+
Действующая цена700 499 руб.
Товаров:
На сумму:

Электронная библиотека диссертаций

Доставка любой диссертации в формате PDF и WORD за 499 руб. на e-mail - 20 мин. 800 000 наименований диссертаций и авторефератов. Все авторефераты диссертаций - БЕСПЛАТНО

Расширенный поиск

Разработка подсистемы поиска информации в гетерогенных САПР на основе многоагентных систем

  • Автор:

    Жмурко, Сергей Анатольевич

  • Шифр специальности:

    05.13.12

  • Научная степень:

    Кандидатская

  • Год защиты:

    2010

  • Место защиты:

    Таганрог

  • Количество страниц:

    189 с. : ил.

  • Стоимость:

    700 р.

    499 руб.

до окончания действия скидки
00
00
00
00
+
Наш сайт выгодно отличается тем что при покупке, кроме PDF версии Вы в подарок получаете работу преобразованную в WORD - документ и это предоставляет качественно другие возможности при работе с документом
Страницы оглавления работы

Введение
Глава 1. Состояние проблемы
1.1. Основные принципы построения САПР
1.2. Поддержка жизненного цикла изделия
1.3. САПР и особенности современного производства
1.4. Анализ многоагентных систем в САПР
1.4.1. Понятие агента. Классификация агентов
1.4.2. Взаимодействие агентов. Понятие многоагентной системы
1.4.3. Применение многоагентных систем в задаче поиска информации в
базах данных САПР
1.5. Применение средств Интеллектуального Анализа Данных (ИАД) в задачах поиска информации в САПР
1.6. Применение генетических алгоритмов в кластеризации
1.7. Краткие выводы
Глава 2. Исследование архитектур многоагентных систем поиска информации и алгоритмов кластеризации
2.1. Стандарты построения многоагентных систем
2.1.1. Модель многоагентной системы FIPА
2.1.2. Модель многоагентной системы OMG
2.2. Анализ систем поиска информации на основе многоагентных систем
2.2.1. Многоагентные системы поиска информации, основанные на
мобильных агентах
2.2.2. Многоагентные системы поиска информации, основанные на
статических агентах
2.3. Исследование современных алгоритмов кластеризации
2.4. Краткие выводы
Глава 3. Разработка подсистемы поиска информации в системе распределенных САПР на основе многоагентных систем
3.1. Построение алгебраической модели подсистемы поиска информации в системе распределенных САПР на основе многоагентных систем
3.2. Разработка алгоритма поиска информации в системе распределенных САПР
3.3. Структура подсистемы поиска информации в системе распределенных САПР
3.3.1. Агент регистрации
3.3.2. Каталог агентов и каталог служб
3.3.3. Агент онтологий
3.3.4. Координатор рабочих групп
3.3.5. Интерфейсный агент
3.3.6. Поисковый агент
3.3.7. Агент-координатор
3.3.8. Агент обработки результатов
3.4. Работа подсистемы поиска информации
3.5. Алгоритм поиска аналогов в базах данных САПР
3.6. Краткие выводы
Глава 4. Экспериментальные исследования
4.1. Разработка подсистемы поиска информации
4.1.1. Общие сведения о создании многоагентной подсистемы поиска информации
4.1.2. Разработка подсистемы поиска информации
4.2. Общий анализ загруженности каналов передачи данных
4.3. Оценка надежности подсистемы поиска информации
4.3.1. Методика оценки надежности
4.3.2. Оценка надежности подсистемы поиска информации
4.4. Исследование основных параметров алгоритма кластеризации
4.5. Оценка качества алгоритма кластеризации
4.6. Краткие выводы
Заключение
Литература
Приложения

ВВЕДЕНИЕ
Системы автоматизированного проектирования (САПР) уже давно являются неотъемлемой частью современного производства. Образовавшись в виде средств решения проектных задач, имеющих четко выраженный расчетный характер, системы автоматизированного проектирования прошли несколько стадий своего развития и выросли до уровня технологий, охватывающих больше, чем просто проектирование.
Однако современный рынок проектных работ требует дальнейшей модернизации и перехода на новые технологии. Заказчики всё чаще обращают внимание не только на стоимость проекта, но и на техническое оснащение организации, ее способность в сжатые сроки выпустить качественный проект. [1] При этом от предприятия требуется применение самых современных методов и подходов к созданию и поддержке изделия на всех стадиях его жизненного цикла. [2] Поддержка жизненного цикла изделия, PLM (Product Lifecycle Management), комплексная автоматизация и использование единого информационного пространства становятся ключевыми при выборе средств автоматизации.
Проведение комплексной автоматизации, обеспечивающей не только потребности максимального количества проектных специальностей, но и корректную передачу данных между рабочими местами различного назначения, создание единого информационного пространства является первоочередной задачей проектных организаций. Как результат, повышается качество выпускаемой документации, уменьшается количество ошибок, сокращаются сроки проектирования, а значит, повышается конкурентоспособность предприятия. [3]
При этом задачи единой среды проектирования сводятся к обеспечению коллективной работы проектно-конструкторских подразделений над проектом, хранению и поиску информации в электронных архивах, повторному использованию отработанных и проверенных технических решений,

масштабируемых (scalable) алгоритмов кластеризации данных. К ним предъявляются особые требования, а именно:
1. Минимально возможное количество "сканирований" таблицы базы
данных;
2. Работа в ограниченном объеме оперативной памяти компьютера;
3. Работу алгоритма можно прервать с сохранением промежуточных результатов, чтобы продолжить вычисления позже;
4. Алгоритм должен работать, когда объекты из базы данных могут извлекаться только в режиме однонаправленного курсора (т.е. в режиме навигации по записям).
Все эти свойства являются довольно актуальными для применения алгоритмов кластеризации в САПР. Поэтому важно, чтобы алгоритм кластеризации данных в САПР мог не только работать с большими наборами данных, но и был в полной мере масштабируемым.
Таким образом, использование средств интеллектуального анализа данных, а в частности средств кластерного анализа, является решением задачи поиска аналогов среди большого числа библиотек различных САПР. Алгоритм кластеризации, применяемый в САПР, должен обладать рядом специфичных свойств, таких как возможность работы не только с числовыми, но и с категориальными данными, возможность работы с пустыми данными, высокая скорость работы и масштабируемость алгоритма.
1.6. Применение генетических алгоритмов в кластеризации
Основные принципы ГА были впервые сформулированы в работах авторов: Goldberg D.E [68] и Holland J.H. [69] Основная идея ГА -моделирование тех процессов в популяциях, которые являются существенными для их развития.
Генетический алгоритм является математической моделью процесса эволюционного развития системы объектов произвольной структуры и вида. [70] Основой генетических алгоритмов являются две главных составляющих

Рекомендуемые диссертации данного раздела

Время генерации: 0.194, запросов: 967