Введение к работе
Актуальность темы
Системы автоматизации проектирования (САПР) широко
применяются в процессе создания сложных технических систем (СТС),
таких как системы автоматического управления, системы связи,
локальные и глобальные вычислительные сети. В состав таких САПР,
наряду с расчетными процедурами, часто входят средства имитационного
моделирования 'ИМУ Это обусппнпенп объективной
недетерминированностью процесса поиска проектных решений, а также принципиальной ненаблюдаемостью ряда характеристик объекта проектирования. Часто неоднозначность интерпретации полученных результатов моделирования, либо недостаточность навыков работы с системой ИМ снижает скорость проектирования и качество проектных решений.
Для рядового проектировщика составляет проблему не только определение структуры имитационной модели, но и выбор ее параметров, построение сценария, интерпретация результатов моделирования и их использование для усовершенствования модели и принятия окончательного проектного решения. Эти затруднения будут успешно преодолены, если ввести в состав системы проектирования, помимо средств ИМ, средство искусственного интеллекта - экспертную систему (ЭС), обладающую необходимым набором эвристик - знаний о создании имитационной модели и интерпретации данных, полученных в результате имитации.
Вопрос о построении интеллектуальных систем, объединяющих имиїацию, экспершую систему, а также другие составляющие САПР, в настоящее время в полной мере не решен.
В связи с этим возникает потребность развития методологии, теории и практики человеко-комныотерных комплексов, обеспечивающих инженерию профессиональных знаний эксперта и проектировщика новой техники, а также потребности развития теории и практики шггарации однородных и неоднородных интеллектуальных систем.
Таким образом, исследование интеграции средств ИМ и ЭС в рамках единой системы проектирования является актуальным.
Цель исследования
Целью диссертационного исследования является разработка научно-
методических основ расширения функциональных, интеллектуальных и
сервисных возможностей САПР в процессе их создания,
обеспечивающих повышенные эксплуатационные показатели скорости принятия и качества проектных решений на основе интеграции систем имитационного моделирования и экспертных систем.
Существуют две основные парадигмы объединения средств ИМ и
ЭС, которым отвечают поверхностно интегрированные и глубинно
интегрированные системы обработки численной и символьной
информации. Поверхностный метод характеризуется таким
объединением двух систем, при котором экспертная система интерпретирует, в основном, лишь результат имитации, не анализируя процедуры, приводящие к ним. Это обусловлено присутствием в базе знаний ЭС сведений лишь о качественных характеристиках результатов имитации.
Глубинный метод отличает высокая степень "информированности" ЭС о методах построения, интерпретации и изменения имитационной модели в ходе проектирования с целью реализации заданных характеристик создаваемой системы, что обеспечивается большим набором знаний, представленных в базе знаний ЭС. Этот подход открывает потенциальную возможность поиска эффективных методов пополнения базы знаний (БЗ) ЭС в ходе проектирования.
В рамках диссертационной работы исследуются оба подхода. Предлагается новый метод построения глубинно интегрированных систем как наиболее эффективных при проектировании СТС.
Задачи исследования
Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:
1. Построение и исследование концептуальной модели интеграции
средств ИМ и ЭС.
-
Разработка архитектуры, структуры и методики построения глубинно интегрированных экспертных систем имитационного моделирования (ЭСИМ).
-
Разработка, экспериментальная проверка и оценка качества базового инструментария, основанного на предлагаемых подходах.
Поставленные задачи решались в рамках госбюджетных и хоздоговорных научно-исследовательских работ (НИР) Ульяновского государственного технического университета.
Методы и модели исследования
В рамках диссертационной работы использован аппарат и методы прикладной семиотики, модели представления знаний, имитационного
моделирования и методы мягких вычислений, теоретико-множественное описание языков, теория алгоритмов, автоматные и графовые модели.
Новые научные результаты, выносимые на защиту
-
Концептуальная интеграционная модель (И-модель) ЭСИМ, ее свойства и принципы организации применительно к иостроенито внутретшего интерфейса (адаптивного и жесткого).
-
Автоматное уточнение И-модели и проведенный на этой основе сравнительный анализ поверхностно интегрированных и глубинно интегрированных ЭСИМ.
3. Принципы применения неполных семиотических систем (НС-систем)
к построению и функционированию адаптивной БЗ ЭСИМ.
4. Принципы организации БЗ ЭСИМ, обусловленные использованием
аппарата НС-систем.
5. Архитектура и структура адаптивной ЭСИМ глубинной интеграции,
ее типологическое и функциональное содержание, доказывающее
эффективность фреймово-продукционного представления знаний.
Практическая ценность
- методика построения ЭСИМ глубинной интеграции с анализом
целевой составляющей, с системой критериев, обеспечивающей
сбалансированное представление знаний;
разработанное на основании предлагаемой методики инструментальное средство "ПЛИС" (Проектирование Локальных Информационных Сетей), обеспечивающее решение задач проектирования и моделирования сложных дискретно-событийных систем, включая локальные вычислительные сети и транспортные системы;
- формализованные и представленные в базе знаний системы ШІИС
іііашія экспертов в области проектирования локальных сетей, полезные
для дальнейшего применения.
Апробация работы
Результаты и отдельные положения диссертационной работы были представлены на Седьмом Всемирном Конгрессе Ассоциации нечетких систем, Прага, 1997 (Seventh International Fuzzy Systems Association Congress, Prague); международной конференции "Имитационные технологии", Канберра, Австралия (The Simulation Technology and Training Conference) 17-20th March, 1997 Canberra, Australia; второй международной конференции "Имитационное моделирование", Санкт-
Петербург 1996 (2nd St.Petersburg Workshop on Simulation (INFORMS
College, USA and St.Petersburg State University, Russia) St.Petersburg, Russia
1996; международной научно-технической конференции
"Информационные технологии в моделировании и управлении" (Санкт-Петербург, 1996); всероссийской конференции "ДИМЭБ - 96" (Санкт-Петербург 1996); международной конференции "Мягкие вычисления -96" (Казань, 1996); пятой национальной конференции "Искусственный интеллект" (Казань, 1996); международной научно-технических конференциях "Интерактивные системы: Проблемы человеко-компыотерного взаимодействия" (Ульяновск, 1994, 1997), "Неппег,ьшнологические системы мопели и алгоритмы" ^Ульяновск 1995)", "Перспективы исследования планет: новые информационные технологии" (Ульяновск, 1997); на третьей всероссийской конференции студентов и аспирантов "Техническая кибернетика, радиоэлектроника и системы управления" (Таганрог, 1996); всероссийской научно-технической конференции "Непрерывная и смежные логики в информатике, экономике и социологии" (Пенза, 1997); научно-технических конференциях Ульяновского государственного технического университета (Ульяновск, 1994, 1995, 1998), а также на ряде других всероссийских и региональных конференциях.
Публикации
По теме диссертации опубликовано 18 работ.
Структура и ооъем рапоты
Диссертационная работа состоит из введения, четырех разделов, заключения, списка литературы и приложений.
