автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.12, диссертация на тему:Разработка методов и автоматизированных систем выбора компонентов электронной аппаратуры

На правах рукописи

КУРБАТОВА ЕЛЕНА НИКОЛАЕВНА

РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ ВЫБОРА КОМПОНЕНТОВ ЭЛЕКТРОННОЙ АППАРАТУРЫ

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальностям 05.13.12. «Системы автоматизации проектирования» и 05.13.01. «Системный анализ и обработка информации

Волгоград 2004

Работа выполнена на кафедре « САПР и ПК» Волгоградского государственного технического университета.

Научные руководители: д.т.н, профессор Камаев Валерий Анатольевич,

К.Т.Н., профессор Кандырин Юрий Владимирович.

Официальные оппоненты:

д.т.н., профессор Бершадский Александр Моисеевич, д.т.н., профессор Лукьянов Виктор Сергеевич.

Ведущая организация: ОАО НИЦЭВТ г. Москва.

Защита состоится 18 марта 2004г. в 14 часов в аудитории 209 на заседании диссертационного совета Д 212.028.04 при Волгоградском государе г-венном техническом университете по адресу: 400131, г. Волгоград, пр. Ленина, 28, ВолгГТУ.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ВолгГТУ.

Автореферат разослан « /3

2004г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Водопьянов В.И.

L

IV Ь Ъ 3 ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

АКТУАЛЬНОСТЬ ПРОБЛЕМЫ

Современное проектирование электронных и многих других технических систем в своей основе широко использует базовый принцип конструирования, в основе которого заложено широкое использование в новых разработках типовых и стандартных материалов, деталей, коммутационных изделий, модулей, узлов и блоков. Такой подход в значительной степени позволяет проектировать изделия с минимальной стоимостью и максимальной надежностью. Отсюда актуализируется задача выбора альтернативных проектных вариантов технической системы и выбора вариантов компонентов, наилучшим образом отвечающих техническому заданию (ТЗ). Сегодня тысячи фирм поставщиков электронных элементов и других компонентов из многих стран поставляют на рынок свои комплектующие. При этом перед разработчиком возникает задача выбора лучших вариантов среди огромной массы близких по параметрам изделий, с целыо проектирования новых конкурентоспособных изделий. Обработка столь большого объема информации в рамках «ручных» способов проектирования не представляется возможной, отсюда встает задача автоматизации выбора типовых и стандартных элементов и построения систем автоматизированного выбора (CAB). Эта задача включает разработку методов, моделей многоцелевого многокритериального выбора (МКВ), методов, алгоритмов и архитектуры построения инвариантных CAB.

Вместе с тем следует отчетливо понимать, что CAB не могу т замени ть человека и снять с него ответственность за принятые решения. Ав тома тизированные системы могут лишь, не заменяя интуицию, в значительной мере облегчить решение проблемы и помочь лицу, принимающему решение (ЛПР) осуществить эффективный выбор на базе формально-логического аппарата, доведенного до алгоритмов и компьютерных программ. Отсюда встаёт задача дать разработчику инженерный инструмент многоцелевого сравнения альтернатив и выбора наиболее рациональных вариантов решений.

В диссертационной работе проводится аналитический обзор теоретико-математических аспектов проблемы МКВ по известным в России и за рубежом источникам, исследуются свойства-экстенциальных критериальных постановок задач выбора, разрабатываются методики, модели, алгоритмы и компьютерные программы многокритериального выбора типовых и стандартных комплектующих компонентов по совокупности показателей качества. При этом под многокритериальным выбором понимается многоцелевой выбор по ряду критериев (правил сравнения альтернатив), каждый из которых, в свою очередь, может формироваться из некоторой совокупности показателей качества (ПК). Анализируются свойства наиболее важных неметрических критериальных постановок, разрабатываются адаптивные процедуры выбора, основанные на порядковых отношениях ПК в метапоказателях, анализируются вопросы устойчивости решений

ках. В работе предложены две архитектуры построен^%Ж%8Ш)МйЩйЗэго

r т ВйБЙИОТЕЦй Г _ ^ С Петербург- j

назначения: для однократного сравнения и выбора вариантов, и для решения задач выбора в устойчивых во времени базах данных (справочниках).

Поставленные и рассмотренные в диссертации задачи особенно важны и актуальны в связи с появлением на рынке огромного числа импортных электронных компонентов близкого функционального назначения из разных стран, предназначенных для использования, как в новых разработках, так и для ремонта ранее созданной аппаратуры. Грамотно, своевременно и быстро проведенный сравнительный анализ и выбор альтернативных вариантов позволит разрабатывать новые изделия не просто в допустимых пределах, а добиваться лучших в том или ином смысле результатов при значительном сокращении времени.

ЦЕЛЬ РАБОТЫ

Целью диссертационной работы является анализ свойств многокритериальных неметрических постановок задач выбора альтернатив и разработка .. формализованных методов, моделей, алгоритмов и компьютерных программ для построения систем автоматизированного многокритериального выбора типовых и стандартных компонентов электронных систем в рамках САПР, включая создание автоматизированных справочников.

ЗАДАЧИ, РЕШАЕМЫЕ В ДИССЕРТАЦИИ

о Анализ возможностей и сравнительное исследование свойств неметрических критериев для решения задач автоматизированного выбора типовых и стандартных компонентов электронной аппаратуры. ® Разработка адаптивных критериальных постановок, позволяющих на основе установления частичного порядка на показателях качества восстанавливать частичный порядок альтернатив без введения метрики между ПК. о Проведение инженерного анализа и оценки устойчивости решений для к и

Ь- неметрических критериальных постановок задач выбора вариантов, о Разработка методики многокритериального выбора аналогов-вариантов по

заданным вариантам-прототипам. -1

о Разработка методов априорного упорядочивания вариантов по неметрическим критериальным постановкам для решения задач выбора типовых и стандартных компонентов в автоматизированных справочных системах. ,

в Разработка архитектуры построения и программного комплекса «Система автоматизированного многокритериального выбора типовых компонентов конструкций для САПР электронной аппаратуры - «Выбор- 12м»».

МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Решение поставленных задач основано на использовании принципов системного подхода, аппарата теории исследования операций, теории выбора и принятия решений, теории множеств, теории графов, булевой алгебры и

теории баз данных. Кроме того, в диссертационной работе использованы теоретико-методологические основы построения САПР.

НОВЫЕ НАУЧНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

При решении поставленных в диссертационной работе задан получены

следующие новые научные результаты:

• Исследованы основные свойства неметрических критериев выбора вариантов, которые являются важными для решения инженерных задач. В частности, для экстенциальных неметрических постановок показаны условия их сравнимости, полноты и силы. Показаны пути решения задачи выбора на основе установления частичного или линейного порядка на множестве альтернатив.

• Предложен адаптивный метод нарастающего усечения исходного множества альтернатив, основанный на включении в последовательную процедуру выбора всё более сильных критериев по мере нарастания информированности ЛПР.

• Исследованы возможности использования априорных, апостериорных и адаптивных моделей выбора. Предложен новый многошаговый подход к решению задачи МКВ посредством формирования дерева целей, основанного на установлении частичного прядка на показателях качества в пространстве надсистемных комплексных метакритериев.

• Предложены принципы и разработана методика выбора аналогов для заданных прототипов по метрическим и неметрическим критериям.

• Предложены методы инженерной оценки устойчивости решений задачи выбора по неметрическим постановкам.

• Разработаны модели и методы критериального структурирования вариантов для автоматизированной системы выбора, основанные на партов-ском и слейтеровском структурировании, а также на адаптивном восстановлении любых частичных порядков из линейных и частичных порядков меньшей размерности, использующие пересечение фактормножеств.

• Предложены принципы формирования архитектуры построения автоматизированной системы выбора, для многошаговых процедур, сформированных на основе частичных порядков для показателей качества.

• Разработаны новые алгоритмы решения задач выбора по комбинированным неметрическим постановкам.

ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

• Разработанные в диссертации методы, модели, алгоритмы и программные продукты могут найти отражение и использоваться при практической разработке автоматизированных систем выбора различного назначения и предназначенных для сравнения и выбора проектных вариантов и типовых компонентов ЭА по совокупности показателей качества.

• В результате проведенных исследований и разработок, создан инженерный инструмент сравнения и выбора альтернатив, позволяющий обеспечить рабочее место инженера-разработчика автоматизированными средствами поддержки. Предлагаемые методы и модели могут быть использованы как для создания систем выбора, входящих в состав САПР, так и для автономных систем выбора оптимальных компонентов ЭА.

« Разработанная в диссертации система «Выбор 12м» инвариантна по отношению к объектам и их характеристикам, позволяет хранить как числовую и символьную информацию, так и изображения разного рода в виде графических файлов. Система предназначена для выбора допустимых и оптимальных вариантов по неметрическим и метрическим критериям, адаптивным многошаговым критериям, позволяет выбирать аналоги по прототипам,' она может использоваться широким кругом специалистов-разработчиков, в ремонтных организациях, а также в j

других приложениях, где 1ребуется провести многокритериальную оценку и выбор альтернатив.

t

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ

в Формализованный анализ свойств экстенциальных неметрических критериальных постановок по их сравнимости, полноте и силе усечения исходных множеств, что позволяет сформировать порядок включения критериев в задачу выбора в зависимости от информированности ЛПР.

• Модель представления критериальных процедур выбора в виде частичного или линейного порядка показателей качества, отражающую цели ЛПР и направленную на реализацию многошаговых, адаптированных к задаче неметрических постановках.

• Способ инженерной оценки устойчивости решений для неметрических постановок, позволяющий выявить зоны устойчивых и неустойчивых решений задач выбора. 1

в Способ адаптивного упорядочения альтернатив по целевым постановкам, позволяющий находить решения задачи выбора в n-мерных критериальных постановках пересечением фактор-множеств, что значительно ,, упрощает решение задач выбора на неизменных множествах вариантов.

в Способы формирования архитектур систем автоматизированного выбора и алгоритмы решения задач многокритериального выбора вариантов в САПР двух типов: после инновационной генерации вариантов, и выбора вариантов из множества альтернатив, не подвергающегося значительной динамике.

РЕАЛИЗАЦИЯ И ВНЕДРЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ

• Разработанные в диссертационной работе методы, модели, алгоритмы и программные системы использовались в НИР и ОКР с научно- после-

довательскими и проектными организациями (ФГУП Атомэнергопро-ект, НИИВО Минобразования РФ, ООО ИНПРО-М), используются в разработках Российской ассоциации НТТ РФ «Эвристика». Прошли апробацию и внедрены в учебный процесс в ряде вузов РФ: ВолгГТУ, МГТУ им. Баумана, МЭИ (ТУ), МИРЭА.

• Разработанная программная система, зарегистрирована в Фонде алгоритмов и программ НИИВО Минобразования РФ Акт № 03758 от 05.02.03г. Усеченную (некоммерческую версию программы «Выбор 12-МУ») можно найти в Интернете на сайте www.pilab.ru в разделе: УМК-«Радиотехника» - «Конструирование и технология производства РЭС». Пять актов внедрения результатов работы представлены в Приложении 3 диссертации.

АПРОБАЦИЯ И ОБСУЖДЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ

Диссертационная работа в целом и отдельные ее результаты докладывались и обсуждались на Международной научно-технической конференции «Инновационное проектирование в образовании, технике и технологии», 11 -14 сентября 2001г. в ВолГТУ, г. Волгоград, на VII, VIII, IX, X Международных научно-технических конференциях «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика», 2*3 марта 2001г., 28 февраля * 01марта 2002г и 27 * 28 февраля 2003г. в МЭИ, г. Москва, на VII Академических чтениях "Образование и наука: проблемы, и перспективы развития" 5*7. июня 2001 г, на Международной научно-технической конференции «Системные проблемы качества, математического моделирования, информационных и электронных технологий» 1*12 октября 2003г, а также на научно-технических семинарах кафедры КП и САПР ВолгГТУ, кафедры РПУ МЭИ (ТУ) и кафедры АСУТП МЭИ.

ПУБЛИКАЦИИ

Результаты проведенных исследований и разработок опубликованы в 15 научных работах, в том числе в 7 статьях и 8 тезисах докладов, опубликованных в журнале «Радиотехнические тетради» №26 2003г, в межвузовских сборниках научных трудов ВолгГТУ (Волгоград) 2001г., 2002г., 2003г., сборниках Международных конференций 2001, 2002г.,2003г. МЭИ (ТУ) (г. Москва), в трудах VI Академических чтений "Образование и наука; проблемы, и перспективы развития" 5*7. июня 2001г, в журнале «Системотехника» № 1 2003г. М.: МИЭМ (http://systech.miem.edu.rU/2003/n 11 а также в Интернете на сайтах: www.pilab.ru.www.niivo.hetnet.ru . Пять работ опубликованы без соавторов.

ОБЪЕМ И СТРУКТУРА РАБОТЫ

Диссертация изложена на 168 стр., содержит введение, пять глав с выводами, заключение, список литературы и два приложения на 43 стр., включающие описание работы Системы «Выбор -12м», примеры работы с про-

граммом, акты внедрения результатов работы и акт регистрации CAB в Отраслевом фонде алгоритмов и программ.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении приводится описание задачи выбора типовых и стандартных компонентов, обосновывается актуальность темы диссертационной работы, формулируются её цели и основные задачи. Рассматривается принятая терминология, приводятся краткие ссылки на работы в данном направлении и на ученых, внесших значительный вклад в развитие САПР и теорию выбора, указывается место задач выбора компонентов в общей задаче проектирования, а также даётся краткое содержание работы.

В первой главе дан обзор традиционных подходов к концептуальному проектированию электронной аппаратуры (ЭА). Указывается, что большой вклад в развитие методологии проектирования внесли такие видные ученые как Дж. Диксон, Дж. Джонс, Гуткин U.C., Краснощекое П.С., Петров А.А., Федоров В.В., Норенков И.П., Маничев В.Б, Половннкин А.И. А в развитие и процедур проектного выбора: Макаров И.М., Вшоградская Т.М., Батин/ее, Горбатов В.А., Гуткин Л.С., Дубов Ю.А., Травкин С.И., Якимец В.Н., Поди-новский В.В., Ногин В Д. и многие другие. В работе проанализирован базовый принцип конструирования ЭА, предполагающий построение систем с использованием агрегатирования, унификации и стандартизации. Такой подход позволяет сократить сроки разработки и освоения, создаваемых устройств, а также применять наиболее производительные и экономичные методы производства по автономным циклам. Применение типовых и стандартных компонентов в новых разработках влечет за собой широкое использование процедур выбора вариантов комплектующих, наиболее подходящих по техническому заданию из соответствующих справочников и электронных баз данных, что в свою очередь предполагает развитие методов, моделей и средств автоматизации многокритериального автоматизированного выбора.

В разделе приведен анализ онтологических свойств процесса концептуального проектирования как целеустремленного креативного процесса в виде обобщённой задачи принятия решений, представляющей собой алгебру вида

( conv{div, transf{C)}, conv{div, transf (Q,)}), где С - принцип оптимальности, a Q - множество альтернатив.

При этом процедуры дивергенции (div) и трансформации (transf) направлены на целенаправленное увеличение мощности множеств {С} и {Qj, а операция конвергенции (conv) на их усечение для получения конкретного рационального результата. Важен и линейный порядок, который обозначен угловыми скобками (...) в двойке, то есть генерация и усечение порождаемых альтернатив £2, должны проводиться при "смысловом давлении" целей, которые могут быть выражены принципом оптимальности С. Иначе говоря, всякое продуктивное проектирование - это интерактивный, итеративный процесс, направляемый совокупностью целей в рамках заданных ограничений.

В первой главе рассмотрены модельные описания процесса проектирования ЭП, как единой системы, в виде трёх концептуальных моделей: объектно-системной, объектно-процедурной и содержательной, выявляющих разные аспекты и смысл выполняемых действий (процедур) над объектом проектирования. Раскрываются понятия и содержание внешнего и внутреннего проектирования ОП с детализацией их составляющих. При этом особое внимание уделено методам генерации и рационального выбора (усечения) вариантов решений в соответствии с принятыми целевыми установками. Рассмотрены задачи оптимального выбора, как новых проектных решений, так и выбора типовых и стандартных компонентов, узлов и деталей из справочников в рамках базового принципа конструирования. Показано, что это разные задачи, не только по содержанию, но и по организации процедур многокритериального выбора. На этой основе содержательно формулируется задача выбора оптимальных варианта по результатам дивергентного процесса генера-^ ции новых решений и задача выбора альтернативных компонентов из спра-

вочных систем. Учитывая размерности возможных реальных задач выбора, как по числу рассматриваемых альтернатив, так и по числу описывающих их характеристик, показана необходимость и сформулирована задача разработки I» методов автоматизации процедур многокритериального выбора на базе пер-

сональных компьютеров.

В итоге проведенного анализа, в первой главе сформулирована цель диссертационной работы, которая заключается в разработке инструментальных методов, моделей и автоматизированных средств многокритериального выбора компонентов, материалов и проектных решений для реализации базового принципа конструирования в рамках САПР ЭА.

Во второй главе диссертации сформулирована общая постановка задачи выбора вариантов компонентов при проектировании конструкций ЭА как частная задача принятия решений теории исследовании операций, описываемая двойкой < С, £2>, где £2 исходное множество альтернатив (ИМА), а С - принцип оптимальности, задаваемый функцией выбора С(£2)= £2о- Принцип I оптимальности, включает как требования по допустимости, так и критериаль-

ные требования. Требованиями по допустимости - Сд. представляют собой набор условий и ограничений {У2}, {Ор}, г={1,2}; р= {1,Р'}, накладываемых на характеристики выбираемых вариантов в соответствии с ТЗ. Отношение до* пустимости Лд включают наборы условий {У^ и наборы ограничений {Ор} и задаются отношением Л = Яусл иЯогр, причем = {=, -} и 1\0!.р = {<, >,

В такой постановке, показано, что задача выбора может решаться с помощью метрических и неметрических (порядковых) критериальных постановок. Но первые, в силу существенного субъективизма и большой силы метрических критериев целесообразно применять лишь на заключительных этапах выбора, поэтому в диссертации они не рассматриваются. Неметрические экс-тенциальные и экстраэкстенциальные критериальные постановки напротив,

обладая меньшим субъективизмом и более низкими требованиями к информированности ЛИР, должны быть проанализированы более основательно. В . частности, в работе рассмотрены критерии Слейтера (S), Парето (л), лексикографический (L) критерий и критерий с уступками (А), а также соответствующие им частичные и линейные прядки альтернатив. Показано, что задача выбора для этих постановок может быть решена поиском концевых элементов в графовых моделях. Показано, что в таких моделях вершинами графов являются сами альтернативы, а дуги определяются соответственно правилами Слейтера, Парето и лексикографии, что и задаёт частичный или линейный порядок вариантов.

В диссертации проведено исследование основных свойств 7t и L- неметрических постановок, включающих их сравнимость, полноту и силу усечения исходных множеств. Показано, что экстенциальные Л"*'отношения вида

За,, а2е Ц (01*0)2 ей: со, R"*1 а>2 могут быть сравнимыми и задавать силу критерия. Так отношение i?/" сильнее отношения R"', если R"xt приводит к "большему усечению" исходного множества альтернатив Д чем R2ei"

П, = {a°iеП: о)R,exlcot, Va, еП}, П2 = {со"2ей: со"2 R/"co„ Vco, вП}.

Q|Cfi2, т. е. R,exl > Rf" <^{(П,пП2 ¿0}л {(П, а П2)}.

При этом для экстраэкстенциальных постановок множество наилучших поRalэлементов не пусто, т.е. il0 = {со0 ей: соп R""со,, Vco, еП} Ф 0.

Размерность S, л, L- постановок определяется числом, участвующих в них показателей качества - компонент вектора {ki} = К, или иначе, мощность l/if | задает размерность многокритериальной постановки.

Для л и L- постановок в диссертации показаны условия их сравнимости.

Так L- постановки сравнимы, если линейный порядок на показателях качества меньшей размерности совпадает с началом линейного порядка постановки большей размерности. При этом L- постановка еще и неизбьпочна, если удаление последнего ПК в линейном порядке, которым она задана, приводит к изменению её решения, т.е. если для L <kji_...kjm> выполняется условие

jQoi : L (jO/<kji_...kjm>), Пп2: L(0/<kjIx...k]m.i >), то Оп, * йп2, Ощ <= Ои2.

Для сравнимых L(Q/<k\%...km>) - постановок множество лучших альтернатив jQn можно найти следующим образом

Ос,: fJ/min к ¡„J2'/min kq>... Пт/min к,„, где а st' я"'1

Qq/minkjq<=>Q4 ={<ц: kj4(cOj) =minkM, minkjq <kqi(co), o)j,ü),e&''}.

Линейный порядок альтернатив <co,>, i = {1,N} по показателю качества к/ устанавливается с помощью L(i2/ki) = <0)/, {сок, со к, ,, со,к.р},со„>, а затем эквивалентность альтернатив раскрывается посредством операций минимизации по последовательно включаемым показателям качества.

Это значит, что решение ¿-постановки вида Ь< к/ —к,„> сводится к вложению линейных порядков Ь(£2 !< А/, ...кт >) альтернатив по последовательно рассматриваемым показателям качества, причем, как показано в диссертации среди сравнимых ¿-постановок сильнее постановка большей размерности

I<к2,...кт» <к,.к2,...кт.I>>,...,>Ь<к/>. В свою очередь, тс- постановка щ { ^¡:.,.к]т}, j £J сравнима с постановкой л2 { к,1,...к^}, I е I, >|/|, если: { кц...к]т} ^ { к,!ъ...к1п} и если Он ^{кц.-^т}, О02: л{кп,...к}т.1}, то Пщ * От=>П<,2-В работе, на множестве альтернатив £2 введено понятие окрестности 0[(£Ук) = {а>1: к/щ) < к/ф), а>1 е П}, элемента <у„ под которой понимается множество доминирующих ¿у,элементов ¿у, е £2.

Совокупность окрестностей даёт возможность сформировать фактормножества О/к) = (О^О/к)}, I - {1,

При этом показано, что пересечение окрестностей фактор-множеств однозначно определяет на Л недоминируемые элементы, Условие

I О^О/к) = 0 означает, что <% - минимальные элементы частично упоря-

№

доченного множества - нехудшие по Парето.

Для сравнимых постановок разной размерности щ {кч}, q€{¡,0} и л2 {кт}, т е {1.Щ. , где <2 зМ показано, что щ {кя}< л2 {к,,,}, qeQ, т е М, при {кч} о {к,„}, а это означает, что большей силой обладает постановка меньшей размерности.

Сравнимые л, Ь - постановки различной размерности могут быть строго упорядочены по их силе, следующем образом:

I <к),, к,2,...кщ> > I <к]1...к]т.,>>...> I <к,!> > л {к2}>...>л{кт.,}> л{к„,},

где а к2 с к3 с... с кт., а к„, В главе 2 рассмотрен пример выбора вариантов интегральных микросхем в разных многокритериальных постановках с исследованием полученных решений.

Знание свойств неметрических постановок задач МКВ, позволяет задать концептуальную стратегию выбора и заложить основы формирования многошаговых адаптивных процедур многокритериального выбора вариантов компонентов при проектировании электронных приборов.

В третьей главе анализируются априорные, апостериорные и адаптивные критериальные постановки задач выбора вариантов.

Априорные модели выбора не используют никакой дополнительной информации в процессе их использования. Их недостатками является то, что метрические априорные критерии сразу же резко ограничивают область возможных решений, а безусловные неметрические постановки не приводят, как правило, к единственному решению. Таким образом, априорные модели отличаются либо жесткой субъективностью, либо апостериорной неопределенностью, что в конечном итоге снижает их ценность.

Модели выбора апостериорного типа формируются с учетом того, что в них априори нет достаточной информации для однозначного выбора наилучшей альтернативы, а недостающая информация привносится в процесс решения ЛПР на завершающих этапах выбора. В диссертации проведен детальный сравнительный анализ методов «ЭЛЕКТРА» и метода Подиноеского, позволяющих получить меньшее число решений, чем при использовании неметрических априорных критериев. Главным достоинством апостериорных процедур, по сравнению с априорными, является их большая информационная насыщенность.

Адаптивные модели выбора основаны на многошаговых процедурах, с привлечением дополнительной информации от ЛПР. Задача выбора разбивается на некоторое количество подзадач, а промежуточные решения этих этапов могут последовательно анализироваться и корректироваться, причем дальнейшие шаги предпринимаются с учетом уже полученных промежуточных результатов и вновь привнесенной информации.

В диссертации предложен метод адаптивной многошаговой процедуры выбора, который основан на формировании целевых постановок через частично упорядоченные показатели качества. В качестве исходных составляющих для формирования комбинированных моделей выбора использованы неметрические 5, я;,!* критериальные постановки. Они позволяют задать частично упорядоченное множество показателей качества, определяющее, в свою очередь линейный порядок $ к, I критериев выбора и частичное упорядочивание на исходном множестве альтернатив О.

По существу подход близок к принципу внешних дополнений Стаффорда Вира, но отличается от него частичным, а не линейным порядком включения новых ПК в процедуру многошагового выбора на основе установления надсистемного порядка на ПК с помощью метакритериев, например эффективности (Эф) и стоимости (Ст) реализации ПК.

В результате такого частичного упорядочивания показателей качества формируется линейный порядок критериальных постановок типа

Ь{0./ (8{к1,__, кр}, кр+1, п{к,,... Ь{кг,км))\ который задает многошаговую процедуру выбора по отдельным 5, п. Ь- критериям, сформированным из непересекающихся групп ПК

Рис. 1. Распределение показателей качества в пространстве метакритериев.

По результатам каждого шага выбора в Б.тг или Ь постановках, ЛПР может вводить в рассмотрение новые условия, ограничения и показатели на этапах 1, 2, 3, ранее не учитываемые и, тем самым, адаптировать задачу в соответствии с вновь получаемой информацией на промежуточных шагах, как показано на рис 2.

S{k,...kp}

J% L <kp*¡>)

% 4

L < к/, км >

1 2 з

Рис. 2. Порядок многошаговой процедуры выбора

Диаграмма Хассе для линейного порядка включения в процесс выбора различных Б л ¿-постановок на множестве показателей качества (рис. 3.) устанавливает последовательность шагов адаптивного решения задачи выбора по приоритетам ПК в метапоказателях.

А

^{ks...ks.J

k

р 11

Кр+2

L(í2/< fy км >)

о

\J

S{k,...kp}

Рис. 3. Последовательное включение в выбор S{ki.,.kpj, L<kp+i>, я/ks...k^J, L < к/, км >)>- постановок

В адаптивных многошаговых постановках ЛПР, анализируя структуру и свойства многокритериального пространства, а также промежуточные решения может активно направлять дальнейший ход процесса, применяя все более сильные критериальные требования и требования допустимости альтернатив, изменяя их, как по составу, так и по совокупности условий и ограничений на значения параметров.

В диссертации также разраббтаны методы выбора оптимальных аналогов по заданным прототипам. Эта задача актуальна при ремонтных работах, при проектировании новых изделий, и разрешении компромиссов. В общем случае задача является разновидностью классической задачи выбора, но отличается от неё наличием в постановке собственно прототипа < С, Q. со„(а„)>. Задача рассматривается относительно прототипа соП в выбранном пространстве Е1' показателей качества \k¡: , /t¿}, то есть центр координат показателей качества переносится в точку с координатами прототипа а>ц. При этом значения характеристик альтернатив на множестве Q = {{&),} \ con}, i = {1, N}, рассматриваются относительно значений характеристик прототипа а>п ■'

v,{k1,}->co\{\kin-kh\y, ¡,j-\,...,N\

кг

D-

COi

G>3

'Oil

□

C06

>f A

■O

'On

C02

I

I t

□

CO4

k,

n

cos

Рис. 4. Перенос альтернатив в положительное подпространство пространства показателей качества {ki, Ад/ = Е~.

Критериальный выбор предложено осуществлять по тем же постановкам, что и в классической задаче выбора, а именно: по Слейтеру, Парето, L-критерию, Д-критерию, интегральным взвешенным оценкам или СКО. Этот подход предполагает перенос начала координат в точку прототипа, а самих альтернатив в тот или иной ортант в зависимости от условий конкретной задачи. Разработаны алгоритмы с учетом нового трансформированного пространства координат. Для иллюстрации метода рассмотрен пример выбора аналога по прототипу транзистора импортного производства 2N1300, предназначенного для работы в среднечастотном маломощном усилителе.

В диссертации отмечено, что основным недостатком рассмотренных в работе неметрических критериальных постановок является потенциальная неустойчивость их решений. В этой связи, в заключение, в третьей главе рассмотрены вопросы устойчивости решений порядковых критериальных постановок.

Проблема неустойчивости оптимальных решений возникает, например, когда показатели качества имеют флуктуации разной физической природы описываются расплывчатыми множествами или задаются интервальными характеристиками на некоторых отрезках, например,

[ПК,(о^ - A,"; m,(coJ + А,<*>];

[.TIKL(cotJ -Alh ; nKL(co) + Al<+>].

Последнее приводит к отношению эквивалентности, задающему множество квазиоптимальных альтернатив О0л на MBA Q

Поа = {о)0А: {ПК,М + At> >nKi(a>i) >ПК¡(coj -А,н}, I <= L; coo е Q0; а, е Q;

Анализ этих выражений дает возможность сделать вывод о том, что в случае интервальных оценок А/*' для {ПК/}, leb квазиоптимальные множества альтернатив П^ и £2iA включают в себя Q„ и Q| соответственно iijiA э i^LÄ Э i2b

Всякое «-f.» отклонение (е < 0) приводит к неустойчивости L-решений (для минимизации). Напротив, для лексикографических постановок при /.-/ >0, £г > 0 решения устойчивы. Но именно в случае Е| = 0 и г2 = 0 (для двух показателей качества), т.е. на границе устойчивости L- постановки еще и неизбыточны. Критерием оценки s- устойчивости решений задач МКВ в неметрических постановках при инженерных расчетах может служить отношение отклонения г- к максимальной ошибке показателя качества р=е/(Зо) Пороговые значения при оценке устойчивости задаются ЛПР и являются продуктом эвристик человека, его понимания задачи выбора по существу, В четвертой главе в диссертации разрабатываются подходы к решению задач выбора на слабо изменяющихся множествах альтернатив, когда скорость изменения требований по допустимости существенно выше скорости изменения состава хранимых альтернатив в базе данных системы автоматизированного выбора (САВ), а скорость изменения состава показателей качества, в свою очередь, много меньше скорости изменения требований но допустимости. Эта ситуация характерна для автоматизированных справочных систем, которые предназначены для выбора компонентов при конструировании электронных приборов.

Для решения этой задачи автором предложены два метода: первый - метод априорного структурирования альтернатив по правилам, задаваемым неметрическими постановками, второй - метод адаптивного структурирования, позволяющий настроить структуры данных для каждой новой задачи на конкретную задачу выбора по хранимым в БД линейным прядкам альтернатив. Для обоих этих методов характерно изменение традиционной последовательности решения задачи выбора на «обратную», когда выбор допустимых вариантов осуществляется после установления частичного порядка вариантов (рис 3) по совокупности ПК.

Рис. 5. Решение задачи выбора посредством априорного адаптивного структурирования альтернатив

В первом методе производится однократное решение задачи выбора на исходном множестве Q с целью построения S или л - структур альтернатив по показателям качества, которые являются характерными и устойчивыми для данного однородного множества. Структура БД CAB при этом будет представлять собой линейно упорядоченные по приоритету S или к слои вариантов. Решение задачи выбора сводится, к последовательной проверке на допустимость вариантов в соответствии с принятым порядком. Понятно, что такой подход требует жёсткой привязки структуры данных к наиболее вероятным критериальным постановкам. В случае изменения постановки задачи МКВ (в части принятой критериальной постановки) задачу упорядочивания БД необходимо решать заново. Это - главный недостаток такого метода. Достоинство подхода состоит в значительном сокращении трудоемкости решения задач выбора из устойчивых множеств вариантов (типа справочников) по сравнению с комбинаторными бинарными сравнениями. Он может быть рекомендован для слабых (S, к -постановок с числом 2 < ПК < 3*4). При числе ПК > 5 (такие задачи редки на практике) множество Q становится слабо структурированным и метод не даёт значительного выигрыша, по сравнению с традиционным подходом.

Второй, разработанный в диссертации метод, представляет собой адаптивное структурирование вариантов в БД перед каждым новым решением задачи МКВ. Трудоемкость настройки данных на новую решаемую задачу обычно существенно меньше, чем полные бинарные сравнения по совокупности ПК даже на усеченном по допустимости множестве вариантов.

В новом подходе предлагается хранить лишь линейные прядки альтернатив по всем возможным характеристикам. Формирование структуры данных предлагается осуществлять из линейных порядков вариантов их трансформацией в частичные прядки все более высоких размерностей по ПК. Эта процедура основана на пересечении окрестностей фактор-множеств. При этом из линейных порядков строятся фактор-множества первого порядка, из фактор-множеств первого порядка - фактор-множества второго порядка и т. д. {L(m1)..L(n/kJ=>{0j/kl..0j/kll}=p{0j/{kl,k2}, Ф//{к,М Фа/{к,Ш

Идея подхода нацелена на построение частичного порядка альтернатив и проиллюстрирована на рис 6.

ЦП/кд

ИМ п / —► N.

ца/кд

► в(Ц Uh)

Задание ЛПР S или /гкритерия выбора

Рис. б. Формирование адаптивного частичного порядка 11ц) в соответствии с целевой постановкой задачи выбора из линейных порядков альтернатив

В результате, априорное адаптивное структурирование альтернатив, осуществляемое в иерархической последовательности по принятым в рассмотрение показателям качества, позволяет сформировать любые частичные порядки вариантов, адаптивно настраивающие структуры данных на каждую новую задачу многокритериального выбора. А это, в свою очередь, позволяет существенно сократить комбинаторные сравнения вариантов по совокупности ПК в задачах со слабо изменяющимися во времени множествами О изменения, в которых производятся реже, чем изменяются условия по допустимости каждой новой задачи. Выбор оптимальных вариантов в таких САВ начинается с проверки на допустимость концевых элементов, имеющих пустые окрестности фактор-множеств, что значительно экономит вычислительные ресурсы.

В пятой главе диссертации предложены две укрупненные блок схемы построения автоматизированных систем выбора, реализующих разные целевые предпосылки. Первая - для традиционного подхода, когда вначале выбираются допустимые варианты, а затем на усеченном множестве производится выбор оптимальных альтернатив. Вторая - для устойчивых во времени исходных множеств (справочных систем). Обоснованы их состав и алгори тмические процедуры, показаны области применения и возможные ограничения на их использование.

Описание объектов для систем выбора включает взаимосвязь массивов наборов наименований характеристик {р.}, значений характеристик и вспомогательного массива границ {IV/}, характеризующих множество накладываемых требований.

В работе приведено сравнение реляционной и ассоциативной моделей по плотности хранимой информации. Показано условие, при котором плотность хранимой информации в ассоциативной структуре выше, чем в реляционной Ул / < 1, которое выполняется для большинства стандартных компонентов одного функционального назначения, например для транзисторов и многих других электронных элементов широкого применения.

В диссертации разработана система процедур описания, изменения данных, поиска в БД и реализации алгоритмов МКВ в САВ. Для этого разработаны процедуры нижнего уровня, куда включаются операции включения и изменения данных в АМ. Процедуры среднего уровня, включающие операции поиска строк и столбцов АМ, а также формирования поисковых образов запроса на значения параметров и на объекты. Процедуры верхнего уровня, позволяют выбирать допустимые альтернативы и реализуют разработанные в диссертации алгоритмы многокритериального выбора оптимальных вариантов. Все разработанные алгоритмы доведены до программной реализации и прошли неоднократную апробацию.

В работе рассмотрены два примера автоматизированного выбора ише-гральных микросхем и транзисторов по ряду критериев. В Приложении 1 приведено описание системы автоматизированного выбора «Выбор 12м», созданной в процессе диссертационной работы. Некоторые окна программы «Выбор 12м» представлены на рис. 7, 8.

1Б

^ 3 ч

' £

.. ».——~_а

дач , локкг >»

пай и-т. 1д»

-.1__.1 х»

Рис. 7. Интерфейс многокритериального выбора Рис. 8. Отображение распределения вариантов САВ «Выбор 12М» реализует идею критериального структурирования альтернатив при создании БД, позволяет выбирать допустимые решения, оптимальные варианты по Слейтеру и Парето, оптимальные по лексикографическому и Д-критерию, реализовывать процедуры многошагового, многокритериального адаптивного выбора по частично упорядоченным показателям качества, производить выбор аналогов по прототипу, хранить и отображать выбранные объекты в виде изображений. Система имеет дружественный пользователю интерфейс и графическую поддержку при отображении альтернатив в 2В-пространстве принятых ПК.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

1. Проведено исследование основных свойств экстенциальных неметрических критериальных постановок задач выбора альтернатив, показаны условия сравнимости, полноты и силы различных постановок, дан их сравнительный анализ. Разработаны пути решения задачи выбора по совокупности ПК на основе установления частичного или линейного порядка на множестве вариантов, посредством выделения концевых элементов в диаграммах Хассе.

2. Разработан метод нарастающего усечения исходного множества альтернатив, основанный на включении в многошаговую процедуру выбора всё более сильных критериев. Он позволяет рассмотреть наибольшее число претендентов на оптимальность, не потеряв, возможные целесообразные решения по другим, более сильным постановкам.

3. Исследованы возможности использования априорных, апостериорных и адаптивных моделей выбора. Предложен новый адаптивный метод решения задачи МКВ, основанный на установлении частичного порядка на показателях качества, который разбивает задачу на несколько последовательно решаемых задач выбора в порядке их приоритетов без введения метрики между ПК. Метод допускает коррекцию процедуры выбора в зависимости от промежуточных результатов по этапам.

4. Разработан инженерный подход анализа и оценки устойчивости решений для % и Ь- критериев. Показаны условия, при которых решения выходят за

границы устойчивости, предложены соотношения для связи разброса характеристик вариантов и порога устойчивости решений.

5. Предложена методика многокритериального выбора аналогов по заданным вариантам-прототипам, основанная на переносе начала координат в точку прототипа и симметрировании отображений значений характеристик в рабочий ортант. Для оценки меры приближения к прототипу предложено использовать комплекс критериальных постановок, включая неметрические и метрические критерии, а также адаптивные многошаговые процедуры.

6. Разработаны модели и методы критериального структурирования вариантов в БД для слабо изменяющихся множеств, основанные на S-, Tt-, L-структурировании, а также на адаптивном, генетическом восстановлении любых частичных порядков из линейных и частичных порядков меньшей размерности. Метод использует аппарат пересечения окрестностей альтернатив для построения результирующих фактор-множеств любых порядков.

7. Предложены архитектуры построения CAB для адаптивных многошаговых процедур, выбрана модель данных, разработаны и реализованы алгоритмы, по методам выбора, предложенным в диссертации.

8. Разработана и прошла апробацию система автоматизированного выбора «ВЫБОР -12м», которая зарегистрирована в Отраслевом фонде алгоритмов и программ НИИВО Минобразования России в 2003г (Акт регистрации № 03758 от 05.02.03г).

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

/. Курбатова E.H., Краячич A.B. Разработка многокритериального интерфейса для системы автоматизированного выбора. Тезисы докладов на 7 международной научно-технической конференции студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика 27-28 февраля 2001 г.-С. 69-71.

2. Курбатова E.H. Многокритериальный выбор средств автоматизации предприятия. Тезисы докладов на 7 международной научно-технической конференции студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика 27-28 февраля 2001г. - С.73-74.

3. Курбатова E.H., Краячич A.B. Принципы и особенности реализации программы автоматизированного выбора "ВЫБОР 12" под Windows-95/98. Тезисы докладов на 7 международной научно-технической конференции студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика 27-28 февраля 2001г. - С.71 -72.

4. Кандырин Ю.В., Курбатова E.II., Краячич A.B. Модели системы процедур инженерного проектирования. В кн. Концептуальное проектирование в образовании, технике и технологии. РПК "Политехник" Волгоград 2001г. - С.55-63.

5. Курбатова E.H., Сазонова JI.T. Выбор усилителей в интегральном исполнении. В кн. Концептуальное проектирование в образовании, технике и iex-нологии. РПК "Политехник" Волгоград 2001г. - С.99-103.

2007-4

1АЯЯ^

6. Курбатова E.H., Краячич A.B. Автом, ItUU^ ных компонентов при ремонте РЭА. Тез

научно-технической конференции студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика 2S февраля -1 марта Москва, МЭИ. 2002г. -С.77-78.

7. Курбатова E.H. Онтологические предпосылки неустойчивости решений задач выбора в неметрических постановках. Тезисы докладов на 8 международной научно-технической конференции студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика 28 февраля -1 марта Москва, МЭИ. 2002г. - С.78-79.

8. Курбатова E.H., Кандырин Ю.В., Кадепъ В.И. Интеллект и креативность в обучении принятию решений в проектной деятельности. VI Academic Readings "EDUKATION AND SCIENCE PROBLEMS AND PERSPECTIVES OF THE DEVELOPMENT, 5-7.06.01 ST. Peterburg. 2001r.

9. Курбатова E.H. Анализ свойств неметрических постановок многокритериального выбора вариантов. Тезисы докладов на 9 МНТК «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика» М.: МЭИ, 2003г.

10. Курбатова E.H. Методика инженерной оценки устойчивости решений задач выбора по % и L- критериям. Тезисы докладов на 9 международной научно-технической конференции студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика» М.: МЭИ, 2003г.

11. Курбатова E.H., Кандырин Ю.В. Решение задач проектного выбора по жестким и гибким стратегиям М.: Журнал Радиотехнические тетради №26, 2003г. С 62-67.

12. Курбатова E.H., Кандырин Ю.В Адаптивное динамическое критериальное структурирование альтернатив в системах многокритериального выбора. Международная НТК «Системные проблемы качества, математического моделирования информационных и электронных технологий», г. Сочи, 2003 г. -с. 21.

13. Курбатова E.H., Кандырин Ю.В. Стратегии многокритериального выбора проектных альтернатив. Журнал «Системотехника» № 1 Москва: МИЭМ 2003 г.

14 Курбатова E.H., Кандырин Ю.В. Выбор проектных альтернатив по априорным, апостериорным и адаптивным моделям. Международная НТК «Системные проблемы качества, математического моделирования информационных и электронных технологий» Сочи 2003г. - с. 21.г 15. Курбатова E.H. Организация взаимодействия с базами данных при реализации алгоритмов выбора. Тезисы докладов на X международной научно-технической конференции студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика» Москва, МЭИ, 2004г., - С. 81-82.

2 5 ФЕВ 2004

Подписано в печатИШ2004г. Заказ№75 Формат 60X84 1/16 Тираж 100 Усл. Печ.л. 1,0

Типография «По;штех11ИК» ВолгГТУ, 400131 Волгоград ул. Советская,35

АННОТАЦИЯ.

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ.

1. ВВЕДЕНИЕ. СОДЕРЖАНИЕ ПРОЦЕССА ПРОЕКТИРОВАНИЯ

И МЕСТО ЗАДАЧ ВЫБОРА.

2. АНАЛИЗ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ПРОЕКТНОГО ВЫБОРА В НЕМЕТРИЧЕСКИХ ПОСТАНОВКАХ.

2.1. Формализованная постановка задачи проектного выбора.

2.2. Использование безусловных к- и S- критериев предпочтения для решения задач выбора вариантов.

2.3. Лексикографический L- критерий выбора вариантов.

2.4. Выбор по критерию с уступками (А - критерий).

2.5 Пример выбора ИМС в к и L- постановках.

2.6. Анализ свойств неметрически^ критериальных постановок, используемых для решения МКВ.

2.7. Анализ основных свойств Парето - постановок задач МКВ.

2.8 Анализ свойств лексикографических постановок задач МКВ.

Краткие выводы по разделу.

3. РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ ВЫБОРА НА ОСНОВЕ АДАПТИВНЫХ НЕМЕТРИЧЕСКИХ КРИТЕРИАЛЬНЫХ ПОСТАНОВОК.

3.1. Решение задач проектного выбора по жестким и гибким стратегиям.

3.2. Апостериорные методы выбора, основанные на привлечении дополнительной информации от ЛПР.

3.3. Адаптивные комбинированные неметрические критериальные постановки.

3.4. Принципы решения задач в комбинированных kL- постановках.

3.5. Решение задачи выбора аналога по заданному прототипу.:.

3.5 Устойчивость решений задач многокритериального выбора в неметрических постановках.

Краткие выводы по разделу.'.

4. МЕТОДЫ КРИТЕРИАЛЬНОГО СТРУКТУРИРОВАНИЯ АЛЬТЕРНАТИВ ДЛЯ РЕШЕНИЕЯ ЗАДАЧ ВЫБОРА В СПРАВОЧНЫХ С AB.

4.1. Анализ условий для критериального структурирования вариантов в САВ при решении задач выбора.

4.2. Условия целесообразности структурирования множеств альтернатив в соответствии с критериальными постановками.

4.3. Критериальное структурирование MBB Q на основе использования неметрических расслоений.

4.4. Частично упорядоченное структурирование альтернатив на основе композиции порядков по отдельным показателям качества.

Краткие выводы по разделу.

5. РАЗРАБОТКА ОБЩЕЙ МЕТОДОЛОГИИ И АРХИТЕКТУРЫ

ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ВЫБОРА

5.1. Концептуальная методология автоматизированного

• многокритериального выбора альтернатив.

5.2. Разработка алгоритмов CAB для традиционного и адаптивного подходов. 1

5.3 Обоснование выбора модели данных для создания системы автоматизированного выбора.

5.4. Сравнение реляционной и ассоциативной моделей данных для CAB.

5.5. Процедуры изменения данных и поиска в AM CAB.

5.6. Анализ возможностей использования СУБД широкого применения в автоматизированных системах выбора альтернатив.

5.7. Формирование поисковых образов запросов для выбора допустимых вариантов.

5.8. Процедуры и алгоритм выбора л-оптимальных вариантов.

5.9 Процедуры и алгоритм выбора L-оптимальных вариантов.

5.10. Алгоритм выбора оптимальных вариантов по Д- критерию.

5.11. Примеры решения задач многокритериального выбора в ассоциативных моделях данных.

Краткие выводы по разделу.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ.

Проектирование современной электронной аппаратуры (ЭА) - это комплексный, системный процесс, в котором взаимно увязаны этапы выбора принципа действия, формирования функционального взаимодействия подсистем, их схемотехническое и конструкторско-технологическое проектирование. Отсюда - необходимость правильного учета взаимосвязей между системой, схемой, конструкцией, технологией производства и эксплуатацией ЭА. Основное требование при проектировании состоит в том, чтобы разрабатываемое устройство было эффективнее своего аналога, т. е. превосходило его по качеству функционирования, степени интеграции, эргономическим решениям и технико-экономической целесообразности.

В общем виде эффективность ЭА можно оценить совокупностью показателей качества (ПК): {к^, каждый из которых определяет степень выполнения тех ли иных функций или отражает характеристики объекта проектирования (ОП), которые должны улучшаться в соответствии с её назначением. В разных ситуациях такие ПК могут быть различными, например: масса, объем, энергопотребление, быстродействие, чувствительность, точность, долговечность, технологичность, себестоимость и т. д. Причем, разные проектные варианты, возникающие в процессе разработки, могут решать поставленную задачу с разной степенью эффективности. Отсюда возникают две ключевых задачи проектирования: формирование множества возможных вариантов решения при создании ОП и сравнение, и выбор этих вариантов по принятой совокупности показателей качества.

Процесс инженерного проектирования (ИП) новых объектов и технологий представляет собой совокупность деятельностных креативных и репродуктивных процедур, порождаемых и управляемых человеком. По своей сути он направлен на создание ранее не существовавших полезных объектов, новых и полезных вещей, объективно лучших в том или ином смысле по отношению к ранее созданным изделиям того же назначения.

При анализе и синтезе собственно процесса ИП как вида человеческой деятельности он обычно представляется в виде системы процедур и онтологических (сущностных) принципов, реализация которых обеспечила бы получение максимального целевого эффекта. Существует огромное число модельных представлений как процесса проектирования в целом, так и его отдельных составляющих, но, к сожалению, большинство из них не имеет стержневой общности и не содержит концептуальных прогнозов относительно возможных конечных исходов и окончательных результатов процесса.

Основой современной методологии проектирования является системный подход. В его основе лежит рассмотрение объектов как систем, состоящих в свою очередь из подсистем и более мелких элементов, выявление многообразных связей между ними и сведение их в единую картину, с целью раскрытия целостности объекта. При системном подходе объект проектирования (ОП) рассматривается как совокупность элементов, организованных в определенную структуру для выполнения заданных функций. При этом он может состоять из ряда частных подсистем: электрической, пространственной, механической и электромагнитной, отличающихся характером и связями между элементами.

Системой в широком смысле [11] называется множество элементов, связанных между собой объединяющим их свойством, например, общностью функционального или информационного назначения. В прикладном понимании системой можно назвать совокупность объектов и/или средств, предназначенных для выполнения поставленной задачи или совокупности процедур. Система может подразделяться на подсистемы в зависимости от уровня и назначения элементов системы и, в свою очередь, быть элементом более общей системы - надсистемы.

Процесс проектирования системы обычно распадается на совокупность процедур проектирования нескольких подсистем. Причем вновь создаваемый объект рассматривается как часть более общей системы, в которую он должен органически вписываться и удовлетворять соответствующим требованиям, предъявляемым надсистемой. Все элементы в пределах общей проектируемой системы имеют внешние и внутренние связи, объединяющие эти элементы в единое целое.

Основная характеристика любого элемента - это его внешние связи. При включении элемента в систему представляют интерес только его внешние связи, а внутренние связи могут рассматриваться как "черный ящик". Это очень важное свойство технических систем. Оно допускает агрегирование систем и их проектирование на разных иерархических уровнях, абстрагируясь от деталей. Именно это свойство лежит в основе декомпозиции систем и позволяет широко применять типовое проектирование, унификацию и стандартизацию. При дальнейшем разбиении системы на подсистемы, внутренние связи приобретают свойства внешних и процесс повторяется на новом уровне. В результате возникает задача организации многоуровневых процедур принятия решений и их координации для достижения целостности создаваемой системы и оптимальности ее характеристик в принятом смысле.

Связи между отдельными подсистемами и характеристики общей технической системы определяются её структурой и параметрами элементов.

Общая методология оптимального проектирования технических объектов с детализацией всех наиболее важных процедур изложена у Дж. Диксона [15], Дж. Джонса [13], Гуткина Л.С.[11], Краснощекова П.С., Петрова А.А.,Федорова В.В. [31], Норенкова И.П., Маничева В.Б. [45], Половинкина А.И. [51]. Дальнейшее развитие этих вопросов нашло свое отражение в работах [27], [56] и множестве др.

В данной работе предлагается в самом общем виде рассматривать концептуальное проектирование новых объектов как совокупность процедур принятия решений, которые в математической теории исследования операций принято обозначать двойкой < С, О >, где С- принцип оптимальности, отражающий целевые устремления проектировщика, а О - совокупность возможных альтернативных вариантов объектов, способных в разной степени удовлетворить поставленным целям. Сформулируем основные сущностные свойства, присущие инженерному проектированию как антропоцелеу-стремленному креативному процессу.

• ♦ Проектная, как и любая другая креативная деятельность определяется экзистенциальными посылами - мотивациями, смыслами и целями, которые имеют временное измерение и, как результат, порождают функции состояния объекта проектирования (ОП). Процесс проектирования в контексте развития целей и состояний ОП предполагает существенно личностный диалоговый способ мышления, открытый будущему, развивающийся во времени, условно необратимый коммуникативный процесс. Подобный диалог во многом представляет собой искусство, которое не может быть целиком и полностью описано средствами формальной логики, сколь бы развитой и совершенной она ни была. Отсюда - единство формальных и неформальных эвристических способов мышления и обработки информации, единство логики и творческой интуиции. Отсюда и сугубо личностный характер диалога. Причем, в этом диалоге нет готовых ответов на задаваемые вопросы, как и нет окончательного перечня самих вопросов. Диалог в процессе проектирования - открытый будущему процесс, в котором ответы на поставленные вопросы влекут за собой постановку все новых и новых вопросов.

Результат проектирования в основном определяется вектором целевых устремлений и граничных условий, формируемых исходя из интеллектуальных возможностей личностей заказчика и проектировщика, а также состояния развития науки и техники. И, в этом смысле в объекте проектирования реализуется совокупность поставленных целей, а его облик обязательно несет в себе отпечаток личности автора и возможно достижимый на данный момент информационный и технологический уровень.

Неустойчивость и овременённость этих граничных условий, а также противоречивость локальных целей при формировании ТЗ на объект проектирования требуют для развития самого процесса проектирования реализации механизма зондирования, как игры бифуркаций, порождаемых креативным началом и, в дальнейшем, стабилизирующих ту или иную траекторию развития состояний, проектируемой системы. В деятельностном понимании эти процедуры могут быть описаны известными операциями дивергенции, трансформации и конвергенции [12] и обычно направляются посредством компромиссов целей и консенсусов между заказчиками, разработчиками, а также возможными, достижимыми на данный момент времени и в данных условиях технологическими решениями.

Как уже отмечалось выше, в одном из основополагающих модельных представлений процесса ИП, заимствованного из теории исследования операций, задача концептуальной проектной деятельности формально может быть представлена как задача принятия решений, представляющая собой двойку сот>{сИу, &ат/{С)}, сопу{сНу, &апз/(С2)}>, (1) где С - принцип оптимальности, а Й - множество альтернатив.

При этом процедуры дивергенции (с1Ы) и трансформации (¡гат/) направлены на целенаправленное увеличение мощности множеств {С} и {О}, а операция конвергенции {сот) на их усечение для получения конкретного рационального результата. Важен и линейный порядок (.) в двойке (1) -генерация и усечение, порождаемых альтернатив О, должны проводиться при "смысловом давлении" целей, которые могут быть выражены принципом оптимальности С.

Такие модели принятия решений дают возможность сгенерировать требуемые, но не всегда заранее предсказуемые проектные варианты и позволяют организовать выход в неожиданные проектные ситуации, исследовать максимально возможное проектное пространство, а значит, поддерживают открытый характер развития процесса проектирования. Динамика развития принципа оптимальности - С требует отдельного обсуждения, но в любом случае она должна иметь эволюционный характер, позволяющий гибко реагировать на вновь возникающие в процессе ИП обстоятельства и иметь тенденцию к увеличению силы критериальных постановок С* = {С^} по мере достижения требуемых результатов.

Цели проектирования создаваемого объекта (процесса) С({кп}) описываются совокупностью показателей качества {кп}, которые монотонно изменяются с изменением количественных значений их свойств. При этом число показателей качества должно быть не меньше числа поставленных ортогональных целей проектирования. Это утверждение полностью соответствует принципу внешних дополнений Стаффорда Бира и теореме неполноты Гедещ: ".каждый новый показатель качества является очередным "внешним дополнением" и с каждой новой постановкой возникает еще один вопрос, требующий оптимизации ". А это означает, что принципиально нельзя пользоваться показателем качества, решающим последующий вопрос, для решения предыдущего. Отсюда - овременённость процесса проектирования и онтологическая (сущностная) потребность в построении многоуровневых процедур принятия решений. Совокупность показателей качества {кп} обычно закладывается в основу формирования ряда критериальных постановок <Сы, —Сш>, которые по своей сути являются правилами сравнения альтернативных решений, в соответствии, с которыми реализуется принцип оптимальности для принятых ограничений Сд. При этом задаваемая проектировщиком последовательность критериальных постановок является целиком предметом эвристик человека и определяется его информированностью и компетентностью в решении задачи проектирования. Необходимым условием успеха при проектировании сложных комплексных технических систем является использование принципа нарастания сложности задач, решаемых на каждом последовательном уровне или этапе. Сложность систем имеет явные и неявные формы своего проявления. Обычно явная сложность оценивается объемом информации, необходимым для адекватного описания свойств, проектируемой системы. Практическим методом её снижения является расчленение системы на компоненты и проектирование их по частям. Неявная сложность характеризуется степенью возможности прогнозирования реально достижимых ожидаемых свойств и показателей качества проектируемых композиционных систем по характеристикам их элементов. Последнее обусловлено несводимостью свойств системы к сумме свойств ее компонентов. В результате возникает коллизия, требующая многоуровневых постановок и процедур принятия решений.

Приведенные выше утверждения и сущностные предпосылки обобщенного описания процесса ИП характерны для любой (инвариантной к объекту) проектной деятельности. Они требуют для своего обоснования и развития проведения более глубоких исследований с целью разработки общих и частных методик, алгоритмов и программных средств, которые позволили бы создавать максимально эффективную методологию разработки техники новых поколений.

Одним из важнейших направлений в развитии современных технологий проектирования РЭА является ее автоматизация. Развитие систем автоматизированного проектирования (САПР) призвано разрешить противоречия между ростом сложности технических систем, требованиями их разработки в сжатые сроки при ограниченных людских ресурсах, а также необходимостью получения наиболее эффективных проектных вариантов посредством проведения оптимизационных процедур.

Эффективность, качество, надежность и сроки вновь создаваемых ОП во многом зависят от совершенства методологий проектирования новой техники. В настоящее время делаются множественные попытки создания стройной системы взглядов на процесс ИП и разработку наиболее важных процедур, входящих в систему современных технологий разработки. широкого класса технических изделий. Среди признанных направлений следует отметить и ряд методологий, разработанных в МГУ, МГТУ, МИЭМе, МЭИ, ВолгГТУ, МИРЭА и др. [1, 6, 9, 10, 11, 20, 23, 31, 44, 51 и т.д. ].

В основе концептуального проектирования лежат процедуры генерации и выбора альтернативных проектных вариантов будущей технической системы. В процессе создания ОП осуществляется как выбор новых идей, си-темотехнических, конструктивных и технологических решений, так и выбор типовых и стандартных элементов и материалов. Рассмотрим эти задачи подробнее через призму процедур инженерного проектирования объектов новой техники.

Прежде всего необходимо осознание и учет факта креативности, многогранности, сложности и овременённости процесса ИП. Отсюда возникает не какая то одна, а совокупность моделей процесса ИП, отражающие разные стороны и аспекты проблемы. На основе проведенных исследований предлагается ввести в рассмотрение три модели:

• объектно-системную, представляющую собой совокупность объектов и средств, так или иначе участвующих в процессе проектирования и определяющих его результат;

• семантическую, выявляющую характер и смысл, выполняемых действий (процедур) над объектом проектирования;

• содержательную, представляющую упорядоченный массив задач, необходимых процедур и действий при проектировании конкретного объекта.

Объектно-системная модель позволяет рассмотреть следующих основных участников процесса: собственно объект проектирования, коллектив разработчиков и присущие ему социосвязи, а также совокупность средств проектирования. Причем, среди средств проектирования следует выделить три составляющих: методы и системы автоматизированного проектирования (САПР), а также базы и банки данных проектных решений и используемых стандартных компонентов и материалов (См. рис 1.1). дмша^шиммш гишгатшашдшшшшт

СРЕДСТВА ПРОЕКТИРОВАНИЯ

САПР 1 МЕТОДЫ БАНКИ Й

Рис.1.1. Объектно-системная модель проектирования

Существует и еще один важный аспект, оказывающий влияние на все перечисленные составляющие - некоторая «среда», в которой осуществляется процесс ИП. В сущности, это и есть наше представление о проектировании, наши знания и квалификация, инженерное мировоззрение. Представленная модель дает возможность ответить на ряд вопросов. Становится ясной необходимость исследования, как самих объектов проектирования, так и связей в системе, определяющих отношения типа: метод - объект, человек (разработчики) - САПР, метод - САПР, объект - САПР, объект - разработчики.

Из анализа объектно-системной модели (1) становится понятнее характер и смысл процессов решения проектных задач, выявление некоторых общих сущностных составляющих и общих процедур, инвариантных по отношению к объекту проектирования и многократно возникающих при решении новых задач ИП.

Проектные процедуры, отражающие смысл действий над разрабатываемым объектом можно описать семантической моделью (2) процесса проектирования, в состав которой включены наиболее важные составляющие, пренебречь которыми нельзя, не исказив смысла (семантики) процедур ИП. Такая модель (2) представлена на рис 1.2.

Эта модель учитывает лишь общие инвариантные процедуры, присущие любому креативному процессу инженерного проектирования объектов новой техники. К их числу относятся: генерация идей, выбор наиболее целесообразной идеи(й), осуществление синтеза структуры будущего разрабатываемого объекта, выбор структуры объекта, моделирование поведения объекта в области допустимых изменений параметров с целью их оптимизации по целевым критериям, и, наконец, окончательный выбор принятых значений параметров.

Модель

Рис. 1.2. Семантическая модель проектирования

Рассмотрим несколько подробнее процедуры, представленные в семантической модели.

Генерация идей - это эвристическая креативная процедура. Главный методологический принцип эвристики требует при решении творческих задач целеустремленного выхода из рамок исходной определенности данной проблемной ситуации в область неопределенности и последующего управляемого возвращения в контекст проблемной задачи с целью оценки и использования привнесенной информации, которая и может быть подсказкой для решения проблемы. Первая стадия обеспечивает выход за пределы исходной информации, вторая - внесение новой информации в поиск решения задачи.

Этот методологический принцип по своей сущности аналогичен принципу мутации и селекции в биологической эволюции. Мутация - это выход в область неопределенности, селекция - отбор вариантов мутации, конкретизированный спецификой конкретной ситуации.

Выход в область неопределенности позволяет "раскачать" проблемную ситуацию для порождения новых идей. Такой процесс расширения исходных границ творческой задачи с целью обеспечения достаточно обширного пространства для нахождения и поиска решений называется дивергенцией. Дивергентный поиск можно рассматривать как проверку на устойчивость всего, что имеет отношение к решению задачи. Но при этом принятие решений нужно отложить на более поздние этапы, когда накопится достаточно много информации, чтобы избежать явных просчетов.

Работа на этом этапе включает в себя как логические, так и интуитивные действия. При этом иногда полезно многому разучитсья, чтобы приобрести свободу, гибкость и широту взглядов: "Опыт как клюка помогает ходить, но мешает летать". Резюмируя можно сказать, что цель дивергентного поиска заключается в том, чтобы разрушить или перестроить первоначальный вариант технического задания. Выявить при этом те аспекты ситуации проектирования, которые позволяют получить ценные и осуществимые изменения. Провести дивергентный поиск - это, значит, приобрести новый опыт, достаточный для того, чтобы противодействовать некоторым ошибочным первоначальным установкам, из которых исходили заказчики и сами творческие личности.

Следующим этапом на пути созидания новых идей является трансформация - стадия интуитивных догадок и озарений.

Для трансформации, которую следует использовать только после того, как процесс дивергенции в значительной мере уже завершен, характерны следующие основные действия: необходимо придать дивергентному поиску некий концептуальный смысл, отражающий все реалии конкретной ситуации и принять решение о том, что необходимо выделить и подчеркнуть, а чем можно пренебречь; на этой стадии задача может быть подвергнута декомпозиции, причем считается, что все подзадачи можно решать как параллельно,. так и последовательно, но главное в значительной мере независимо друг от друга; выявить и оценить все совместимые комбинации частичных решений проектной проблемы и найти способы ее изменения с целью ликвидации присущих аналогам недостатков;

• ■ сместить границы нерешенной проблемы, чтобы для ее решения можно было использовать знания из смежных областей.

При решении проектных задач на этапе генерации идей необходимо использовать целенаправленный эвристический интуитивный поиск. Он включает: метод мозгового штурма, синектику, метод выхода из тупиковых ситуаций, морфологический синтез, метод гирлянд эротем, и другие. Эти методы помогают проектировщику постепенно продвигаться к искомому результату [А.Осборн, Д.Пирсон, А.Холл, Дж. Джонс, Дж. Диксон, Ф. Цвик-ке, Г.Буш, Я. Дитрих и др.]. Итак, главная цель этапа генерации идей состоит в формировании множества исходных вариантов идей, в разной степени удовлетворяющих поставленному ТЗ на выполнение заданных функций.

Выбор идей. Цель проектировщика на этом этапе - резко сократить область поиска, убрав все лишнее. Если порождение творческих технических идей дело собственно творческих личностей и коллективов, то оценка и проверка идей проводится вначале в творческих коллективах, а затем становится прерогативой руководителей. Прежде всего, необходимо выслушать тех, кто предлагает идею. При этом выдвигающий идею сотрудник или представитель творческого коллектива должен уметь донести и объяснить её, обосновать предполагаемые преимущества, а руководитель внимательно выслушать и понять, в чем она заключается. На этапе первичной оценки требуется выяснить, не расходится ли идея с целями работы, задачами и политикой фирмы. Если идея сразу не отвергается, то руководитель может задать несколько стандартных вопросов автору. Знаменитый универсальный список, предложенный в компании "Америкэн Телефон энд Телеграф Компани" содержит следующие вопросы:

- "Зачем вообще это делать"?

- "Почему это делать надо сейчас"?

- "Почему делать таким образом"?

И уж, конечно, прежде чем принять или отвергнуть идею необходимо получить убедительные и правильные ответы на все эти вопросы. Чтобы быть принятой среди других, идея должна обещать лучшую отдачу в виде прибыли, престижа фирмы или просто новых, качественно превосходящих функциональных результатов.

Руководство на основании докладов разработчиков должно тщательно взвесить ответы на вопросы: "чем лучше?", "сколько средств?", "когда и в какой срок? ", "где? ". То есть произвести оценку функциональных преимуществ, доходов или возможных убытков. Дать реалистическую оценку фактора времени: можно ли это сделать вовремя, чтобы в срок выполнить необходимую разработку. Следует помнить, что иногда фактор времени оказывается решающим. Важно также выслушать и принять к сведению предложения по тому, где расположены предполагаемые источники сырья, энергии, информации, базы комплектующих. Где будут размещены заказы, где наиболее выгодные рынки сбыта?

Руководство должно оценить вероятность успеха. Ведь всякое проектирование нового объекта - это игра и риск - неминуем.

Надо понимать и то, что люди, предлагающие идею всегда восторженны в отношении перспектив, и часто не замечают слабых сторон. Именно поэтому, из-за риска, заключенного в принятии идеи, руководство должно попытаться быть консервативным, но не абсолютно негативным.

Для качественной оценки идей на этапе их выбора хорошо подходит "обратный" мозговой штурм, который помогает провести всестороннюю оценку, собрать критику, выдвинутых предложений и отсеить заведомо худшие решения. На этом этапе очень полезно проранжировать варианты по каждой цели в отдельности и попытаться в пространстве целевых устремлений выявить ТГ(Парето) или S(no Слейтеру) - оптимальные решения (См. далее). Они обладают тем неоспоримым преимуществом, что являются слабыми усечениями, а значит, на этих предварительных этапах, когда и у разработчиков и у менеджеров еще мало информации, не позволят отсечь подозрительные на оптимальные по другим, более сильным постановкам решения. При этом заведомо худшие идеи будут обязательно отброшены, а значит, множество выдвигаемых идей будет целенаправленно усечено. Выявленные же в процессе паретовского или слейтеровского усечений нехудшие идеи являются первыми претендентами на дальнейшее рассмотрение и на то, чтобы в результате последующего анализа быть принятыми.

И, несмотря на то, что оценка идей, как правило, проводится на качественном и интуитивно — экспертном уровне при сравнении альтернатив обязательно должны быть учтены все доступные на данный момент условия и ограничения. Наряду с требованиями по функционированию, условия и ограничения значительно "приземляют" проект и формируют набор, состоящий из : "обязательно ", и "не обязательно ", "желательно " и "не желательно ", "не должно превышать", "должно быть не менее"., которые непременно следует учитывать в дальнейшей работе над проектом. Например: "никаких отходов - полная переработка сырья ", или "никакой механики, никакой гидравлики или пневматики - только электроника ". Такая утвержденная техническая политика может сильно ограничивать возможности и свободу творческих работников, но если это политика фирмы, то эти реалии надо учитывать. Определенные ограничения могут накладываться типом используемых материалов и оборудования. К условиям и ограничениям относятся и время отводимое на разработку, и ожидаемые побочные результатами проблемы утилизации отходов производства и эксплуатации вновь спроектированных изделий.

Особо следует выделить и обратить тем самым внимание руководства на неопределённости, на недостающую информацию и материальные ресурсы. Отсюда следует серия других вопросов: Можем ли мы получить эти знания? Каким образом? Сколько это может стоить? Сколько потребуется времени? Где достать недостающие ресурсы? и т. д.

Важное значение имеют рискованные ситуации, которые могут возникнуть в ходе выполнения проекта. Если риск можно предвидеть, то наилучший образ действий - его минимизация. Необходимо также подчеркнуть, что, работая на этапе выбора идей, ЛПР использует конвергентный стиль мышления, а не дивергентный. Т.е. важно достигнуть результата, а не получать много идей. И здесь риск и ответственность за принятие предложения лежит в конечном итоге на руководстве, хотя ошибки могут быть предопределены и творческими работниками. Важно, чтобы предложение было правильно доведено до руководства и должным образом правильно понято ли

• цами принимающими решение, ибо чтобы овладеть умами, идея для начала должна стать понятной, а для этого хороши все способы: и гиперболические упрощения и многократное повторение смысла в разных аспектах, и ассоциативные сравнения и придумывание метафор и даже лозунгов.

Этап синтеза структур. Это также во многом творческая креативная процедура, требующая активного участия человека в процессе поиска новых решений и чаще всего она - нефорализуема. На этом этапе могут быть использованы те же методы дивергенции и трансформации, что и на этапе генерации идей, помогающие изобретению вариантов структур объекта. Используются эвристические и организованные методы поиска новых технических решений [51], новых принципов действия [58], ищутся возможности использования физических явлений. Главные рабочие «инструменты» при этом

• изобретательность, воображение и интуиция инженера-проектировщика. Может помочь, особенно начинающему разработчику и ЭВМ, если имеются соответствующие банки данных и знаний.

Синтез структур или обликов объектов проектирования целесообразно начинать с изображения будущего объекта в виде черного ящика, у которого выделены все желательные входы и выходы, а также все желательные операции. Кроме того, там должны быть представлены все нежелательные входы и нежелательные выходы, и нежелательные операции. Эта схема - суть того, что нам известно о проблеме синтеза. Чтобы быть максимально полезной, она должна быть полной. Такая схема помогает определить области неопределенности, т.е. потенциально проблемные области.

Ключ к пониманию проблемы поиска решений, на этом этапе, во многом зависит от ясности постановки и формально- логического осмысления всех возможных сочетаний входов и выходов в схеме чёрного ящика.

Дальнейшие построения на системном уровне проектируемых структур обычно связывают с построением таких сочетаний элементов системы, при

• которых принципиально достигается результат функционирования.

Множество структур, полученных на этом этапе должно подвергнуться сравнительному анализу и выбору по принятому ТЗ на проектирование. Таким образом, процедура выбора является своего рода фильтром, позволяющим организовать процесс дальнейшей разработки не по всем принципиально возможным, а по наиболее эффективному варианту или нескольким вариантам, мощность множества, которых существенно меньше исходной.

Описание структур на языке моделей — это следующая процедура наиболее формализованная во всем процессе ИП. Она часто может выполняться методами цифрового моделирования. Однако, как правило, вместе с формализованным описанием, требуется и концептуальное мышление человека: для выбора способа описания, для определения области изменения параметров, для решения, какие факторы модель должна учитывать, а какие можно отбросить для облегчения выполнения последующих процедур.

На этом этапе происходит «раскачивание» параметров в структурах при разных их сочетаниях, удовлетворяющих условиям и ограничениям ТЗ с последующей параметрической оптимизацией по принятым в рассмотрение ПК. Обычно векторную параметрическую оптимизацию проводят на ЭВМ при эвристическом вмешательстве человека: в ограничении числа и/или ранжировке ПК, в выборе метода оптимизации, в интуитивном выборе направления поиска нехудшей области и т.п.

И, наконец, на заключительном этапе производится окончательный (для данной итерации) выбор значений параметров в принятой структуре. Причем, наряду с результатами параметрического анализа проектировщик здесь учитывает эстетические аспекты и психофизиологические аспекты, требования экологии и безопасности работы, вкус потребителя, моды и т.д., в общем, все то разумное, что есть в Человеке, все заложенные в нем социокультурные ценности.

На рис 1.3 в семантике процесса проектирования принципиально подчеркивается его итеративный характер. Всегда ли плохо вернуться назад? В проектировании - почти всегда хорошо. И еще лучше, если сделать много таких шагов. Как правило, итеративные стратегии (с возвратами - через процедуры) могут дать более эффективные результаты, чем без них, поскольку их цель - устранить ошибки и внести коррекцию в ОП.

Центральной, ключевой задачей итерационных или разветвленных стратегий является выявление технических противоречий в ОП. Техническое противоречие - источник развития. Под техническим противоречием понимается ситуация, когда попытки улучшения того или иного ПК наталкивается либо на вызываемое принятыми мерами ухудшение другого (или нескольких других) ПК, либо блокируются необходимостью выполнения условий или ограничений ТЗ. Технические противоречия в ИП встречаются на каждом шагу. Количественной их характеристикой является форма области нехудших решений в пространстве ПК.

Но, самое важное, что противоречия, как правило, определяются структурой объекта. Изменяя структуры, можно целенаправленно влиять на противоречия и таким образом, находить возможности двигаться вперед. Это одна из ключевых закономерностей развития искусственных объектов.

Подводя краткий итог, исследования инвариантных концептуальных моделей процесса ИП можно утверждать, что проблема сравнительного анализа и выбора технических решений неоднократно встает перед разработчиком и поэтому её актуальность не вызывает сомнений. От результатов рациональной организации процедур выбора технических решений зависит весь ход дальнейшей разработки ОП и, в конечном .итоге, эффективность всей проектной деятельности.

Подводя краткий итог, еще раз отметим важность развития методологии решения задач выбора, для осуществления процедур усечения множеств проектных вариантов, полученных в результате дивергентного поиска.

Наряду с рассмотренными выше задачами, в проектировании новых объектов весьма актуальна и задача выбора типовых, унифицированных и стандартных компонентов, которые используются в массовом порядке при проектировании конструкций электронной аппаратуры. Речь идет о широком применении методов конструирования ЭА, основанных на принципах функциональной и размерной взаимозаменяемости, получивших известность как «базовый метод конструированиям ЭА. В основу базового метода конструирования положено деление аппаратуры на конструктивно и схемно законченные части, при этом реализуются принципы агргатирования, функциональной и размерной взаимозаменяемости, применения унифицированных и стандартных элементов. Для электронной аппаратуры специального назначения наиболее характерное соотношение внутрисистемных частных разработок и типовых компонентов представлено на рис 1.4. Из рис. 1.4 видно, что число стандартных компонентов в конструкции ЭА может достигать 80%. - Разработки частного применения

- Стандартные и типовые узлы и детали

Рис. 1.4. Соотношение разработок частного применения и стандартных компонентов в ЭА

Таким образом, задача рационального выбора того или иного конкретного стандартного или типового компонента в ЭА становится актуальной задачей проектирования современных конструкций электронной аппаратуры.

Для подобной задачи характерно представление информации о стандартных и типовых компонентов устойчивыми множествами в различных базах данных и в справочниках. Эти множества относительно мало подвержены изменениям (по сравнению со скоростью изменения условий, ограничений и показателей качества в каждой вновь возникающей задаче выбора). Отсюда -такая разновидность задач выбора является актуальной и требует своего разрешения с применением автоматизированных систем.

Итак, выбор является процедурой многократно используемой при проектировании объектов. Поэтому разработка методов и моделей процедур выбора, ориентированных на конкретные проектные ситуации, а также соответствующих инструментальных средств поддержки таких процедур, имеет архиважное значение.

Существует большое количество публикаций (монографий и статей) как на русском, так и на иностранных языках, посвященных проблеме выбора. Вопросами многокритериального выбора и принятия решений при проектировании в последние десятилетия занимались Макаров И.М., Виноградская Т.М., Батищев, Горбатов В.А., Гуткин U.C., Дубов Ю.А., Травкин С.И., Яки-мец В.Н., Подшовский В.В., Ногин В.Д., Березовский Б.А. и др. Определенный вклад в проблему был внесен и в работах Губонина Н.С., Кандырина Ю.В. и др.

Несмотря на широкий интерес к проблеме, повсеместно наблюдается разрыв между накопленным теоретическим потенциалом и теми инструментальными системами, которые используется в актах реального выбора инженерами. Если оставить в стороне психологические аспекты выбора, то в значительной степени этот разрыв объясняется также и тем, что в указанных публикациях исследуются формальные аспекты проблемы и они, как правило, не увязываются с конкретными ситуациями МКВ, с которыми сталкивается инженер. Поэтому разработка инженерных подходов к формированию принципов построения систем автоматизированного выбора (CAB) является без сомнения актуальной задачей.

САБ, как интерфейсное ядро многокритериальных оценок, сравнения и выбора альтернативных решений, обычно входит в качестве подсистемы в САПР. CAB должна содержать как достаточно полный набор алгоритмов выбора вариантов, так и информацию об элементах, компонентах конструкций и материалах, а также текущих проектных решениях. САБ - интерактивная система. Диалог занимает центральное место в процедурах выбора, так как по своей глубинной сути выбор всегда многокритериален и таит в себе столько же неопределенности и зависимости от опыта лица принимающего решения (ЛПР), сколько и строгой логики. Выбор неотделим от человека, его осуществляющего, от его морали и мировоззрения, от его профессионализма, от окружающей его действительности, от социальных и экономических сторон жизни. Процесс выбора носит, в этом плане, принципиально субъективный, личностный характер.

Тем не менее, понимая всю сложность и нечеткость подсознательных оценок, закладываемых обычно в основу построения процедур проектного выбора, вполне естественно стремление разработать формально-логический аппарат, и создать средства его автоматизации, которые, не заменяя интуицию, в значительной мере облегчали бы решение проблемы.

Б данной диссертационной работе разрабатывается методика многокритериального сравнения и выбора компонентов сложных конструктивных систем. Решаются вопросы автоматизации некоторых наиболее важных инвариантных процедур сравнения и выбора технических решений в неметрических постановках. Анализируются свойства таких постановок с точки зрения их использования в инженерных задачах усечения множеств возможных вариантов решений. Проводится анализ априорных, апостериорных и адаптивных постановок задач выбора. Указываются пути решения задач выбора-по многошаговым неметрическим критериальным постановкам с нарастающей силой. Исследуются вопросы устойчивости решений. Особое внимание уделяется созданию автономно функционирующих программных систем автоматизированного сравнения и выбора типовых компонентов и материалов, в которых нашли бы свое отражение разработанные методы. Предметом отдельного исследования предполагается сделать задачу разработки принципов формирования баз данных для САВ, которые были бы настроены, посредством структурирования информации, на возможные критериальные постановки задач выбора.

Постановка задачи выбора наилучшего решения предполагает наличие правила, позволяющего сравнивать качество возможных альтернатив. В простейшем случае такое правило может быть задано скалярной функцией на множестве возможных вариантов, а наилучшее решение определяется из условий экстремума этой функции. Однако в практических задачах построение такой функции вызывает серьезные затруднения. К тому же формирование целевых функций на начальных этапах выбора приводит к максимальному субъективизму и заранее запрограммированному результату, исключая широкий поиск возможных кандидатов на оптимальность по менее сильным критериям. Во многих реальных задачах проектирования целесообразно на множестве альтернатив формировать несколько скалярных функций или критериев оценки, задаваемых неметрическими постановками или отношениями порядка. При таких условиях задача переходит в разряд многокритериальных.

Основная особенность таких многокритериальных задач состоит в том, что их решением является не единственная точка, целое множество эффективных точек, удовлетворяющих поставленной неметрической постановке.

Обзор основных критериальных постановок [2], [9], [10], [11], [25], [31] и др. позволяет провести сравнительный анализ наиболее актуальных формализованных постановок для 5", тс, Ь, Л - критериев, ввести в рассмотрение их графовое представление в виде диаграмм Хассе — частичных (для Б, тс ) и линейных (для Ь, Л) -порядков альтернатив, полученных на основе бинарных сравнений альтернатив.

С учетом проведенного анализа была сформулирована цель диссертационной работы, которая заключается в разработке инструментальных методов и автоматизированных средств многокритериального выбора компонентов, материалов и проектных решений при проектировании электронной аппаратуры. Показано, что особое внимание должно уделяться силе усечения исходных множеств с помощью различных принципов оптимальности. Рассмотрим подробнее формализованную постановку задачи выбора и основные неметрические одноуровневые критериальные постановки.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

1. Проведено исследование основных свойств экстенциальных неметрических критериальных постановок задач выбора альтернатив, показаны условия сравнимости, полноты и силы различных постановок, дан их сравнительный анализ. Разработаны пути решения задачи выбора по совокупности ПК на основе установления частичного порядка на множестве вариантов, посредством выделения концевых элементов в диаграммах Хассе.

2. Предложен и разработан метод нарастающего усечения исходного множества альтернатив, основанный на включении в многошаговую процедуру выбора всё более сильных критериев. Он позволяет рассмотреть наибольшее число претендентов на оптимальность, не потеряв, возможные целесообразные решения по другим, более сильным постановкам.

3. Исследованы возможности использования априорных, апостериорных и адаптивных моделей выбора. Показано их место и возможности в реализации процедур выбора альтернатив. Предложен новый адаптивный метод решения задачи МКВ, основанный на установлении частичного порядка на показателях качества, который разбивает задачу на несколько последовательно решаемых задач выбора в порядке их приоритетов без введения метрики между ПК.

4. Разработан инженерный подход анализа и оценки устойчивости решений для л и Ь- критериев. Показаны условия, при которых решения выходят за границы устойчивости, предложены соотношения для связи разброса характеристик вариантов и порога устойчивости решений.

5. Предложена методика многокритериального выбора аналогов по заданным вариантам-прототипам, основанная на переносе начала координат в точку -прототипа и симметрировании отображений значений характеристик в рабочий ортант. Для оценки меры приближения к прототипу предложено использовать комплекс критериальных постановок, разработаннации, включая неметрические и метрические критерии, а также адаптивные последовательные процедуры МКВ.

6. Разработаны модели и методы критериального структурирования вариантов в БД для справочных CAB, основанные на S-, я-, L- структурировании, а также на адаптивном, генетическом восстановлении любых частичных порядков из линейных и частичных порядков меньшей размерности. Метод использует аппарат пересечения окрестностей альтернатив для построения результирующих фактор-множеств любых порядков.

7. Предложены архитектуры построения CAB для адаптивных многошаговых процедур, выбрана модель данных, разработаны и реализованы алгоритмы методов выбора по ряду основных критериальных постановок, предложенных в диссертации.

8. Рассмотрены множество примеров, поясняющих предлагаемые в работе модели, методы и алгоритмы, а также приведен ряд примеров выбора компонентов, аналогов по прототипам и выбора реальных проектных решений.

9. Разработана и прошла апробацию на предприятиях и в ВУЗах система автоматизированного выбора «ВЫБОР -12м». CAB «ВЫБОР 12м» зарегистрирована в Отраслевом фонде алгоритмов и программ НИИВО Минобразования России в 2003г (Акт регистрации № 03758 от 05.02.03г).

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. . Курбатова E.H., Краячич A.B. Разработка многокритериального интерфейса для системы автоматизированного выбора. Тезисы докладов на 7 международной научно-технической конференции студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика 27-28 февраля 2001г.-С. 69-71.

2. Курбатова E.H. Многокритериальный выбор средств автоматизации предприятия. Тезисы докладов на 7 международной научно-технической конференции студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика 27-28 февраля 2001г. - С.73-74.

3. Курбатова E.H., Краячич A.B. Принципы и особенности реализации программы автоматизированного выбора "ВЫБОР 12" под Windows-95/98.

Тезисы докладов на 7 международной научно-технической конференции студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика 27-28 февраля 2001г. - С.71-72.

4. Кандырин Ю.В., Курбатова E.H., ШкуринаГ.Л. Модели системы процедур инженерного проектирования. В кн. Концептуальное проектирование в образовании, технике и технологии. РПК "Политехник" Волгоград 2001г.- С.63-73.

5. Курбатова E.H., Сазонова JI.T. Выбор усилителей в интегральном исполнении. В кн. Концептуальное проектирование в образовании, технике и технологии. РПК "Политехник" Волгоград 2001г. - С.99-103.

6. Курбатова E.H., Краячич A.B. Автоматизация выбора аналогов электронных компонентов при ремонте РЭА. Тезисы докладов на 8 международной научно-технической конференции студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика 28 февраля -1 марта Москва, МЭИ. 2002г. - С.77-78.

7. Курбатова E.H. Онтологические предпосылки неустойчивости решений задач выбора в неметрических постановках. Тезисы докладов на 8 международной научно-технической конференции студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика 28 февраля -1 марта Москва, МЭИ. 2002г. - С.78-79.

8. Курбатова E.H., Кандырин Ю.В., Кадель В.И. Интеллект и креативность в обучении принятию решений в проектной деятельности. VI Academic Readings "EDUKATION AND SCIENCE PROBLEMS AND PERSPECTIVES OF THE DEVELOPMENT, 5-7. 06.01 ST. Peterburg. Изд. МАНВШ 2001г. c.144-146

9. Курбатова E.H. Анализ свойств неметрических постановок многокритериального выбора вариантов. Тезисы докладов на 9 международной научно-технической конференции студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика» М.: МЭИ 2003г. с. 45-46.

10. Курбатова E.H. Методика инженерной оценки устойчивости решений задач выбора по 71 и L- критериям; Тезисы докладов на 9 международной научно-технической конференции студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика» М.: МЭИ, 2003г. с. 46-47.

11. Курбатова E.H., Кандырин Ю.В. Решение задач проектного выбора по жестким и гибким стратегиям М.: Журнал Радиотехнические тетради №26; 2003г. С 62-67.

12. Курбатова E.H., Кандырин Ю.В Адаптивное динамическое критериальное структурирование альтернатив в системах. Международная НТК

Системные проблемы качества, математического моделирования, информационных и электронных технологий» 1-12 октября 2003 г. г. Сочи с. 21.

13. Курбатова Е.Н Выбор проектных альтернатив по априорным, апостериорным и адаптивным моделям. Межд.НТК «Системные проблемы качества, математического моделирования, информационных и электронных технологий» 1-12 октября 2003г. Москва-Сочи с. 13.

14.Курбатова E.H., Кандырин Ю.В. Стратегии многокритериального выбора проектных альтернатив. Журнал «Системотехника» № 1. Москва, МИЭМ 2003 г.

15. Курбатова Е.Н Организация взаимодействия с базами данных при реализации алгоритмов выбора. Тезисы докладов на X Международной научно-технической конференции студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика» Москва, МЭИ, 2004г.,-С. 81-82.

1. Андрейчиков В.А., Декатов Д.Е. Интеллектуальные системы синтеза принципиально новых технических решений. В кн. Инновационное проектирование в образовании, технике и технологии. Волгоград: Изд. ВогГТУ 1996г. С. 3-6.

2. Березовский Б.А., Барышников Ю.М., Борзенко В.И., Кемпнер J1.M. Многокритериальная оптимизация. Математические аспекты. -М.: Наука, 1989.-128с.

3. Беллман Р., Заде J1. Принятие решений в расплывчатых условиях. В кн.: "Вопросы анализа и процедуры принятия решений" -М.: Мир, 1976.-228 с.

4. Бир Ст. Кибернетика и управление производством. М. Наука, 1965г.

5. Борисов В.И. Проблемы векторной оптимизации. В.кн. Исследование операций. Методологические аспекты. М.: Наука, 1972г.

6. Вагин В.Н. Дедукция и обобщение в системах принятия решений. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит. 1988.-384 стр.

7. Волкович B.JI. Многокритериальные задачи и методы их решения. В кн.: труды семинара Кибернетика и вычислительная техника, «Сложные системы управления» Киев 1979г.

8. Габор Д. Перспективы планирования. «Автоматика», 1972г. № 2

9. Горбатов В.А. Теория частично упорядоченных систем. -М.: Сов. радио, 1976.-336 стр.

10. Губонин Н.С. Сравнение классов (множеств) систем по безусловному критерию предпочтения. -М.: МЭИ, 1991г. 52 с.

11. Гуткин JI.C. Оптимизация радиоэлектронных устройств по совокупности показателей качества. -М.: Сов. радио, 1975. -368 с.

12. Джексон Г.Д. Проектирование реляционных баз данных для использования с микроЭВМ. Пер. с англ. М.: Мир, 1991. - 252с.

13. Джонс Дж. Методы проектирования. Изд. Мир, -М., 1986г. -326 с.

14. Джоффрион А., Дайер Дж., Файнберг А. Решение задач оптимизации при многих критериях на основе человеко-машинных процедур. Вопросы анализа и процедуры принятия решений. -М.: Мир, 1976.

15. Диксон Дж. Проектирование систем. -М.: Изд. Мир, 1969г. -440 с.

16. Дубов Ю.А., Травкин С.И., Якимец В.Н. Многокритериальные модели формирования и выбора вариантов систем. М.: Наука. Гл. Ред. Физ. -Мат. лит., 1986. -296 с.

17. Емельянов С.В. и др. Многокритериальные методы принятия решений. -М.: Знание, 1985. -208с.

18. Заде JI.A. "Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений". В кн. "Математика сегодня". -М.: Знание, 1974 .549 с.

19. Кадель В.И. Силовые электронные системы автономных объектов. -М.: Изд. Радио и связь, 1990г. -224с.

20. Камаев.В.А., Колесников С.Г., Фоменков С.А. Физические эффекты из материалов заявок на открытия по физике. -Волгоград., Изд. ВолгГТУ, 1994г., 190 с.

21. Камаев В.А., Шабалина O.A., Турицын В.Е. Автоматизированный банк данных по виброэффектам. В кн. Инновационное проектирование в образовании, технике и технологии. -Волгоград: Изд. ВогГТУ 1996г. С. 61-63.

22. Камаев В.А., Костерин В.В. Технологии программирования. Оптимизация программных разработок. Волгоград. Изд. ВолгГТУ 1998. С. 168.

23. Кандырин Ю.В. Автоматизированный многокритериальный выбор альтернатив в инженерном проектировании. Учебное пособие. -М.: Изд. МЭИ 1992г. 52с.

24. Кандырин Ю.В., Курбатова E.H., Шкурина Г.Л. Модели системы процедур инженерного проектирования. В кн. Концептуальное проектирование в образовании, технике и технологии. РПК "Политехник" Волгоград 2001г.- С.63-73.

25. Кандырин Ю.В. Принципы построения информационных систем для автоматизированного многокритериального выбора Журнал «Радиотехника» М.:№ 05. 1999. С. 32-37

26. Кандырин Ю.В., Сазонова JI.T. Формирование частично упорядоченных множеств на основе композиции их линейных порядков. В кн. "Инновационное проектирование" Межвузовский Сб. трудов, Изд. ВолГТУ г. Волгоград 1998г С. 41-46.

27. Кандырин Ю.В., Шкурина Г.Л. Процедуры генерации и выбора при проектировании технических объектов. Уч. пособие. / Волгоград. Изд. ВолГТУ, 1999г.-С. 84.

28. Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. -М.: Радио и связь 1981. -560с.

29. Кини Р. Функции полезности многомерных альтернатив. — В кн.: Вопросы анализа и процедуры принятия решений. — М.: Мир, 1976.

30. Красненкер A.C. Об адаптивном подходе к задаче принятия решений при нескольких критериях. В кн. Вопросы оптимального программирования в производственных задачах. Изд. Воронежского Университета, 1972г, С. 18-23.

31. Краснощеков П.С., Петров A.A., Федоров В.В. Информатика и проектирование. М.: Знание. № 10 Математика и кибернетика 1986г.- 48с.

32. Курбатова E.H., Сазонова Л.Т. Выбор усилителей в интегральном исполнении. В кн. Концептуальное проектирование в образовании, технике и технологии. РПК "Политехник" Волгоград 2001г. С.99-103.

33. Курбатова E.H., Кандырин Ю.В. Решение задач проектного выбора по жестким и гибким стратегиям М.: Журнал Радиотехнические тетради № 26, 2003г. С 62-67.

34. Макаров И.М., Виноградская Т.М. Рубчинский A.A. Соколов В.Б. Теория выбора и принятия решений. М.: Наука 1982г. -342 с.

35. Макеев И.С., Шахнов Ф.П. Упорядочение альтернатив на основе рас плывчатых оценок. -М.: ВЦ АН СССР, 1989. -42 с.

36. Мелихов А.Н. Ориентированные графы и конечные автоматы. -М., Наука 1971г.

37. Методы и системы принятия решений. Вопросы создания экспертных систем: Сб. науч. тр./ Риж. политехи, ин-т им. Пельше А. Я. -Рига: РПИ, 1988.-152 с.

38. Молодцов O.A. Регуляризация точек Парето. ЖВМ и МФ, 1978, т. 18, №3, -с. 597-602.

39. Молодцов O.A., Федоров В.В. Устойчивость принципов оптимизации. В кн.: Современное состояние теории исследования операций. М.: Наука, 1979.-С.236-263.

40. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения. Пер.с англ./Под.ред. Р.Р.Ягера. -М.: Радио и связь, 1986. -408 стр.

41. Норенков И.П. Введение в автоматизированное проектирование технических устройств. -М.: Высшая школа. 1980. -311с.

42. Норенков И.П. Введение в автоматизированное проектирование технических устройств и систем М.: Высшая школа 1983г. 248 с.

43. Норенков И.П., Маничев В.Б. Системы автоматизированного проектирования электронной и вычислительной аппаратуры. М.: Высшая школа 1983г. 301 с.

44. Обработка и представление данных в человеко-машинных системах Сб.статей/ АН СССР, Ин-т проблем передачи информации. -М.: Наука, 1989-148 с.

45. Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. М.: Наука, 1982. -256с.

46. Подиновский В.В. Многокритериальные задачи с упорядоченными по важности критериями. АиТ. 1976. № 11. С. 118-127.

47. Подиновский В.В. Многокритериальные задачи с однородными равноценными критериями. Журнал вычислительной математики и физики. 1975. Т. 15, № 2. С. 130-141.

48. Пол Броудер Человек и компьютер, Мир ПК № 5,1990

49. Половинкин А.И. Основы инженерного творчества., М.: Машиностроение, 1988г. 368с.

50. Салуквадзе М.Е. О задаче нелинейного программирования с векторным критерием качества. Автоматика и телемеханика, 1972г. № 5, С. 99-105.

51. Справочник по электротехническим материалам /под ред. Ю.В. Кориц-кого, В.В. Пасынкова, В.М. Тареева: В 3-х т., М.: Энергоатомиздат, 1986, 1987,1988г. T.l. 386с., Т.2. 464 с. Т.З. -728 с.

52. Харари Ф. Теория графов: Пер.с англ./ Пер.В.П. Козырева; Под ред.Г.П.Гаврилова.-М.:- Мир, 1973. -300 с.

53. Энциклопедический словарь-справочник «Техническое творчество: Теория, методология, практика» / под ред. А.И. Половинкина, В.В. Попова. Изд. «Информсистема», «NAUKA» LTD (Япония), Москва, 1995, 410 с.

54. Davis R., Lenat D. Knowledge Based systems.in artificial intelligence.-N.Y.: Mcbraw-Hill, 1982.

55. Hemming Т. A new method for interactive multiobjective optimization: a boundary point ranking method. -In: Multiple Criteria Decision Making, Proc. Conf. Jony-en Josas, France, 1976 p. 310-318.

56. Hirota. K. Extended fuzzy expression of probabilistik sets, in Advances in Fuzzy Set Theory and Applikations. M.M. Gupta, Ragade, R.R. Yager (eds), North. Holland 1979, 201-214.

57. Hohle, U. (1980) A mathematical theory of uncertainty (fuzzy experiments and their realizations) . Proc. Int. Congrress on Applied Research and Cybernetics, Dec., 1980, Acapulco, Мех.

58. Goodman I.R Some relations between fuzzy sets and random sets. (Unpubllished). (1976)

59. Kandyrin Y.W., Rörs G. Interaktive und automatische Recherche von Invormationen für den Ronstrukteur // Wissenschaftliche Zeitschrift der Technische Universität Dresden . 1984. H. 2, № 33. S. 147-151.

60. Kandyrin Y.W. Automaische Auswahl optimaler Bauelemente bei der Konstruktion elektronischer Geräte/ Information Technische Universität Dresden. 1982. № 10,-15s.

61. Nguyen, H.T. (1979) Some mathematical tools for linguistig probabilities Fussy Sets and Systems 11, 53-65

62. Sugeno, M In Fuzzy Automata and Decis . Processes, M.M. Gupta (ed.) North-Holland Publishing Co., New York, NY, 1979 p. 89-102.

63. Roy B. Problems and methods with multiple objective functions/ Math/ Programming. Nord-Holland Publish. Company. Amsterdam: 1972. Vol.1,2 P. 239-266.

64. Tanino N., Sawaragi Y. Stability of nondominated solutions in multicriteria decision-making J. Opt. Theory and Appl., 1980, v.30, № 2, p. 229-253.

65. Nedler N., Mead R. A simplex method for function minimization. Computer Jurn., 1965, №7, 140-148.

66. Нефедов A.B., Гордеева В.И. Отечественные полупроводниковые приборы и их зарубежные аналоги: Справочник. 2-е изд., перераб. и доп. -М: Радио и связь, 1986г. - 288с.

67. Ключников М.Е. Отечественная база данных в САПР ORCAD 9.1 Тезисы докладов 8 МНТК «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика» М. МЭИ 2002г. с. 270-271.

68. АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫЙ ВЫБОР АЛЬТЕРНАТИВ В ИНЖЕНЕРНОМ ПРОЕКТИРОВАНИИ http://info.iu4.bmstu.ru/data/apeva/autov/noframes/index.htm

69. Инвариантная автоматизированная система многокритериального выбора проектных решений.http://www.unicor.ru/public ru.html- 15К- 16.05.2000.

70. Принципы построения информационных систем для автоматизиро ванного многокритериального выбораhttp://lib 1 .ssau.ru/~edd/period/icontent view.cgi?password=&name.

71. Оригинальный алгоритм многокритериального выбора предпочти тельного варианта организации процесса проектирования. http://library.mephi.ru/br sr/sr99/sr

72. Разработка программного обеспечения для автоматизированного решения проблем многокритериального выбора http://www.an-rt.ru/institutes/ispn.htm 46

73. МНОГОКРИТЕРИАЛЬНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ ВЫБОРА http://ipb.mos.ru/konf/2001 /sb-2001/sec-1 /doc 1 -22.htm

74. РЕАЛИЗАЦИЯ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОГО ВЫБОРА http://www.kirov.ru/~krv/nauka/raboty/RKst6.htm 86К169