
- •Министерство образования и науки Российской Федерации Московский государственный институт электронной техники (технический университет) Факультет мп и тк
- •«Программный комплекс многокритериальной оптимизации систем на основе мультихромосомных моделей и генетических алгоритмов»
- •Содержание
- •Перечень сокращений
- •Введение
- •1. Специальный раздел
- •1.1. Исследовательская часть
- •1.1.1. Обзор существующих программ для оптимизации
- •1.1.3. Информационные потребности пользователя
- •1.2. Конструкторская часть
- •1.2.1. Требования, предъявляемые к системе
- •1.2.2. Структура входных и выходных данных
- •1.2.3. Конфигурация технических средств
- •1.2.4. Модули комплекса
- •1.2.5. Общий алгоритм работы программы
- •1.2.6. Иерархия классов
- •1.2.7. Переменные в выражениях и их использование в программе
- •1.2.8. Основные алгоритмы и особенности программной реализации
- •1.2.9. Проверка отказоустойчивости программы
- •1.2.10. Проверка работы комплекса на контрольных примерах
- •1.3. Выводы
- •2. Технологический раздел
- •2.1. Использование стандартных библиотек
- •2.1.1. Библиотека stl
- •2.1.2. Библиотека mfc
- •2.1.3. Применение библиотек stl и mfc в программе
- •2.1.4. Средство ClassWizard
- •2.2.2. Встроенные средства языка для отладки программ
- •2.2.3. Отладка программного кода, содержащего stl и mfc
- •2.4. Приёмы объектно-ориентированного проектирования
- •2.4.1. Применение паттернов проектирования в программе
- •2.5. Выводы
- •3. Организационно-экономический раздел
- •3.1. Метод анализа иерархий
- •3.2. Метод парных сравнений.
- •3.2.1. Определение собственных векторов
- •3.3. Применение метода для выбора среды программировани
- •3.3.1. Характеристики сред программирования
- •3.3.2. Таблица сравнений важности критериев
- •3.3.3. Таблицы попарного сравнения сред разработки по каждому критерию
- •3.4. Результаты применения метода
- •3.5. Выводы
- •4. Производственная и экологическая безопасность
- •4.1. Опасные и вредные факторы, воздействующие на программиста
- •4.1.1. Микроклимат рабочей зоны программиста
- •4.1.2. Воздействие шума на программиста. Защита от шума
- •4.1.3. Уровень напряжённости электромагнитного поля
- •4.1.4. Электробезопасность. Статическое электричество
- •4.1.5. Освещенность рабочего места
- •4.2. Заключение
- •Заключение
- •Список литературы
- •Исходный текст программы
- •Результаты испытаний
- •Руководство оператора
- •Аннотация
- •2. Условия выполнения программы
- •2.1. Климатические условия эксплуатации
- •2.2. Состав аппаратных и программных средств
- •3. Требования к персоналу (пользователю)
- •4.2.2. Выполнение функции сохранения модели в файл
- •4.2.3. Выполнение функции ввода информации о системе
- •4.2.4. Выполнение функции задания различных параметров системы
- •4.2.5. Правила записи выражений
- •4.2.6. Выполнение функции задания параметров генетических алгоритмов
- •4.2.7. Выполнение функции поиска решения
- •5.3. Ошибки при проверке модели
- •5.4. Ошибки во время поиска решения
3. Организационно-экономический раздел
3.1. Метод анализа иерархий
Метод анализа иерархий (МАИ), разработанный американским учёным Т. Саати, является процедурой для иерархического представления элементов, определяющих суть проблемы. Метод состоит в декомпозиции проблемы на все более простые составляющие части и дальнейшей обработке последовательности суждений лица, принимающего решения, по парным сравнениям [17]. В результате может быть выражена относительная степень (интенсивность) взаимодействия элементов в иерархии. Эти суждения затем выражаются численно. МАИ включает в себя процедуры синтеза множественных суждений, получения приоритетности критериев и нахождения альтернативных решений. Такой подход к решению проблемы выбора исходит из естественной способности людей думать логически и творчески, определять события и устанавливать отношения между ними.
Список применений метода весьма разнообразен: исследования транспортной системы Судана, пивоваренная промышленность Мексики, проведение анализа «стоимость-эффективность», распределение ресурсов. В Израиле профессор Ами Арбель нашел метод полезным при принятии решений как по формализуемым, так и неформализуемым факторам, для которых отсутствовали связывающие их аналитические зависимости. Метод постоянно используется при планировании промышленности Питтсбурга, банковского дела, сталелитейной промышленности, в сфере городского хозяйства и координации общественных услуг. Кроме того, необходимо отметить, что и в России этот метод получает все большее распространение: различные виды маркетинговых исследований, определение сценариев развития города, оценки различных коммерческих рисков и т.д. Все методологии исследований различных рынков и, в частности, рынка недвижимости, расположены на границе между объективной, неоднозначной, расплывчатой информацией и применяемыми четкими, жесткими методами обработки. В результате, становится необходимым соответствующий язык для перевода изучаемых проблем рынка в приемлемый для используемых методов обработки информации вид. Роль подобного языка в МАИ выполняют различные иерархические структуры. Соответственно, в МАИ любая задача или проблема предварительно структурируются и представляются в виде древовидной или сетевой иерархии. Таким образом, в МАИ основная цель исследования и все факторы, в той или иной степени влияющие на достижение цели, распределяются по уровням в зависимости от степени и характера влияния. На первом уровне иерархии всегда находится одна вершина – цель проводимого исследования.
Второй уровень иерархии составляют факторы, непосредственно влияющие на достижение цели. При этом каждый фактор представляется в строящейся иерархии вершиной, соединенной с вершиной 1-го уровня. Третий уровень составляют факторы, от которых зависят вершины 2-го уровня. И так далее. Этот процесс построения иерархии продолжается до тех, пока в иерархию не включены все основные факторы или хотя бы для одного из факторов последнего уровня невозможно непосредственно получить необходимую информацию.
По окончании построения иерархии для каждой материнской вершины проводится оценка весовых коэффициентов, определяющих степень ее зависимости от влияющих на нее вершин более низкого уровня. При этом используется метод парных сравнений.