3230

На основании последних четырех критериев построено два обобщенных критерия конкурентоспособности синтезируемых систем. Первый основан па критериях комбинационной, элементной новизны и мере включения, а второй вместо меры включения предполагает расчет меры сходства с объектами – прототипами. Для построения критериев конкурентоспособности предложены целевые функции, структура которых включает коэффициенты значимости (или весомости) каждого фактора, что позволяет решать более широкий диапазон задач выбора подмножества решений в морфологической таблице.

Целевая функция, предполагающая использование меры включения классификационных признаков анализируемых вариантов решений, имеет вид:

ражающих включение i-ым синтезированным решением признаков из множества KF = {kfi ,K, kf j ,Kkfn }; xij {0,1}; En – пространство исследуемых классификационных признаков размерностью n ; W (TRi ,TR) – мера включения признаков, со-

ставляющих описание системы TRi в описания всех систем TR ; dk ( X i ) и de ( X i ) – степень комбинационной и элементной новизны соответственно; kw , kk , ke – коэффициенты учета зна-

чимости фактора оригинальности, комбинационной и элементной новизны соответственно; M – количество признаков, характеризующих техническое решение.

Целевая функция, предполагающая использование меры сходства прототипами по анализируемым классификаци-

111

онным признакам анализируемых вариантов решений, имеет вид:

C(TRi , H ) — мера сходства i-ой системы с множеством сис-

производится на этапе разработки морфологической таблицы. При этом, каждой альтернативе As, p ставится в соответ-

ствие вектор переменных x s, p , отражающий включение данной альтернативой признаков из множества KFs = KF ,

характеризующего рассматриваемую обобщенную функциональную подсистему, где s =1KN s – номер строки, p –

номер столбца, Ns – общее число строк в морфологической

матрице.

На основе применения перечисленных критериев в различных комбинациях, при разных постановках задач синтеза, с учетом и без учета ограничений, предложены методики решения задач синтеза конкурентоспособных БСС, приведенные и рассмотренные в следующем разделе.

112

3.2. Формирование и выбор рациональных вариантов систем

Задачи формирования и выбора вариантов сложных систем, к которым относятся БСС, из отдельных составляющих, когда для каждого компонента существует несколько взаимозаменяемых, но различающихся по своим характеристикам вариантов, широко распространены на практике [12 - 14]. Большинство сложных технических систем строятся по модульному принципу из отдельных блоков, причем блоки часто выпускаются различными производителями. Для обеспечения взаимодействия блоков принимаются определенные стандарты. По этому принципу в настоящее время строятся не только БСС, но и многие другие сложные технические системы. В задачах подобного типа проблемы совместимости компонентов в рамках единой конструкции часто решаются путем проверки свойств на соответствие какому - либо стандарту. Однако этот способ не является универсальным, так как совместимость компонентов сложного объекта может оцениваться одновременно по многим критериям (энергетическим, геометрическим и т. д.). При этом стандарты могут существовать не для всех свойств, а оценки на соответствие стандартам могут быть нечеткими. Для выбора альтернативных вариантов узлов сложной конструкции ЛПР формирует множество допустимых альтернатив и формулирует свои требования к альтернативам по некоторому набору критериев. При этом требования элементов конструкции друг к другу обычно заменяются дополнительными требованиями ЛПР к выбираемым альтернативам, а набор критериев и множество допустимых альтернатив существенно ограничивают, стремясь к снижению размерности решаемой задачи. Однако на этом этапе легко ошибиться и исключить из рассмотрения альтернативы, дающие в отдельных комбинациях с другими оптимальный результат.

Решение задач синтеза систем даже из относительно небольшого числа составляющих компонентов, как правило, представляет значительные трудности из-за многообразия ва-

113

риантов и большого числа трудно учитываемых и плохо формализуемых факторов. Решение таких задач сопряжено со значительными временными и материальными затратами, требует нескольких циклов корректировки и во многих случаях не может быть эффективно реализовано с помощью традиционных подходов.

Синтез системы – создание новых или отвечающих требованиям ТЗ ее вариантов. Результатом синтеза является создание проектируемого объекта, который можно представить в виде графа Gk = (Ek , Sk ) , где Ek – множество компонентов,

входящих в структуру; Sk – множество связей между компо-

нентами структуры; k - номер структуры.

Под структурой системы понимается набор составляющих ее компонентов Ek = {e1, e2 ,K, en} и связей между ними

Sk = {s1 , s2 ,K, sm }. При структурном синтезе заранее заданы допустимый набор используемых структурных компонентов

K

E = UEk ,

k=1

возможные правила их соединения между собой, т.е. набор ограничений V ={V1,V2 ,K,VL } , и способы определения по син-

тезируемой структуре функций, которые она реализует. Задача синтеза конкретной системы заключается в по-

иске оптимальной или рациональной структуры системотехнического решения для реализации заданных функций. Эти задачи относят к задачам проектирования, наиболее сложным с точки зрения возможностей формализации. Сложность формализованного синтеза системы заключается, прежде всего, в наличии большого числа факторов, в том числе неопределенных, влияющих на разновидности, свойства и параметры синтезируемой системы, а также в трудностях решения задачи оптимизации большой размерности.

Синтез любых систем, в частности БСС, включает в себя три основных этапа: генерацию возможных вариантов; оценку множества сгенерированных вариантов и усечение его

114

за счет удаления худших вариантов; принятие решения о выборе из множества нехудших вариантов (множества Парето) наилучшего варианта.

Насыщение рынка зарубежной и отечественной элементной базой, большое разнообразие условий, в которых работают компоненты сложных технических объектов, в частности БСС, специфичность требований, предъявляемым к ним, вопросы надежности и долговечности, наличие большого числа конструктивных типов усложняют выбор варианта любого сложного технического объекта для конкретных условий эксплуатации.

Одним из путей кардинального улучшения качества проектов создаваемых БСС является использование на стадии технического предложения новых технологий проектирования, позволяющих формировать множество альтернативных вариантов технических решений и выбирать из них наиболее перспективные для последующей реализации в виде конструкции. Чем больше число вариантов и эффективнее методика выбора, тем выше вероятность создания проекта с высоким уровнем качества. В настоящее время формирование и выбор вариантов производится зачастую интуитивно, исходя из опыта высококвалифицированных специалистов, без достаточно полного анализа всех возможных вариантов БСС.

Следовательно, при создании БСС целесообразно использование методики иерархического проектирования этих систем, основанной на объектно-ориентированном подходе и использующей формальные процедуры генерации и выбора как отдельных компонент системы, так и системы в целом на основе знаний экспертов о типовых классах рассматриваемых систем, а также процедур согласования решений, принимаемых на различных уровнях иерархии.

Иерархия позволяет описывать БСС на различных уровнях абстрагирования, то есть детальности отражения элементов, свойств и характеристик. Чем выше уровень, тем больше агрегированность описания системы, чем ниже - тем более детальными становятся элементы описания.

115

При описании дерева подсистем наиболее часто используют функциональный подход: общая функция БСС разделяется на отдельные подфункции, решающие частные задачи. Выделение подсистем, таким образом, осуществляется в соответствии с тем, какую функцию они должны выполнять.

Корнем дерева подсистем может выступать система более высокого порядка, чем проектируемая подсистема, включающая также системы окружающей среды, релевантные по отношению к проектируемой системе. Дерево формируется за счет последовательной декомпозиции подсистем на все более мелкие подсистемы. При декомпозиции каждая подсистема порождает свой подуровень. Порождающая подсистема является материнской, а подсистемы, составляющие подуровень, - дочерними.

Таким образом, иерархическую модель БСС можно представить, как совокупность моделей подуровней, связанных древовидным отношением. Формирование любого подуровня может осуществляться с помощью операции оснований декомпозиции. Пример декомпозиции для БСС на основе технологии LTE приведен на рис. 3.3.

116

Рис. 3.3. Иерархическое представление БСС на основе технологии LTE

Аналогичным образом, можно представить любую подсистему БСС, например, базовую станцию (БС) (см. рис. 3.4).

Рис. 3.4. Иерархическое представление базовой станции

LTE

117

Рассмотрение БСС на любом из уровней иерархии предполагает не только выделение подсистем, но и взаимосвязей между ними. Поэтому помимо моделей подсистем в иерархическую модель необходимо включить модель взаимосвязей. Поскольку при переходе от верхних уровней к нижним количество подсистем растет, а значит, растет и число взаимосвязей между подсистемами, рассмотрение всех связей между всеми подсистемами сильно усложняет модель. Чтобы избежать излишней сложности часто целесообразно учитывать только взаимосвязи подсистем одного подуровня. Каждому подуровню будем сопоставлять одну или несколько моделей отношений дочерних подсистем. Таким образом, модель подуровня включает в себя множество моделей дочерних подсистем и модель отношений подсистем.

Для формирования множества экземпляров (вариантов) на основе описания класса, а также для выбора оптимальных экземпляров могут использоваться различные методы. Одни методы предназначены только для формирования экземпляров или только для выбора, с помощью других одновременно осуществляется и генерация и выбор, одни методы используют информацию о зависимостях между атрибутами, другие - нет. Можно выделить следующие группы методов:

-методы ввода экземпляров, позволяющие вводить значения атрибутов для некоторого экземпляра подсистемы в интерактивном режиме или считывать из файла;

-методы генерации экземпляров, использующие переборный метод: варьируя возможные значения атрибутов, мы можем получить множество вариантов подсистемы, соответствующие различным комбинациям значений. Один из наиболее распространенных методов генерации - метод морфологического анализа, позволяющий сократить количество рассматриваемых вариантов по сравнению с методом полного перебора;

-методы поиска экземпляров, позволяющие из всего множества введенных или сгенерированных экземпляров выбирать те, которые удовлетворяют заданным ограничениям;

118

-методы сравнения экземпляров, в частности методы отображения (визуализации) результатов сравнения экземпляров по некоторому атрибуту в виде графиков или диаграмм (столбиковых, круговых и т.д.);

-методы оценки и выбора оптимальных экземпляров, в том числе методы однокритериального и многокритериального выбора (по интегральным критериям различного вида) на основе экспертных оценок экземпляров.

Таким образом, одной из основных проблем, стоящих перед разработчиками БСС, является проблема формирования

ивыбора наилучшего варианта системы на ранних этапах проектирования, реализация которого обеспечит в дальнейшем большее разнообразие и прирост качества информационных услуг, представляемых потенциальным пользователям, при минимальных или приемлемых затратах ресурсов. В этих условиях существенно возрастает роль построения адекватных математических моделей формирования и выбора вариантов БСС.

С позиций системного подхода задачи формирования и выбора вариантов БСС можно представить следующим набором информации:

Ввыражении (3.11) приняты следующие обозначения: Т

–постановка задачи (например, t1 - сгенерировать варианты и

выбрать наилучший вариант системы; t2 - сгенерировать и выбрать вариант, наиболее близкий по свойствам к заданному техническому заданию или прототипу (лидеру рынка); t3 - сге-

нерировать варианты и упорядочить весь набор вариантов по степени сходства к заданному объекту и др.); X – множество допустимых альтернатив для реализации обобщенных функциональных подсистем (х1 - альтернатива реализует одну функцию из рассматриваемой морфологической таблицы, x2 -

альтернатива реализует более одной функции); Q – множество критериев оценки альтернатив и выбора варианта системы; А –

119

множество методов измерения предпочтений альтернатив ( a1 - использование номинальной - классификационной шкалы; a2 -

использование ранговой шкалы; а3 – использование количественной шкалы; а4 - экспертное оценивание с помощью комментариев; а5 - экспериментальное оценивание; а6 – оценивание на основе продукционных правил); F – отображение множества допустимых альтернатив, реализующих функции в множество критериальных оценок; G – система предпочтений решающего элемента (g1 - формирование предпочтений одним лицом; g2 - формирование предпочтений коллективом); L – способы исследования системы (l1 - исследование целостной системы; l2 – исследование системы по частям); М – методы оценивания вариантов (m1 - оценивание варианта в целом после его синтеза из частей; т2 - оценивание отдельных подсистем, альтернатив и их сочетаний до начала процедуры синтеза); N – процедуры выбора вариантов (n1 - последовательный перебор всех вариантов по принципу лексикографического упорядочивания; п2 -последовательный перебор; n3 – случайное зондирование морфологического множества; n4 – детерминированное зондирование); С – вид целевой функции (c1 – аддитивная; с2 - мультипликативная; c3 – целевая функция на основе мер сходства и различия); Р – число рассматриваемых уровней системы (p1 – один; р2 – более одного); S – уровень формализации постановки и решения задачи (s1 - не формализованный эвристический подход; s2 – формальноэвристический подход; s3 - полностью формализованный подход); D – решающее правило, отражающее систему предпочтений.

Задача формирования и выбора вариантов любых сложных систем, в частности БСС, на начальных этапах проектирования относится к слабо структурированным проблемам, в описании которых преобладает информация качественного и интервального характера. Поэтому для ее решения требуется привлечение методов искусственного интеллекта.

120