
- •1. Задачи структурного синтеза: понятие, формальная постановка, пример.
- •2. Исходные данные для решения задач структурного синтеза.
- •4. Содержательная постановка и анализ задачи структурного синтеза. Результат анализа (рассмотреть пример).Пример постановки и формализации задачи структурного синтеза
- •3. Этапы решения прикладной задачи структурного синтеза.
- •5. Выбор аппарата формализации задач структурного синтеза. Разработка моделей объекта и результата проектирования, доказательство их адекватности (приведите пример перехода от объекта к модели).
- •6. Формальная постановка комбинаторно-оптимизационной задачи структурного синтеза на графах. Рассмотреть пример для задачи поиска остовного дерева минимальной длины.
- •8. Представление схемы неориентированным графом и гиперграфом. Неориентированный граф.
- •8.1.Представление схемы ориентированным графом. (аналогично ультраграфу)
- •15. Основные способы ветвления при построении дерева решений в методе ветвей и границ.
- •9. Стратегии декомпозиции пространства решений.
- •10. Отсечение и выбор перспективной вершины дерева решений. Верхняя и нижняя границы целевой функции. Пример.
- •Некоторые особенности оценочных функций
- •11. Метод поиска в глубину. Пример точного алгоритма, основанного на этом методе.
- •12. Метод поиска в глубину с возвращением. Привести пример применения.
- •13. Метод поиска в ширину. Привести пример применения.
- •14. Идея метода ветвей и границ. Основные способы отсечения ветвей.
- •16. Конструирование оценочной функции для верхней и нижней границ целевой функции. (Рассмотрите на примере задачи поиска простой цепи графа).
- •17. Метод итерационного улучшения
- •18. Метод параллельно-последовательной свертки. Алгоритм сортировки слиянием. Оценка его вычислительной сложности.
- •19. Точность алгоритма. Докажите, что алгоритм Прима является точным.
- •20. Оценка точности алгоритма. Определение оценок в лучшем и в худшем для алгоритма решения задачи коммивояжора по методу поиска в глубину.
- •21. Вычислительная и емкостная сложность алгоритма
- •22. Основные этапы построения алгоритма. Сущ-ть алг. Решения задачи на графах.
- •23. Разработка алгоритмической модели процесса решения задачи. Пример модели для решения задачи декомпозиции схемы по методу неуравновешенной двоичной свёртки.
- •Пример модели для решения задачи декомпозиции схемы по методу неуравновешенной двоичной свёртки
- •24. Определение операций преобразования исходного графа в граф результата. Выбор способа представления графов и его реализация в памяти эвм.
- •25. Детальная проработка алгоритма. Способы снижения вычислительной сложности алгоритмов. (Проиллюстрировать примерами).
- •26. Последовательный алгоритм разрезания гиперграфа схемы.
- •27. Итерационный алгоритм улучшения начального разрезания гиперграфа схемы.
- •28. Методика оценки вычислительной сложности алгоритма. Рассмотрите пример.
- •Асимптотическая оценка вычислительной сложности алгоритма
- •29. Управляющий граф алгоритма.
- •30. Граф «оператор - данные».
- •31. Информация о схеме и монтажном пространстве, которую необходимо отобразить в модели для решения задач структурного синтеза.
- •32.Математическая модель алгоритма
- •33.Генетический метод
- •34.Метод динамического программирования
- •35.Метод параллельного поиска
- •36.Дополнительные отсечения при использовании метода ветвей и границ. Идея алгоритма Дейкстры
- •37.Модификация метода на примере задачи построения гамильтонова цикла с минимальной суммой весов ребер
- •38.Модели структур данных
8. Представление схемы неориентированным графом и гиперграфом. Неориентированный граф.
Такая модель, как правило, используется для задач коммутации. В ней необходимо отобразить элементы объекта, их характеристики, координаты и, возможно, функциональное назначение, а также связи между элементами и их характеристики. На множестве X вершин неориентированного графа G(X, U) определены двуместные отношения смежности, обладающие свойством симметричности.
Правила перехода от схемы соединения элементов к графу просты: множеству элементов Э ставится во взаимно-однозначное соответствие множество вершин графа X, множеству соединений С - множество ребер U (Э « Х, С « U). Если функциональное назначение связей и/или их характеристики различны, необходимо функции и/или характеристики отразить в графе в виде весов ребер.
Довольно часто соединение связывает более двух элементов, причем принадлежность элементов или их выводов цепи при любом способе задания схемы не определяет порядок их соединения. Для таких объектов неориентированный граф (вида дерева) может служить математической моделью цепи, если эта модель отображает один из вариантов порядка соединения выводов элементов.
Например, для фрагмента схемы, изображенной на рис. цепь с2 может быть представлена деревьями, показанными на рис. а и б.
В том случае, когда целесообразно иметь обобщенную модель нескольких возможных вариантов порядка соединения выводов цепью, ее можно получить объединением соответствующих графов – рис. в. Модель в виде неориентированного графа (мультиграфа) позволяет правильно оценить количество связей между элементами и частями объекта только в том случае, когда цепь соединяет не более двух элементов.
Гиперграф – адекватная математическая модель схемы для задач декомпозиции/композиции.
Гиперграф - это множество
,
на элементах которого задан набор
n-местных
отношений связанности, обладающих
свойствами коммутативности, транзитивности
и рефлексивности. При представлении
гиперграфа в форме Н(Х,
U)
каждое ребро иj
U
- это некоторое
подмножество Xj
X,
на котором предикат
принимает значение
«истина». При переходе от схемы к
гиперграфу, аналогично: Э
«
Х,
С «
U.
Тогда n
= |Э|
(кол-во элементов схемы) и m
= |C|
(кол-во цепей схемы).
Модель схемы должна учитывать фактор неизвестности соединения. Если, например, цепь С1соединяет выводы элементовЭ1, Э5, Э6(см. рис. 1), то в ребреu1={x1, x5, x6} гиперграфа порядок перечисления вершин не должен означать порядка соединения элементов, так как этот порядок определяется после размещения элементов при решении задачи трассировки. При представлении схемы гиперграфом учитывается фактор неизвестности соединения, так как подмножествоXj, представляющее реброuj, не является упорядоченным.
Для того чтобы определить,
соединены ли элементы эi
и эк
цепью сj,
достаточно проверить условие xi,
xk
Xj.
Так как один элемент
схемы может принадлежать разным
цепям, то в общем случае Хt
Хj
.
По
гиперграфу можно
точно оценить количество электрических
соединений между частями или элементами
схемы.
Схема, показанная на рис. выше, интерпретируется гиперграфом Н(Х, U) (след. рис.)
Идентификация элементов с точностью до вывода при аналитическом представлении гиперграфа может быть обеспечена присваиванием весов, характеризующих эти выводы, вершинам, входящим в ребра.
Гиперграф может быть
представлен в форме H(Y,E),
где
,
причём
,
а Е – отношение инцидентности, обладающее
свойством симметричности., между
множествамиX
и Y.
Гиперграф в виде H(Y,E),
Будет задан, если заданы множества X, U и многозначное отображение множества X в U или U в X/
Задается
множество отображенийX
в U:
,
где
-
множество ребер,
инцидентных вершине хi.
Задается множество отображений
U
в X:
,
где
-
множество вершин,
инцидентных ребру uj.
Типы элементов, а также
имена или типы цепей в гиперграфе можно
отобразить, задав однозначное соответствие
множествами множества типов элементов
T:
х r
t
и взаимнооднозначное
отображение множества U
в множество типов цепей V:
иj
nj.
По типам элементов и цепей из соответствующих
библиотек может быть получена информация
об их топологических и метрических
характеристиках.