Оптимизация принятия решений в САПР на основе интеграции многовариантного моделирования и адаптивной мультикомпонентной поисковой среды

• Автор: Белецкая, Светлана Юрьевна
• Шифр специальности: 05.13.12
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2005
• Место защиты: Воронеж
• Количество страниц: 300 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

1. НАПРАВЛЕНИЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОЦЕССОВ

ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ СЛОЖНЫХ

ОБЪЕКТОВ В САПР

1.1. Интеграция процедур многовариантного моделирования и оптимального выбора при автоматизированном проектировании
1.2 Особенности алгоритмизации задач оптимального проектирования при неполноте их априорного математического описания
1.3. Принципы формирования адаптивной многометодной среды оптимального проектирования сложных систем

1.4. Цель и задачи исследования

2. АЛГОРИТМИЗАЦИЯ ЗАДАЧ ОПТИМАЛЬНОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ

СЛОЖНЫХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ АДАПТИВНОГО ПОДХОДА

2.1. Формирование адаптивных рандомизированных алгоритмов поискового типа при оптимизации параметров сложных систем
2.2. Повышение эффективности процесса параметрического синтеза на основе трансформации оптимизационных моделей
2.3. Алгоритмизация задач структурного синтеза с использованием гибридных вероятностнодетерминированных процедур дискретной оптимизации
2.4. Основные выводы главы
3. ДЕКОМПОЗИЦИОННОАГРЕГАТИВНЫЕ СХЕМЫ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
И ТИПИЗАЦИИ ОПТИМИЗАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ ПРИ ПОИСКЕ
НАИЛУЧШИХ ВАРИАНТОВ СИСТЕМ
3.1. Декомпозиционный подход к проектированию сложных систем с
иерархической структурой
3.2. Адаптивные процедуры агрегирования показателей качества в многокритериальных оптимизационных моделях
3.3. Декомпозиция локальных задач оптимального выбора на основе редукции варьируемых параметров и ограничений
3.4. Основные выводы главы
4. ФОРМИРОВАНИЕ МНОГОМЕТОДНОЙ СРЕДЫ ОПТИМАЛЬНОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ НА ОСНОВЕ КОМПОНЕНТНОМОДУЛЬНОГО ПОДХОДА И ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИИ СИНТЕЗА АЛГОРИТМИЧЕСКИХ СХЕМ
4.1. Разработка компонентной структуры алгоритмической базы оптимального проектирования
4.1.1. Построение инвариантного ядра библиотеки модулей на основе структуризации оптимизационных процедур
4.1.2. Формирование проблемноориентированных внешних модулей
4.2. Формализация задачи автоматизированного синтеза алгоритмических схем при оптимальном проектировании
4.3. Организация процедур интеллектуальной поддержки комплексирования структурных элементов алгоритмического обеспечения
4.4. Основные выводы главы
5. ОРГАНИЗАЦИЯ ИНТЕГРИРОВАННЫХ ОПТИМИЗАЦИОННОИМИТАЦИОННЫХ ПРОЦЕДУР ПАРАМЕТРИЧЕСКОГО
И СТРУКТУРНОГО СИНТЕЗА СЛОЖНЫХ СИСТЕМ
5.1. Схемы интеграции процедур имитационного моделирования и рационального выбора вариантов при оптимальном проектировании сложных систем
5.2. Формирование комплексной модели производственной системы
на основе интеграции технологий и имитационных процедур
5.3. Решение задач оптимального проектирования производственных систем с использованием оптимизационноимитационного подхода
5.3.1. Структурный синтез производственной системы
9 5.3.2. Параметрическая оптимизация производственной системы
5.4. Основные выводы главы
6. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ ПРОЕКТНЫХ РЕШЕНИЙ И ЕГО АПРОБАЦИЯ В УСЛОВИЯХ ПРОИЗВОДСТВА
6.1. Структура и характеристики программного комплекса
6.2. Использование разработанного программного обеспечения для Ф моделирования и оптимизации производственной системы
изготовления телевизионной техники
6.3. Интеграция подсистемы поддержки принятия решений с копроративной информационной системой предприятия
6.4. Основные выводы главы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ


При имитационном моделировании реализующий модель алгоритм воспроизводит процесс функционирования системы во времени, причем имитируются элементарные явления, составляющие процесс, с сохранением их логической структуры и временной последовательности, что позволяет учитывать факторы, которые часто создают трудности при аналитических исследованиях. Основные этапы имитационного моделирования представлены на рис. Рис. На практике при формировании имитационных моделей используются типовые математические схемы, выбор которых зависит от моделируемой системы и классов решаемых задач. В качестве детерминированных моделей при отсутствии учета случайных воздействий на систему для моделирования систем, функционирующих в непрерывном времени, используются дифференциальные, интегральные, интегродифференциальные и другие уравнения, а для представления систем, функционирующих в дискретном времени конечные автоматы и конечноразностные схемы ,7,3,0. Петри ,7,0. Наиболее обобщенным подходом при моделировании сложных систем является агрегативный подход . Агрегативныс модели позволяют описать широкий круг объектов исследования с отображением системного характера этих объектов. Именно при агрегативном описании сложная система расчленяется на конечное число частей подсистем, сохраняя при этом связи, обеспечивающие взаимодействие частей. Перечисленные подходы позволяют формализовать достаточно широкий класс объектов, с которыми приходится иметь дело в практике исследования и проектирования сложных систем в
различных предметных областях. Данные подходы достаточно глубоко и всесторонне изучены и рассмотрены в литературе ,,7,3,9,0,7,4. Современные тенденции в области имитационного моделирования связаны с развитием проблемноориентированных систем, созданием встроенных средств для интеграции моделей в единый модельный комплекс. Технологический уровень современных систем моделирования характеризуется большим выбором базовых концепций формализации и структуризации моделируемых систем, развитыми графическими интерфейсами и анимационным выводом результатов 7,0. Vi, , , Ii и др. Ориентация на автоматизированное проведение имитационных экспериментов с моделями сложных систем позволяет не только анализировать их характеристики, но и осуществлять структурный и параметрический синтез таких систем при заданных критериях оценки эффективности и ограничениях. Для этого необходимо многократно воспроизводить имитационный эксперимент, варьируя исходные данные задачи под управлением оптимизационных процедур, осуществляющих генерацию и целенаправленный перебор проектных вариантов. При этом возникает задача интеграции оптимизационных и имитационных моделей в процессе оптимального проектировании. Подход, основанный на совместном использовании оптимизационных процедур и имитационных моделей при решении задач оптимального проектирования, получил в литературе название оптимизационноимитационного ,0. Данный подход представляется весьма перспективным при проектировании различных типов сложных систем, особенно производственных систем, и приводит к специфическим итеративным схемам поиска оптимальных вариантов. При этом оптимизационные процедуры используются для синтеза очередного варианта варьируемых параметров проектируемой системы, а блок имитационного моделирования для осуществления анализа, то есть для определения значений выходных характеристик системы при заданных значениях параметров. Выходные характеристики используются для формирования критериев и ограничений в оптимизационной модели. С учетом результатов анализа выполняется итерационный процесс улучшения первоначального варианта на основе направленного изменения значений варьируемых параметров оптимизационной модели. Рис. Схема организации человекомашинных оптимизационноимитационных процедур представлена на рис. При этом в режиме диалога проектировщика и ЭВМ производится корректировка оптимизационной и оптимизационной моделей, выбор метода оптимизации и настройка его параметров, анализ результатов оптимизационного процесса и принятие решений о его окончании или продолжении 0. Рис.