CC BY
30
Известия ТРТУ
Тематический выпуск
3. Knyaz’kov V.S., Volchenskaya T.V. Maximally Parallel Algorithms for Raster Image Processing by Cellular VLSI Processors // Pattern Recognition and Image Analysis, Vol.6, № 2, 1996, pp.403-404.
4. Knyaz’kov V.S. An Assotiative Cellular VLSI Processor for Paraded Processing by Raster Image: the concept and Applied Computations // Pattern Recognition and Image Analysis, Vol.6, № 2, 1996, pp.401-402.
УДК 658.512
Санжапов Б.Х.
Ранжирование объектов на основе нечеткого отношения с интенсивностью
предпочтений.
Значительную роль при анализе сложных систем играют модели обработки экспертной информации Информация, на основе которой необходимо формировать решения , носит в основном качественный характер. Довольно часто она представима в виде нечетких оценок относительных преимуществ альтернативных вариантов Ее формализация производится на основе бинарного отношения, заданного на множестве альтернатив.
Для описания исходной информации используется ориентированный взвешенный граф в = (Х,и) , X множество вершин , в котором каждый объект отождествляется с вершиной, и - множество дуг, определенных отношением Я , т.е. дуга (М)е и имеет вес Гу. Вес дуги определяется на основе экспертных оценок, поэтому целесообразно рассматривать его как нечеткое множество. Таким образом,
1Игщ}, Гу={(1у, (Х,;(1у)) | ^е Н+= (0,~), (1 и)е и>.
Здесь подразумевается , что объект i предпочтительней объекта } в 1у раз с достоверностью Цу(1у), |Ду >[0,1 ].
В отличие от известных подходов к упорядочению объектов по нечетким оценкам парных сравнений , предлагаемый метод позволяет обрабатывать полимодальные экспертные оценки [1]. Идея метода заключается в построении сверхтранзитивной матрицы (в общем случае не единственной) , аппроксимирующей исходное бинарное отношение в максимальной степени согласованной с экспертными оценками и упорядочении на ее основе исходного множество альтернатив.
Доказывается , что метод упорядочения объектов обладает рядом желательных свойств содержательности ( при использовании шкалы лог - отношений ) , положительной реакции , сохранение оптимальности и доминирования и др., наличие которых является обоснованием его применения для решения практических задач.
Литература
1. Санжапов Б.Х. Полимодальные экспертные оценки //Изв. РАН Техническая кибернетика , 1994, №2.
УДК 658.512.2
Давыдов Д.А., Фоменков С.А.
Представление физических знаний для систем автоматизации проектирования
технических объектов.
Определяющими при разработке СУБЗ (система управления базой данных) являются следующие задачи: выбор рациональной структуры представления информации и обеспечение
Материалы Всероссийской конференции
“Интеллектуальные САПР-97”
полноты множества обрабатываемых запросов. Применение СУБЗ в САПР накладывает дополнительные требования к представлению знаний, т.к. различного рода информация должна использоваться при выполнении расчетов.
В докладе излагаются принципы, положенные в основу разрабатываемой системы представления физических знаний в форме физических эффектов (система ПРЕФИЗ). За основу взят способ представления ФЭ, используемый системой АИПС ФЭ (ВолгГТУ).
Универсальность представляемой информации обеспечивает гибкая структура представления ФЭ. Возможно определение новых, переорганизация или доопределение старых рубрик описания ФЭ. Для возможности использования данных при расчетах (для формализации информации) разрабатываются специальные типы данных (система уравнений, график и т.д.) и средства определения новых типов данных. Каждый тип данных снабжается «модулем интерпретации», задающим процедуры реализации допустимых операций над данными этого типа и процедуры приведения данных к заданному типу.
Для построения запросов к БЗ доступна любая информация по структуре БЗ (иерархия рубрик описания, допустимые типы данных, операции над ними). Проектируются средства формирования сложных запросов. Таким образом будет обеспечено построение произвольного (имеющего смысл) запроса.
ПРЕФИЗ разрабатывается как внешний модуль для работы с программами-клиентами по определенному сценарию. Система команд позволит переорганизовывать данные, строить запросы к БЗ. Релевантная информация помещается в заданный файл или фрагмент памяти и становится доступной для обработки другими программами.
Свойства системы (универсальность по обрабатываемой информации и выполнение как внешнего модуля), позволит использовать ее в различных справочных системах, системах реализующих начальные этапы поискового конструирования (например, синтеза и анализа ФПД), как подсистему в различных АОС, как банк материалов с описанием их свойств, в качестве других подсистем САПР
УДК 519.816:658.512.2+681.3.06:517.5
Костерин В.В., Давыдов Д.А.
Методика синтеза средств решения задач оптимизации в постановке нелинейного программирования
Несмотря на перспективность, случаи использования практиками алгоритмов нелинейного программирования являются достаточно редкими из-за требуемой высокой квалификации. Пользователь должен иметь библиотеки программ разных алгоритмов, уметь подбирать оптимальный алгоритм для конкретной задачи, уметь профессионально программировать на языках программирования высокого уровня, знать основы квалиметрии, активно владеть методиками постановки и решения задач оптимизации.
В созданную автором электронную таблицу "Гипотеза - 2" встроен алгоритм прямого поиска глобального экстремума функций многих (до 100) переменных на сетке кода Грея (алгоритм тт.). Это и сделало доступным аппарат нелинейного программирования.
В процессе свыше двадцатилетнего совместного с Б.С. Воиновым совершенствования алгоритма поиска глобального экстремума функции многих переменных на сетке кода Грея появились алгоритмически новые четыре реализации алгоритма. Последняя реализация названа алгоритм ИЛИ. Развитие алгоритма осуществлялось по путям генерации новых знаний с использованием методов активизации мышления: пополнения и использования фонда эвристических приемов, фокальных объектов, использования методов морфологического анализа и синтеза, обобщения результатов тестирования. Применимость метода морфологического синтеза вытекает из того, что многие популярные алгоритмы созданы комбинацией идей нескольких авторов. Например, алгоритм Нелдера-Мида. Идеи работы алгоритмов классифицировались по функциональным признакам.
