине" (Вороши, 199-1), ежогодшх нау,чных коп&зронциях про-^ссорско-проподаватэльского состава Воронежского государственного технического ушпорситото.

Публикации. Основные результаты диссертант! опубликованы в Ю печатных работах, перечень которых приведен в конце автореферата.

Структура н объем работы. Диссертации состоит из введения, четырех глав с выводами и заключения на 170 е., списка литература (140 наименований) на 14с., восьми приложений на 20 е., содержит 16 рисунков, 10 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность работы, дается ее краткая характеристика, формулируются цель и задачи исследования, представляются ochobimo научные результаты, выносимне на защиту.

В первой главе диссертации рассматривается взаимосвязь между процедурами оптамкзации и анализа при автоматизированном проектировании; анализируются особенности задач оптимального проектирования в САПР, позволяющие характеризовать их как слабоформализован-¡ше; определяются основте требования к организации средств алго-. ритмической и программно? поддержки процедур оптимального проектирования, ориентированных на решение слабоформализовашшх задач оптимизации; рассматриваются современные разработки в данной области.

Отмечено, что оптимальное лрочктировашге в САПР связано с использованием алгоритмических моделей проектируемых объектов и в конечном счете основано на реиешш большого числа задач анализа при различных значениях управляемых параметров. Выделены следующие сс-ношше особенности экстремальных задач, возникающих а процессе формализации общей проблемы проектирования: высокая размерность; отсутствие аналитических внражстшй для определения значений критериев оптимальности и использование с этой целью соответствующих, процедур и программных систем анализа; множоствешюсть технических тробова-шиЧ к характеристикам объектов проектирования; многоэкстремалыюсть, негладкость., нешпуклость оптимизируемых функционалов, сложность и трудоемкость их однократного вычисления. Перечисленные особешюсти накладывают определешше ограгагеения на выбор методов оптимизации и приводят, к 'необходимости применения алгоритмов поискового типа, но используних дайеренциалышв характеристики 1фитериев.

Неполнота. математического описания объектов !гроектирования, Енракенпая s отсутствии аналитических формулировок критериев оптимальности, делает га. походи слабофор^злизспаншаы, ослогзшт идон-■пфиашго сео^стэ сотптазацношшх задач на априорном уровне и затрудняет применение стандартных методов шнсксъоЛ оптихиз тяи. По-

í,

kíkiíjHj, что наиболее ь.елосообразшм в рассматриваемой ситуации является мсяюльзоиание адаптивного подхода и иостроинних на его базе алгоритмических рандомизированных процедур, обеспечивающих совмещение процесса формализации задачи с ее решением и способстауквдх ражрытию априорных неопределенностей на основе текущей информации.

г^фэктитюота процессов оптимального проектирования в значи-гелыюй мере определяется ¡сак свойства!® используемых алгоритмических процедур, так и организацией соответствующих средств их программной поддержки. В работе обсуздаются современное состояние и направления разработки проз^аммних систем оптимального проектирования. Анализ особенностей рассмотренных систем позволяет наряд' с их нессмаешшми достоинствами отметить и ряд негативных Факторов, ог-рашгчииащнх возможности .их эффективного использования для решения олабоформализованшх задач оптимального проектирования в САПР: ориентация большинства систем на работу с аналитически заданными критериями оптимальности; реализация в inix, как правило, стандартных алгоритмов поисковой оптимизации (па исклмчепием г-алгоритма ISopa), отсутствие средств интеграции с прикладными системами анализа. В этой связи делается вивод о необходимости разработки специализированных систем оптимального проектирования, ориентированных па ро селив задач оятамиаьщш со слабоформализовашгой математической моделью и содержащих специально разработанные для эти классов задач алгоритмические процедуры и соотпотстеуэдио програьмше сродства. Определяются основные требования к организации подобных псдсиетом: обеспечение возможности работы при отсутствии аналитпчоск:^ формулировок критериев оаталыюзти; способность к еффоктивному Функционировали» в шотандартшх ситуациям, порохааешх априорной неопределенностью; полнота библиотеки оп-пй-изациоишх процедур; глОкостл и адаптируемость алгоритмической При ъчс-л особощю воглсй

ябляотся возмогаюсть luiterpawat разриоаи'всйиых cacicu с 1ШК моделирования и анализа в шлях оодоаочаш кскщ;е:;сиого Ешкишопп1-сквозных и&огоатап&гс ирсцоссоп oaí;r-:a;üU3;tj цросхяирьшрш.

Отшчоотся, что рагус&ожа вэдг-с«« стг-исдыгого мр^-с тя, ор-талшровглхлил ил сллОл^л;;::; ллло^лл .лл. i- .л,лл c;íi,í-

аазысз:, док-аз Саэдисаздоя по «¿доли;*.; es иг .'.к^пйк»-

го обоспочекия к cco;:t);;;¡ocv;v: ¡'^лл'лл vy.c::r*::vj<.\::r¿ сбмг.тон. С это Г: цлллл ялгор оту прсд'.лгг.^с;; кл:; сс^э-

Kynrroo'iL -i;::üp:x:r¡r:¡z ло.лдл:.; шлслолол с;.;.. лдj: л; .лллл? lij.^c;;¡;-':o--,.." ,лг . л :.. црщдур : гл:ллллс:;рл.ллл: :ллл,;л-: сл л:.л. л ;л л- г I;;,. ■ ? лллт. л;-

них оптимизационных процедур на основе различных комЗ/пйыий swt;1 ■ риантшх модулей обеспечивает гибкость и адаптируемость алгоритм--ческих структур. Практическая реализация такого подхода предполагает формирование библиотеки алгоритмических модулей оптимального проектироваш1я посредством структуризации используемых алгоритмов поиска, а также создание средств поддержки комплексировшшя моду лей на основашга динамической оценки свойств задач оптимизации.

Вторая глава посвящена вопросам алгоритмизации процедур оптимального проектирования слабоформализонмпшх объектов. В связи с недостатком априорных сведений о характеристиках решаемых задач ссо-бенно впишм является использование всей текущей информации, получаемой в ходе оптимизационного процесса. Алгоритмическую базу предлагается формировать на основе сочетания адаптивных рандомизированных и стандартных" детерминированных процедур поисковой оптимизации.

Разработка рзндсда.зкроЕшпшх алгоритмических схем осущостЕля-ется на базе адаптивных процедур градиентного тша, получивших ь литературе названио алгоритмов нелокальной оптимизации. Формировании конкретных алгоритмических структур производится п рамках обобщенной итерационной процедуры поиска на основе различных ее интерпретаций. Для построения оптимизационных схем рассмотрены альтернативные способы получения реализаций случайных векторов и обновления выборки, статистической оценки математического окидвш'.я, движения в случайпых векторах, адаптивной настройки иага поиска, опредзлетгя уровня оптимизируемой функции с последующим разделением реализаций па группы'' перспективности. Предложены овраиго-ориентлрованные модификации алгоритмов, основашше на осреднении случайных перемещения. Гибкость формируемых поисковых процедур обусловливается использованием не только априорной, но и текуаей информация о решаемой задаче оптимизации. Представлены различим способы организации итерацн-ошюго поисковог протсса и альтернативные стратега; реализятш каждого этапа обобщенной алгоритмической схемы, обеспечивающие построение различных по CTeneini шг^ормационноЯ наполненности оптимизационных процедур. Предложенный подход к формированию алгоритмов поиска на осиоео.альтернативных взаимозаменяемых блоков открывает вкроэтю 'Еозмо:г?.ос7И для модульной организации алгоритмической баги.

Еля расгкропйд лропюстичаских сеойсгз алгор::г.' :йского обеспечения разработана вцчмелителышэ схема прогнозирования значения глобального зкетромуна с испольисзяннел : а'орлтьа «^-прзобрзгоиа-няй, соответствуй,.:* образом модзфшрозвшюго я встроенного я структуру пт;::;;л í^ií.-í í^ яркому?.'Лея ..:'. ;::.кс" - дг..:

о

iu>. для проводит',i прогнозирования совмещаете* с поиском оптималь-н)н решений и тз приводит к дополнительным вычислительным затратам. Полученная в результате прогнози]ювйния информация значительно оСлерчаот идентификацию возникающих в ходе оптимизационного процесса ситуаций (оЕрагов, локальных экстремумов) и способствует обоснованному выбору стратегий поиска.

Дальнейшее лоьшешга екМоктиености алго1)Итмов поисковой оптимизации достигается за счет использования замены переменных, обеспечивающей локальные свойства сепарабельности оптимизируемой Функции и независимость варьируемых параметров друг от друга:

Г(х) == Г(Лу) « ф(у)= 2 q>t(y{) —» mln i=1 у € Rn

Матрица замены переменных А формируется на основании текущей информации л итерационно перестраивается при смене окрестности поиска:

Sm'VWi

В качестве корректируицей матрицы R используется оператор растяжения пространства Шора:

r(. (в> = i + (р - 1 )еет.

При соответствующем выборе параметра р и вектора 6 воздействие оператора Шора на текущее направление движения даа1» возможность управления направленностью поиска и способствует ориентации поискового процесса в направлении вдтянутости поверхностей уровня целевой функции. Рассмотрены способы определения параметра р и направлений 8 для построения оператора Шора, представлены различные стратегии его последовательной корректировки.- Примелете оператора растяжешш пространства в алгоритмах оптимального проектирования позволяет формировать итерационную поисковую процедуру с учетом информации, полученной на предыдущих шагах поиска. При этом выделяются два параллельных этапа оптимизационного процесса: накоплеше и плал:^ текущей информации; собствешю поиск оптимального решения.

Построение на базе замены переменных процедур адаптации, осу-цествлявдьх дополштельную обработку текущей шфэрмащш, придает оптимизационному процессу направленный характер и усиливает адаптивные сдоЯствэ nwiCKOEUx алгоритмов. В работе приведены различные

с плюдьзчвакием aav.eiiii грреыгнмия ipc--

манного многогранника и покоординатного спуск«. Локи.зана целее.образность включения в состав алгоритмического обеспечения подсистемы оптимального проектирования как стандартных, так и модифицированных детерминированных и рандомизированных поисковых процедур. Объединением в единой алгоритмической базе детерминированных и но роятностшх схем оптимизации создается возможность рационального сочетания фаз иссладовшшя слабоформализовашюго объекта и поиска его оптимальных вариантов, что является особенно вамшм при огражденной возможности предсказания поведешь ноле ею л функции.

В третьей главе рассмотрена организация алгорнфмическо1 J с Г. ее печения подсистемы оптимального проектировать на основе принципов модульного синтеза. Формирование модулей оптимального проектиро! а-ния осуществлено на основе структуризации алгоритмов поиска и и/, разделения на ряд законченных функциональных компонент. При этом алгоритмическая база подсистемы оптимального проектирования в общем гада определяется как совокупность библиотеки модулей поисковая он типизации и проблемно-адоптивных процедур их кокплексировиния.

Библиотека алгоритмических модулой подсистемы оптимальною проектирования построена по иерархическому принципу и оодеркит: мо дули скалярной Оазусловной минимизации, образующие инвариантную часть алгоритмического обеспечения; проблемно-ориентированные внеш шга модули, подгаичешш которых осуществляется в зависимости от специфики конкретной задачи и не требует внесения изменений в инвариантное алгоритмическое ядро, Модули Оазусловной минимизации образуют две большие группы, первая из которых предназначена для реализации адаптивных рандомизированных поисковых процедур (включая детерминированный метод переменного многогранника), а вторая используется для построения алгоритмов покоординатной оптимизации. Каздий модуль содерккт законченную алгоритмическую процедуру, соответствующую определенной стратегии реализации конкретного ьтапа обобщенной вычислительной схемы. Разработан также ряд вспомсгатоль ных модулей, подключение которых к алгоритмам поисковой оптимизации позволяет повысить эффективность оптимизационного процесса лч счет дополнительной обработки текущей информации. К этой груше относято сл подали прогпозировшшя, хранения информации о перспективных и неперспективных направлениях, поиска, форгяфоЕашм и корректироьги матриц замени переменных, адаптивного и2?.:эн-?ния распределения; о( ред!е;П!я случайных перемеяеккй. Модульная структура алгоритм-.>ь бззуслшсЯ ясксксвоЗ епттяагкп! в с;.г.еч ьгле ксжет Сыть представ-

г. г^" г.-_т.!<-•" т-зт^сиупт плгг ■

модули, я ре брам - возможные связи между ними. Конкретная вычислительная схема формируется при "сборке" модулей в единый алгоритм (или при выделении определенного пути в графе;). Такой подход к ор-гвнигацки апгоритмичаской базы обеспечивает ее высокую гибкость и позволяет на основе различию комбинаций разработанных инвариантных модулей формировать как стандартные алгоритмы поисковой оптимизации, так и новые оригянальнче оптимизационные процедуру.

Для решения многомерных многокритериальных задач с ограничениями, основанного на их последовательной редукции к задачам скалярной безусловной минимизации приемлемой размерности, в состав библиотеки включены проблемно-ориентированные внешние модули учета прямых и функциональных ограничений, нормализации управляемых параметров, потпюния размерности оптимизационных задач, векторной оптимизации. Повнпение эффективности диалоговых процедур оптимального проектирования достигается за счет графического отображения промежуточных результатов, характеризуюдих тенденций развития оптимизационного процесса. Средства графической'подперли: процедур поисково?. оптимизации обеспечивают визуализации результатов в форме линейных графиков , столбиковых гистограмм и круговых диаграмм.

Для исследования реализованных алгоритмических процедур и выработки стратегий их применения построена подсистема автоматизированного тестирования и сформирован набор тестовых примеров различной сложности. Подсистема содержит: банк тестовых задач; библиотеку программных модулей поисковой оптимизации: ксА-'лекс управлявших программ для проведешь ■ вкчкелитолыпд ¡экспериментов: артяв результатов тестирования: средства представления и -обработки результатов. Разработаны процедуры иизуалыюго отображения и обработки грвфовш структур, обеепбчивовди воспроизведение графа ме"„модульных связей на экране терминала и формирование конкретной оптимизационной схемы при выборе пользователе.1.! с помскью функциональных клавта определенного пути в графэ. 11а основе направленного со-. томатнзи^оЕанного тестирования оГор-арованн критерии и услоьяя применимости алгоритмических модулей и схем ст. сборки, палякпзся-исходной информацией при- построения процздур'хошлвксирсгщшя ¿адулва С цель» автоаатизацж синтезе алгорзтков поиске 'разработай* интеллектуальная коыаокбнм аэдсастеш оаткнального арзектароъ*-ния, обоспечивакцая поддержу модуяай иг- ^г.озой

оптикизрцяи на осшаашв огршгапгш •а:з.<сг№а:х о ръг;--

екой задаче ил;; дыхиязя-миоЯ n-xrri-m-

КСП r. 7-;jS: гл.:...--.-. >д;->.'-;> ос-

новине блоки: Сану знаний; блок рабочей памяти; 'лок логического вывода; ({оргарователь схем сборки; интерфейс пользователя. Ьыде-ляются следующие этапы решения задачи синтеза оптимизвюгошшх процедур: общая оценка задзчи оптимизации и выбор подключаемых проб • лемно-ориеятировшшых внешних модулей; опредолэнжз классон и групп используемых алгоритмов безусловной минимизации; конкретизация сх>.) ■ мы сборки модулей в рамках выбранного класса алгоритмоь.

Предметная область синтеза поисковых процедур оптимизации описывается совокупностью объектов 'и отношений на объектах. Для иред-ставлешм понятий и характеристик рассматриваемся ггредметн 2 области в системе определено 15 входных объектов, представляющих собой поименованные характеристики оптимизационной задачи (ПРЯМЫЕ ОГРАНИЧЕНИЯ, ФУНКЦИОНАЛ*-™,1?. ОГРАНИ1 ШШЯ, ЧИСЛО ПАРАМИ РОЗ и т.д.), и 3 выходных объекта (МОДУЛЬ, АЛГОРИТМ, СХЕМА). Каждый из выходных объектов соответствует определенному этапу синтеза и по "аду вывода изменяет свои значения, что позволяет осуществлять последовательное исключение неприемлемых вариантов. База знаний структурирована и разделена на два чести: декларативную, солерка'иун споде1ШЯ о модулях и их взаимосвязях, и процедурную включающую набор правил комплексированая, представляющих собой продукциошпм отношения на подапояоетвах входных и выходных объектов.

Ес2:".0пюсть принятия рзавшШ по вопросам комплексирошшя в условиях нечеткости и топрэделошюсги априорных сведений об опти-мизациогагаД модели обеспечивается использованием формализмов нечеткой логики. С этой целью всем фактам и правилам пригмсывадтся соот-етствукцио коэффициента определенности в днапр-яона о г 0 до 1.

определенности правил присваиваются при формировании базы знаний на основании субъективных оценок разработчика, а но:»ффици->пта определенности Фактов устанавливаются пользователем при вводе з интерактивном рел'ме ¡значений входных объектов. При наличии у юлъзователя затруднен® в количественной интерпретации мери иепш-'оотл з-ко.таш фактов предусмотрена бок.'опссть кспользоваипл дант :!:с?:г;ес::н;с тфсгсшй и разрабстеи кзхавпзм их порог,ода в значения :огк*!»*.--.'пов слрадол-гаюотя. с

¿згл'^екий вчвэл осаопсн па рошжзкзи прлмой стратегии И'/о-о. В пр-снсссо яда осгг,эс«йки?ся п-зр-зот;? ксгффйшгелтов истай-с!у:" слггтюкй па сгаэво воо^-гпрэктсп опрэдоляшостя фактов и Р"'-'.:1, ,\:г.;птул;грпг)ш;я яскользуется омпирп-

"-'.и, ко'Юр:"? ;:огут бкть пос::;пргч»ят№зз2Л1 а теряшах

R(a )=max(kffL)

tfis яз .

q

kí™ = mlri(R(a ))• kí • , з=ГЛс , <?-Г,г • con B mo m 1

где коэффициент определенности q-го факта, сходящего в s-ю

элементарную посылку ш-й продукции; R(ams) - значение истинности выполнения ы--й элементарной посылки ш-й продукции; kím - ко:-4фици-9нт определенности к-й продукции; kí^'on - коэффициент истинности консеквента ш-й продукции. Повышение »фиктивности логического вывода достигается за счет структуриэяции базы знаний и использования на каждом этапе синтеза только соответствующего ему набора активных правил.

ВДормеция с блока логического вывода в,виде НБбора допустимых схем сборки поступает на блок формирования схем сборки, а затем на вход генератора оптимизационных процедур, который осуществляет построение программы оптимизации из соответствующего набора программных модулей оптимального проектирования.

В четвертой главе описывается структура и приводятся характеристики построешюй подсистемы оттшальнэго проект1фования, рассматриваются вопросы эе интеграции с имитационными GPSS - процедурами. Показывается практическое применение разработанных программных средств при реяении задачи параметрического синтеза технологического процесса электроискровой обработки.

Из основе гтринщшов модульного программирования при аппаратной ноддерягкз ПЭВМ IBM PC/AT на языке Турбо-Паскаль в среде MS-DOS реализована подсистема оптимального проектирования, которая может быть использована, с оддой стороны. как комплекс программ для ре-сищ прикладных задач оптимального проектировашм со слабоформз-лизованной моделью, а с другой - как средство исследования, сравнительного анализа алгоритмов поисковой оптимизации и обучения их конструированию. В качестве инвариантных . составлявших подсистема содержит, следущие основные блоки: библиотеку программных модулей поисковой оптимизации; средства 'интеллектуальной поддерЕки яомплек-сирования модулей; генератор оптимизационных процедур; блок определения режимов и настройки систем; блок фор'Яфоваюш и анализа оптимизационной модели; блок ввода задштя на оптимизацию; бло:-: управления опткгазацкошшм ироцесесм; блок . бзхзния протокола; Олек представления и обработки результатов оптемалъкох'с проектирования. Развитый текстово-граЗкческий интерфейс позполиат работать с подсистемой пользователям различных категорий. Б загаекчиггп от формы

взаимодействия с пользователем возможны следующие режимы функционирования: штаервятавшШ, предусматривающий непосредственно« участие пользователя в шгошзациотюм процессе е йолнскностыо наблюдения и вмшотеяьства в его лод: пакетный, предполагающий решение оптишзацдоншп яедэт вез учзетая пользователя с использованием сценариев, завмждаях в систеда. Подсистема ориентирована на ря боту к?* с аввяпгкч&ошан. так я с алгоритмическими моделями проектируема ойй&аггсв а эаяпю&т £80 ШаЯг дисковой памяти.

Рварийатгашаа поденстека использована при редении задач" оптимально® загргот® оборудовании) электроискрового производственного участка» специализирующегося на. изготовлении-элементов технологи-1еской оснастка для производства битовыж видеомагнитофонов. На ос-ювв формализованного описали* даиясго производственного процесса .^форшфована оптимизационная »"""ль параметрического синтеза, усыновлен набор варьируемых. параметров-,, критериев и ограничений. 1ля обеспечения эффективного функционирования производственного ■частка необходимо минимизировать суммарное время простоев обору-ювания и обеспечить его равномерную загрузку при соблюдении дирмк ивных сроков выпуска заданного набора деталей, лналиа особоннос-ей рассматриваемого производственного процесса позволяет сделать ивод о возможности его адекватного представления только с исполь -ованием срадстп имитационного моделирования. Разработана и ревли-овяна в среде сраз/рс имитациоштя модель, позволлщал учитывать гоцифику, производственной системы и предусматривающая возмож-зсть оперативной корректировки.

Решение рассматриваемой задачи предполагает организацию на -аплгнних имитационных экспериментов посредством варьирования входах параметров модели под управлением подсистемы оптимального лро-тировашя, что вызывает необходимость в создании соответствующих едств интеграции. Для интеграции подсистеш оптимизации и проце-р имитационного моделирования разработаны соответствующие тгер-йс!ше средства, обеспечивводие в автоматическом рекме пороадчу эчекий варьируемых" параметров из подсистеш и получение ей зно г ый ВЦХ0Д5ШХ параметров, оцениваем« с погаш* петгваданио!? да 31. Сродства организации илтерфеПса прэдстгалгст собйЭ спСор уп 1лясяих процедур и (файлов для хранения* прогажуго'етг! ¡р'га^льтатов. ! зтсм оптимизационная программа запускается! щ?ео£» га сйпплняет ь головной програмьш, из которой осуцестаяаэне» енесв- взстадгон-

СРЗЗ-мэдэли. Перед обращенп'.-м к икитациОшява правдур£» 1гро одптся запись текущих ан«1Ч. чгй входа» пп-гстлз'^^ в промажу

точный файл с предварительным их преобразованном в соответствии

с правилами и ограничениями, принятыми в имитационной моде-, ли. На основании считываемых из промежуточного файла значений блок параметрической настройки имитационной модели, представляющий со-б(.Й процедуру синтаксического анв/иза н обработки ее текста, осу-пествляет изменение значений параметров модели. Результаты имитационного моделирования записываются в файл, из которого блоком обработки результатов моделирования производится выбор необходима данных, которые в дальнейшем'используются для расчета значений критериев и ограничений и передаются в подсистему оптимизации. Разработанные интерфейсные процедуры после соответствующей настройки могут быть применены для других классов задач.

Использование программного комплекса, построенного на основе интеграции подсистема оптимального проектирования и имитационных Ор^-процедур, в условиях конкретного производства позволило получить экономический эффект за счет уменьшения времени простоев оборудования и обеспечения его равномерной загрузки.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБСГШ

1. Разработаны алгоритмические схемы оптимального проектирования, основанные на сочетании стандартных детерминированных и адаптивных рандомизированных поисковых процедур и ориентированные на решение слабоформализованных задач оптимизации. -

2. Сформирована библиотека инвариантных и проблемно-ориентированных модулей поисковой оптимизации с возможностью построения конкретных алгоритмических структур посредством различных комбинаций модулей.

3. На основе направленного автоматизированного тестировали с использованием процедур визуального отображения и обработка графе межмодульных связей сформированы критерии выбора и определены условна применимости алгоритмических модулей и схем их сборки.

4. Созданы средства интеллектуальной поддержки комшюкся-рования модулей оптимального проектирования. непосредственно по постановке задачи в условиях различной априорной информнровагаости пользователя о характеристиках оптимизационной модели..

5. Построена подсистема оптимального прочктированая, сриенти- . рованная на рзботу как с аналитическими, .так и с гдгоритиичзск^л' моделями проектируемых объектов и «растеризующаяся- иали>ш»? интеллект; •¡".ыкх пробдекно-адзптивжх тгроцедур ? епз>'аия -ярограм-

иных компонент, сочетанием пакетного и интерактивного рвмшов функционирования и возможностью использования для решения широкого круга задач параметрического сшиеза. Программно реализован интерфейс с проектировщиком, включающий сервисные средства и элементы адаптации к пользователям различных категорий.

6. Разработаны средства. интеграции подсистемы оптимального проектировали с имитационными GPSS-процедурами, обеспечивающие направленное проведение имитационных экспериментов в автоматиче ■ком режима.

7. На основе интеграции подсистемы оптимального проекткро-ваш!я и процедур имитационного моделирования построен программный комплекс параметрического синтеза технологических процессов инструментального производства, использование которого в конкретных производственных условиях позволило получить экономический иф-Î6KT в сумме 15 млн. 120 тыс. руб. в ценах 1994 г.

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ

1. КаплипскмЯ А.И., Белецкая С.»., Боротоевп C.B. Нодифика-[ия метода Нзлдера-?йща для оптимизации задач САПР // Разработка и птнмизацкя САПР и ГАП изделий электрощюй техники ни базе высоко-ропзводителышх шага- и микроэвм: Тез. докл. Всосоюз. совет.-ем. молодых ученых и специалистов. - Воронеж, 1989. С. 13.

2. Квшшнский А.И., Белецквя С.С., Ганцевв Е.А. Синтез поис-эвых алгоритмов оптимизации параметров сложных систем // Динамика зоцессов и аппаратов химической технологии: Тез. докл. Ill Всесо-J. копф. - Вороне», 1990. С. 67-68.

3. Кашпшский А.И., Львович Я.Е., Белецкая С.Ю. Построение 'ЛОЕеко-мпЕИШЮЙ подсистемы оптимального проектирова)шя // Эффек-1Вность, качество и надежность систем "Человек-техника": Тез. ■кл. IX Все союз. слип. - Воронен, 1990. 4.II. С. 52-КЗ.

<5. КашшнскиЯ А.II., Белецкая C.D. Адаптивные поискоым горзтмы оптимизация в задачвх проектирования ' РЭС // Метода енкл и повышения надозиости РЭС: Тез. докл. Рос. науч. - тех*» >;$. - Пенза, 1991. С. 35-36.

5. Львоеич Я.Б., Усов Ю.И., Белецкая С.0., Остапенко В.и. зионты интеллектуальной поддержки в задачах проектировании РЗС/ i se. С, 7-0.

G. Львович Я.Е., Селецкэ.! С.Г)., Остгтлко В.В. Вероятностная x;puïx!ï!3amtfl в задачах сптик-и-.! «ото прсехтировсяия РЭУ // Разрч-

Ротка и эксплуатация САПР в радиоэлектронике: Тез. докл. Benсоюз, шк.-сем. молодых ученых. - Челябинск, 1991. С. 14.

7. Белецкая С.Ю. Сормировшгие и комплексировзние алгоритми ческих модулей нелокальной оптимизации // Оптимизация и моделирование ь вктоматизировашшх системах: Меквуз. cd. науч. тр. --Горонег, 1991. С. 127-133.

8. Лызовмч Я.Е., Кашишский А.И., Белецкая С.Ю., Остапенко Е.В. Адаптивше алгоритмические процедуры прш!ятия проектных решений в САПР // Интерактивное проектировать технических устройств и аятоматизировашшх систем на ПЭВМ: Тез. докл. Всесоюз. совещ. - сем. - Воронен, 1991. С. -¡3•

9. Белецквя С.Ю. Автоматизированный синтез алгоритмов нелокальной оптимизацга! с использованием графических средств // Там же. С. 76-78.

10. Львович Я.Е., Белецкая С.Ю., Остапенко Е.В. Моделирование и алгоритмизация задач оптимального проектирования в САПР Г-ЭЛ // Современные проблемы алгоритмизации: Тез. докл. респ. конф.-Ташкент, 1991. С. 73.

11. Белецкая С.Ю., Остапенко Е.В. Решение непрерывно-дискретных экстремальных задач е автоматизированных системах // Оптимальное проектирование техжчоских устройств и автоматизированных систем: Тез. докл. Рос. сопещ. - сем. - Воронек, 1932. С. 68.

12. Белецкая С.Ю., Остапенко Е.В. Построение программного комплекса векторной оптимизации // Оптимизации и моделирование в автематизировашшх системах: Меквуя. сб. науч. тр. - Бороне;;, 1992. С. 6G-70.

13. Белецкая С..., Остапенко Е.В. О формировании диалоговых алгоритмов векторной оптимизации // Современные методы в теории краевых задач: Тез. докл. Рос. кк. - сем. - Воронек, 1992. С. 14.

14. Белецкая С.Я. Интеграция диалоговой подсистемы нелокальной оптимизации и пакета имитациозшого моделировагшя // Экстремальные задачи и их приложения: Тез. докл. Mesroc. ноуч. конф. -Н.ноегород, 1992. С. 16.

15. Белецкая C.D. Разработка средств автоматизированного .тестирования алгоритмов нелокальной оптимизации // Ыате.матлчйскос обеспечение высоких технологий s технике, образована и ыединчне: Тез. дохл. Всерос. coseq. - сем. - Боронеа, '994. С. 138.

16. Львович Я.Е., Бслоцкья С.а. Организация программного обеспечения подсистеш оптимального 11Г<чг;у>-.ровтзшя слаооформалнзо-ийшя объектов // Тк.: С. 19. '