- •Глава 1. Введение в автоматизированное проектирование
- •1.1. Понятие проектирования
- •1.2. Принципы системного подхода
- •1.3. Уровни проектирования
- •1.4. Стадии проектирования
- •1.5. Модели и их параметры в сапр
- •1.6. Проектные процедуры
- •1.7. Жизненный цикл изделий
- •1.8. Структура сапр
- •1.9. Введение в cals-технологии
- •1.10. Этапы проектирования автоматизированных систем
- •Лекция 2. Техническое обеспечение сапр
- •2.1. Требования к техническому обеспечению сапр
- •2.2. Вычислительные системы для сапр
- •2.2.1. Процессоры эвм
- •2.2.2. Память эвм
- •2.2.3. Мониторы
- •2.2.4. Периферийные устройства
- •2.2.5. Шины компьютера
- •2.3. Типы вычислительных машин и систем
- •2.4. Персональный компьютер
- •2.5. Рабочие станции
- •2.6. Архитектуры серверов и суперкомпьютеров
- •2. В.Н. Дацюк, а.А. Букатов, а.И. Жегуло/ методическое пособие по курсу "Многопроцессорные системы и параллельное программирование". -http://rsusu1.Rnd.Runnet.Ru/tutor/method/m1/content.Html
- •2.7. Примеры серверов
- •2.8. Суперкомпьютеры XXI века
- •Лекция 3. Математическое обеспечение анализа проектных решений
- •3.1. Требования к математическим моделям и методам в сапр
- •3.2. Фазовые переменные, компонентные и топологические уравнения
- •3.3. Основные понятия теории графов
- •3.4. Представление топологических уравнений
- •3.5. Особенности эквивалентных схем механических объектов
- •3.6. Методы формирования математических моделей на макроуровне
- •3.7. Выбор методов анализа во временной области
- •3.8. Алгоритм численного интегрирования систем дифференциальных уравнений
- •3.9. Методы решения систем нелинейных алгебраических уравнений
- •3.10. Методы решения систем линейных алгебраических уравнений
- •1. Alglib User Guide. - http://alglib.Sources.Ru/linequations/general/lu.Php. - Проверено 15.12.2009. Лекция 4. Математическое обеспечение анализа проектных решений
- •4.1. Математические модели для анализа на микроуровне
- •4.2. Методы анализа на микроуровне
- •4.3. Метод конечных элементов для анализа механической прочности
- •4.4. Моделирование аналоговых устройств на функциональном уровне
- •4.5. Математические модели дискретных устройств
- •4.6. Методы логического моделирования
- •4.7. Системы массового обслуживания
- •4.8. Аналитические модели смо
- •4.9. Уравнения Колмогорова
- •4.10. Пример аналитической модели
- •4.11. Модель многоканальной смо с отказами
- •4.12. Принципы имитационного моделирования
- •4.13. Событийный метод моделирования
- •4.14. Краткое описание языка gpss
- •1. Томашевский в., Жданова е. Имитационное моделирование в среде gpss. — м.: Бестселлер, 2003.
- •4.15. Сети Петри
- •1. В.Э.Малышкин. Основы параллельных вычислений. -2003 цит сгга, http://www.Ssga.Ru/metodich/paral1/contents.Html
- •4.16. Анализ сетей Петри
- •1. В.Э.Малышкин. Основы параллельных вычислений. -2003 цит сгга, http://www.Ssga.Ru/metodich/paral1/contents.Html Лекция 5. Геометрическое моделирование и машинная графика
- •5.1. Типы геометрических моделей
- •5.2. Методы и алгоритмы компьютерной графики
- •5.3. Программы компьютерной графики
- •5.4. Построение геометрических моделей
- •5.5. Поверхностные модели
- •1. Семенов а.Б. Программирование графических процессоров с использованием Direct3d и hlsl. -http://www.Intuit.Ru/department/graphics/direct3dhlsl/6/1.Html
- •5.7. Графический процессор
- •1. Пахомов с. Революция в мире графических процессоров // КомпьютерПресс, № 12, 2006.
- •5.8. Шейдеры
- •5.9. Геометрические шейдеры
- •5.10. Унифицированный графический процессор
- •1. Пахомов с. Революция в мире графических процессоров // КомпьютерПресс, № 12, 2006.
- •5.11. Примеры графических процессоров
- •Лекция 6. Математическое обеспечение синтеза проектных решений
- •6.1. Критерии оптимальности
- •6.2. Задачи оптимизации с учетом допусков
- •6.3. Классификация методов математического программирования
- •6.4. Методы одномерной оптимизации
- •6.5. Методы безусловной оптимизации
- •6.6. Подходы к решению задач структурного синтеза
- •6.7. Морфологические таблицы
- •6.8. Альтернативные графы
- •Лекция 7.
- •7.1. Интеллектуальные системы
- •7.2. Планирование процессов и распределение ресурсов
- •7.3. Методы локальной оптимизации и поиска с запретами
- •7.4. Методы распространения ограничений
- •7.5. Эволюционные методы
- •7.6. Простой генетический алгоритм
- •7.7. Кроссовер
- •7.8. Метод комбинирования эвристик
- •1. Норенков и.П. Эвристики и их комбинации в генетических методах дискретной оптимизации// Информационные технологии, 1999, № 1.
- •7.9. Примеры применения генетических методов
- •Лекция 8. Автоматизированные системы в промышленности
- •8.1. Системы erp
- •8.2. Стандарт mrp II
- •8.3. Логистические системы
- •8.4. Системы scm
- •8.6. Производственная исполнительная система mes
- •8.7. Автоматизированное управление технологическими процессами
- •8.8. Программирование для станков с чпу
- •8.9. Системы scada
- •8.10. Типовой маршрут проектирования в mcad
- •8.11. Типы сапр в области машиностроения
- •8.12. Основные функции cad-систем
- •8.13. Основные функции cae-систем
- •8.14. Основные функции cam-систем
- •8.15. Графическое ядро
- •Лекция 9.
- •9.1. Структура cad/cam систем
- •9.2. Машиностроительные сапр верхнего уровня
- •9.3. Маршруты проектирования сбис
- •9.4. Схемотехническое проектирование
- •9.5. Модели логических схем цифровой рэа.
- •9.6. Конструкторское проектирование сбис
- •9.7. Проектирование печатных плат
- •9.8. Назначение языка vhdl
- •Лекция10. Методическое и программное обеспечение автоматизированных систем
- •10.1. Типы case-систем
- •10.2. Спецификации проектов программных систем
- •10.3. Методика idef0
- •10.4. Методика idef3
- •10.5. Методика idef1x
- •10.7. Методика проектирования информационных систем на основе uml
- •10.8. Программное обеспечение case-систем
- •10.9. Интегрированные среды разработки приложений
- •Лекция 11. Технологии информационной поддержки этапов жизненного цикла изделий
- •11.1. Обзор cals-стандартов
- •11.2. Структура стандартов step
- •11.4. Интегрированная логистическая поддержка
- •11.5. Интерактивные электронные технические руководства
- •11.6. Стандарт aecma s1000d
- •11.7. Электронная цифровая подпись
- •11.8. Стандарты управления качеством промышленной продукции
- •Лекция 12. Технологии информационной поддержки этапов жизненного цикла изделий
- •12.1. Программное обеспечение cals-технологий
- •12.2. Язык html
- •12.3. Язык xml
- •12.5. Форматирование Web-страниц
- •12.6. Доступ к xml-документам
- •12.7. Мультиагентные системы
- •12.8. Технология soap
- •12.9. Компонентно-ориентированные технологии
7.7. Кроссовер
Возможны отклонения от представленной в простом генетическом алгоритме (ГА) схемы вычислений.
Во-первых, допустимы схемы многоточечного кроссовера. В большинстве литературных источников рассматриваются одноточечные, двухточечные и однородные ГА.
В одноточечном алгоритме при кроссовере каждая из родительских хромосом делится на две части, которые далее рекомбинируются. В двухочечном алгоритме используются две точки разрыва и, следовательно, хромосомы делятся на три части. В однородном кроссовере случайным образом генерируется строка B длиной D с двоичными значениями генов, где D -длина хромосомы. Если bi = 0 (bi B, i [1,D]), то i-е значение гена в первом потомке берется от первого родителя (во втором потомке — от второго родителя), если bi=1, то в первый потомок включается ген второго родителя (во второй потомок — от первого родителя).
Во-вторых, отметим
ситуации, когда на состав аллелей
наложены некоторые дополнительные
условия. Например, пусть в задаче
разбиения графа число вершин в подграфах
и
должно
быть
и
и
пусть
-й
аллель, равный 1, означает, что вершина
попадает
в
,
если же
-й
аллель равен 0, то в
.
Очевидно, что число единиц в хромосоме
должно равняться
,
число нулей —
.
Тогда при рекомбинации левый участок
хромосомы берется от одного из родителей
без изменений, а в правом участке (от
другого родителя) нужно согласовать
число единиц с
тем
или иным способом.
Один из способов — метод PMX (Partially Matched Crossover). Для иллюстрации PMX рассмотрим пример двухточечного кроссовера в задаче, когда в хромосоме должны присутствовать, причем только по одному разу, все значения генов из заданного набора. Пусть в примере этот набор включает числа от 1 до 9.
В табл. 1 первые две строки представляют родительские хромосомы. Третья строка содержит хромосому одного из потомков, сгенерированного в результате применения двухточечного кроссовера (после второго и пятого локусов). Полученная хромосома не относится к числу допустимых, так как в ней значения генов 1, 2 и 9 встречаются дважды, а значения 3, 4 и 5 отсутствуют. Четвертая строка показывает результат применения PMX. В этом методе выделяются сопряженные пары аллелей в одноименных локусах одной из рекомбинируемых частей. В нашем примере это пары (3 и 1), (4 и 9), (5 и 2). Хромосома потомка просматривается слева-направо; если повторно встречается некоторое значение, оно заменяется на сопряженное значение. Так, в примере в локусах 3, 5 и 9 повторно встречающиеся аллели 1, 2 и 9 последовательно заменяются на значения 3, 5 и 4.
Таблица 1
1 |
2 |
. |
3 |
4 |
5 |
. |
6 |
7 |
8 |
9 |
3 |
7 |
. |
1 |
9 |
2 |
. |
4 |
8 |
6 |
5 |
1 |
2 |
. |
1 |
9 |
2 |
. |
6 |
7 |
8 |
9 |
1 |
2 |
. |
3 |
9 |
5 |
. |
6 |
7 |
8 |
4 |
