Разработка методов и алгоритмов автоматизации исследования многостадийных процессов (на примере сложных химических цепных реакций)

• Автор: Погосян, Сурен Сережаевич
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1984
• Место защиты: Ереван
• Количество страниц: 125 c. : ил

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ .
ГЛАВА I . МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПОСТРОЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

.. Особенности научных исследований, как объекта

автоматизации.

1.2. Основные требования к системам автоматизации

научных исследований

1.3. Методы и средства автоматизации научных исследований .

ГЛАВА П . МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ОБЪЕКТА ИССЛЕДОВАНИЯ

2.1. Математическая модель планирования вычислительных процессов

2.2. Алгоритмы построения вычислительных схем решения задач

2.3. Алгоритмы построения вычислительных схем
решения задач е предикатными условиями. .
2.4. Алгоритмы автоматического переопределения задач
2.5. Примеры моделирования многостадийных процессов .
ГЛАВА Ш . БАЗОВАЯ ДАЛОГОВАЯ СИСТЕМА АВТОМАТИЗАЦИИ
НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ АНИ .
3.1. Назначение, структура и функциональные особенности системы
3.2. Основные режимы функционирования подсистемы
планирования
Стр.
3.3. Структура и режимы работы базы данных пользователя
3.4. Разработка и реализация пакета сервисных
процедур ПСППЛ1.
3.5. Языковые средства системы
З.б. Применение системы АНИ в исследовании кинетики химических цепных реакций и их имитационном моделировании
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА


При этом начали широко применяться методы, разработанные в таких областях, как искусственный интеллект (в частности, синтеза программ), системный анализ и имитационное моделирование. Методы системного анализа опираются на математическое описание изучаемых явлений [-2*0, 5б] . Математическое описание, отражающее особенности, интересующие исследователя, будем называть моделью. От удачного построения модели зависит успех дальнейшего исследования. Имитационное моделирование позволяет автоматизировать процесс рационального построения модели в режимах диалога "человек - ЭВМ". Сегодня имитация превратилась в одно из наиболее важных и эффективных средств системного анализа. Несмотря на свою трудоемкость, методы имитации обладают большой эвристической силой и широко доступны для восприятия людьми, неподготовленными к работе с математической моделью. Имитационная модель, в отличие от математической, допускает изменения и корректировки на любом этапе моделирования, обновление или замену отдельных блоков модели без существенной перестройки остальных [^ ] Используя имитационные модели, исследователи с помощью серии специально организованных вариантных расчетов получают информацию, на основе которой они выбирают альтернативный вариант своей стратегии. Имитационные системы постепенно стали не только инструментом проверки и сравнения различных вариантов моделей в системах принятия решений, но и средством их индуцирования. Распространение идей имитации связано с возникновением ЭВМ третьего поколения с развитой системой периферийных устройств (терминалов), что позволило объединить усилия человека и ЭВМ. По существу искусственный интеллект и имитационная система -это синонимы" [Л]. Одним из основных направлений искусственного интеллекта в области автоматизации процедуры решения человеком задач в сфере его научно-технической деятельности можно по праву считать синтез машинных программ. ЭВМ, возрастанием сложности решаемых задач и ростом усилий, затрачиваемых на разработку прикладных программ. Дальнейшее развитие методов этого направления явилось основой для автоматизации процессов построения пакетов прикладных программ (ППП). Начались разработки генераторов ППП, которые на основе формальных спецификаций, отражающих потребности пользователя, строили требуемый пакет. При этом генератор использует описание предметной области и библиотеку модулей, обеспечивающих функциональное покрытие предметной области. Так как отправной точкой для синтеза программ явилась область искусственного интеллекта, первые системы касались автоматического доказывания теорем deduco/i/JiII, QP2 7. UwJ, решателей задач CPS Ct0J? А 3 С -7, в А _7И др. Богатство возможностей системы объясняется широким применением методов автоматического составления необходимой рабочей программы, на основе накопленных в памяти ЭВМ отдельных программных модулей и вычислительных моделей. Ряд работ был посвящен пошаговому уточнению программ О- 8 ] , синтезу программ по примерам вычислений или по парам вход-выход ,) ] . Начались разработки методики быстрого доказательства теорем существования решения задачи для специальных теорий, хорошо применимых на практике [ ^ ], методов преобразования программ, повышающих ее качество С**] . Методы, использованные в системе ПРИЗ, явились в некотором смысле обобщением и развитием известных ранее методов. Планирование решения задачи в системе ПРИЗ носит эвристический характер и, в основном, осуществляется в прямом направлении. Это позволяет системе работать в вычислительных средах, представляющих собой довольно простые и хорошо организованные предметные области ЕО ] . СФИНКС С 3 8 1 ДИЛОС [«] . Актуальность проблем планирования решения задачи явилась причиной появления ряда работ в этом направлении. Рассмотрены три типа оптимизирующих процедур. Первый тип используется для построения высоконадежных программ. Оптимизирующая процедура второго типа применяется для генерации программы, наилучшей в некотором смысле (с минимальным объемом памяти, с минимальным количеством вводимых данных и минимальным числом элементарных шагов, требуемых для вычисления).