ХАРАКТЕРИСТИКИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ГИБРИДНОЙ САПР

ХАРАКТЕРИСТИКИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ГИБРИДНОЙ САПР
М.Ю. Юдин
В настоящее время проблемы увеличения степени автоматизации процесса
проектирования решаются при помощи технологий искусственного интеллекта (ТИИ).
Такой подход уже позволил создать принципиально новый класс программного
обеспечения – гибридные САПР (ГСАПР) [2].
В основе применения ТИИ в проектировании лежит способность программ,
созданных с применением ТИИ, в частности экспертных систем (ЭС), сохранять знания
(в нашем случае знания проектировщика), осуществлять с ними работу и принимать
решения. В результате пользователи (проектировщики) САПР, имеющей в своей
структуре ЭС, имеют информационную или справочную поддержку, основанную на
знаниях и опыте об объекте проектирования более квалифицированных специалистов.
Такое взаимодействие алгоритмов проектирования с ЭС позволяет автоматизировать те
процедуры процесса проектирования, которые решаются на основе знаний
проектировщика предметной области (объекта проектирования) и не могут быть
представлены в виде алгоритмов. Структурная схема ГСАПР представлена на рис. 1.
Пользователь
САПР
Экспертная система
Результат проектирования
Рис. 1. Структурная схема гибридной САПР (ГСАПР)
По рис. 1 можно сделать вывод, что ГСАПР – программный комплекс, состоящий
из множества независимо созданных друг от друга программных блоков, а подчас и
работающих независимо друг от друга. В связи с этим определение характеристик
функционирования такой сложной системы, включающей в себя как модули,
работающие на основе алгоритмов, так и программы, функционирующие на основе
логических рассуждений и знаний о предметной области, является необходимым.
Как видно из рис. 1, эффективность работы ГСАПР зависит от взаимодействия
пользователя с алгоритмами САПР и ЭС (множества ЭС) при помощи процедур
пользовательского интерфейса (на рис. 1 интерфейс показан в виде стрелок). С учётом
того, что ЭС является полностью самостоятельным программным модулем и состоит,
согласно рис. 2, из базы знаний (БЗ), устройства логического вывода и интерфейса
пользователя, то при более детальном анализе эффективности работы ГСАПР и
определения характеристик её функционирования необходимо рассмотреть
взаимодействие этих 3-х модулей с алгоритмами САПР.
Устройство логического вывода и пользовательский интерфейс являются
стандартными компонентами ЭС и их структура, а также их способы реализации
практически не оказывают влияния на качество работы ЭС и эффективность её
взаимодействия с алгоритмами. В связи с этим дальше эти программные модули
рассматриваться не будут. Таким образом, взаимодействие только двух блоков
программного обеспечения ГСАПР, а именно БЗ и алгоритмов САПР может
определить эффективность работы ГСАПР.
141
интерфей
с
пользователь
Блок логического вывода
База знаний (БЗ)
Рис. 2. Структурная схема экспертной системы (ЭС)
Если рассматривать алгоритмы ГСАПР или САПР и эффективность их работы, то
параметры и характеристики для качественной оценки программного обеспечения на основе
алгоритмов (алгоритмических знаний) довольно хорошо известны и широко применяются
для анализа готовых программ [5]. С учётом того, что вывод характеристик эффективности
функционирования ГСАПР определяется взаимодействием двух программных модулей
(САПР и БЗ), то работу САПР или алгоритмических знаний ГСАПР лучше отображать через
характеристики, описывающие САПР как элемент сложной системы. К таким
характеристикам можно отнести точность вычислений, время ответа системы и надёжность.
Используя эти три характеристики, можно достаточно точно описать ту или иную САПР.
Действительно, любая САПР – это математический пакет, работающий с пользователем в
диалоговом режиме. Поэтому использование в качестве характеристик, описывающих
работу системы, времени ответа и точности вычислений не вызывает сомнений. Применение
в качестве характеристики надёжности также необходимо, так как САПР является
технической системой. В связи с этим можно сделать вывод, что необходимыми и
достаточными характеристиками, описывающими работу САПР, в нашем случае являются
точность вычислений, время ответа системы и надёжность.
Теперь рассмотрим БЗ. Любая БЗ представляет собой структуру, состоящую из
данных любого типа (базы фактов) и правил их использования (базы правил) [4, 7].
Поэтому при определении характеристик необходимо в первую очередь рассматривать
БЗ как структуру. С другой стороны база знаний является неотъемлемой частью ЭС.
Совершенно понятно, что область применения ЭС будет оказывать влияние на
структуру БЗ и её содержимое. Однако с учётом основных правил и теорем логики,
способов логических рассуждений на основе фактов можно сделать вывод, что
построение практически любой БЗ можно свести к строгой последовательности
действий, т.е. к алгоритму [8]. В связи с этим появляется возможность описать
структуру БЗ через те или иные характеристики алгоритма проектирования базы
знаний и не учитывать тот факт, что БЗ и их ЭС могут иметь совершенно отличные
друг от друга сферы применения.
Основной структурной характеристикой БЗ является глубина вывода, т.е. число
уровней правил и фактов, которые образуют так называемое дерево решений (рис. 3).
На гипотетическом дереве решений, представленном на рис. 3, изображено 3 уровня
выводов или фактов. 1-ый уровень образуют факты или, другими словами, запросы ЭС
к пользователю в ходе получения логических выводов. 2-ой уровень – правила
образованные фактами 1-го уровня при помощи логических операций [1, 3, 6]. 3-ий
уровень – это выводы, сделанные ЭС на основании правил 2-го уровня. Можно
предположить, что увеличение уровней дерева решения приведет лишь к детализации
выводов 3-го уровня. Например, если взять пример из медицинской сферы, то 3-х
уровневое дерево решений будет соответствовать логической цепочке: симптом (1-ый
уровень) – болезнь (2-ой уровень) – способ лечения (3-ий уровень). Понятно, что при
142
использовании 4-го и более уровней дерева решений ЭС будет более детально
описывать болезнь, последствия, побочные эффекты лекарств и т.д. В связи с этим
можно сделать вывод, что три уровня выводов БЗ (рис. 3) – минимальное число
уровней для построения работающей ЭС. Таким образом, число уровней (глубина
вывода) БЗ является не только характеристикой, описывающей эффективность работы
ГСАПР, но и величиной, определяющей уровень применения ТИИ в том или ином
программном продукте класса ЭС.
Правило
Уровень 3
Правило
Уровень 2
Факт
Правило
Уровень 3
Правило
Уровень 2
Факт
Правило
Уровень 2
Факт
Факт
Рис. 3. 3-х уровневое гипотетическое дерево решений
Другой, наиболее часто употребляемой характеристикой БЗ является мощность базы
знаний. Под этим термином подразумевают число правил в БЗ. [4, 7]. Однако эта
характеристика эффективно может быть использована для описания ЭС или БЗ, работающих
в одной предметной области. В других случаях эта характеристика не может быть
величиной, пригодной для успешного анализа, сравнения работы ЭС или баз знаний.
Последней характеристикой, которая описывает работу программ, созданных на
основе ТИИ, является время ожидания ответа. Понятно, что ЭС является диалоговой
системой, и время ответа пользователя зависит от способности блоков ЭС, в первую
очередь от БЗ, сформировать и выдать готовое решение.
Таким образом, из анализа характеристик работы блоков ГСАПР видно, что для
общего описания функционирования комплекса в целом можно использовать
следующие характеристики: время ответа системы, точность вычислений, надёжность и
глубина выводов (число уровней правил БЗ).
Литература
1. В.Г. Бондарев. Элементы математической логики. М.: Арт. радиотехн. ак. им.
Маршала Говорова, 1962. 128 с.
2. Гибридные экспертные системы в задачах проектирования сложных технических
объектов. Материалы краткосрочного научно-технического семинара 24-25 июня
1992 г., под ред. проф. Ю.В. Юдина, с. 1-12, СПб, 1992.
3. Марселус Д.. Программирование ЭС на Турбо Прологе. М.: Фин. и статистика,
1994. 255 с.
4. Уотерман Д. Руководство по экспертным системам / Пер. с англ. под ред. и с
предисловием В.Л. Стефанюка. М.: Мир, 1989. 380 с.
5. Липаев В.В. Проектирование программных средств: Учеб. Пособие для вузов по
спец. «Автом. сист. обр. информ. и упр.».. М.: Высш. шк., 1990. 303 с.: ил.
6. Математическая логика. Ершов и др. М.: Наука, 1979.. 32 с.
7. Экспертные системы: Инструментальные средства разработки: учебное пособие
/Л.А. Керов, А.П. Частиков, Ю.В. Юдин, В.А. Юхтенко; под ред. Ю.В. Юдина. –
СПб.: Политехника, 1996. 220 с.
8. Юдин М.Ю. Алгоритмизация процесса проектирования базы знаний гибридной
САПР. /ГИТМО (ТУ). СПб, 1998. 21. Деп. В ВИНИТИ 29.01.99, № 314-В99 .
143