WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

 

На правах рукописи

АФАНАСЬЕВ Александр Николаевич



ГРАФО-АНАЛИТИЧЕСКИЙ ПОДХОД

К АНАЛИЗУ И КОНТРОЛЮ ПОТОКОВ РАБОТ

В АВТОМАТИЗИРОВАННОМ ПРОЕКТИРОВАНИИ

СЛОЖНЫХ КОМПЬЮТЕРИЗОВАННЫХ СИСТЕМ

Специальность: 05.13.12 – Системы автоматизации проектирования

(промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

доктора технических наук

Ульяновск – 2011

Работа выполнена  на кафедре Вычислительной техники Ульяновского государственного технического университета

Научный консультант:         доктор технических наук, профессор

  Соснин Петр Иванович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

                                Курейчик Владимир Викторович

  доктор технических наук, профессор

                                Камаев Валерий Анатольевич

  доктор технических наук, профессор

                                Егоров Юрий Петрович

Ведущая организация: Санкт-Петербургский государственный
электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина).

Защита состоится 26 декабря 2011 г.  в 1500  часов  в  ауд. 211  на заседании диссертационного совета Д 212.277.01  при Ульяновском государственном техническом университете по адресу: 432027, г. Ульяновск, ул. Сев. Венец, 32.

С диссертацией можно ознакомиться в научно-технической библиотеке Ульяновского государственного технического университета.

Автореферат разослан ____  _________ 2011 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета                      

  д.т.н., профессор  В.И. Смирнов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы.  В настоящее время проектирование, производство, внедрение и реинжиниринг сложных систем, использующих программное обеспечение, сталкивается с рядом принципиальных проблем, оказывающих негативное влияние на их успешность. В зарубежной теории и практике такой класс систем получил название систем, интенсивно использующих программное обеспечение (Software Intensive Systems -  SIS). Выделение таких систем в отдельный класс (около 20 лет назад) было вызвано проблемой успешности их создания (непозволительно высокий выход разработок за рамки запланированных временных, финансовых и функциональных параметров).  В российской нормативной базе классу SIS близок класс автоматизированных систем (АС), который подчинен классу SIS.

Для снижения негативных влияний на разработку SIS за последние годы в теорию и практику системной инженерии введены  такие парадигмы, как  жизненный цикл программных систем, линейки программных продуктов, потоки работ, организационно-профессиональная зрелость, коллективная обработка и проектирование, система компетенций, а также  множество стандартов (например, ISO/IEC 12207, IEEE Std 1471, ISO/IEC 9126), в частности введен и активно используется стандарт «ГОСТ Р ИСО 9004-2010  МЕНЕДЖМЕНТ ДЛЯ ДОСТИЖЕНИЯ УСТОЙЧИВОГО УСПЕХА ОРГАНИЗАЦИИ».

Значительный вклад в теорию и практику разработки SIS внесли российские и зарубежные ученые Норенков И.П., Липаев В.В., Курейчик В.М., Курейчик В.В., Камаев В.А., Советов Б.Я., Hall A., Sage A., Booch G., Rumbaugh D., Jacobson I., Boem R., Kruchten Ph. и др.

Особое место в достижении успешности разработки SIS отведено диаграмматике в визуальных формах артефактов, сопровождающих проектную деятельность (UML, IDEF, ER, DFD, eEPC, SDL-диаграммы, параллельные граф-схемы - ПГС и др.).

Акцент на диаграмматику обусловлен рядом причин:

- устойчивым использованием разработчиками SIS в оперативных рассуждениях диаграммных схем, способствующих решению задач и пониманию того, о чем идет речь;

- требованиями нормативной диаграммной регистрации процесса разработки, его составляющих, а также продуктов проектных действий;

-  попытками автоматической и/или автоматизированной трансформации диаграммных схем в их материальное воплощение.

К сожалению, следует отметить, что в богатейшем опыте диаграмматических представлений, используемых в практиках SIS, не уделяется должного внимания методам и средствам оперативного контроля схемных диаграмм.

Отсутствие в современных технологиях разработок SIS методов и инструментальных средств, предоставляемых в коллективе разработчиков каждому проектировщику для оперативного контроля создаваемых им графических диаграмм в условиях их расширяющегося внедрения, нацеленного в перспективе на трансляцию  диаграмм в программный код, открыло дополнительный источник опасных ошибок проектирования, что является актуальной научно-технической проблемой.

Схемные  диаграммы создаются и используются как для процесса проектирования SIS, инструментальная среда которого представляет специализированную SIS типа САПР, так и для продуктов проектирования. И в первом, и во втором случае процессность проекта представляется потоками работ, за каждым из которых стоит определенный бизнес-процесс, в согласованное осуществление которого вовлечена группа исполнителей.

Модельное представление бизнес-процессов и их систем оказалось настолько полезным, что оно широко применяется в различных предметных областях и с различными целями. Потоки работ являются базовым модельным представлением динамики практически во всех технологиях разработки SIS, в частности в технологии RUP. Анализ существующих технологий демонстрирует, что типичными формами контроля диаграмматики потоков работ являются:

- их конструктивное создание с использованием специализированных декларативных языков без автоматических и/или автоматизированных проверок синтаксиса;

- многократный преднамеренный или ситуационный визуальный просмотр диаграмм разработчиками SIS и другими заинтересованными лицами.

В теории и практике потоков работ поиск новых методов и средств, формализующих порождение и контроль схемных диаграмм, способствующих снижению проникающих в них ошибок проектирования, считается особо актуальным.

Вкладом в решение указанной выше проблемы является включение в проектные потоки работ (ППР) дополнительного потока, обеспечивающего снижение ошибок в оперативном создании проектировщиками нормативных и ситуативных графических диаграмм за счет лингвистического моделирования потоков работ и работ с графикой, а также интеллектуального обучения проектировщиков созданию нормативных и ситуационных потоков работ.

В управлении потоками работ широко применяются специализированные процессоры (workflow engines), подобные компьютерным процессорам, использующим алгоритмические программы. Этот факт подсказывает идею аналогового наследования методов и средств  контроля из опыта алгоритмических процессов. Одной из подсказок для такого наследования является использование паттернов потоков работ, схемы которых подобны алгоритмическим схемам.

Аналоговое наследование используется в диссертационной работе как базовый принцип графо-аналитического подхода к анализу и контролю потоков работ в автоматизированном проектировании сложных компьютеризованных систем (СКС). В диссертации класс СКС специфицируется как подкласс SIS, включающий сложные автоматизированные системы АС.

Графо-аналитический подход определен и используется как система принципов, теоретических составляющих,  моделей, методов и средств, способствующих при их комплексном применении снижению ошибок проектирования в диаграммных схемах ППР, в первую очередь  за счет использования грамматических формализмов, моделирующих статику и динамику потоков работ в процессе проектирования СКС и его продукте.

В реализации графо-аналитического подхода, настроенной на ее коллективное использование разработчиками СКС, используются методы и средства потоков работ, в том числе и те, которые отвечают за их обучение построению, анализу и контролю диаграммных схем. Разработанные средства обучения учитывают специфику диаграмматики потоков работ в ее приложении к автоматизированному проектированию СКС.

Актуальность диссертационной работы обусловлена названной выше проблемой и расширяющимся внедрением диаграмматики в практику разработки СКС. Понятие класса СКС  используется в диссертации как рабочее, содержание которого синонимично (с учетом отмеченной специфики) понятиям «системы, интенсивно использующие программное обеспечение» и «автоматизированные системы».

Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка и реализация графо-аналитического подхода, включающего комплекс методологических принципов, методов, моделей, алгоритмов и структур создания, контроля, анализа, трансляции и моделирования нормативных и ситуационных ППР, обеспечивающих снижение ошибок при создании СКС.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие основные задачи.

  1. Анализ технологий проектирования автоматизированных систем.
  2. Анализ подходов, методов и средств обработки потоков проектных работ.
  3. Разработка основ прикладной теории ассоциативного управления потоками работ.
  4. Развитие теории анализа, перевода и компиляции графических языков потоков проектных работ.
  5. Разработка методов и средств обработки лингвистических моделей потоков проектных работ.
  6. Разработка интеллектуальной автоматизированной обучающей системы проектированию, моделированию и анализу потоков проектных работ СКС.
  7. Разработка программно-структурных средств обработки моделей потоков проектных работ.

Областями исследований являются методология автоматизированного проектирования в технике, включая постановку, формализацию и типизацию проектных процедур и процессов проектирования, вопросы выбора методов и средств для применения в САПР; разработка научных основ построения средств САПР, разработка и исследование моделей, алгоритмов и методов для синтеза и анализа проектных решений, включая конструкторские и технологические решения в САПР и АСТПП; разработка научных основ обучения автоматизированному проектированию.

Направление исследований связано с использованием аналогий из компьютерного программирования для развития теории и практических средств управления, создания, контроля анализа и моделирования ППР при проектировании СКС.

Объектом исследований является применение диаграмматики ППР при создании СКС, нацеленное на снижение ошибок проектирования и, тем самым, на повышение успешности проектов.

Предметом исследований являются модели, методы и средства диаграмматики, в которых используется опыт программирования для управления, создания, контроля, анализа, трансляции  и моделирования ППР.

Методы исследования. При выполнении работы использованы основные положения и методы теории формальных и графических грамматик, системного анализа, теории графов, искусственного интеллекта, теории нейронных сетей, теории нечетких множеств. 

Научная новизна результатов исследования. В диссертации получены следующие основные результаты, характеризующиеся научной новизной.

1. Разработан графо-аналитический подход, система принципов, теоретических составляющих,  моделей, методов и средств которого представляет собой методолого-технологическую основу для анализа и контроля диаграммных схем на концептуальном этапе проектирования СКС, нацеленных на снижение ошибок проектирования за счет использования грамматических формализмов, моделирующих по образцам программирования статику и динамику потоков проектных работ.

2. Разработаны основы прикладной теории ассоциативного управления потоками работ, в рамках которой предложена и исследована ассоциативно-ориентированная модель управления ППР,  позволяющая улучшить учет критериев, параметров и специфику процесса проектирования СКС, разработано лингвистическое представление модели и синтаксически-ориентированный метод ее анализа.

3. Разработаны методы и средства контроля, анализа и преобразования графических языков ППР, являющихся развитием теории обработки графических языков. Предложен класс синтаксически-ориентированных графических грамматик (автоматные графические грамматики, автоматные графические грамматики с нейтрализацией ошибок, иерархические графические грамматики, транслирующие графические грамматики, нечеткие графические грамматики), отличающихся от известных простотой синтеза, универсальностью, линейными временными характеристиками анализа, малыми затратами памяти, обеспечивающими полноту контроля, обнаружение синтаксических и семантических ошибок в диаграммах ППР, возможность продолжения анализа в случае наличия ошибок, получение семантического значения диаграмм потоков работ в терминах денотационной и операционной семантик, поддерживающих групповое, в том числе и удаленное, проектирование потоков работ, и позволяющих сократить проектные ошибки.

4. Разработан метод обработки лингвистических моделей потоков работ, сущность которого определяется хранением формы и правил описания  объектов потоков работ в нейроподобных структурах, связанных с семантической сетью, что позволяет настраивать среду проектирования и накапливать опыт проектных решений, уменьшая риски совершения проектных ошибок. Разработана модель классификации объектов проектных работ на базе карт Кохонена.

5. Разработаны модели и методы организации адаптивного обучения проектированию ППР. Предложена модель проектировщика, в которой используются нечеткие лингвистические характеристики, обеспечивающие применение адаптивного планирования траектории обучения. Предложен метод диагностики проектной компетенции  проектировщика, заключающийся в классификации его проектного профиля на основе нечетких карт  Кохонена и обеспечивающий уменьшение ошибки оценки уровня подготовленности и повышающий качество процесса обучения. Предложен метод адаптивного управления траекторией обучения проектировщика, использующий комплекс моделей (предметной области, проектировщика, сценария и протокола) и позволяющий достигнуть требуемого значения проектных характеристик обучаемого в сокращенные сроки.

Практическая значимость и результаты внедрения.  Разработана архитектура и программно-информационное и системы контроля, анализа и перевода диаграмм потоков проектных работ. Разработаны программы контроля, анализа и перевода диаграмм потоков проектных работ, предназначенные для использования в наиболее распространенных в практике проектирования сложных систем инструментальных средствах и позволяющие снизить ошибки при создании СКС.

Разработана архитектура и программно-информационное обеспечение системы обработки лингвистических моделей потоков проектных работ.

Разработана архитектура и программно-информационное обеспечение интеллектуальной обучающей системы проектирования потоков ППР.

Разработаны структурные решения процессоров контроля диаграмм потоков проектных работ на основе автоматных графических грамматик.

Разработаны структурные решения блоков безадресной памяти и ассоциативного арифметического устройства, используемые в процессорах контроля.

Результаты работы внедрены на следующих промышленных предприятиях: ФНПЦ ОАО НПО «Марс»  (г. Ульяновск), ОАО «Ульяновский механический завод» (г. Ульяновск). Результаты исследования использованы в рамках ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009-2013 годы (госконтракт № 02.741.11.2135), при выполнении х/д НИР № Д286 с УВАУГА, г/б НИР № 13-02.03.06 «Методы и средства проектирования интеллектуальных САПР (№ гос. рег. 01200706629, отчет  за 2006- 2010 гг. инв. № 02201150531). Результаты диссертационной работы используются также в учебном процессе  кафедры Вычислительной техники Ульяновского государственного технического университета при обучении студентов направления «Информатика и вычислительная техника». Под руководством автора защищены 4 кандидатских и 22 магистерских диссертации по тематике исследования. 

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на Всесоюзной конференции «Микропроцессорные системы» (Челябинск, 1984), Всесоюзных школах-семинарах «Распараллеливание обработки информации» (Львов, 1985, 1987), Российской научно-технической конференции «Системный анализ и принятие решений в задачах автоматизированного обеспечения качества и надежности изделий приборостроения и РЭА» (Махачкала, 1991), Российской научно-технической конференции «Интерактивные системы» (Ульяновск, 1993), международных НТК «Интерактивные системы: проблемы человеко-компьютерного взаимодействия», (Ульяновск, 1995, 1997, 1999, 2001, 2003, 2005, 2007, 2009, 2011), международной НТК «Непрерывнологические и нейронные сети и модели» (Ульяновск, 1995), Всероссийской НПК «Современные проблемы создания и эксплуатации радиотехнических систем» (Ульяновск, 1998),  Третьей всероссийской научно-практической конференции (с участием стран СНГ) «Современные проблемы создания и эксплуатации радиотехнических систем» (Ульяновск, 2001), международной конференции «Континуальные логико-алгебраические исчисления и нейроматематика в науке, технике и экономике» (Ульяновск, 2001),  международной конференции «Континуальные алгебраические логики, исчисления и нейроинформатика в науке, технике и экономике»  (Ульяновск, 2003),  международной научной конференции «Компьютерное моделирование и информационные технологии в науке, инженерии и образовании»  (Пенза, 2003), международной конференции  «Новые информационные технологии и системы» (Пенза, 2006), Всероссийской конференции с элементами научной школы для молодежи «Проведение научных исследований в области обработки, хранения, передачи и защиты информации» (Ульяновск, 2009), VII международной конференции «Математическое моделирование физических, экономических, технических, социальных систем и процессов» (Ульяновск, 2009),  конгрессах по интеллектуальным системам и информационным технологиям «AIS-IT’9,10» и «IS&IT’11» (Дивноморское, 2009-2011), Первой всероссийской конференции с международным участием «Системный анализ и семиотическое моделирование» (SASM-2011) (Казань,  2011), Российских научно-технических конференциях «Информатика и вычислительная техника» (Ульяновск, 2009- 2011), Российских научно-технических конференциях «Информатика, моделирование, автоматизация проектирования» (Ульяновск, 2009, 2010), профессорско-преподавательских конференциях ЛЭТИ им. В. И. Ульянова (Ленина) (Ленинград, 1984-1986), профессорско-преподавательских конференциях Ульяновского политехнического института и Ульяновского государственного технического университета (Ульяновск, 1980-1983, 1987-2011).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 98 научных  работ, в том числе 12 –  в изданиях, рекомендованных ВАК РФ, 4 монографии, 26 свидетельств о государственной регистрации программ для ЭВМ, 3 авторских свидетельств на изобретения. 

Структура и объем работы.  Диссертация состоит из введения, шести глав,  заключения, приложений и списка литературы из 356 наименований. Основная часть работы изложена на 315 страницах и содержит 144 рисунка и  67 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность работы, дана ее краткая характеристика, сформулированы цель и задачи исследования, изложены основные научные положения и результаты, выносимые на защиту.

В первой главе  проведен анализ подходов, методов и средств создания и обработки потоков проектных работ. На основе анализа определений потоков работ сформулировано рабочее определение потока проектных работ как модель событийного процесса выполнения задач проектирования с помощью коллективных ресурсов.

Проведен анализ основных методологий, технологий и инструментальных средств проектирования СКС (RUP- и ARIS-подобные) с позиций места, роли и поддержки потоков работ. Исследованы системы управления потоками работ, паттерны потоков работ с точки зрения возможности их использования для решения типовых задач проектирования, методы и средства реализации графических языков потоков работ, методы и средства интеллектуального моделирования и обучения проектированию нормативных потоков проектных работ.

       Исследованы стандарты и языки представления, моделирования и выполнения потоков работ WPDL (Workflow Process Definition Language), XPDL (XML Workflow Process Definition Language) , BPMN (Business Process Modelling Notation), BPML (Business Process Modelling Language), BPQL (Business Process Query Language), BPSS (Business Process Specification Schema), BPDL (Business Process Describing Language), EPC (Event-Driven Process Chains), ICN (The Information-Control Nets), UML 2.0, WSCL (Web Services Composition Languages), XLANG (Web Services for Business Process Design), WSFL (Web Services Flow Language) , BPEL4WS (Business Process Execution Language for Web Services), WSCI (Web Services Choreography Interface), WS-CDL (Web Services Choreography Description Language), WSCL (Web Services Conversation Language), Web Bond.

       Проведен анализ методологий моделирования потоков работ: процессно-ориентированной, ресурсно-ориентированной и ориентированной на данные. По результатам анализа сформулированы и обоснованы следующие базовые принципы графо-аналитического подхода.

  1. Принцип аналогового наследования: в теорию и практику потоков проектных работ, используя аналогии, целесообразно вводить те  формализмы программирования, которые увеличивают выразительную мощность диаграмматических языков и открывают возможности для автоматического и/или автоматизированного грамматического контроля проектных ошибок в диаграммных схемах.

2. Принцип дополнительности «декларативное-процедурное» в его приложении к потокам работ: вводя в формализмы потоков работ полезные аналогии, следует в диаграммных схемах различать классы, представляющие активность потоков работ, и информационную поддержку активностей, в число  средств которой входят пакеты САПР.

Проведена пошаговая детализация базовых принципов, результаты которой используются для логического размещения результатов исследований и разработок  диссертации по ее тексту.

Одно из направлений детализации связано с использованием методов и средств потоков работ, в том числе и тех, которые предложены и исследованы в диссертации,  для реализации графо-аналитического подхода, в частности для специализированного обучения проектировщиков построению диаграммных схем, их анализу и контролю.

Разработана схема диссертационного исследования, включающего следующие этапы.

1. Разработать теоретические основы и соответствующий им инструментарий для повышения гарантий успешности разработки СКС за счет обоснованного и контролируемого снижения ошибок в оперативном  создании проектировщиками нормативных и ситуативных графических диаграмм ППР.

2. Для обеспечения отмеченного эффекта в теорию и практику ППР, используя аналогии, ввести формализмы программирования, которые повышают выразительную мощность диаграммных языков и открывают возможности для автоматического и/или автоматизированного контроля проектных ошибок в диаграммах.

3. Практическую реализацию комплекса средств, способствующих выявлению и коррекции ошибок, реализовать в виде связной совокупности систем контроля, анализа и трансляции, классификации, повторного использования и  обучения.

Во второй главе разработаны основы прикладной теории ассоциативного управления потоками работ, в рамках которой предложена и исследована ассоциативно-ориентированная модель управления ППР, разработано лингвистическое представление модели и синтаксически-ориентированный метод ее анализа.

Ассоциативно-ориентированная  модель управления потоками работ представляется в виде параллельной сетевой схемы работ (ПССР), которая определяется кортежом

,

где V – множество операторных вершин, D – множество дуг, S и E – множества

составных и условных операторов. Множество V состоит из множеств вершин VF присваивания, VR распараллеливания и VL соединения. Множество S состоит из множеств SF составных операторов задач, SR составных операторов распараллеливания и SL составных операторов соединения. A – отображение . Множество D состоит из множеств дуг DP разветвления, DR распараллеливания и DL соединения. Множество E условных операторов состоит из множеств обобщенных условных операторов выполнения задач, условных операторов распараллеливания и условных операторов соединения. С – отображение . Операторы , , , , , имеют вид

 

,

,

,

,  ,

где , и , , и – множества задач, условий и масок.

Вершины инициируют действия, позволяющие переход к нескольким следующим задачам, которые могут выполняться независимо друг от друга с произвольным сдвигом во времени. Вершины инициируют действия, которые разрешают переход к другим задачам только тогда, когда все предыдущие выполнены.

Формулируются условия корректности ПССР. Вводится четыре типа WF-ПССР (хорошо сформированных ПССР), использование которых обеспечивает получение корректных и структурированных ПССР.

Разрабатывается методика доказательства проверки корректности ПССР, включающая представление ПССР системой отмеченных взвешенных формул перехода и алгоритм трансляции ПССР в соответствующую параллельную граф-схему.

Доказывается следующая теорема.

Теорема 2.1. Класс ПССР транслируем в класс ПГС (и обратно).

Доказательство строится на основе конструктивного подхода путем построения соответствующих корректных алгоритмов трансляции с использованием взвешенных формул вида

где – составной оператор задач, помеченный символом sq, zm+1=(Mi|Ri|Li|). Каждому формируемому в процессе трансляции составному оператору ставится в соответствие вес w = 1; для w = n1 + 1, где n1 – количество операторов , образующих конъюнкцию обобщенного условного оператора; для w = n2, где n2 – количество ветвей распараллеливания; для w = 1.

Процесс трансляции считается завершенным в том и только в том случае, если сумма весов всех формул перехода равна 0:

где – i-й терм j-й отмеченной формулы перехода, m – число термов j-й формулы, r – ранг системы отмеченных формул.

Для моделирования ПССР разрабатывается структура и алгоритм функционирования абстрактной ассоциативной машины. ПССР в этом случае рассматривается как геометрическая интерпретация бинарного отношения , заданного на множестве пар элементов множества S.

Отношение записывается в виде ассоциации

,

где – один из трех типов условных операторов множества E. Пара задает признак ассоциации, а пара – значение ассоциации. Абстрактная машина имеет бесконечную вправо ленту памяти, разделенную на четыре части, головки считывания/записи и устройство управления. В первой части ленты запоминается цепочка символов входного алфавита, образованного операторами множества E, во второй – список признаков текущих ассоциаций, в третьей – описание работы абстрактной машины, в четвертой, служебной, – имена ассоциаций, участвующих в формировании условных значений ассоциаций.

В описании работы абстрактной машины различаются безусловные и условные значения ассоциаций. Безусловному значению соответствует переход по условному обобщенному оператору или условному оператору распараллеливания , а условному значению – по условному оператору соединения  .

Разрабатывается лингвистическое представление модели ПССР, основанное на использовании предложенного скобочного языка со скобочными терминалами трех видов: открывающих и закрывающих скобок разветвления, распараллеливания и соединения.

Исследуется возможность применения ряда известных синтаксически-ориентированных методов для анализа лингвистической модели ПССР. Показывается их недостаточная эффективность как по полноте контроля, так и по затратам времени.

Предлагается метаязык RG-грамматик, обеспечивающий контроль нерегулярной скобочной структуры языка ПССР за линейное время.

Определение 1.1. RG-грамматикой языка L(G) называется четверка множеств вида

где   – вспомогательный алфавит (алфавит внутренней памяти);

– терминальный алфавит (может быть использован и синтермальный алфавит);

– схема грамматики G (множество имен комплексов продукций), причем каждый комплекс состоит из подмножества продукций;

– аксиома RG-грамматики.

       Продукция имеет вид

где – имя комплекса продукций-преемников;

– n-арное отношение, определяющее вид операции над внутренней памятью в зависимости от .

При никаких действий над памятью не производится.

При в ячейки лент записываются символы , – номер ячейки, – номер ленты.

При из ячейки лент считываются символы , - номер ячейки, – номер ленты.

Распознавание принадлежности некоторой цепочки языку L(G), заданному R(G) грамматикой, сводится к проверке принадлежности первого символа цепочки какой-либо продукции комплекса r0, последующие символы должны принадлежать текущему комплексу продукций-преемников, а последний символ цепочки – продукции с rk в левой части. Применение продукции сопровождается соответствующими операциями с внутренней памятью, в начале и в конце распознавания внутренняя память должна быть пуста. Алгоритм анализа, таким образом, сводится к посимвольному беступиковому просмотру проверяемой цепочки языка.

Разрабатываются подклассы RG-грамматик: монарные, детерминированные, моноидные и упорядоченные. Определяются мощность, методика минимизации и временная характеристика RG-грамматик.

Разрабатывается структура распознающего линейноограниченного  автомата (RG-анализатора).

Основными достоинствами RG-грамматик являются: беступиковость анализа, линейная скорость анализа, малые затраты памяти, возможность анализа широкого класса языков, описывающих параллельные процессы.

Ассоциативная модель управления ППР позволяет улучшить учет критериев, параметров и специфику процесса проектирования СКС.

В третьей главе разрабатываются методы и средства, являющиеся развитием теории контроля, анализа, перевода и компиляции графических языков потоков проектных работ.

Предлагаются следующие виды автоматных графических грамматик.

  1. Базовая RV-грамматика, обеспечивающая контроль и анализ графических языков ППР, которые могут содержать  неструктурированность и элементы параллелизма.
  2. RV-грамматика с нейтрализацией ошибок (RVN-грамматика).
  3. Иерархическая RV-грамматика (RVH-грамматика).
  4. Транслирующие RV-грамматики (в текстовый целевой язык – RVTt-грамматика и в графический целевой язык – RVTg-грамматика).
  5. Нечеткая RV-грамматика (RVF-грамматика).

Класс указанных грамматик является развитием и расширением RG-грамматик.

Определение 3.1. RV – грамматикой языка L(G) называется упорядоченная пятерка непустых множеств ,

где – вспомогательный алфавит (алфавит операций над внутренней памятью);

– терминальный алфавит графического языка, являющийся объединением множеств его графических объектов и связей (множество примитивов графического языка);

– квазитерминальный алфавит, являющийся расширением терминального алфавита.

Алфавит включает:

    • квазитермы графических объектов;
    • квазитермы графических объектов, имеющих более одного входа;
    • квазитермы связей-меток с определенными для них семантическими различиями, использующиеся для возврата к непроанализированным частям графического образа;
    • квазитерм , определяющий отсутствие связей-меток и использующийся для прекращения анализа диаграммы при условии выполнения операции (ий) над внутренней памятью;

– схема грамматики G (множество имен комплексов продукций, причем каждый комплекс состоит из подмножества продукций );

– аксиома RV-грамматики (имя начального комплекса продукций), – заключительный комплекс продукций.

Продукция имеет вид ,

где  – n-арное отношение, определяющее вид операции над внутренней памятью в зависимости от ;

– оператор модификации, определенным образом изменяющий вид операции над памятью, причем ;

– имя комплекса продукции – преемника.

В качестве внутренней памяти предлагается использовать стеки для обработки графических объектов, имеющих более одного выхода (чтобы хранить информации о связях-метках), и эластичные ленты для обработки графических объектов, имеющих более одного входа (чтобы отмечать количество возвратов к данной вершине, а, следовательно, количество входящих дуг).

Определим следующую интерпретацию правил RV-грамматики в зависимости от параметров и .

Пусть , тогда ,  т. е. – пустой оператор.

Отношение определяет операции над памятью, реализованной моделью стек.

При никаких действий над памятью не производится.

При в стек с номером записывается (стирается) , причем если запись производится безусловно, то стирание осуществляется при условии, что в правиле RV-грамматики и вершине стека совпадают. В противном случае данное правило считается неприемлемым (стирание не производится).

При оператор имеет вид

,

определен для и задает операцию записи, чтения или сравнения над ленточной памятью, где указывают номера ячеек соответствующих эластичных лент , куда будут записаны при (считаны при , сравнены при ) символы .

При оператор имеет вид

,

определен для , и задает условную операцию над ленточной памятью, т. е. операция в числителе выполняется при условии выполнения операции в знаменателе.

Цепочка называется RV-выводом из и обозначается , если для любого существует и такие, что , .

RV-вывод называется законченным (обозначается ), если порождается продукцией с в правой части.

RV- грамматика эффективна как для порождения, так и для распознавания.

Порождение некоторой цепочки языка по его RV-грамматике начинается с применения любой из продукций комплекса . Эта продукция определяет начальный символ порождаемой цепочки, а кроме того, она определяет необходимую операцию над внутренней памятью и имя применимого комплекса продукций – преемников, из которых выбирается очередная продукция. Порождение заканчивается применением продукции с в правой части.

Распознавание принадлежности некоторой цепочки языка , заданному RV-грамматикой, аналогично RG-грамматике.

Методика построения RV-грамматики состоит из следующих этапов.

  1. Определяется терминальный алфавит контролируемого графического языка, описывается расположение меток, выявляются семантические различия для связей, имеющих общее графическое представление, строится алфавит квазитермов.
  2. Строится матрица допустимых паросочетаний для квазитерминального алфавита.
  3. Определяются отношения над внутренней памятью, обеспечивающие эффективный контроль связности графических объектов.
  4. По матрице допустимых паросочетаний строится граф метаязыка RV-грамматик, вершинам которого поставлены в соответствие имена комплексов правил, а дугам – квазитермы и операции над внутренней памятью.
  5. Производится минимизация RV-грамматики, устраняются недетерми-нированности и неопределенности.

С целью эффективной организации обработки ошибок предлагается RV-грамматика с нейтрализацией ошибок (RVN-грамматика), обеспечивающая определение всех ошибок за один проход за линейное время анализа.

Комплексы продукций RVN-грамматики дополнены комплексами-продолжателями, управление которым передается в случае обнаружения ошибки. В продукциях таких комплексов содержатся квазитермы графических объектов – продолжателей. Множество объектов – продолжателей формируется на этапе синтеза грамматики.

Внутренняя память RVN-грамматики дополнена стеком для хранения комплексов – продолжателей и лентой для хранения меток о проанализированных графических объектах.

Для иерархического описания и эволюционного доопределения вариантов сети проектов потоков работ предлагается иерархическая RV-грамматика (RVH-грамматика). В продукциях RVH-грамматики разрешается использовать не только терминальные (квазитерминальные) символы, но и нетерминалы, в качестве которых могут выступать имена комплексов продукций других грамматик (подграмматик). Для организации разбора по RVH-грамматике используется стековый механизм.

Использование RVH-грамматик позволяет сократить объем грамматики, легко модифицировать ее, эффективно конструировать грамматику из уже имеющихся подграмматик.

Предлагается нечеткая RV-грамматика (RVF-грамматика), в которой комплекс представляет собой нечеткое множество правил и степеней их принадлежности : , где .

Степень принадлежности цепочки определяется следующим образом. Пусть цепочка является RG-выводом из . В каждой подцепочке вывода выбирается минимальное значение степени принадлежности , а затем из величин выбирается максимальная по всем выводам. Рассматривается понятие «прочность», понимаемое как . Под «прочностью связи» понимается максимальное значение «прочности» среди всех цепочек вывода . Величина принимается за степень принадлежности цепочки языку L(G), порождаемому нечеткой RV-грамматикой.

Выводятся сравнительные оценки по времени анализа и затратам памяти для RV-грамматик, позиционных, реляционных, многоуровневых и сохраняющих графовых грамматик. Временная сложность анализа графических языков потоков работ по RV-грамматике является линейной, зависит от числа графических примитивов диаграммы потоков работ и не превышает двойного количество объектов диаграммы. Другие грамматики имеют полиномиальную или экспоненциальную оценку временной сложности. Для RVN-грамматики  время анализа не превышает тройного количества объектов диаграммы.

Затраты памяти при работе RV-анализатора в среднем в пять раз меньше указанных формализмов.

Приводятся RV-грамматики для наиболее применяемых в практике проектирования СКС графических языков ППР: UML, IDEF, eEPC, сетей Петри, SDL, параллельных граф-схем. Определяются типы синтаксических и семантических ошибок этих языков.

Большинство графических языков потоков работ не является семантически формальными, что увеличивает их гибкость, расширяет области применения, но затрудняет машинную обработку.

Гибкость языка может привести к возникновению семейства языков, т. е. множества языков, которые концептуально имеют общую базу, но различную интерпретацию, специфичную для предметной области их применения. Большинство существующих подходов рассматривает такие языки изолированно, хотя достаточно определить обобщающую семантику для семейства языков (возможно для некоторых элементов она будет абстрактной) и специализировать семантическую составляющую отдельных элементов языка и/или диаграммы перед ее интерпретацией.

Проведенный анализ методов формализации семантики графических языков показывает, что, в основном, они основываются на двух подходах.

Первый связан со специализацией и упрощением языка, семантическая неоднозначность исчезает. Это эффективно, когда необходимо реализовать узкоспециализированное, малобюджетное инструментальное средство для автоматизации процесса проектирования, программирования и т. п.

Второй подход предполагает определять семантику динамически путем трансляции диаграмм базового языка в целевой текстовый или графический язык, который является более формальным, чем базовый. Методы этого подхода являются более перспективными, так как дают возможность на базе одного универсального инструментального средства реализовать диаграммы различных графических языков.

Для графических языков потоков работ рассматриваются следующие типы семантик: денотационная, операционная, аксиоматическая и алгебраическая.

В качестве базовых в работе используются денотационная и операционная семантики, ориентированные на реализацию второго подхода. Предлагается два типа транслирующих грамматик, позволяющих проводить синтаксически – ориентированную трансляцию диаграмм графических языков потоков работ в текстовые и графические формальные описания.

  1. RVTt-грамматика – целевым является текстовое формальное описание (программы на языке программирования, текст на языке спецификаций и т. п.).
  2. RVTg-грамматика – целевым является графическое формальное описние (например, сеть Петри).

Определение 3.2. RVTt-грамматикой языка L(G) называется упорядоченная семерка непустых множеств .

Множества аналогичны RV-грамматике. Множества U и M введены с целью реализации функции трансляции. Множество – алфавит операций над внутренней памятью, используемый целевым языком. – объединение алфавитов терминальных (TT) и нетерминальных () символов целевого языка.

Продукция имеет вид

,

где – оператор модификации определенным образом изменяющий вид операции над памятью базового (целевого) языка, причем ;

– отображение квазитерма в терминах целевого языка (набор символов ).

Методика построения RVTrt-грамматики дополняется этапами:

  • определение отображения квазитерма в терминах целевого языка для каждой продукции, т. к. один и тот же квазитерм в зависимости от контекста может интерпретироваться разным набором символов целевого языка;
  • определение операций над внутренней памятью для элементов целевого языка.

Затем минимизируются комплексы продукций и отображений. Минимизация отображений основана на поиске и свертке эквивалентных цепочек символов терминального и нетерминального алфавитов целевого языка. В качестве возможных эквивалентных фрагментов могут использоваться цепочки, не содержащие символов, для которых необходимо применять операции над внутренней памятью.

Определенная последовательность символов целевого языка обеспечивается использованием стеков для хранения информации о связях-метках, исходящих из объектов с более чем одним выходом.

Определение 3.3. RVTg-грамматикой языка L(G) называется упорядоченная восьмерка непустых множеств .

Множества аналогичны соответствующим множествам RVTrt-грамматики. Элементами множества M являются графические примитивы. F={generate_input(), generate_output(), select_output(), stick_connection_points()} – множество транслирующих функций по работе с элементами множества M.

Функция generate_input() формирует набор входных точек соединения, кроме той, по которой был достигнут данный графический объект. Выполняется при первичном анализе графических объектов, содержащих более одного входа.

Функция generate_output() формирует набор исходящих точек соединения. Выполняется при первичном анализе графических объектов, содержащих более одного выхода, либо когда единственный выход предполагается использовать как связь-метку, т. е. необходимо изменить направление анализа.

Функция select_output() производит выбор исходящей точки соединения элемента в качестве продолжателя цепочки целевого языка. Выполняется для графических объектов с динамически изменяемым числом исходящих точек соединения после формирования набора точек соединения для исходящих связей, выбирается одна из таких точек. В общем случае выбор является случайным.

Функция stick_connection_points() – связывает точки соединения связи и объекта. Выполняется при вторичном анализе графических объектов, содержащих более одного входа. Производит связывание входящей связи с точкой соединения объекта, информация о которой хранится во внутренней памяти.

Наличие этих функций позволяет сформировать алгоритм построения выходной цепочки, основными операциями в котором являются выбор точки – продолжателя анализа для объектов, содержащих более одного выхода, и компоновка целостной последовательности из уже проанализированных объектов, содержащих более одного входа и связываемых с ними анализируемых объектов.

Рассматривается схема метакомпиляции RV-грамматики, состоящая из следующих этапов.

  1. Лексический разбор описания диаграммного языка.
  2. Синтаксический разбор и построение дерева разбора.
  3. Анализ дерева разбора и построение промежуточной структуры грамматики в терминах языка спецификаций.
  4. Трансляция – преобразование внутреннего представления в термины RV-грамматики.
  5. Оптимизация и минимизация.
  6. Сохранение таблиц RV-грамматики в формате XML.

В четвертой главе разрабатываются методы и средства обработки лингвистических моделей потоков проектных работ, позволяющие автоматизировать процесс разбора описаний, классификацию, построение шаблонов и синтез проектных решений потоков работ.

В качестве базового описания лингвистических моделей проектных работ выбран язык BPEL как наиболее типичный представитель этого класса языков.

В ходе анализа описания модели решаются две задачи:

- разбор описания модели и приведение его к единому унифицированному виду;

- разбор унифицированного описания, профилирование (определение параметров) и сохранение модели в базе данных.

Грамматика применяемого базового языка описания потоков проектных работ представляется в виде

,

где VT – множество терминальных символов, VN – множество нетерминальных символов, P – конечное подмножество (VT U VN)*x (VT U VN)+ , Os – начальный символ, K – классификационный признак.

Классификационный признак объектов моделей дает возможность проектировщику указывать на объекты, которые необходимо добавить в классификатор, или указать системе объекты, которые она классифицировать затрудняется.

Лексический, синтаксический и семантический анализаторы языка описания построены на базе нейро-семантической сети.

Лексический анализатор состоит из слоя нейронов-идентификаторов, управляющего нейрона и нейрона ошибки.

Слой нейронов-идентификаторов предназначен для анализа основных конструкций (лексем) языка: ключевых слов, идентификаторов, чисел, управляющих символов, символов-разделителей.

Нейроны-идентификаторы построены по принципу сетей адаптивно-резонансной теории (АРТ) и представляют собой векторные классификаторы. Входной вектор классифицируется в зависимости от того, на какой из множества ранее сохраненных образов он похож. Свое классификационное решение сеть APT выражает в форме возбуждения одного из нейронов.

Выход нейронов-идентификаторов представляет собой вектор , который соответствует унифицированному виду языка. Все выходы слоя нейронов-идентификаторов поступают на вход управляющего нейрона. Управляющие нейроны содержат веса входов, которые определяют приоритетность выходов нейронов предыдущего слоя. Наиболее приоритетный вход поступает на выход управляющего нейрона.

С выхода управляющего нейрона лексического анализатора вектор поступает на слой нейронов-идентификаторов синтаксического анализатора.

Синтаксический анализатор состоит из слоя нейронов-идентификаторов, управляющего нейрона и нейрона ошибки. Слой нейронов-идентификаторов работает аналогично слою лексического анализатора.

Отличительная особенность управляющего нейрона синтаксического анализатора состоит в том, что вектор с его выхода поступает обратно на вход нейронов-идентификаторов.

Нейроны ошибки выдают сигнал, если на входную цепочку символов нет реакции управляющего нейрона.

Параллельно работе синтаксического анализатора обработку входной цепочки осуществляет сеть управления. Сеть управления построена на базе семантической сети и составляет основу контекстного анализатора описания проектного решения. Данная сеть содержит набор правил-действий обработки символа промежуточного представления. Набор правил-действий задается фиксировано, но порядок их применения может варьироваться. Правила содержат действия, необходимые для информационного заполнения унифицированного описания артефакта модели ППР базы данных.

Сеть управления  описывается следующим образом:

,

где – входной символ, – реакция на данный символ, – шаг, на который необходимо перейти после реакции.

В ходе работы лексического и синтаксического анализатора строится унифицированное представление описания модели, которое в дальнейшем поступает на вход нейронов профилирования.

Нейроны профилирования заполняют векторы параметров профилирования разбираемого описания.

Для классификации профилируемых объектов используются самоорганизующиеся карты Кохонена (KCN – Kohonen Clastering Networks). Сеть KCN имеет один слой нейронов. Размерность вектора каждого нейрона равна количеству параметров профилирования P.

Точность, с которой происходит классификация представленного описания в соответствии с multidimensional scaling (MDS), имеет вид

,

где d(i,j) – расстояние  между вычисленными параметрами модели и параметрами, хранящимися в нейроне-классификаторе и e(i,j) – евклидово расстояние между соответствующими параметрами.

Высчитывая Е, определяются модели, хранящиеся в базе данных, наиболее подходящие по типу описания к разработанной проектировщиком.

На рис. 1 представлена комплексная нейро-семантическая сеть анализа и классификации лингвистических моделей ППР.

Рис. 1. Нейро-семантическая сеть обработки модели ППР

I, IV – слои нейронов-идентификаторов, II,V -управляющие нейроны, III,VI – нейроны ошибки, VII – слой нейронов профилирования, ПП – промежуточное представление, f1, f2,…, fn – функция преобразования, – унифицированный вид, НС-БД – нейро-семантическая база данных

Пятая глава посвящена разработке методов и средств реализации интеллектуальной адаптивной системы обучения проектированию нормативных и ситуационных ППР.

Выделяется несколько основных парадигм организации и реализации систем данного класса.

  1. Основанная на концепции специализированных экспертных систем.
  2. Основанная на гипертексте и гипермедиа.
  3. Основанная на интеграции экспертных систем и гипертеста / гипермедиа.
  4. Использующая концепцию интеллектуальных обучающих инструментов, представляющих собой системы со смешанной инициативой и оверлейным типом модели обучаемого.
  5. На основе интеграции экспертных систем с системами обучения.

Однако эти подходы слабо учитывают оценку знаний обучаемых, носящих нечеткий характер, не обеспечивают эффективную адаптацию обучаемого к учебно-практическому наполнению в ходе процесса обучения в условиях существенно различной степени первичной подготовки обучаемых, ориентированы на узкую предметную область, что снижает степень их универсальности. Таким образом, для устранения указанных недостатков необходим новый подход к организации и реализации интеллектуальных адаптивных автоматизированных обучающих систем, включающий комплекс моделей и методов, повышающий эффективность и качество обучения и позволяющий сократить сроки обучения.

Образовательное пространство проектирования нормативных и ситуационных потоков проектных работ включает следующие компоненты: «проектировщик - предметная область - средства обучения - среда проектирования».

Модель предметной области автоматизированного проектирования представляется в виде дерева онтологий, которая динамически использует иерархические, порядковые и ассоциативные связи онтологий объектов и процессов проектирования. Каждой онтологии соответствует учебный элемент. Модель предметной области позволяет адекватно представить учебный материал и является базой знаний среды проектирования.

Модель предметной области имеет вид

CADModel={Архитектура, Функции, Процессы, Данные, Паттерн, MetaData| ortree, <, view},

где Архитектура={архитектураi, i=1…E} – множество архитектур проектирования;

Функции={функцияi­, i=1…Z} – множество проектных функций;

Процессы={процессi, i=1…P} – множество проектных процессов;

Паттерн={Операция, Команда, Способ} – множество проектных шаблонов;

Операция={операцияi, i=1…O} – множество проектных операций;

Команда={командаi, i=1…C} – множество проектных команд;

Способ={способi, i=1…S} – множество проектных способов выполнения команды,

Atom={понятиеi, действиеi, i=1…A} – множество «атомов» знаний, состоящее из элементарных понятий и простейших действий;

MetaData={keyi, hash-function, i=1…H} – метаданные модели,

где <keyi> – кортеж ассоциативных ключей, hash-function – хэш-функция поиска элемента, ortree – иерархическое отношение, < – отношение порядка, view – ассоциативная функция.

Структура паттернов операций, команд и способов одинакова. Например, структура PatternOperation имеет вид

PatternOperation={название, назначение, мотивация, применимость, структура, участники, отношения, результаты, реализация, пример, применения, родственные паттерны}.

Разрабатывается модель обучаемого проектировщика, отражающая динамический уровень его подготовленности к решению задач проектирования потоков работ. Уровень описан нечеткими лингвистическими критериальными параметрами (знания, умения, навык и компетентность).

Модель обучаемого проектировщика имеет вид

UserModel = { OcenkaZnaniei, OcenkaUmeniei, OcenkaNaviki, OcenkaKompetentnosti, haracteristika | calcZ, calcU, calcN, calcK, i=1…N},

где OcenkaZnaniei, OcenkaUmeniei, OcenkaNaviki и OcenkaKompetentnosti – массивы оценок знаний, умений, навыков  и компетентности  соответственно, N – число контрольных точек Ki сценария. Областью значений функций расчета указанных оценок являются пары (D,): calcZ, calcU, calcN, calcK (D, ), где D – значение функции евклидово расстояние, – значение функции принадлежности к классу проектной характеристики,

haracteristika={оценка1, оценка2,…, оценкаS} – множество лингвистических характеристик. calcZ: markTeori оценкаi, calcU: marki оценкаi, calcN:ti оценкаi, calcK:calcZ, calcU, calcN оценкаi, где markTeori, marki, ti определены в модели протокола ниже.

Реализация функций calcZ, calcU, calcN, calcK выполнена с помощью предлагаемого метода диагностики на базе классификации на основе нечетких карт Кохонена (FSOM), которые хорошо зарекомендовали себя в качестве универсальных классификаторов.

Параметры модели обучаемого проектировщика (его профиль) меняются событийно в контрольных точках Ki сценария. Оценочные входные векторы поступают на вход нечеткой карты, которая классифицирует полученные данные и формирует нечеткие характеристики уровня подготовленности. Оценочная шкала приведена в табл. 1, а структура FSOM на рис. 2. 

Таблица 1. Оценочная шкала на множестве значений функции

%,

Интервал расстояния (отклонения)

Лингвистическая

характеристика

оценка1

оценка2

оценкаS

Рис. 2. Структурная схема FSOM оценки профиля обучаемого проектировщика

Функция принадлежности имеет вид

где C – число классов класса. 

Активность нейронов слоя расстояния вычисляется как евклидово расстояние (отклонение) от требуемой активности

где T – число критериальных параметров входного оценочного вектора X, xe – элемент вектора X, – вес дуги, связывающий элемент xe и нейрон ij класса.

Минимальное значение активности нейрона класса j слоя расстояния имеет вид minj=minj(distij), максимальная принадлежность входного вектора к классу j имеет вид maxj=maxj(µij). При многократном применении нечетких карт обратная связь позволяет обновлять весовые коэффициенты на каждом t шаге что позволяет повысить точность оценки.

Четыре выходных кортежа FSOM имеют вид

,

где distj – значение активности нейрона j класса, µj – значение функции принадлежности входного вектора к конкретному j классу.

Разрабатывается модель сценария обучения. В основу модели сценария  положена система, состоящая из ориентированного графа, отображений вершин и альтернативного выбора траектории обучения. Модель сценария имеет вид

Scenariy = {G(vertex,edge), Reflaction, Alternativ},

где G(vertex,edge) – ориентированный граф сценария,

vertex ={vi, i=1…V} – множество атрибутивных вершин,

edge = {ei, i=1…E} – множество дуг;

Reflaction = {Rf1, Rf2, Rf3, Rf4} – множество гетерогенных отображений вершин в объекты проектирования (Rf1 – архитектура, функции, процессы, данные, паттерны (см. модель CADModel), Rf2 – тестовые вопросы, Rf3 – практические проектные задачи, Rf4 – контрольные точки Ki, содержащие требуемые (целевые) значения лингвистических критериальных параметров (проектных характеристик) обучаемого инженера);

Alternativ={vj, если vi инциндентна vj и vi Ki, vi < vj} – выбор обучаемым проектировщиком траектории обучения из vi неконтрольной вершины.

Модель протокола protocol представляется вектором  параметрических критериев, сформированных из квалиметрии процесса обучения, и имеет вид кортежа

protocol = <name, ttype, typeij, testij, tij, markTeorij, markij, povtoreniyij, countTestij, cognDifij, i=1…N, j=1…M>,

где name – идентификатор обучаемого проектировщика,

ttype={teor, pract} – тип проектной задачи (teor – теория, pract – практика),

ttypeij – массив типов проектных задач,

testij – массив ключей проектных задач,

tij – массив затраченного времени на выполнение проектных действий,

markTeorij – массив баллов за ответы на вопросы,

markij – массив баллов за выполненные практические проектные задачи,

cognDifij – массив когнитивной сложности проектных задач,

povtoreniyij – массив числа повторов решения проектных задач,

countTestij – массив числа решенных проектных задач,

N – число контрольных точек Ki,

M – размерность массива.

Разрабатывается метод адаптивного управления траекторией обучаемого проектировщика, который использует разработанные модели и позволяет достигать требуемого профиля в сокращенные сроки. Управление траекторией обучения рассматривается как выбор вариантов сценария обучения и его реконструкция. Необходимость реконструкции сценария возникает тогда, когда текущий профиль проектировщика не удовлетворяет заданному целевому в точке Ki.

Для учета предыстории обучения проектировщика все значения характеристик в контрольных точках Ki суммируются, и сумма делится на их количество:, , , . В формулах оператор D обеспечивает доступ к значениям расстояния D проектных характеристик модели обучаемого. Функции принадлежности для OcenkaZnanie, OcenkaUmenie, OcenkaNavik, OcenkaKompetentnost определяются с помощью оператора : , где N – число контрольных точек Ki.

Для устранения «слабого места» инженера в обучении определена функция h, которая обладает минимальным значением принадлежности µ к одному из классов знания, умения, навыка и компетентности и максимальным расстоянием dist: h=min(µзнания ,µумения ,µнавыки , µкомпетентность)max(distзнания , distумения ,distнавыки ,distкомпетентност). Применение функции h позволяет равномерно распределить весь учебный материал для получения сбалансированных проектных характеристик по всему курсу.

Алгоритм формирования динамического сценария имеет следующий вид:

  1. Выбрать учебные элементы E из модели предметной области, связанные с контрольным элементом Ki.
  2. Выбрать критериальный параметр  P, имеющий минимальное значение µ.
  3. Из множества E выбрать учебные элементы, которые связаны с P, и занести их в кортеж DE.
  4. К кортежу DE добавить из сценария пройденный контрольный теоретический и практический учебный материал, связанный с P.
  5. Добавить контрольный элемент Ki.

Проектировщик проходит обучение по траектории, состоящей из элементов кортежа DE. Число выбранных учебных элементов может регулироваться наличием иерархической, порядковой и ассоциативной связанности элементов в модели предметной области.

Предложенный метод позволяет сократить на 40% сроки обучения по сравнению с известными адаптивными методами за счет исключения из траектории обучения «ненужных» учебных элементов.

Шестая глава  посвящена разработке программно-структурных средств обработки моделей ППР.

Структура программного комплекса контроля, анализа и трансляции графических языков ППР представлена на рис. 3.

Рис. 3. Структура программного комплекса контроля, анализа и трансляции графических языков потоков работ

Структура программного комплекса интеллектуальной системы обучения проектированию, моделированию и анализу ППР представлена рис. 4.

Разрабатываются аппаратные средства контроля и анализа лингвистических моделей управления потоками проектных работ и потоков работ.

Разрабатывается обобщенная структура ассоциативного процессора лингвистического контроля, в основу функционирования которого положен алгоритм анализа по RG-грамматике. В структуре используются два типа памяти: управляющая для хранения грамматики и функциональная различных типов – «стек», «бобслей», «вагон», «ассоциативный стек» и другие для хранения информации, необходимой в операциях контроля. На основе обобщенной структуры ассоциативного процессора разработаны оригинальные структуры синтаксических анализаторов, отличающиеся от известных повышенным быстродействием и расширенными функциональными возможностями. Предлагаются структуры анализаторов для анализа языков с регулярной скобочной структурой, с нерегулярной скобочной структурой, для языков с грамматикой, содержащей одинаковые синтермы в комплексе продукций, с параллельным поиском термов и синтермов.

Рис. 4. Структура программного комплекса интеллектуальной системы обучения

проектированию, моделированию и анализу ППР

Разрабатываются структуры безадресных запоминающих устройств стекового и ассоциативно-стекового типов. Основными вопросами при их разработке являются: выбор способа хранения информации (со сдвигом или без), выбор способа обращения (односторонний или двухсторонний), учет положения границы между занятыми и свободными зонами. Предложены оригинальные структуры безадресной памяти с бессдвиговым последовательным и списочным способами хранения информации, отличающиеся от известных универсальностью: возможностью обращения в режиме записи и чтения как к вершине, так и к основанию стека, и организации многоканального режима работы.

Разрабатывается структура ассоциативного арифметического устройства, входящего в состав процессора контроля.


ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Подводя обобщающий итог диссертационному исследованию и практическим разработкам, реализованным на их базе, можно утверждать следующее:

Цель исследований, направленная на снижение проектных ошибок при создании СКС за счет разработанного и проверенного на практике графо-аналитического подхода, в котором конструктивно используется адаптация опыта программирования к диаграммному моделированию потоков проектных работ, достигнута.

Получены новые научные результаты:

1. Предложен, обоснован, исследован и проверен графо-аналитический подход, представляющий собой систему принципов, теоретических составляющих, моделей, методов и средств, способствующих при их комплексном применении снижению ошибок проектирования в диаграммных схемах, в первую очередь, за счет использования грамматических формализмов, моделирующих статику и динамику потоков работ в процессе проектирования СКС и его продукте.

2. Разработаны основы прикладной теории ассоциативного управления потоками работ, в рамках которой предложена и исследована ассоциативно-ориентированная модель управления потоками работ,  обеспечивающая разбиение множества задач на классы, соответствующие проектным ситуациям, выбор задач по проектным признакам и контексту, параллельно-последовательное управление задачами потоков работ и позволяющая улучшить учет критериев, параметров и специфику процесса проектирования СКС, разработано лингвистическое представление модели и синтаксически-ориентированный метод ее анализа.

3. Разработан класс автоматных графических грамматик и комплекс методов обработки диаграммных схем ППР, отличающихся от известных простотой синтеза, универсальностью, линейными временными характеристиками анализа, малыми затратами памяти и обеспечивающими полноту контроля, обнаружение синтаксических, семантических ошибок в диаграммах ППР и их нейтрализацию, трансляцию в целевые языки.

4. Разработан нейро-семантический метод обработки лингвистических моделей ППР, позволяющий настраивать среду проектирования и накапливать опыт проектных решений, уменьшая риски совершения проектных ошибок. Разработана модель классификации объектов проектных работ на базе карт Кохонена.

5. Разработаны модели (предметной области, проектировщика, сценария и протокола)  и методы (диагностики профиля проектировщика и управления траекторией обучения) организации адаптивного обучения проектированию ППР, позволяющие повысить качество обучения в сокращенные сроки и, тем самым, понизить уровень совершаемых ошибок проектировщиками.

6. Разработано программно-информационное обеспечение связной совокупности систем контроля, анализа и трансляции, классификации, повторного использования и  обучения.

7. Разработаны структурные решения процессоров контроля диаграмм ППР, а также блоков безадресной памяти и ассоциативного арифметического устройства, входящие в их состав.

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах:

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

1. Афанасьев, А. Н. Пакет программ контроля корректности исходных описаний вычислительных устройств / А. Н. Афанасьев, А. А. Гужавин // Программирование. – 1983. – №5. – С. 92-93.

2. Афанасьев, А. Н. Синтаксически-ориентированная реализация графических языков на основе автоматных графических грамматик / А. Н. Афанасьев, О. Г. Шаров // Программирование. – 2005. – №6. – С. 56-66.

  1. Афанасьев, А. Н. Нейро-семантический подход к обработке функциональных моделей вычислительной техники / А. Н. Афанасьев, А. Г. Игонин // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Серия «Технические науки». – 2006. – №6. –  С. 93-100.
  2. Афанасьев, А. Н. Применение нейро-семантических сетей для анализа и синтеза структурно-функциональных моделей в системах проектирования / А. Н. Афанасьев,  А. Г. Игонин // Системы управления и информационные технологии. – 2006. – №4 (26). – С. 12-15.

5. Афанасьев, А. Н. Применение нейросемантического подхода для анализа и синтеза функциональных моделей в системах проектирования / А. Н. Афанасьев,  А. Г. Игонин // Вестник Ижевского государственного технического университета. – 2007. – №1. – С. 66-69.

6. Афанасьев, А. Н. Нейтрализация синтаксических ошибок в графических языках / А. Н. Афанасьев, О. Г. Шаров // Программирование. – 2008. – №1. – С. 61-66.

7. Афанасьев, А. Н.  Использование нейросемантических сетей для автоматизированного проектирования вычислительной техники / А. Н. Афанасьев, А. Г. Игонин, Т. В. Афанасьева, Н. Н. Войт //  Автоматизация и современные технологии. – 2008. – №1. – C. 21–24.

  1. Афанасьев, А. Н. Программная реализация адаптивной компонентной автоматизированной обучающей системы САПР / А. Н. Афанасьев, Н. Н. Войт // Программные продукты и системы. – 2008. – №4. – С. 73-75.
  2. Афанасьев, А. Н. Разработка компонентной автоматизированной обучающей системы САПР на основе гибридной нейронной сети / А. Н. Афанасьев, Н. Н. Войт //  Автоматизация и современные технологии. – 2009. – №3. – C. 14-18.
  3. Афанасьев, А. Н. Организация когнитивной автоматизированной обучающей системы (КАОС) промышленных пакетов САПР / А. Н. Афанасьев, Н. Н. Войт //  Автоматизация и современные технологии. – 2009. – №3. – C. 14-18.
  4. Афанасьев, А. Н. Интеллектуальная обучающая система концептуальному проектированию автоматизированных систем / А. Н. Афанасьев, Н. Н. Войт //  Известия Самарского научного центра Российской академии наук. – 2010. – №4 (2). –  Т. 12. – С. 465-468.
  5. Афанасьев, А. Н. Методы и средства трансляции графических диаграмм / А. Н. Афанасьев, О. Г. Шаров // Программирование. – 2011. – №3. – С. 65-76.

Книги

13. Афанасьев, А. Н. Контроль информации в системах автоматизации проектирования / А. Н. Афанасьев, А. А. Гужавин, О. Г. Кокаев и др. – Саратов : СГУ, 1985. – 136 с.

14. Афанасьев, А. Н. Процессоры обработки нечеткой информации / А. Н. Афанасьев, П. И. Соснин, О. Г. Кокаев. – Саратов : СГУ, 1988. – 124 с.

15. Афанасьев, А. Н. Ассоциативное микропрограммирование / А. Н. Афанасьев, А. А. Гужавин, О. Г. Кокаев. – Саратов : СГУ, 1991. – 116 с.

16. Афанасьев, А. Н. Методы и средства обработки лингвистических структурно-функциональных моделей на основе нейросемантических сетей / А. Н. Афанасьев,  А. Г. Игонин. – Ульяновск : УлГТУ, 2007. – 227 с.

17. Афанасьев, А. Н. Методы и средства моделирования вычислительных устройств и систем : учебное пособие / А. Н. Афанасьев, В. В. Шишкин. – Ульяновск: УлГТУ, 1996. – 88 с.

18. Афанасьев, А. Н. Программные средства автоматизации инженерного труда. Интегрированная система FRAMEWORK : учебное пособие / А. Н. Афанасьев. – Ульяновск : УлГТУ, 1996. – 124 с.

19. Афанасьев, А. Н. Формальные языки и грамматики : учебное пособие /  А. Н. Афанасьев. – Ульяновск : УлГТУ, 1997. – 82 с.

Статьи и материалы конференций

20. Афанасьев,  А. Н. Средства анализа программного обеспечения на базе микропроцессора / А. Н. Афанасьев, В. Н. Негода, А. А. Смагин, С.В. Скворцов // Межвузовский сб. науч. трудов «Проектирование и применение микропроцессорных систем управления». – М. : МИЭТ, 1984. –  С. 217-220.

21. Афанасьев, А. Н. Метод предельной структуризации программ для микропроцессорных систем / А. Н. Афанасьев, О. Г. Кокаев, О. В. Панов // Всесоюзная конференция «Микропроцессорные системы». – Челябинск, 1984. – С. 175-176.

22. Афанасьев, А. Н. Обработка лингвистической информации в микропроцессорных системах / А. Н. Афанасьев, А. А. Гужавин, Т. В. Афанасьева // Всесоюзная конференция «Микропроцессорные системы». – Челябинск, 1984. – С. 177-178.

23. Афанасьев, А. Н. Интерпретация алгоритмов трансляции параллельными сетевыми схемами / А. Н. Афанасьев, О. Г. Кокаев, Т. В. Афанасьева  // Всесоюзная школа-семинар «Распараллеливание обработки информации». – Львов, 1985. – С. 36-37.

24. Афанасьев, А. Н. Сравнительный анализ методов синтаксического контроля описаний микропроцессорных систем / А. Н. Афанасьев, А. А. Гужавин  // Межвузовский сб. науч. трудов «Проектирование, контроль и диагностика МПС». – Саратов, 1985. – С. 35-41.

25. Афанасьев, А. Н.  Применение параллельных сетевых схем алгоритмов при построении модели транслятора / А. Н. Афанасьев, О. Г. Кокаев, Т. В. Афанасьева // Межвузовский сб. «Проблемы системотехники и АСУ». – Л., 1986. – С. 133-140.

26. Афанасьев, А. Н. Преобразования и реализация алгоритмов управления в ассоциативных вычислительных структурах / А. Н. Афанасьев, А. А. Гужавин, О. Г. Кокаев // Межвузовский сб. «Архитектура, схемотехника и математическое обеспечение микропроцессорных систем управления». – М., 1986. – С. 5-13.

27. Афанасьев, А. Н. Контроль языков параллельных схем алгоритмов / А. Н. Афанасьев, А. А. Гужавин // Межвузовский сб. «Архитектура, схемотехника и математическое обеспечение микропроцессорных систем управления». – М., 1986. – С. 74-82.

28. Афанасьев, А. Н. Интерпретация нечетных операторных схем алгоритмов в микропроцессорных системах / А. Н. Афанасьев // Межвузовский сб. «Проектирование, контроль и диагностика МПС». – Ульяновск, 1986. – С. 53-58.

29. Афанасьев, А. Н. Методы и средства параллельного ассоциативного микропрограммирования / А. Н. Афанасьев, О. Г. Кокаев // VI Всесоюзная школа-семинар «Распараллеливание обработки информации». – Львов, 1987. – С. 6-7.

30. Афанасьев, А. Н. Построение и интерпретация сетевых схем алгоритмов / А. Н. Афанасьев, О. Г. Кокаев // Межвузовский сб. науч. трудов «Вычислительная техника в автоматизированных системах контроля и управления». – Пенза, 1987. – С. 16-19.

31. Афанасьев, А. Н. Вопросы технологии параллельного ассоциативного микропрограммирования / А. Н. Афанасьев, А. А. Гужавин  // Межвузовский сб. науч. трудов «Проектирование, контроль и диагностика МПС». – Ульяновск, 1989. – С. 30-36.

32. Афанасьев, А. Н. Методы параллельного ассоциативного микро-программирования / А. Н. Афанасьев, О. Г. Кокаев // Межвузовский сб. науч. трудов «Вычислительная техника в автоматизированных системах контроля и управления». – Пенза, 1987. – С. 51-56.

33. Афанасьев, А. Н. Анализ способов описания параллельных алгоритмов и методов их интерпретации / А. Н. Афанасьев, Т. В. Афанасьева // Российская научно-техн. конф. «Системный анализ и принятие решений в задачах автоматизированного обеспечения качества и надежности изделий приборостроения и РЭА». – Махачкала, 1991. – С. 103-104.

34. Афанасьев, А. Н. Ассоциативные вычисления и структуры в САПР / А. Н. Афанасьев // Международная НТК «Интерактивные системы: проблемы человеко-компьютерного взаимодействия». – Ульяновск : УлГТУ, 1995. – Ч.1. – С. 32-33.

35. Афанасьев, А. Н. Методы и средства автоматизации проектирования процессов управления для радиотехнических систем / А. Н. Афанасьев, М. В. Егунов //  Труды  3-й всероссийской науч.-практ. конференции (с участием стран СНГ) «Современные проблемы создания и эксплуатации радиотехнических систем». – Ульяновск, 2001. – С. 165-166.

36. Афанасьев, А. Н. Interactive designing of computing devices / А. Н. Афанасьев,  М. В. Егунов // Сб. статей «Interactive systems: the problems of human – computer interaction». – Ульяновск, 2001. – С. 75-76.

37. Афанасьев, А. Н. Mathematical support for designing of algorithmic processors / А. Н. Афанасьев // Сб. статей «Interactive systems: the problems of human – computer interaction». – Ульяновск, 2001. – С. 76-78.

38. Афанасьев, А. Н. Нечеткие ассоциативно-ориентированные модели алгоритмических вычислений / А. Н. Афанасьев // Труды междунар. конференции «Континуальные логико-алгебраические исчисления и нейроматематика в науке, технике и экономике».  Т. 3. Логико-алгебраические методы, модели, прикладные применения. – Ульяновск, 2001. – С. 138-140.

39. Афанасьев, А. Н.  Интеллектуальная компьютерная система обучения САПР /  А. Н. Афанасьев, А. В. Максимов // Сб. статей X Международной НТК «Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании». – Пенза, 2002. – С. 319-321.

40. Афанасьев, А. Н. Алгебра ассоциативно ориентированных схем алгоритмов / А. Н. Афанасьев // Труды междунар. конференции «Континуальные алгебраические логики, исчисления и нейроинформатика в науке, технике и экономике». Т. 3. Системы искусственного интеллекта и нейроинформатика. – Ульяновск, 2003. – С. 15-16.

41. Афанасьев, А. Н. Проектирование интеллектуальной обучающей системы для САПР /  А. Н. Афанасьев, А. В. Максимов // Interactive Systems: The Problems of Human-Computer Interaction 2003: Proceedings  of International Conference. – Ulyanovsk : UlSTU, 2003. – P.124-125.

42. Афанасьев, А. Н. Инструментальные средства анализа и контроля знаний /  А. Н. Афанасьев, А. В. Максимов // Компьютерное моделирование и информационные технологии в науке, инженерии и образовании: Сборник материалов Международной научной конференции. – Пенза, 2003. – С. 11-13.

43. Афанасьев, А. Н. Разработка графо-алгебраических методов и средств обучения проектной деятельности в САПР / А. Н. Афанасьев, А. В. Максимов // Вестник УлГТУ. – 2004. – №3. – С. 49-52.

44. Afanasev, A. N. The concept of construction and realization of graphical editors for CAD / A. N. Afanasev, O. G.  Sharov // Proceedings of the International Conference. Interactive Systems : The Problems of Human – Computer Interaction. – Ulyanovsk : UlSTU, 2003. – P. 248-252.

45. Афанасьев, А. Н. Автоматная графическая грамматика / А. Н. Афанасьев, О. Г. Шаров // Вестник УлГТУ. – 2005. – №1. – С. 54-56.

46. Афанасьев, А. Н. Разработка алгоритмического, методического и информационного обеспечения АОС для САПР КОМПАС-3D / А. Н. Афанасьев, Н. Н. Войт // Вестник УлГТУ. – 2005. – №3. – С. 50-56.

47. Афанасьев, А. Н. Разработка и реализация компонентной модели представления учебного материала / А. Н. Афанасьев, Н. Н. Войт // Труды международной конференции  «Новые информационные технологии и системы». – Пенза : ПГУ, 2006. – Т. 2. – С. 174.

48. Афанасьев, А. Н. Применение нейро-семантических сетей для обработки функциональных моделей проектных решений / А. Н. Афанасьев, А. Г. Игонин // Вестник УлГТУ. – 2006. – №2. – С. 69-73.

49. Афанасьев, А. Н. Разработка метода синтеза проектных решений  на основе нейросетевого подхода / А. Н. Афанасьев, А. Г. Игонин // Interactive Systems: The Problems of Human-Computer Interaction 2005: Proceedings of the International Conference. – Ulyanovsk : UlSTU, 2005. – P. 44-46.

50. Афанасьев, А. Н. Разработка и исследование моделей автоматизированной обучающей системы САПР / А. Н. Афанасьев, Н. Н. Войт // Автоматизация процессов управления. – 2009. – №4. – С. 77-84.

51. Afanasev, A. N. Development and using of interactive cognitive parametric automated training system of CAD / A. N. Afanasev, N. N.  Voit // Proceedings of International Conference. Interactive Systems And Technologies: The Problem of Human-Computer Interaction. –  Collection of scientific papers. – Ulyanovsk : 2009. – September. – P. 235-249.

52. Afanasev, A. N. Analysis of diagram languages of design processes representation in a CAD computerize system / A. N. Afanasev, V. V. Sychev // Proceedings of International Conference. Interactive Systems And Technologies: The Problem of Human-Computer Interaction. –  Collection of scientific papers. – Ulyanovsk : 2009. – September. – P. 199-207.

53. Афанасьев, А. Н. Организация интеллектуальных обучающих систем /  А. Н. Афанасьев, М. А. Беляева // Труды Всероссийской конференции с элементами научной школы для молодежи «Проведение научных исследований в области обработки, хранения, передачи и защиты информации». В 4 т. Т. 3. – Ульяновск : УлГТУ, 2009. – С. 56-60.

54. Афанасьев, А. Н. Анализ описаний событийных процессов в ARIS-технологии проектирования автоматизированных систем / А. Н. Афанасьев, В. В. Сычев // Труды Всероссийской конференции с элементами научной школы для молодежи «Проведение научных исследований в области обработки, хранения, передачи и защиты информации». В 4 т. Т. 3. – Ульяновск : УлГТУ, 2009. – С. 56-60.

55. Афанасьев, А. Н. Методы и средства обработки диаграммных языков /  А. Н. Афанасьев // Сборник научных трудов Российской школы-семинара аспирантов, студентов и молодых ученых ИМАП-2009. – Ульяновск : УлГТУ, 2009. – С. 16-30.

56. Афанасьев, А. Н. Графо-аналитический подход обработки потоков работ в проектировании сложных автоматизированных систем / А. Н. Афанасьев // Труды конгресса по интеллектуальным системам и информационным технологиям «AIS-IT’10». В 4 т. Т.1. – М. : Физматлит, 2010. – С. 91-93.

57. Афанасьев, А. Н. Математическое обеспечение интеллектуальных обучающих систем САПР / А. Н. Афанасьев, Н. Н. Войт // Труды конгресса по интеллектуальным системам и информационным технологиям «AIS-IT’10 В 4 т. Т.1. – М. : Физматлит, 2010. – С. 94-95.

58. Афанасьев, А. Н. Графо-аналитический подход к анализу и контролю потоков работ / А. Н. Афанасьев // Информатика и вычислительная техника:  сборник научных трудов. – Ульяновск : УлГТУ, 2010. – С. 616-623.

59. Афанасьев, А. Н. Нейтрализация ошибок в диаграммных графических языках САПР / А. Н. Афанасьев, В. В. Сычев // Информационные технологии: межвузовский сб. науч. трудов. – Ульяновск : УлГТУ, 2008. – С. 187-192.

60. Афанасьев, А. Н. Методы и средства обработки и поддержки потоков работ в автоматизированном проектировании сложных компьютеризованных систем / А. Н. Афанасьев // Информатика, моделирование, автоматизация проектирования: сб. науч. трудов. –  Ульяновск : УлГТУ, 2010. – С. 47-58.

61. Афанасьев, А. Н. Анализ графических спецификаций потоков проектных работ на примере языка UML /  А. Н. Афанасьев, Р. Ф. Гайнуллин // Вестник УлГТУ. – 2010. – №4. – С. 42-45.

62. Афанасьев, А. Н. Интеллектуальная система обработки потоков работ в автоматизированном проектировании сложных компьютеризованных систем / А. Н. Афанасьев // Системный анализ и семиотическое моделирование: материалы Первой всероссийской конференции с международным участием (SASM-2011). – Казань : Изд-во «Фэн» Академии наук РТ, 2011. – С. 78-84.

63. Афанасьев, А. Н. Интеллектуальная мультиагентная система обучения проектной деятельности / А. Н. Афанасьев, Н. Н. Войт, Д. С. Канев // Системный анализ и семиотическое моделирование: материалы Первой всероссийской конференции с международным участием (SASM-2011). – Казань : Изд-во «Фэн» Академии наук РТ, 2011. – С. 267-269.

64. Афанасьев, А. Н. Интеллектуальная система обработки потоков работ в автоматизированном проектировании сложных систем / А. Н. Афанасьев // Информатика и вычислительная техника: сб. науч. трудов 3-й Российской научно-технической конференции (ИВТ-2011). – Ульяновск : УлГТУ, 2011. – С. 43-48.

65. Афанасьев, А. Н. Разработка анализатора IDEF-диаграмм / А. Н. Афанасьев,  Д. Г. Брагин // Вестник УлГТУ. – 2011. – №2 (54). – С. 41-49.

66. Афанасьев, А. Н. Интеллектуальная система обработки графических спецификаций  потоков проектных работ в автоматизированном проектировании сложных систем /  А. Н. Афанасьев // Труды конгресса по интеллектуальным системам и информационным технологиям «IS&IT’11». В 4-х т. Т.1. – М. : Физматлит, 2011. – С. 132-137.

67. Афанасьев, А. Н. Методология разработки распределенных интеллектуальных систем проектной деятельности / А. Н. Афанасьев, Н. Н. Войт // Труды конгресса по интеллектуальным системам и информационным технологиям «IS&IT’11». Научное издание в 4-х томах. – М. : Физматлит, 2011 . – Т. 1. – С. 132-142.

68. Afanasev, A. Intelligent methods and tools for handling graphic workflows in computer-aided design of comlex systems / A. Afanasev // Proceedings of International Conference. Interactive Systems And Technologies: The Problem of Human-Computer Interaction. –  Collection of scientific papers. – Ulyanovsk : ULSTU, 2011. – P. 95-100.

69. Afanasev, A. Methodology and concepts for development of intelligent learning systems of design activity / A. Afanasev,  N. Voit, D. Kanev, P. Troitski // Proceedings of International Conference. Interactive Systems And Technologies: The Problem of Human-Computer Interaction. –  Collection of scientific papers. – Ulyanovsk : ULSTU, 2011. – P. 93-95.

Свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ,

авторские свидетельства на изобретения

  1. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 200261576. САПР Ассоциативных Процессоров Управления (САПР АПУ) / Афанасьев А. Н., Егунов М. В., Шаталин К. Г.; заявитель и правообладатель Ульян. гос. техн. ун-т. - № 2002611393; заявл. 26.07.2002; зарегистр. 13.09.2002. – Москва, Роспатент, 2002.
  2. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2003612553. Графический редактор алгоритмов управления  (ГРАУ) / Афанасьев А.Н., Шаров О.Г.; заявитель и правообладатель Ульян. гос. техн. ун-т. - № 2003612046; заявл. 26.09.2003; зарегистр. 24.11.2003. – Москва, Роспатент, 2003.
  3. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2004611290. Система моделирования событийно управляемых процессов / Афанасьев А. Н., Игонин А. Г.; заявитель и правообладатель Ульян. гос. техн. ун-т. - № 2004610724; заявл. 30.03.2004; зарегистр. 25.05.2004. – Москва, Роспатент, 2004.
  4. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2004611286. Система графического редактирования и визуализирования схемных объектов / Афанасьев А. Н., Игонин А. Г.; заявитель и правообладатель Ульян. гос. техн. ун-т. - № 2004610720; заявл. 30.03.2004; зарегистр. 25.05.2004. – Москва, Роспатент, 2004.
  5. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2004611289. Транслятор схемных описаний / Афанасьев А. Н., Игонин А. Г.; заявитель и правообладатель Ульян. гос. техн. ун-т. - № 2004610723; заявл. 30.03.2004; зарегистр. 25.05.2004. – Москва, Роспатент, 2004.
  6. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2005611312. Анализатор графических схем алгоритмов / Шаров О. Г., Афанасьев А. Н.; заявитель и правообладатель Ульян. гос. техн. ун-т. - № 2005610802; заявл. 15.04.2005; зарегистр. 31.05.2005. – Москва, Роспатент, 2005.
  7. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2005611314. Синтаксически-ориентированный графический редактор алгоритмов управления (СОГРАУ) / Шаров О. Г., Афанасьев А. Н.; заявитель и правообладатель Ульян. гос. техн. ун-т. - № 2005610804; заявл. 15.04.2005; зарегистр. 31.05.2005. – Москва, Роспатент, 2005.
  8. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2005611316. Программный пакет «Вопросно-ответный процессор автоматизированного обучения и тестирования пользователей изделий и систем» / Афанасьев А. Н., Карпушин А. Н., Максимов А. В., Соснин П. И., Соснин Д. П.; заявитель и правообладатель Ульян. гос. техн. ун-т. - № 2005610806; заявл. 15.04.2005; зарегистр. 31.05.2005. – Москва, Роспатент, 2005.
  9. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2005610662. Графический конструктор электронных учебно-методических комплексов / Войт Н. Н., Афанасьев А. Н., Шаров О. Г.; заявитель и правообладатель Ульян. гос. техн. ун-т. - № 2005610119; заявл. 21.01.2005; зарегистр. 17.03.2005. – Москва, Роспатент, 2005.
  10. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2006610929. Графическая студия разработки электронных учебников / Войт Н. Н., Афанасьев А. Н.; заявитель и правообладатель Ульян. гос. техн. ун-т. - № 2006610045; заявл. 10.01.2006; зарегистр. 09.03.2006. – Москва, Роспатент, 2006.
  11. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2006612714. Графический конструктор разработки гипертекстовых электронных учебно-методических комплексов / Войт Н. Н., Афанасьев А. Н.; заявитель и правообладатель Ульян. гос. техн. ун-т. - № 2006611860; заявл. 07.06.2006; зарегистр. 02.08.2006. – Москва, Роспатент, 2006.
  12. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2006610929. Графическая студия разработки электронных учебников комплексов / Войт Н. Н., Афанасьев А. Н.; заявитель и правообладатель Ульян. гос. техн. ун-т. - № 2006610045; заявл. 10.01.2006; зарегистр. 09.03.2006. – Москва, Роспатент, 2006.
  13. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2007612025. Метакомпилятор графических грамматик / Яшин А. В., Афанасьев А. Н.; заявитель и правообладатель Ульян. гос. техн. ун-т. - № 2007610974; заявл. 20.03.2007; зарегистр. 17.05.2007. – Москва, Роспатент, 2007.
  14. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2007610545. Классификатор объектов проектирования / Шумилов А. И., Афанасьев  А. Н., Войт Н. Н.; заявитель и правообладатель Ульян. гос. техн. ун-т. - № 2006614148; заявл. 05.12.2006; зарегистр. 02.02.2007. – Москва, Роспатент, 2007.
  15. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2007613023. Синтаксически-ориентированный редактор графических средств концептуального проектирования / Новичков В. А., Афанасьев А. Н.; заявитель и правообладатель Ульян. гос. техн. ун-т. - № 2007612011; заявл. 22.05.2007; зарегистр. 11.06.2007. – Москва, Роспатент, 2007.
  16. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2007611772. Система построения спецификаций графических языков на основе RV-грамматик / Афанасьев А. Н., Шаров О. Г., Яшин А. В.; заявитель и правообладатель Ульян. гос. техн. ун-т. - № 2007610815; заявл. 09.03.2007; зарегистр. 26.04.2007. – Москва, Роспатент, 2007.
  17. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2007611773. Универсальная система анализа графических языков на базе RV-грамматик / Афанасьев А. Н., Шаров О. Г., Яшин А. В.; заявитель и правообладатель Ульян. гос. техн. ун-т. - № 2007610817; заявл. 09.03.2007; зарегистр. 26.04.2007. – Москва, Роспатент, 2007.
  18. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2007610545. Классификатор объектов проектирования / Шумилов А. И, Афанасьев   А. Н., Войт Н. Н.; заявитель и правообладатель Ульян. гос. техн. ун-т. - № 2006614148; заявл. 05.12.2006; зарегистр. 02.02.2007. – Москва, Роспатент, 2007.
  19. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2008615365. Система мониторинга оценки качества повышения квалификации / Афанасьев А. Н., Войт Н. Н.; заявитель и правообладатель Ульян. гос. техн. ун-т. - № 2008614365; заявл. 23.09.2008; зарегистр. 10.11.2008. – Москва, Роспатент, 2008.
  20. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2008615364. Система контроля знаний ТЕСКО / Афанасьев А. Н., Афанасьева Т. В., Войт Н. Н., Романов А. А.; заявитель и правообладатель Ульян. гос. техн. ун-т. - № 2008614364; заявл. 23.09.2008; зарегистр. 10.11.2008. – Москва, Роспатент, 2008.
  21. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2008610561. Программный контроллер управляющего элемента ActiveX КОМПАС обучающей системы GraphConstructor / Войт Н. Н., Афанасьев А. Н.; заявитель и правообладатель Ульян. гос. техн. ун-т. - № 2007615018; заявл. 11.12.2007; зарегистр. 31.01.2008. – Москва, Роспатент, 2008.
  22. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2008611429. Транслятор SCORM-спецификации проектных решений САПР КОМПАС / Войт Н. Н., Афанасьев А. Н.; заявитель и правообладатель Ульян. гос. техн. ун-т. -  № 2008610503; заявл. 12.02.2008; зарегистр. 20.03.2008. – Москва, Роспатент, 2008.
  23. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2010611718. Internet система разработки графического описания процесса обработки детали для систем ЧПУ (токарный вариант) / Афанасьев А. Н., Игонин А. Г., Тимин  А. А., Гоголев А. В.; заявитель и правообладатель Ульян. гос. техн. ун-т. - № 2009616314; заявл. 10.11.2009; зарегистр. 03.03.2010. – Москва, Роспатент, 2010.
  24. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2009610818. Гипертекстовый редактор электронной конструкторской документации САПР / Афанасьев А. Н., Войт Н. Н., Белов В. А., Сидорова Р. М.; заявитель и правообладатель Ульян. гос. техн. ун-т. - № 2008615896; заявл. 12.12.2008; зарегистр. 06.02.2009. – Москва, Роспатент, 2009.
  25. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2010610076. Программа анализа событийных диаграмм проектирования АС /  Афанасьев А. Н., Сычев В. В., Шаров О. Г.; заявитель и правообладатель Ульян. гос. техн. ун-т. - № 2009616060; заявл. 30.10.2009; зарегистр. 11.01.2010. – Москва, Роспатент, 2010.
  26. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2010613515. Графический конструктор модели предметной области САПР / Войт Н. Н., Афанасьев А. Н., Канев Д. С.; заявитель и правообладатель Ульян. гос. техн. ун-т. - № 2010611999; заявл. 13.04.2010; зарегистр. 28.05.2010. – Москва, Роспатент, 2010.

96.  А.с. 957272 СССР, М.Кл.3 G 11 C 11/00. Многоканальное запоминающее устройство / А. Н. Афанасьев А.Н., А. А. Гужавин, О. Г. Кокаев. – 3250077/18-24; заявл. 21.11.80, опубл. 07.09.82, Бюл. № 33. – 3 с.

97. А.с. № 1304078 СССР, М.Кл.4 G 11 C 19/00. Стековое запоминающее устройство / А. Н. Афанасьев, И Ф. Имамутдинов, О. Г. Кокаев, В. Г. Тарасов. – 392223/24-24; заявл. 01.07.85, опубл. 15.04.87, Бюл. № 14. – 4 с.

98. А.с. № 1363187 СССР, М.Кл.4 G 06 F 17/38. Ассоциативное арифметическое устройство / О. Г. Кокаев, В.С. Кисленко, Л. А. Жигач, А. Н. Афанасьев. – 4097649/24-24; заявл. 29.07.86, опубл. 30.12.87, Бюл. № 48. – 4 с.

  СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

АС – автоматизированная система

СКС – сложная компьютеризованная система

ПГС – параллельная граф-схема

ППР – поток проектных работ

ПССР – параллельная сетевая схема работ

SIS - Software Intensive Systems

АФАНАСЬЕВ Александр Николаевич

ГРАФО-АНАЛИТИЧЕСКИЙ ПОДХОД К АНАЛИЗУ И КОНТРОЛЮ

ПОТОКОВ  РАБОТ В АВТОМАТИЗИРОВАННОМ ПРОЕКТИРОВАНИИ

СЛОЖНЫХ КОМПЬЮТЕРИЗОВАННЫХ СИСТЕМ

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени

доктора технических наук

Подписано в печать 19.09.2011. Формат 60х84/16.

Усл. печ. л. 2,32. Тираж 100 экз. Заказ

Типография УлГТУ, 432027, г. Ульяновск, ул. Сев. Венец, 32.

 





© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.