- •1. Системный подход к проектированию электронных средств: общая характеристика проблемы.
- •2. Структурный подход к проектированию эс: сущность структурного подхода.
- •3. Системный подход к проектированию сложных систем: методология функционального моделирования sadt
- •4. Системный подход к проектированию сложных систем: состав функциональной модели.
- •5. Системный подход к проектированию сложных систем:иерархия диаграмм
- •6.Системный подход к проектированию сложных систем: типы связей между функциями
- •7. Case-средства. Общая характеристика и классификация
- •8.Технология внедрения case-средств и определение в них потребностей
- •9. Оценка и выбор case-средств
- •10.Применение case-технологий в проектировании тс
- •11. Имитационное моделирование в терминах sadt-технологий: основные понятия и аналитические методы моделирования
- •12. Имитационные методы моделирования. Проблемы применения имитационного моделирования
- •13. Математические модели систем: непрерывно-детерминированный и дискретно-стохастический подход
- •14. Математические модели систем: дискретно-детерминированный подход
- •15. Непрерывно стохастический подход.
- •16. Построение имитационных моделей систем: событийный и процессно-ориентированный подход
- •1. Актуальность и необходимость применения сапр.
- •22. Основные Требования к математическим моделям объектов проектирования эс. Методика составления математических моделей.
- •Основные характеристики
- •25. Методы построения функций принадлежности нечетких множеств. Операции над нечеткими множествами.
- •26. Алгебраические операции над нечеткими множествами.
- •27. Расстояние между нечеткими множествами, индексы нечеткости
- •28. Нечеткие множества: принцип обобщения и нечеткие отношения
- •29. Основные понятия Теории Графов.
- •Требования к представлению графов
- •Модель схемы в виде ориентированного мультиграфа
- •32. Представление схемы гиперграфом и ультраграфом
- •33.Математические модели монтажного пространства
- •34.Последовательные алгоритмы структурного синтеза.Алгоритм компоновки по критерию минимума межблочной связности. Последовательные алгоритмы структурного синтеза
- •Алгоритм компоновки по критерию минимума межблочной связности
- •35.Задача размещения
- •36.Задача трассировки
- •37.Выбор критериев оптимальности. Частные критерии.
- •Частные критерии
- •37.Аддитивные и мультипликативные критерии в задачах проектирования
- •Мультипликативные критерии
- •39.Минимаксные критерии в задачах оптимального проектирования Минимаксные критерии
- •40.Оценка значений весовых коэффициентов в задачах оптимального проектирования Оценка значений весовых коэффициентов
- •41.Порядок проектирования технологического процесса
- •42.Технологическая подготовка производства
- •43.Техническое обеспечение сапр.
- •44. Технические средства машинной графики
- •45.Вычислительные сети сапр
- •46. Информационное обеспечение сапр:базы данных. Базы данных в сапр
- •65. Задача обучения нейронной сети на примерах. Классификация и категоризация
- •67. Необходимость иерархической организации нейросетевых архитектур. Многослойный персептрон. Необходимость иерархической организации нейросетевых архитектур.
- •Многослойный персептрон.
- •68. Многослойный персептрон: обучение методом обратного распространения ошибок
9. Оценка и выбор case-средств
Процессы оценки и выбора тесно взаимосвязаны. По результатам оценки цели выбора и/или критерии выбора и их веса могут потребовать модификации. В таких случаях может понадобиться повторная оценка. Когда анализируются окончательные результаты оценки и к ним применяются критерии выбора, может быть рекомендовано приобретение CASE-средства или набора CASE-средств. Альтернативой может быть отсутствие адекватных CASE-средств. В этом случае рекомендуется разработать новое CASE-средство, модифицировать существующее или отказаться от внедрения.
Процесс выбора включает в себя следующие действия:
– формулировку задач выбора, включая цели, предположения и ограничения;
– выполнение всех необходимых действий по выбору, включая определение и ранжирование критериев, определение средств-кандидатов, сбор необходимых данных и применение ранжированных критериев к результатам оценки для определения средств с наилучшими показателями. Для многих пользователей важным критерием выбора является интегрируемость CASE-средства с существующей средой;
– выполнение необходимого количества итераций с тем, чтобы выбрать (или отвергнуть) средства, имеющие сходные показатели;
– подготовку отчета по результатам выбора.
В процессе выбора возможно получение двух результатов:
– рекомендаций по выбору конкретного CASE-средства;
– запроса на получение дополнительной информации, необходимой для оценки.
Масштаб выбора должен устанавливать требуемый уровень детализации, необходимые ресурсы, график и ожидаемые результаты. Существует ряд параметров, которые могут быть применены для определения масштаба, включая:
– предварительный отбор (например, отбор только средств, работающих на конкретной платформе);
– использование ранее полученных результатов оценки, результатов оценки из внешних источников или комбинации того и другого.
В том случае, если предыдущие оценки выполнялись с использованием различных наборов критериев или конкретных критериев, но различными способами, результаты оценок должны быть представлены в согласованной форме. После завершения данного шага оценка каждого CASE-средства должна быть представлена в рамках единого набора критериев и непосредственно сопоставима с другими оценками.
Алгоритмы, обычно используемые для выбора, могут быть основаны на масштабе или ранге. Алгоритмы, основанные на масштабе, вычисляют единственное значение для каждого CASE-средства путем умножения веса каждого критерия на его значение (с учетом масштаба) и сложения всех произведений. CASE-средство с наивысшим результатом получает первый ранг. Алгоритмы, основанные на ранги, используют ранжирование CASE-средств-кандидатов по отдельным критериям или группам критериев в соответствии со значениями критериев в заданном масштабе. Затем аналогично предыдущему ранги сводятся вместе и вычисляются общие значения рангов.
При анализе результатов выбора предполагается, что процесс выбора завершен, CASE-средство выбрано и рекомендовано к использованию. Тем не менее, может потребоваться более точный анализ для определения степени зависимости значений ключевых критериев от различий в значениях характеристик CASE-средств-кандидатов. Такой анализ позволит установить, насколько результат ранжирования CASE-средств зависит от оптимальности выбора весовых коэффициентов критериев. Он также может использоваться для определения существенных различий между CASE-средствами с очень близкими значениями критериев, или рангами.
Если ни одно CASE-средство не удовлетворяет минимальным критериям, выбор (возможно, вместе с оценкой) может быть повторен для других CASE-средств-кандидатов.
Если различия между самыми предпочтительными кандидатами несущественны, дополнительная информация может быть получена путем повторного выбора (возможно, вместе с оценкой) с использованием дополнительных или других критериев.
Рекомендации по выбору должны быть строго обоснованы. В случае отсутствия адекватных CASE-средств, как было отмечено выше, рекомендуется разработать новое CASE-средство, модифицировать существующее или отказаться от внедрения.