Многокритериальная оптимизация

Стр 1 из 3Следующая ⇒

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО СВЯЗИ Ордена Трудового Красного Знамени федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования Московский технический университет связи и информатики Факультет «Информационные технологии» Кафедра «Интеллектуальные системы в управлении и автоматизации»

Отчет по дисциплине «Автоматизированное проектирование средств и систем управления»

Выполнил:

магистрант 1 курса

Степанов К.А.

группа М271701

Москва 2018 г.

Оглавление

1. Теоретическая часть. 3

1.1 Основные понятия и определения дисциплины.. 3

1.2 Классификация САПР. 4

1.3 Классификация CASE средств. 6

1.4 Пример CASE средства. 7

1.5 Методология SADT. 8

1.6 Многокритериальная оптимизация. 9

2. Практическая часть. 11

2.1 Построение модели и анализ бизнес-процессов с использованием методологии IDEF0. 11

2.2 Построение контекстной диаграммы.. 13

2.3 Декомпозиция контекстной диаграммы.. 14

2.4 Построение IDEF3 модели. 15

2.5 Построение DFD диаграммы.. 18

Этапы построения модели. 18

2.6 Задача оптимального распределения ресурсов ЦОД.. 20

Список источников. 21

Теоретическая часть

Основные понятия и определения дисциплины

Знание основ автоматизации проектирования и умение работать со средствами САПР требуется практически любому специалисту-разработчику. Компьютерами насыщены проектные подразделения, конструкторские бюро и офисы. Работа конструктора за обычным кульманом, расчеты с помощью логарифмической линейки или оформление отчета на пишущей машинке стали анахронизмом.

САПР создаются в проектных, конструкторских, технологических организациях в целях:

– повышения качества и технико-экономического уровня проектируемой и выпускаемой продукции;

– повышения эффективности и надежности объектов проектирования, уменьшения затрат на их создание и эксплуатацию;

– сокращения сроков, уменьшения трудоемкости проектирования и повышения качества проектной документации.

Достижение целей создания САПР обеспечивается путем:

– совершенствования систематизации и унификации процессов проектирования на основе применения математических методов и средств вычислительной техники;

– комплексной автоматизации проектных работ в проектной организации с необходимой перестройкой ее структуры и кадрового состава;

– повышения качества управления проектированием;

– применения эффективных математических моделей проектируемых объектов, комплектующих изделий и материалов;

– использования методов многовариантного проектирования и оптимизации;

– автоматизации трудоемких и рутинных проектных работ;

– замены натурных испытаний и макетирования математическим моделированием.

Предприятия, ведущие разработки без САПР или лишь с малой степенью их использования, оказываются неконкурентоспособными как из-за больших материальных и временных затрат на проектирование, так и из-за невысокого качества проектов.

К настоящему времени создано большое число программнометодических комплексов для САПР с различными степенью специализации и прикладной ориентацией. В результате автоматизация проектирования стала необходимой составной частью подготовки магистров разных специальностей; магистр, не владеющий знаниями и не умеющий работать в САПР, не может считаться полноценным специалистом.

Классификация САПР

Основные критерии выбора САПР:

функциональные возможности;
наличие уникальных функций;
стоимость;
простота интерфейса и легкость обучения

По степени сложности объекта проектированияСАПР делятся: простые – до100 составных частей, средней сложности – от 100 до 1000, сложные – от 1000 до 10 000, очень сложные – свыше 10 000 составных частей.

По уровню автоматизации проектирования САПР делятся: низкоавтоматизированные(до 25% проектных работ автоматизировано); среднеавтоматизированные(25%-50%); высокоавтоматизированные (свыше 50%).

По комплексности автоматизации, под которой понимается число выполняемых этапов проектирования, САПР делятся на: легкие, средние, тяжелые.

Рисунок 1. Классификация САПР

Легкие (одноэтапные) – выполняется один этап проектирования, например разводка печатных плат, создание сборочного чертежа.

Примером легких САПР являются: AutoCAD, Компас,P-CAD). Они применяются для выполнения почти всех работ с двумерными чертежами и имеют ограниченный набор функций по трехмерному моделированию. С помощью этих систем выполняются порядка 90% всех работ по проектированию. Имеющиеся ограничения делают их не всегда довольно удобными. Типичная легкая САПР должна решать следующие задачи: производить геометрические построения; выполнять стандартное нанесение размеров; выполнять 3-х мерное моделирование; иметь возможность работы с библиотекой графических и текстовых объектов; работа с технической документацией.

Средние (многоэтапные) САПРЗанимают промежуточное положение между тяжелыми и легкими САПР, но при этом позволяющие выполнять 90% всех функций тяжелых, а по стоимости близки к легким.

Тяжелые САПР(комплексные)выполняется несколько этапов проектирования, например, оформляется полная конструкторская документация на изготовление.

Эти системы, которые, во-первых, обеспечивают весь цикл создания изделия от концептуальной идеи до реализации, а во-вторых (и это самое главное), создают проектно-технологическую среду для одновременной работы всех участников создания изделия с единой виртуальной электронной моделью этого изделия. Эти САПР объединяют систем CAD/CAM/CAE, наиболее громоздки и сложны в работе, имеют значительную стоимость. Системы применяются для решения наиболее трудоемких задач - моделирования поведения сложных систем в реальном масштабе времени, оптимизации расчетов с визуализацией результатов. В состав системы входят как графические, так и модули для проведения расчетов и моделирования.

Количество уровней технического обеспечения. Одноуровневые САПР устанавливаются на одной ЭВМ и образуют автономное автоматизированное рабочее место (АРМ) — программно-технический комплекс, предназначенный для автоматизации деятельности определенного вида. АРМ объединяет программно-аппаратные средства, обеспечивающие взаимодействие человека с компьютером.

Двухуровневые системыорганизуются для сложных, многоэтапных САПР. На АРМ выполняются отдельные этапы проектирования. АРМы объединены в сеть и работают под управлением сервера.

Рис.2. Двухуровневая САПР

Роль сервера выполняет мощная ЭВМ с большим быстродействием. Сервер выполняет следующие функции:

управляет процессом проектирования;
решает наиболее сложные задачи с большим объемом вычислений;
содержит базы данных и выполняет поиск по запросам, поступающим со второго уровня, т. е. работает в архитектуре "Клиент - сервер".

Трехуровневая системаиспользуется для очень сложных САПР и образуется при объединении двухуровневых САПР, причем на верхнем уровне используется мощная мейнфреймовая ЭВМ [2].

Сейчас на базе двух- и трехуровневых систем начинают функционировать, так называемые, виртуальные подразделения. Конструкторы, расчетчики и технологи могут обмениваться информацией на основе удаленного доступа через Интернет, т. е. пользователи географически разделены.

Виды обеспечения САПР

Для функционирования САПР требуются следующие виды обеспечения:

Математическое обеспечение САПР (МО) -этот вид подразумевает объединение математических методов, моделей и алгоритмов для проектирования;
Лингвистическое обеспечение САПР(ЛО) - это обеспечение представляет выражение языками общения между проектировщиками и ЭВМ, языками обмена данными и языками программирования между техническими средствами;
Техническое обеспечение САПР (ТО) - сюда относятся периферийные устройства, ЭВМ, линии связи, обработка и вывод данных и т.д.;
Информационное обеспечение САПР (ИО) - состоит из баз данных (БД), систем управления базами данных (СУБД), используемых при проектировании;
Программное обеспечение САПР (ПО)- компьютерные программы;
Методическое обеспечение (МетО)- включает методики проектирования.

Классификация CASE средств

Современные CASE-системы классифицируются по следующим признакам: 1) По поддерживаемым методологиям проектирования: функционально (структурно)-ориентированные, объектно-ориентированные и комплексно-ориентированные (набор методологий проектирования); 2) По поддерживаемым графическим нотациям построения диаграмм: с фиксированной нотацией, с отдельными нотациями и наиболее распространенными нотациями; 3) По степени интегрированности: tools (отдельные локальные средства), toolkit (набор неинтегрированных средств, охватывающих большинство этапов разработки ЭИС) и workbench (полностью интегрированные средства, связанные общей базой проектных данных - репозиторием); 4) По типу и архитектуре вычислительной техники: ориентированные на ПЭВМ, ориентированные на локальную вычислительную сеть (ЛВС), ориентированные на глобальную вычислительную сеть (ГВС) и смешанного типа; 5) По режиму коллективной разработки проекта: не поддерживающие коллективную разработку, ориентированные на режим реального времени разработки проекта, ориентированные на режим объединения подпроектов; 6) По типу операционной системы (ОС): работающие под управлением WINDOWS 3.11 и выше; работающие под управлением UNIX и работающие под управлением различных ОС (WINDOWS, UNIX, OS/2 и др.)[3].

Рассмотрим классификацию Case-средств по типам и категориям. Классификация по типам отражает функциональную ориентацию CASE-средств на те или иные процессы ЖЦ и включает следующие типы:

1. Средства анализа и проектирования, предназначенные для построения и анализа как моделей деятельности организации (предметной области), так и моделей проектируемой системы.

КтакимсредствамотносятсяBPwin (PLATINUM technology), Silverrun (Silverrun Technologies), Oracle Designer (Oracle), Rational Rose (Rational Software), Paradigm Plus (PLATINUM technology), Power Designer (Sybase), System Architect (Popkin Software).

Их целью является определение системных требований и свойств, которыми система должна обладать, а также создание проекта системы, удовлетворяющей этим требованиям и обладающей соответствующими свойствами. Выходом таких средств являются спецификации компонентов системы и их интерфейсов, алгоритмов и структур данных.

2. Средства проектирования баз данных, обеспечивающие моделирование данных и генерацию схем баз данных (как правило, на языке SQL – StructuredQueryLanguage – структурированном языке запросов) для наиболее распространенных СУБД. Средства проектирования баз данных имеются в составе таких CASE-средств, как Silverrun, OracleDesigner, ParadigmPlus, PowerDesigner. Наиболее известным средством, ориентированным только на проектирование БД, является ERwin (PLATINUM technology);

3. Средства управления требованиями, обеспечивающие комплексную поддержку разнородных требований к создаваемой системе. Примерами таких средств являются RequisitePro (RationalSoftware) и DOORS – DynamicObject-OrientedRequirementsSystem – динамическая объектно-ориентированная система управления требованиями (QualitySystemsandSoftwareInc.); 4. Средства управления конфигурацией ПО – PVCS (Merant), ClearCase (RationalSoftware) и др.; 5. Средства документирования.Наиболее известным из них является SoDA – SoftwareDocumentAutomation – автоматизированное документирование ПО (RationalSoftware); 6. Средства тестирования.Наиболее развитым на сегодняшний день средством является RationalSuiteTestStudio (RationalSoftware) набор продуктов, предназначенных для автоматического тестирования приложений; 7. Средства управления проектом – Open Plan Professional (Welcom Software), Microsoft Project 98 идр.; 8. Средства реверсного инжиниринга, предназначенные для переноса существующей системы ПО в новую среду. Они обеспечивают анализ программных кодов и схем баз данных и формирование на их основе различных моделей и проектных спецификаций.

Средства анализа схем БД и формирования ERD входят в состав таких CASE-средств, как Silverrun, OracleDesigner, PowerDesigner, ERwin. Анализаторы программных кодов имеются в составе RationalRose и ParadigmPlus.

Классификация по категориям определяет степень интегрированности по выполняемым функциям и включает отдельные локальные средства, решающие небольшие автономные задачи (tools), набор частично интегрированных средств, охватывающих большинство процессов ЖЦ ПО (toolkit), и полностью интегрированные средства, поддерживающие весь ЖЦ ПО и связанные общим репозиторием.

Помимо этого, CASE-средства можно также классифицировать по применяемым структурным или объектно-ориентированным методам анализа и проектирования ПО.

Пример CASE средства

COBOLWorkbench - это комплект инструментов программирования на языке Кобол, в том числе 32-разрядный компилятор, поддерживающий диалекты Кобола для мэйнфреймов и объектно-ориентированный Кобол.

32-разрядный COBOL Workbench фирмы MicroFocus

Среди главных преимуществ пакета - улучшенное управление памятью, великолепная производительность и широкие возможностимногозаданости.

Методология SADT

Методология SADT разработана Дугласом Россом. На ее основе разработана, в частности, известная методология IDEF0 (IcamDEFinition), которая является основной частью программы ICAM (Интеграция компьютерных и промышленных технологий), проводимой по инициативе ВВС США.

Методология SADT представляет собой совокупность методов, правил и процедур, предназначенных для построения функциональной модели объекта какой-либо предметной области. Функциональная модель SADT отображает функциональную структуру объекта, т.е. производимые им действия и связи между этими действиями. Основные элементы этой методологии основываются на следующих концепциях:

графическое представление блочного моделирования. Графика блоков и дуг SADT-диаграммы отображает функцию в виде блока, а интерфейсы входа/выхода представляются дугами, соответственно входящими в блок и выходящими из него. Взаимодействие блоков друг с другом описываются посредством интерфейсных дуг, выражающих "ограничения", которые в свою очередь определяют, когда и каким образом функции выполняются и управляются;
строгость и точность. Выполнение правил SADT требует достаточной строгости и точности, не накладывая в то же время чрезмерных ограничений на действия аналитика. Правила SADT включают:
ограничение количества блоков на каждом уровне декомпозиции (правило 3-6 блоков);
связность диаграмм (номера блоков);
уникальность меток и наименований (отсутствие повторяющихся имен);
синтаксические правила для графики (блоков и дуг);
разделение входов и управлений (правило определения роли данных).
отделение организации от функции, т.е. исключение влияния организационной структуры на функциональную модель.

Методология SADT может использоваться для моделирования широкого круга систем и определения требований и функций, а затем для разработки системы, которая удовлетворяет этим требованиям и реализует эти функции. Для уже существующих систем SADT может быть использована для анализа функций, выполняемых системой, а также для указания механизмов, посредством которых они осуществляются [4].

Многокритериальная оптимизация

Методы решения задач линейного программирования с одним критерием интенсивно разрабатывались в течение нескольких десятков лет. Но вскоре, по мере развития информатики и технологии, до сегодняшнего дня, можно с уверенностью сказать, что любая серьезная проблема характеризуется больше чем одним критерием. Можно понять, что задачи многокритериальной оптимизации (МО) возникают в тех случаях, когда имеется несколько целей, которые не могут быть отражены одним критерием (например, стоимость, надежность и т. п.). Лица, принимающие решения (ЛПР), в значительно большей степени, чем когда-либо, ощущают необходимость оценивать альтернативные решения с точки зрения нескольких критериев.

Результаты исследования задач планирования и управления показывают, что в реальной постановке эти задачи являются многокритериальными. Так, часто встречающееся выражение «достичь максимального эффекта при наименьших затратах» уже означает принятие решения при двух критериях. Оценка деятельности предприятий и планирования как системы принятия решений производится на основе более десятка критериев: выполнение плана производства по объему, по номенклатуре, плана реализации, прибыли по показателям рентабельности, производительности труда и т.д.

Ранее, при исследовании проблемы многокритериальности часто все критерии, кроме одного, выбранного доминирующим, принимались в качестве ограничений, оптимизация проводилась по доминирующему критерию [36]. Такой подход к решению практических задач значительно снижает эффективности принимаемых решений. Здесь требуется найти точку области допустимых решений, которая минимизирует или максимизирует все эти критерии. В связи с этим, исследователи начали развивать имеющиеся теоритические и практические результаты методов решения задач с одним критерием таким образом, чтобы они были применимы к исследованию многокритериальных задач линейного программирования.

Ввиду этого в теории многокритериальной оптимизации понятие оптимальности получает различные толкования, и поэтому сама теория содержит три основных направления:

1. Разработка концепции оптимальности.

2. Доказательство существования решения, оптимального в соответствующем смысле.

3. Разработка методов нахождения оптимального решения.

Обозначим i-й частный критерий через , а область допустимых решений черезQ. Учтем, что изменением знака функции всегда можно свести задачу минимизации к задаче максимизации, и наоборот, мы можем сформулировать кратко задачу векторной оптимизации следующим образом:

, при (1.5)

Если так смотреть, то по существу многокритериальная задача отличается от обычной задачи оптимизации только наличием нескольких целевых функций вместо одной. Но в отличие от задач оптимизации с одним критерием в многокритериальной оптимизации имеется неопределенность целей. Действительно, существование решения, максимизирующего несколько целевых функций, является редким исключением, поэтому с математической точки зрения задачи многокритериальной оптимизации являются неопределенными и решением может быть только компромиссное решение [5].

Например, выбирая работу, человек, как правило, руководствуется несколькими критериями. Допустим, кому-то хочется, чтобы одновременно выполнялись такие условия:

- заработная плата была как можно выше;

- условия работы были как можно комфортнее;

- место работы было как можно ближе к дому.

Другим примером задачи с многими критериями является модернизация производства, в процессе которой хочется достигнуть максимального роста эффективности с наименьшими затратами. Очевидно, что невозможно достичь обеих целей одновременно, так как чем больше затраты, тем больше должно быть продукции и тем больше прибыль.

Еще один пример – выбор инвестиционного решения, когда хочется получить максимальный доход (или доходность) при наименьшем риске.

Практическая часть

Дата добавления: 2018-06-27; просмотров: 1067; Мы поможем в написании вашей работы!

Поделиться с друзьями:

12 3 Следующая ⇒

Мы поможем в написании ваших работ!