Автоматизированное проектирование. Норенков И.П. - 12 стр.

 5@!"! 7                                             ""*A*)&*     " !"#$%!#&'&($"!))$* +($*,#&($"!)&*

ях неопределенности, т.е. при неполноте или недостоверности исходной информации.
      Реальные задачи проектирования, как правило, являются многокритериальными. Одна из основ-
ных проблем постановки многокритериальных задач — установление правил предпочтения вариан-
тов. Способы сведения многокритериальных задач к однокритериальным и последующие пути реше-
ния изучаются в дисциплинах, посвященных методам оптимизации и математическому программиро-
ванию.
      Наличие случайных факторов усложняет решение ЗПР. Основные подходы к решению ЗПР в ус-
ловиях риска заключаются или в решении “для наихудшего случая”, или в учете в целевой функции
математического ожидания и дисперсии выходных параметров. В первом случае задачу решают как
детерминированную при завышенных требованиях к качеству решения, что является главным недо-
статком подхода. Во втором случае достоверность результатов решения намного выше, но возникают
трудности с оценкой целевой функции. Применение метода Монте-Карло в случае алгоритмических
моделей становится единственной альтернативой и, следовательно, для решения требуются значи-
тельные вычислительные ресурсы.
      Существуют две группы ЗПР в условиях неопределенности. Одна из них решается при наличии
противодействия разумного противника. Такие задачи изучаются в &$#"'' '8", для задач проектиро-
вания в технике они не характерны. Во второй группе достижению цели противодействие оказывают
силы природы. Для их решения полезно использовать теорию и методы *$1$&%', /*#@$+&(.
      Например, при синтезе структуры автоматизированной системы постановка задачи должна включать в качестве ис-
ходных данных следующие сведения:
      — множество выполняемых системой функций (другими словами, множество работ, каждая из которых может со-
стоять из одной или более операций); возможно, что в этом множестве имеется частичная упорядоченность работ, что мо-
жет быть представлено в виде ориентированного графа, в котором вершины соответствуют работам, а дуги — отношени-
ям порядка;
      — типы допустимых для использования серверов (машин), выполняющих функции системы;
      — множество внешних источников и потребителей информации;
      — во многих случаях задается также некоторая исходная структура системы в виде взаимосвязанной совокупности
серверов определенных типов; эта структура может рассматриваться как обобщенная избыточная или как вариант перво-
го приближения;
      —различного рода ограничения, в частности, ограничения на затраты материальных ресурсов и (или) на времена
выполнения функций системы.
      Задача заключается в синтезе (или коррекции) структуры, определении типов серверов (про-
граммно-аппаратных средств), распределении функций по серверам таким образом, чтобы достигал-
ся экстремум целевой функции при выполнении заданных ограничений.
      Конструирование, разработка технологических процессов, оформление проектной документа-
ции — частные случаи структурного синтеза.
      Задачу параметрического синтеза называют параметрической #0&'/'6)='$; (или оптимизаци-
ей), если ее решают как задачу математического программирования
          extr F(X), X ∈ Dx,
где F(X) — целевая функция; X — вектор управляемых (называемых также проектными или варьиру-
емыми) параметров; Dx = {X| ϕ(X) < 0, ψ(X) = 0} — допустимая область; ϕ(X) и ψ(X) — функции-ог-
раничения.
      + - 0 B . - . Электронный усилитель: управляемые параметры X = (параметры резисторов, конденсаторов, транзи-
сторов); выходные параметры Y = ( fв и fн — граничные частоты полосы пропускания; K — коэффициент усиления на
средних частотах; Rвх — входное сопротивление). В качестве целевой функции F(X) можно выбрать параметр fв, а усло-
вия работоспособности остальных выходных параметров отнести к функциям-ограничениям.
     Следующая после синтеза группа проектных процедур — процедуры анализа. Цель )*)4'6) —
получение информации о характере функционирования и значениях выходных параметров Y при за-
данных структуре объекта, сведениях о внешних параметрах Q и параметрах элементов N. Если зада-
ны фиксированные значения параметров N и Q, то имеет место процедура #-*#()"')*&*#8# )*)4'6),
которая сводится к решению уравнений математической модели, например, такой, как модель (1.1), и
вычислению вектора выходных параметров Y. Если заданы статистические сведения о параметрах N
и нужно получить оценки числовых характеристик распределений выходных параметров (например,

 &.+.)$(*),$" . !"#$%!#&'&($"!))$*                +($*,#&($"!)&*                                             12