Исследование, разработка и практическое применение идентификации трудноформализуемых задач для повышения эффективности автоматизированных систем

Актуальность исследований" В «Основных направлениях экономического и социального развития СССР на 1981;1985 годы и на период до 1990 года» указывается на необходимость расширения автоматизации проектно-конструкторских и научно-исследовательских работ с применением электронно-вычислительной техники [I].

Эффективность автоматизированных систем управления технологическими и производственными процессами и автоматизации проект-но-конструкторских и научно-исследовательских работ определяется, в частности, уровнем формализуемости соответствующих задач. Исходя из этого дальнейшее повышение эффективности автоматизированных систем управления технологическими и производственными процессами затруднено наличием множества процессов, формализация которых представляет определенные трудности или на этапе создания системы невозможна. Действительно, имеет место альтернатива, с одной стороны — сокращение сроков разработки АСУ и использование формализованных постановок, с другой — потери качества и эффективности АСУ из-за наличия трудноформализуемых задач, решаемых обычно постановкой дополнительных экспериментов для создания методов формализации этих процессов эвристическим подходом к решению.

Количество имеющихся в автоматизированных системах неформализованных задач, их роль, влияние на качество и эффективность систем еще значительны.

Степень автоматизации разработанной системы характеризуется соотношением формализованных и неформализованных задач в ней. Одним из методов повышения степени автоматизации системы является увеличение доли формализованных задач за счет трудноформализовэнных. Поэтому исследования, направленные на решение трудноформализуемых задач актуальны.

Цель исследования. Она состоит в разработке и практическом применении методов идентификации некоторого класса задач, отличающихся сложностью процесса формализации.

Для реализации поставленной цели необходимо:

— проанализировать существенные классы задач идентификации и методы их формального описания;

— выделить класс трудноформализуемых задач, определить их основные отличительные характеристики и свойства;

— разработать общую схему идентификации трудноформализуемых задач.

Научная новизна. Выделен класс трудноформализуемых задач, созданы методы их идентификации с целью повышения эффективности автоматизированного проектирования и систем управления.

Практическая значимость работы. На основе анализа класса задач, отличающихся сложностью формализации, разработана методика их идентификации с привлечением идей распознавания образов и автоматической классификации (таксономия, кластер-анализ).

Данная методика использована для решения некоторых задач АСТПП, САПР, АСНИ.

Показана возможность распространения методики решения для некоторых задач других предметных областей.

Основные результаты исследований внедрены:

— на Ташкентском агрегатном заводе — «Автоматизация исследований обрабатываемости машиностроительных материалов резанием» с экономическим эффектом 101 тыс. руб.;

— в СПКТБЭ по комплектным устройствам атомной энергетики -" Применение алгоритмов и программ автоматической классификации в технической подготовке производства" с условным экономическим эффектом 142 тыс. руб.;

— на Узбекском металлургическом заводе им. Ленина — «Применение методов автоматической классификации в технических задачах машиностроения» с условным экономическим эффектом 113 тыс. руб. в год.

Апробация работы. Основные положения работы доложены и обсуждены на:

— П городской научно-технической и теоретической конференции (Навои, 1972 г.);

— I Всесоюзной межвузовской конференции «Автоматизация технологической подготовки производства в машиностроении с помощью ЭВМ» (Ворошиловоград, 1973 г.);

— Республиканской научно-технической конференции «Прогрессивные технологические процессы в машиностроении» (Ташкент, 1973 г.);

— УШ конференции молодых ученых УзНПО «Кибернетика» АН УзССР.

Ташкент, 1979 г.) — *.

— X конференции молодых ученых УзНПО «Кибернетика» АН УзССР (Ташкент, 1981 г.);

— Республиканской научно-технической конференции «Состояние и перспективы применения вычислительной техники в машиностроительной промышленности Узбекистана» (Ташкент, 1982 г.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано восемь статей и докладов.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы, приложений, снабжена таблицами и рисунками.

В первой главе рассматривается эволюция расширения области формализации кибернетических систем и объектов, на основании анализа которой обоснована цель исследования и сформулированы задачи исследования. Методом теоретико-множественного анализа выделен класс трудноформализуемых задач.

Вторая глава посвящена разработке методики идентификации трудноформализуемых задач, решению задач сокращения признакового пространства и таксономии. Описываются алгоритмы решения этих задач.

В третьей главе исследуется возможность применения разработанной методики для решения задач АСТПП, АСНИ и САПР. Применением методов распознавания образов и таксономии решаются задачи технологической подготовки цроизводства, научных исследований и конструкторского проектирования. Приводятся расчеты технико-экономической эффективности.

ВЫВОДЫ.

1. На основе анализа эволюции расширения области формализации кибернетических объектов показано, что в технической кибернетике создаются и развиваются методы идентификации, позволяющие перейти от моделирования простых объектов к сложным системам. Вместе с тем в природе существует множество сложных систем, идентификация которых традиционными математическими методами затруднена или невозможна. Это способствовало возникновению новых разделов технической кибернетики, основанных на эвристических методах и алгоритмах распознавания образов, автоматической классификации и др.

2. Показано, что методы идентификации различаются по трем классификационным признакам: активности, адаптивности и шаговости. Эти признаки характеризуют структурные особенности метода, которые определяются спецификой объекта.

3. Теоретико-множественным анализом выделен новый класс кибернетических объектов — класс трудноформализуемых объектов. Показано, что все множество операторов отображения можно разбить на следующие классы задач:

1) детерменированного характера;

2) стохастического характера;

3) неформализуемых;

4) трудноформализуемых.

Наибольший научный и практический интерес при создании систем автоматизации и автоматизированного управления представляют трудноформализуемые задачи.

4. Показано, что разработка методов и алгоритмов идентификации трудноформализуемых задач с последующим созданием моделей, встраиваемых в системы автоматизации и автоматизированного управления, является одним из основных условий дальнейшего повышения их эффективности.

5. Решены трудноформализуемые задачи классическим методом корреляционного анализа на примере системы «химический составфизико-механические свойства — обрабатываемость». По 23 признакам 92 марок стали выявлены линейные зависимости физико-механических свойств от химического состава. Анализ результатов показал неадекватность полученных математических моделей, что подтвердило невозможность идентификации трудноформализуемых задач традиционными методами математического моделирования и необходимость использования методов автоматической классификации и распознавания образов для решения задач данного типа.

6. Предложена методика идентификации трудноформализуемых задач, суть которой заключается в выделении таких задач из исходного множества неформализованных задач.

7. Так на использовании принципов распознавания образов и кластер-анализа, предложен метод формирования признакового пространства и процедуры сжатия этого пространства.

8. Для решения задачи таксономии разработан способ, основанный на методе вычислений оценок. Поскольку этот метод наиболее приспособлен для учета априорной информации, то он оказался удобным и для построения процедур сравнения результатов таксономии с качественными априорными представлениями.

9. В качестве практических примеров приведены решения трех трудноформализуемых технических задач машиностроения:

— техническая и технологическая подготовка производства;

— прогнозирование физико-технических и технологических свойств машиностроительных материалов;

— выбор материала по физико-механическим свойствам для проектируемой конструкции.

Решение этих задач заключалось в классификации множества объектов с последующим распознаванием нового объекта с помощью алгоритма таксономии, основанного на методе оценок.

Б качестве множества объектов в первой задаче приняты 55 деталей типа шестерня, в двух других — 92 марки конструкционных сталей.

10. Суммарная эффективность от внедрения разработанных теорий и положений на Ташкентском агрегатном заводе, на Узбекском металлургическом заводе им. Ленина, в СПКТБЭ по комплектным устройством атомной энергетики составила 356 тыс. руб.