- •Введение
- •1. Проблемы автоматизированного проектирования
- •1.1. Типовые задачи проектирования электронных средств
- •1.2. Роль формализации и творчества
- •1.2.1. Структура процесса проектирования
- •1.2.2. Анализ в проектировании
- •1.2.3. Параметрический синтез
- •1.2.4. Структурный синтез
- •1.2.5. Особенности применения типовых проектных процедур при проектировании эс
- •1.3. Искусственный интеллект в науке и технике
- •1.3.1. Базовые положения ии
- •1.3.2. Методики и подходы построения систем ии
- •1.3.3. Проблемы создания ии
- •1.3.4. Реализация систем ии
- •2. Новые методологии проектирования (Вендров)
- •2.1. Case- технологии
- •2.1.1. Общие сведения
- •2.1.2. Основы методологии проектирования ис
- •2.1.2.1. Жизненный цикл
- •2.2. Структурный подход к проектированию ис
- •2.2.1. Сущность структурного подхода
- •2.2.2.2. Типы связей между функциями
- •2.2.3.1. Основные понятия er-диаграмм
- •2.2.3.2. Основные этапы разработки erd
- •2.2.3.3. Пример erd-технологии
- •2.2.4.1. Общие положения
- •2.2.4.2. Миниспецификация.
- •2.2.4.4. Построение диаграмм.
- •2.2.5. Sadt-тенология
- •2.2.5.1. Введение
- •2.2.5.2. Sadt-диаграммы
- •2.2.6. Сравнение методологий
- •2.2.7. Дополнения к диаграммам и моделям
- •2.2.7.1. Дополнения к диаграммам
- •2.2.7.2. Определение терминологии с помощью глоссария
- •2.2.7.3. Пояснение содержания с помощью текста
- •2.2.7.3. Пояснение с помощью рисунков.
- •2.2.7.4. Дополнение моделей
- •Пример:
- •2.2.8. Стандарты idef
- •2.2.8.1. Общие положения
- •2.2.8.2. История возникновения стандарта idef0
- •2.2.8.3. Основные элементы и понятия idef0
- •2.2.8 4. Принципы ограничения сложности idef0-диаграмм
- •2.2.8.5. Применение технологии idef0 к решению задачи автотрассировки
- •2.3.2. Сущность метода
- •2.3.2.1. Объектно-ориентированный анализ
- •2.3.2.2. Объектно-ориентированное проектирование
- •2.3.2.3. Информационные модели
- •2.3.2.4. Модели состояний
- •2.3.2.5. Модели процессов
- •2.3.3. Рабочие продукты ооап
- •2.3.4. Язык uml
- •2.3.4.1. Введение
- •2.3.4.2. Структура языка uml
- •2.3.4.3. Средства uml-моделирования
- •2.3.4.4. Элементы языка
- •2.3.4.5. Пример
- •3. Интеллектуализация средств проектирования
- •3.1. Общие сведения о иис
- •3.1.1. Основа концепции иис
- •3.1.2. Классификация иис
- •3.2. Системы с интеллектуальным интерфейсом
- •3.2.1. Интеллектуальные информационно-поисковые системы
- •3.2.2. Гипертекстовые системы
- •3.2.3. Системы контекстной помощи
- •3.2.4. Системы когнитивной графики
- •3.3. Экспертные системы
- •3.3.1. Общие сведения
- •3.3.2. Назначение экспертных систем
- •3.3.3. Классификация эс
- •3.3.4. Архитектура экспертной системы
- •3.4. Самообучающиеся системы
- •3.4.1. Виды систем
- •3.4.2. Система с индуктивным выводом
- •3.4.2.3. Информационные хранилища (Data Warehouse).
- •3.5. Адаптивные системы
- •3.5.1. Общие сведения
- •3.5.2. Нейронные сети
- •Этапы решения задач:
- •Сбор данных для обучения
- •Выбор топологии сети
- •4. Экспериментальный подбор параметров обучения
- •5. Собственно обучение сети
- •6. Проверка адекватности обучения
- •3.5.3 Генетический алгоритм
- •3.5.4. Байесовская сеть
- •4. Интеллектуальные сапр
- •4.1. Новая информационная технология разработки программных средств
- •4.2. Применение иис для задач проектирования
- •4.3. Пример использования ии
- •4.3.1. Ускорение создания систем проектирования
- •4.3.2. Уровни знания системы спрут-Технология
- •4.3.3. Sprut ExPro: программирование для непрограммистов
- •4.3.3.1. Описание системы
- •4.3.3.2. Ввод экспертных знаний в систему
- •4.3.3.3. Базы экспертных знаний
- •Список использованных источников:
4.2. Применение иис для задач проектирования
Теперь рассмотрим возможности применения описанных классов интеллектуальных информационных систем для решения задач проектирования РЭС, и, прежде всего, для задач структурного синтеза.
Системы с интеллектуальным интерфейсом являются удобным и эффективным методом поиска и обработки неявной информации, то есть методом анализа информации. При решении задач проектирования эти системы могут выступать в роли помощника по некоторым вопросом, но их роль не велика.
Адаптивные системы очень эффективны для проектирования и адаптации информационных программных средств путем генерации и конфигурации программного обеспечения. Для задач же проектирования РЭС эти системы пока не эффективны.
Самообучающиеся системы (прежде всего на основе нейронных сетей) в принципе эффективны для задач принятия решений, а также для задач классификации и прогнозирования. Но на сегодняшний день реальные примеры таких систем либо не эффективны, либо очень дороги. Пока только создается теория действия таких систем, много неясных неисследованных вопросов. Возможно в будущем такие системы сыграют важную роль в автоматизации задач проектирования, но на сегодняшний день эти вопросы еще не исследованы.
Самообучающиеся системы (на основе информационных хранилищ) активно развиваются и внедряются в настоящее время. В задачах проектирования они могут быть эффективны для создания и анализа баз знаний. А также могут быть включены в состав экспертных систем.
Экспертные системы безусловно наиболее интересны и перспективны для решения задач проектирования. Они создавались именно в целях решения наиболее трудно формализуемых задач, что составляет основную проблему автоматизации проектирования сложных систем. Особенно перспективны синтезирующие многоагентные экспертные системы для решения задач структурного синтеза. Ведь именно задачи структурного синтеза являются основной проблемой на пути к полной автоматизации процесса проектирования сложных систем.
4.3. Пример использования ии
Различные ИИС используются в практических целях уже сейчас. Рассмотрим их на примере систем семейства Sprut и экспертной системы G2.
Вычислительный комплекс состоит из двух основных компонентов: технических средств и программного обеспечения. И если техническое средство стало индивидуальным, то этого нельзя сказать о средствах программных. Они остаются универсальными, тиражируемыми в массовом порядке продуктами. Такое положение вполне естественно для операционных систем и удовлетворительно для систем офисных. Что же касается проблематики компьютеризации инженерной деятельности, то подобная ситуация не может быть признана нормальной.[9] Однако проблема индивидуализации программных средств инженерного проектирования упирается в технологические возможности «фабрик приложений».
Эти вопросы связаны непосредственно с возможностями информационных технологий, используемых для создания приложений.
4.3.1. Ускорение создания систем проектирования
Чтобы компьютеризация инженерной деятельности на основе знаний стала доступной для всех, необходимо в десятки раз сократить трудоемкость разработки программных средств за счет автоматической генерации этих средств и в тысячи раз расширить круг специалистов, способных осуществлять подобные разработки, за счет привлечения непрограммирующих экспертов в различных прикладных областях.
Для того чтобы в информатике с минимальными трудовыми и материальными затратами и практически без профессиональных программистов можно было бы создавать масштабные системы, необходимо разработать гибкую автоматизированную систему производства программных средств. Как это сделать?
Использование компьютеров для генерации программных средств носит название CASE-технологии (Computer-Aided Software/System Engineering). В широком смысле CASE-технология представляет собой совокупность методологий анализа, проектирования, разработки и сопровождения сложных систем программного обеспечения (ПО), поддержанную комплексом взаимосвязанных средств автоматизации.
Большинство CASE-средств основано на парадигме методология/метод/
нотация/средство. Методология определяет шаги работы и их последовательность, а также правила распределения и назначения методов.
Описанная выше системология легла в основу комплексного CASE-средства, разработанного на фирме «СПРУТ-Технология» для генерации интегрированных интеллектуальных систем компьютеризации инженерной деятельности. Каждый из уровней знаний имеет свой язык, методику формирования и средства их реализации.