Автоматизированное проектирование. Норенков И.П. - 110 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

МГТУ им. Баумана | Москва

Составители: 

Рубрика: 

%!#*%!#&F*:,$* $I*:+*
F*)&* :&)#*'! +($*,#)KH (*L*)&M
5@!"! 4
— построение модели синтезируемого устройства, в том числе выбор степени абстрагирования
для оценки значений критериев;
— формулировка предпочтений в многокритериальных ситуациях (т.е. преобразование вектор-
ного критерия ' в скалярную целевую функцию);
— установление порядка (предпочтений) между альтернативами в отсутствие количественной
оценки целевой функции (что обычно является следствием неколичественного характера всех или ча-
сти критериев);
— выбор метода поиска оптимального варианта (сокращение перебора вариантов).
Присущая проектным задачам неопределенность и нечеткость исходных данных, а иногда и мо-
делей, диктуют использование специальных методов количественной формулировки исходных неко-
личественных данных и отношений. Эти специальные методы либо относятся к области построения
измерительных шкал, либо являются предметом теории нечетких множеств.
Измерительные шкалы могут быть:
1) абсолютными:
2) номинальными (классификационными), значения шкалы представляют классы эквивалентно-
сти, примером может служить шкала цветов; такие шкалы соответствуют величинам неколичествен-
ного характера;
3) порядковыми, если между объектами K и I установлено одно из следующих отношений: про-
стого порядка, гласящее, что если K лучше B, то B хуже A, и соблюдается транзитивность; или слабо-
го порядка, т.е. либо A не хуже B, либо A не лучше B; или частичного порядка. Для формирования це-
левой функции F(X) производится оцифровка порядковой шкалы, т.е. при минимизации, если A пред-
почтительнее B, то F(N
)
)<F(N
b
), где N
)
и N
b
— множества атрибутов объектов K и I соответственно;
4) интервальными, отражающими количественные отношения интервалов: шкала единственна с
точностью до линейных преобразований, т.е. y=ax+b, a>0, -∞ <b<∞, или y=ax при a≠0, или y=,+b.
В большинстве случаев структурного синтеза математическая модель в виде алгоритма, позво-
ляющего по заданному множеству N и заданной структуре объекта рассчитать вектор критериев ',
оказывает ся известной. Например, такие модели получаются автоматически в программах анализа ти-
па Spice, Adams или ПА-9 для объектов, исследуемых на макроуровне. Однако в ряде других случаев
такие модели неизвестны в силу недостаточной изученности процессов и их взаимосвязей в исследу-
емой среде, но известна совокупность результатов наблюдений или экспериментальных исследова-
ний. Тогда для получения моделей используют специальные /$&#-. '-$*&'E'%)='' ' )00"#%+'/)-
='' (модели, полученные подобным путем иногда называют феноменологическими).
Среди методов формирования моделей по экспериментальным данным наиболее известны /$-
&#-. 04)*'"#()*'9 B%+0$"'/$*&#(. Не менее популярным становит ся подход, основанный на ис-
пользовании '+%7++&($**., *$;"#**., +$&$;.
Если же математическая модель X → K остается неизвестной, то стараются использовать под-
ход на базе +'+&$/ '+%7++&($**#8# '*&$44$%&) (B%+0$"&*., +'+&$/).
Возможности практического решения задач -'+%"$&*#8# /)&$/)&'1$+%#8# 0"#8")//'"#()*'9
(ДМП) изучаются в теории сложности задач выбора, где показано, что задачи даже умеренного разме-
ра, относящиеся к классу NP-полных задач, в общем случае удается решать только приближенно.
Поэтому большинство практических задач структурного синтеза решают с помощью прибли-
женных (эвристических) методов. Это методы, использующие специфические особенности того или
иного класса задач и не гарантирующие получения оптимального решения. Часто они приводят к ре-
зу льтатам, близким к оптимальным, при приемлемых затратах вычислительных ресурсов.
Если все управляемые параметры а льтернатив, обозначаемые в виде множества N, являются ко-
личественными оценками, то используют 0"'24'@$**.$ /$&#-. оптимизации. Если в N входят так-
же параметры неколичественного характера и пространство N неметризуемо, то перспективными яв-
ляются B(#4<='#**.$ /$&#-. вычислений, среди которых наиболее развиты 8$*$&'1$+%'$ /$&#-..
Наконец, в отсутствие обоснованных моделей Мод их создают, основываясь на экспертных знаниях в
виде некоторой системы искусственного интеллекта.
&.+.)$(*),$". !"#$%!#&'&($"!))$* +($*, #&($"!)&*
110
 5@!"! 4                           %!#*%!#&F*:,$*    $I*:+*F*)&* :&)#*'! +($*,#)KH (*L*)&M

      — построение модели синтезируемого устройства, в том числе выбор степени абстрагирования
для оценки значений критериев;
      — формулировка предпочтений в многокритериальных ситуациях (т.е. преобразование вектор-
ного критерия ' в скалярную целевую функцию);
      — установление порядка (предпочтений) между альтернативами в отсутствие количественной
оценки целевой функции (что обычно является следствием неколичественного характера всех или ча-
сти критериев);
      — выбор метода поиска оптимального варианта (сокращение перебора вариантов).
      Присущая проектным задачам неопределенность и нечеткость исходных данных, а иногда и мо-
делей, диктуют использование специальных методов количественной формулировки исходных неко-
личественных данных и отношений. Эти специальные методы либо относятся к области построения
измерительных шкал, либо являются предметом теории нечетких множеств.
      Измерительные шкалы могут быть:
      1) абсолютными:
      2) номинальными (классификационными), значения шкалы представляют классы эквивалентно-
сти, примером может служить шкала цветов; такие шкалы соответствуют величинам неколичествен-
ного характера;
      3) порядковыми, если между объектами K и I установлено одно из следующих отношений: про-
стого порядка, гласящее, что если K лучше B, то B хуже A, и соблюдается транзитивность; или слабо-
го порядка, т.е. либо A не хуже B, либо A не лучше B; или частичного порядка. Для формирования це-
левой функции F(X) производится оцифровка порядковой шкалы, т.е. при минимизации, если A пред-
почтительнее B, то F(N))0, -∞

Страницы