- •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
12.7. Мультиагентные системы
В настоящее время одной из наиболее перспективных технологий интеллектуализации автоматизированных систем считается технология мультиагентных систем.
Технология мультиагентных систем развивается для применения в распределенных информационных и вычислительных системах. Использование централизованного управления в таких системах часто приводит к снижению надежности, излишним затратам ресурсов на реализацию управляющих функций. В мультиагентных системах управляющие функции распределены между агентами — программами, обладающими способностями автономной работы, общения с другими агентами, восприятия данных от управляемой среды и целенаправленного воздействия на среду. Агенты в составе программного обеспечения портала называют также портлетами. Агент в распределенной системе постоянно готов к работе, к приему сообщений, их обработке и принятию решений.
Укрупненная структура типичного агента представлена на рис. 1. Входами являются внутренние параметры агента и данные о состоянии среды. Выходы — параметры, воздействующие на среду и информирующие пользователя (или программу, выполняющую роль менеджера в системе) о состоянии среды и принятых решениях. Решатель — процедура принятия решений на основе входных данных и, возможно, правил из базы знаний. Решатель может быть достаточно простым алгоритмом или системой искусственного интеллекта (например, системой продукционного типа). База знаний хранит также знания, полученные в процессе жизни агента.
Рис. 1. Укрупненная структура агента
Восприятие и воздействие осуществляются компонентами, называемыми соответственно сенсором и эффектором. Сенсор отвечает за получение агентом сообщений от среды и других агентов. а эффектор служит средством посылки сообщений среде и другим агентам.
Тенденции дальнейшей интеллектуализации систем заключаются в создании виртуальных помощников и партнеров для пользователей. Желательно, чтобы общение с виртуальными помощниками и партнерами напоминало человеческое общение. Технические возможности современных компьютеров уже способны обеспечить подобие человеческого общения, но необходимо создание соответствующего программного обеспечения. Для его создания используются технологии мультиагентных систем.
Например, в мультиагентных системах открытого образования агенты выполняют ряд ролей. Для каждой из функций обслуживания пользователей в информационной системе может быть создан свой агент. Примерами агентов могут служить агенты персональные, интерфейсные, групповой работы, поиска информации и др.
В образовательных информационных системах персональный агент предназначен для упрощения доступа пользователя к информационно-образовательной среде (ИОС), напоминает ему о предстоящих мероприятиях, реализует индивидуальные требования пользователя к настройке среды.
Интерфейсный агент оживляет общение пользователя с ИОС. Агент типа "говорящая голова" создает на экране монитора изображение головы собеседника. С помощью мультимедийных средств имитируются речь и соответствующие движения "головы". Дальнейшая интеллектуализация интерфейсных агентов позволит имитировать интеллектуального собеседника, способного к диалогу с пользователем на определенные темы. Вместо "говорящей головы" может использоваться любой мультипликационный образ.
Агент групповой работы предназначен для поддержки совместной работы нескольких пользователей над общим документом.
Агент поиска информации помогает в отборе нужной информации, получаемой из сети.
Одно из применений технологии мультиагентных систем связано с созданием разделяемых виртуальных миров (Sharing Virtual Worlds), иначе называемых виртуальными распределенными средами (DVE — Distributed Virtual Environment). В таких средах для более чем одного пользователя из разных узлов сети создаются возможности взаимодействия в общей виртуальной трехмерной среде. В DVE фигурируют и могут взаимодействовать объекты постоянные (static entities), автономные (autonomous entities) и аваторы (avators). Постоянные объекты служат для представления ландшафта, зданий и т.п. Автономные объекты являются агентами (agents). Аваторы — объекты, управляемые пользователями. Для создания трехмерных объектов в DVE используется язык виртуальной реальности VRML.
Математическое обеспечение DVE включает методы описания взаимодействий объектов в реальном времени, их перемещений в пространстве, представления сцен с различных точек зрения, имитации звука с учетом громкости, реверберации, расстояния от источника до субъекта. В отличие от видеоконференций DVE позволяет имитировать нахождение всех участников конференции за одним столом, хотя физически они могут быть в разных точках земного шара.
Области применения DVE могут быть самыми разнообразными. Это научные конференции, представление театра военных действий с имитацией военных баталий, разнообразные игровые ситуации, воспроизводимые в учебных целях (например в тренажерах).
Обычно агенты связаны с браузерами пользователей, разрабатываются на языке Java и имеют доступ к определенному формату данных. Примером мультиагентной системы может служить программное обеспечение WebSphere Portal Server компании IBM, включающее средства привязки к порталу приложений и портлеты персонализации, документооборота, поиска, доставки, безопасности, управления дискуссионными группами и др.
