Технология автоматизированного проектирования алгоритмического и программного обеспечения бортовых систем управления с элементами искусственного интеллекта тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.07, кандидат технических наук Власенко, Сергей Владимирович

• Власенко, Сергей Владимирович
• кандидат технических наук
• 1999

Оглавление диссертации кандидат технических наук Власенко, Сергей Владимирович

Список сокращений.

Введение

Глава 1. Основные концепции построения единой технологии автоматизированного проектирования алгоритмического и программного обеспечения БСУ.

§1.1. Базовый вариант технологии проектирования.

§ 1.2. Требования к перспективной технологии проектирования алгоритмического и программного обеспечения БСУ.

§ 1.3. Обобщенный облик технологии проектиро^щия для БСУ с элементами искусственного интеллекта.*:.л::г.

Глава 2. Методы и средства проектирования бортовых экспертных систем.

§2.1. Функциональная архитектура БЭС.

§ 2.2. Парадигмы представления и обработки знаний в БЭСУ.

§2.3. Функциональная конфигурация инструментальных средств синтеза БЭСУ.

§ 2.4. Язык представления знаний SCL.

§ 2.5. Структуры моделей знаний.

§ 2.6. Накопление и предварительное преобразование экспертной информации.

§ 2.7. Проектирование машин вывода БЭСУ.

§2.8. Комплекс инструментальных программных средств поддержки проектирования БЭСУ.

Глава 3. Вычислительная реализация прикладного программного обеспечения бортовых вычислительных систем.

§ 3.1. Нормализация программных алгоритмов в среде системы AUN.

§ 3.2. Проектирование параллельных программных реализаций алгоритмов управления.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Технология автоматизированного проектирования алгоритмического и программного обеспечения бортовых систем управления с элементами искусственного интеллекта»

В настоящее время исследования в области аэрокосмических технологий являются одной из наиболее динамично развивающихся сфер приложения передовых научно-технических разработок. Об этом свидетельствует как стремительный рост объемов заказов на поставки летательных аппаратов (ЛА) различного назначения, так и постоянное увеличение объемов НИР и ОКР, связанных с авиационной индустрией ([1,2]). Данная тенденция характерна, в частности, и для авиации гражданского и двойного назначения. При этом следует отметить, что в современной российской экономике авиастроение объективно считается одной из наиболее перспективных, конкурентоспособных промышленных отраслей, развитие которой могло бы дать необходимый толчок для изменения общего положения в отечественной промышленности ([3]). Для решения данной задачи гражданская авиация нуждается в устранении ряда технических недостатков базовых серийных моделей ЛА. По данным ООН к началу 90-х гг. по магистральному воздушному сообщению СССР проигрывала США по показателям расхода топлива на 20-30%, трудоемкости обслуживания в 3-4 раза, межремонтному ресурсу в 2-3 раза, количеству аварийных полетных ситуаций в 1.5 раза ([4]). Несмотря на возможность некоторой необъективности данных оценок, отечественные источники в целом не отрицают наличия отставания по ряду перечисленных параметров. Отсутствие дефицита и малая себестоимость материалов и ресурсов, наличие развитой инфраструктуры (в т.ч. централизованной системы обслуживания и эксплуатации авиатранспорта) и высококвалифицированных кадров, а также высокая организованность авиастроительной промышленности в целом позволяли СССР до 1987г. в значительной мере компенсировать перечисленные недостатки. Однако, в сложившихся к началу 90-х гг. условиях требуется существенный пересмотр подходов к повышению технического уровня отечественных серийных ЛА. Дополнительным стимулирующим фактором при решении данной задачи для российской гражданской авиации является назревшая необходимость масштабного обновления и переоснащения авиационного парка. Уже к 1994г. Аэрофлоту требовался для этих целей 5-летний заказ на выпуск 11 тыс. единиц авиатранспорта. Показатель безопасности полетов (количество погибших на 1 млн. пассажиров), по которому СССР до 1987г. превосходил США, в настоящее время значительно снижается ([5]). Уже к 1993г. РФ проигрывала по этому показателю США в 45-50 раз. Данная тенденция обусловлена целым рядом объективных трудностей: общим снижением объема работ в авиастроении на 35%, приведшим к значительному сокращению поступления новых ЛА; разрушением производственных связей в авиационной промышленности; устранением единой централизованной системы технического контроля, снабжения и обслуживания авиационного парка страны (к 1993г. в РФ насчитывалось около 350 авиакомпаний) и многими другими причинами. Нейтрализация перечисленных негативных факторов, препятствующих восстановлению отрасли и удержанию позиций отечественного самолетостроения на международном рынке, является сложнейшей комплексной проблемой. Одной из ее важных составляющих можно считать переход к новым концепциям автоматизированного проектирования перспективных серийных моделей ЛА. В связи с этим научные исследования в области авиационных технологий приобретают особую значимость.

Существенное влияние на формирование обобщенного облика перспективных моделей ЛА оказывает использование новых концепций построения бортовых комплексов оборудования, организации процессов управления в реальном масштабе времени на базе высокопроизводительных распределенных вычислительных систем, обеспечения оптимальных режимов взаимодействия средств технического и информационно-программного обеспечения с человеком-оператором и многие другие факторы. В связи с этим отечественное авиастроение нуждается во внедрении гибких, высокопродуктивных технологий автоматизированного проектирования, ориентированных на разработку новых поколений бортовых систем управления (БСУ), учитывающих специфические условия реализации проектов на предприятиях данной отрасли и позволяющих сократить ресурсоемкость и сроки выполнения НИР и ОКР.

При решении широкого круга проблем, обусловленных необходимостью реализации новых эксплуатационных возможностей современных ЛА, основная функциональная нагрузка по достижению проектных целей приходится на бортовую вычислительную систему и связывается с разработкой усовершенствованного алгоритмического и программного обеспечения (ПО) бортовых цифровых вычислительных комплексов (БЦВК), ориентированного на перспективное аппаратное окружение. Об этом свидетельствует, в частности, тот факт, что рост объема бортового ПО, разрабатываемого в рамках создания серийных ЛА для ВВС США, за каждые десять лет составляет не менее 1000 % ([6]) ! При этом увеличение темпов проектирования ПО БСУ остается незначительным ([7,8]), что позволяет констатировать недостаточный уровень развития технологий и средств автоматизации синтеза бортовых программных систем. Ведущие авиафирмы за рубежом на протяжении ряда последних лет предпринимают шаги, направленные на изменение данной тенденции. Именно этой причиной обусловлен переход к использованию языков высокого уровня (ЯВУ) в качестве базовых средств синтеза бортового ПО, что позволяет ускорить в 5-6 раз процессы разработки ПО, расширить круг привлекаемых специалистов, повысить качество и надежность бортовых программных систем. Принятый в США подход, основанный на внедрении в практику синтеза бортового ПО языка ADA (стандарт 1815), на настоящий момент не может считаться приемлемым для широкого применения. Во-первых, это связано с сохранением ограничений на распространение разработок, выполняемых в рамках SCP (Strategic Computer Programm), а во-вторых - со значительной сложностью ADA-систем и самого языка, что является существенным "минусом" в условиях крупномасштабных проектных мероприятий, характерных для авиационной индустрии. В связи с этим возникает необходимость проработки альтернативных подходов, ориентированных на использование иных (более доступных и освоенных) языковых платформ и на отражение специфики применяемых ЯВУ в общей организации процессов проектирования ПО бортовых вычислительных систем.

Общим направлением повышения уровня автоматизации проектирования ПО является переход к CASE-технологиям с последующей их интеграцией со средствами CAD/CAM/CAE. Для внедрения CASE-средств в серийные разработки производители ПО идут на значительные материальные затраты (например, распространенная CASE-система EPOS в полной конфигурации оценивается в 85 тыс. долларов [8]). Несмотря на это, сфера использования CASE-технологий за рубежом постоянно расширяется (показателен, например, тот факт, что 10% доходов фирмы DEC приходится именно на продажу инструментальных средств семейства DEC-CASE) ([9-11]). Подобные разработки ведутся и в нашей стране. Однако, в рассматриваемой проблемной области серьезных успехов в этом направлении не достигнуто ([12]).

Аналогично обстоит дело с внедрением CAD/CAM/CAE-технологий, необходимость в которых существенно возросла в связи с быстрым усложнением авионики, двигательных установок и использованием JIA, обладающих развитыми средствами механизации, повышенными эксплуатационными возможностями по скорости, грузоподъемности, маневренности и надежности. Дополнительным аргументом в пользу внедрения единых автоматизированных технологий в авиационной индустрии остается значительный показатель технической аварийности (в [13] отмечается, что в 8590гг. 53% авиационных происшествий было вызвано конструктивно-производственными недостатками). В нашей стране известны успешные попытки создания и применения CAD/CAM/CAE-технологий в авиастроении. Например, в [14] описывается подобная технология, использованная на НПО "Молния" при разработке и производстве теплозащиты планера "Буран". Тем не менее внедрение развитых единых технологий автоматизированного проектирования ДА носит локальный характер. Между тем в мировой практике уже имеются примеры удачной реализации сквозных "безбумажных" технологий. В [12] в этой связи упоминается опыт фирмы European Airbus, успешно применившей при разработке перспективного аэробуса систему CADD5, включающую CAD-, САЕ-, САМ- и CASE-компоненты.

Рассмотренные проблемы автоматизации проектной деятельности значительно усложняются при внедрении качественно новых подходов к организации управления JIA в реальном времени, к числу которых, в первую очередь, следует отнести использование в БЦВК интеллектуализированных подсистем различного назначения (в т.ч. работающих в автоматических и полуавтоматических режимах). Расширение сферы приложения концепций искусственного интеллекта (ИИ) в управлении ЛА обусловлено настоятельной необходимостью снижения уровня информационных и психофизических нагрузок на экипаж и тем обстоятельством, что человек по-прежнему остается наиболее малонадежным элементом эргатических систем в авиации ([15, 16]). При увеличении интегрального показателя надежности бортового оборудования за последние 30 лет в 10-15 раз роль ошибок экипажа в летных происшествиях стала составлять 6075% ([17,18]). Изменение данной тенденции во многом связывается с введением в БСУ средств интеллектуализированной поддержки процессов управления полетом (и в первую очередь - экспертных систем (ЭС) различного назначения). Появление данного класса средств приводит к необходимости решения на этапе проектирования таких проблем, как интеграция традиционных алгоритмов управления жесткой логики с экспертными механизмами принятия решений, эффективная реализация интеллектуальных подсистем в среде БЦВК, оптимальное распределение функций в человеко-машинной системе "пилот - информационно-управляющий вычислительный комплекс", моделирование экспертных выводов в рамках общей математической модели "ЛА -БСУ - внешняя среда" и многих др. Перечисленные задачи требуют видоизменения структуры и функциональных характеристик инструментальных средств, а также самой методологии разработки алгоритмического и программного обеспечения бортовых вычислительных систем. При этом развитие современного поколения БСУ требует не только существенного усложнения задач экспертного управления и расширения функций, реализуемых бортовыми ЭС (БЭС), но и перехода к концепциям построения сложных иерархических распределенных интеллектуальных систем, способных согласованно работать в составе единых гибридных БСУ с элементами ИИ. Достигнутый уровень развития специализированных средств аппаратной поддержки интеллектуализированных компонентов БСУ, а также технологий автоматизированного синтеза встроенных интеллектуальных систем реального времени не позволяют на данном этапе в полном объеме решать перечисленные проблемы ([19]). В связи с этим необходимы новые подходы к проектированию систем рассматриваемого класса.

Еще одной особенностью современных комплексов оборудования ЛА является увеличение количества специализированных, аппаратно реализуемых решателей частных функциональных задач, существенно усложняющих архитектуру БЦВК и процедуры согласования работы отдельных узлов бортовой вычислительной системы ([20]). Кроме того, требования повышенной производительности вычислительного комплекса приводят к усложнению вычислительных архитектур и внутренней структуры отдельных вычислителей, которые могут представлять собой специализированные супер-ЭВМ ([21]). Помимо этого, в гипотетической перспективной бортовой вычислительной системе предполагается возможность наличия механизмов адаптации архитектуры вычислительных систем к специфике решаемых задач и целенаправленного изменения (в широких пределах) вычислительного потенциала бортового комплекса, а также предусматривается наличие уровня принятия решения. Перечисленные обстоятельства определяют необходимость в разработке новых принципов организации синтеза алгоритмического и программного обеспечения БСУ, которые позволяли бы учитывать перечисленные тенденции в развитии аппаратной базы БЦВК.

С точки зрения анализа проблематики проектирования бортовых систем современных ЛА сформулированные качественные характеристики текущего периода развития авиационной индустрии приводят к выводу о том, что одной из наиболее актуальных проблем в данной области является создание сквозных технологий проектирования алгоритмического и программного обеспечения БСУ, которые позволили бы:

- учесть значительное снижение общего потенциала проектных учреждений отрасли (в том числе в части сотояния технической базы и парка инструментальных средств, доступных широкому кругу отечественных разработчиков БСУ) и необходимость эффективного использования накопленного опыта разработки, производства и эксплуатации серийных моделей ЛА различных классов;

- создать предпосылки для построения единых безбумажных технологий разработки ЛА, включающих в свой состав САО-, САЕ-, САМ- и САБЕ-компоненты;

- обеспечить возможность проектирования сложных динамических гибридных систем реального времени, включающих в свой состав компоненты различной природы функционирования, в том числе интеллектуализированные подсистемы;

- поддержать разработку высокоэффективного ПО, ориентированного на конкретные конфигурации БЦВК и соответствующие операционные и аппаратные среды;

- привлечь к разработкам алгоритмического и программного обеспечения БСУ многочисленные по составу и неоднородные (в плане функциональной ориентации и квалификационных характеристик) проектные коллективы крупных научно-исследовательских организаций и предприятий;

- значительно повысить качество и надежность разработок при максимальном снижении уровня трудозатрат и сроков выполнения проектов.

Создание технологий описанного профиля требует решения ряда сопутствующих проблем прикладного и фундаментального характера. Именно данные проблемы и явились основным предметом исследования в настоящей работе.

Приведенные пояснения по общей тематике исследований позволяют более конкретно изложить цели работы и охарактеризовать полученные результаты.

ЦЕЛИ РАБОТЫ:

1) разработка обобщенного облика технологии автоматизированного проектирования алгоритмического и программного обеспечения БСУ с элементами ИИ;

2) разработка методов и средств автоматизированного проектирования интеллектуальных подсистем БСУ, реализуемых в виде БЭС реального времени;

3) разработка методов и средств автоматизированного проектирования вычислительных реализаций отдельных функциональных компонентов бортового ПО.

ОСНОВНЫЕ РЕШАЕМЫЕ ЗАДАЧИ:

1) по разработке обобщенного облика технологии:

- определение требований к технологии и формирование общей схемы проектного процесса с выбором конфигурации инструментальных средств и определением состава, структуры и содержания элементов единого модельного базиса;

2) по разработке методов и средств синтеза интеллектуальных подсистем БСУ:

- определение перспективной функциональной и вычислительной архитектуры БЭС и выработка принципов композиции данных подсистем с прочими компонентами БСУ (с учетом решения задачи обеспечения полной моделируемости единой гибридной БСУ с элементами ИИ на стадии ее проектирования);

- выработка методов накопления, формализации и представления знаний (включая разработку инфологических структур моделей знаний), а также методов преобразования и целевого использования моделей знаний на различных этапах синтеза и эксплуатации БЭС (в том числе - методов их приведения к терминам единой модели системы "ЛА - БСУ - внешняя среда");

- разработка методов построения машин вывода БЭС;

- разработка лингвистического обеспечения процесса проектирования БЭС;

- разработка комплекса инструментальных программных средств поддержки проектирования БЭС;

3) по автоматизации проектирования вычислительных реализаций функциональных компонентов бортового ПО:

- разработка моделей, методов и средств автоматизированной нормализации прикладных программных алгоритмов управления и исследования их вычислительных характеристик;

- разработка моделей, методов и средств автоматизации решения частных задач проектирования параллельных вычислительных реализаций алгоритмов управления в распределенной однородной многопроцессорной бортовой вычислительной системе.

МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ:

Для решения поставленных задач в работе использовались положения прикладных разделов теории ИИ, интеллектуальных и гибридных систем управления, экспертных систем, систем реального времени, методология ситуационного управления, теория системного моделирования, положения теории процедурных и декларативных языков программирования, теория представления знаний, элементы теорий множеств, формальных систем и грамматик, алгебраических систем, элементы теории выбора и принятия решений, методы теории программных алгоритмов и структур данных, ряда разделов дискретной математики, теории графов, методов автоматизации программирования и теории параллельных вычислений.

Конкретные подходы к решению поставленных задач могут быть охарактеризованы следующим образом.

1) В части формирования обобщенного облика технологии:

- в настоящей работе в качестве отправного был принят вариант организации технологии автоматизированного анализа и синтеза сложных динамических систем, разработанной на кафедре автоматики и процессов управления СПГЭТУ (ЛЭТИ);

- основой предложенного в работе подхода к построению технологии является использование алгоритмических ЯВУ в качестве базовой формы описания предварительных версий программных алгоритмов различного профиля (включая алгоритмы экспертного управления и алгоритмы работы машин вывода БЭС), а также применение единой структурной формы представления моделей (однородных мультисвязных сетей специальных видов) различной природы (моделей знаний, алгоритмов и др.) в целях создания единого информационного пространства и единой инструментальной среды, объединяющих отдельные технологические подсистемы;

2) В части методики синтеза БЭС реального времени:

- предлагаемый подход к проектированию БЭС ориентирован на синтез встроенных БЭС вычислительного типа, реализующих концепции ситуационного управления;

- в рамках технологии при проектировании БЭС предполагается использование оригинального лингвистического обеспечения - языка представления знаний и языка машины вывода, ориентированных на работу с сетевыми моделями знаний;

- в качестве базовых классов моделей знаний в настоящей работе приняты функционально-семантические и функциональные сети специальных видов. Формальное описание преобразований моделей осуществляется с использованием предложенной в работе специализированной сетевой алгебры;

3) В части автоматизации анализа и синтеза вычислительных реализаций функциональных компонент бортового ПО:

- решение соответствующих задач связывается с использованием предложенных в работе единых структурных форм моделей программных алгоритмов - сетевых моделей (в частности - операторных схем) специальных видов. Исходным материалом для построения моделей являются описания алгоритмов и объектов данных на ЯВУ;

- при решении задач нормализации и распараллеливания программных алгоритмов в работе используются оригинальные методики, ориентированные на обработку соответствующих видов моделей, а также описаний исходных алгоритмов на ЯВУ.

НОВИЗНА ПОЛУЧЕННЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ:

В настоящей работе предложен оригинальный вариант организации единой технологии автоматизированного проектирования алгоритмического и программного обеспечения БСУ с элементами ИИ. К числу новых результатов, полученных в ходе исследований следует отнести:

В части формирования обобщенного облика технологии:

1) разработаны концепции и общая схема организации технологии, а также архитектура комплекса средств программной поддержки проектирования;

В части проектирования интеллектуальных подсистем БСУ:

1) разработана оригинальная методика синтеза встроенных БЭС реального времени, позволяющая получить реализацию ЭС на ЯВУ и обеспечивающая ее модели-руемость в составе единой модели "ЛА - БСУ - внешняя среда";

2) разработаны инфологические структуры моделей знаний, используемых на различных этапах синтеза БЭС;

3) разработана специализированная сетевая алгебра, позволяющая описывать широкий спектр операций над сетевыми моделями соответствующей конфигурации;

4) предложены методы построения, преобразования и целевого использования сетевых моделей знаний на различных этапах синтеза образа базы знаний (БЗ) БЭС (в том числе - методы приведения функционально-семантических сетей к виду функциональных сетевых моделей в терминах единой модели системы "J1A - БСУ - внешняя среда", методы комплексирования и контроля непротиворечивости информации в моделях знаний), а также методы проектирования машин вывода БЭС, ориентированных на предложенный класс моделей знаний;

5) разработаны оригинальные язык представления знаний о полетных ситуациях и алгоритмах реагирования (язык SCL) и язык машины вывода БЭС (язык SOL);

6) разработана структура и ряд функциональных и вспомогательных модулей инструментального комплекса поддержки проектирования БЭС - комплекса AIS.

В части автоматизации анализа и синтеза компонент бортового ПО:

1) разработана инфологическая структура моделей программных алгоритмов, описанных на ЯВУ, ориентированная на решение соответствующих проектных задач;

2) разработана оригинальная методика нормализации вычислительных алгоритмов, представленных в виде программ на ЯВУ, позволяющая оценивать вычислительные характеристики бортовых программ и автоматически производить текстовые преобразования данных программ, обеспечивающие их адаптацию к конкретным аппаратным ограничениям и операционной среде БЦВК;

3) разработан пакет прикладных программ нормализации вычислительных алгоритмов AUN в версиях для ЭВМ линии СМ (под управлением ОС RSX-11М) и ПЭВМ IBM PC (под управлением DOS). Пакет AUN в версии для СМ-4, СМ-1420 включает 9 функциональных модулей и командные файлы на языке ICL, а в версии для ПЭВМ - 6 модулей и сервисные средства. Языки программирования - Pascal и С;

4) предложена оригинальная методика распараллеливания последовательных программ на ЯВУ (для случая однородных мультипроцессорных подсистем БЦВК), ориентированная на получение заданного числа (по количеству процессоров) программных модулей, также представленных на ЯВУ;

5) разработаны структура и ряд модулей подсистемы планирования параллельных вычислений (пакета PAL) в версии для ПЭВМ.

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ:

1) Разработанная технология пригодна к эксплуатации в процессах проектирования алгоритмического и программного обеспечения бортовых вычислительных систем самолетовождения (ВСС) и управления полетом (ВСУП) и тягой (ВСУТ) отечественных моделей JIA гражданского и двойного назначения серий Ту и Ил.

2) Предложенный в работе вариант организации технологии может быть распространен на целый ряд смежных проблемных областей и проектных задач, связанных с разработкой сложных динамических гибридных систем реального времени с развитой вычислительной архитектурой, включающих в свой состав как подсистемы жесткой логики, так и экспертные подсистемы различного назначения.

3) Выделенные в работе технологические подсистемы имеют независимое функциональное значение и могут использоваться самостоятельно:

- подсистема синтеза ЭС реального времени может применяться при разработке автономных ЭС различного назначения, реализующих концепции ситуационного управления и ориентированных на структурную и процедурную парадигмы представления знаний. Особым свойством синтезируемых ЭС является представление исполнимого образа системы на ЯВУ, что позволяет существенно упростить процессы ее отладки, тестирования, модификации и сопровождения, добиться переносимости, повышенной интегрируемости и гибкости системы, расширить круг потенциальных разработчиков и пользователей, а также сократить общие трудозатраты и сроки выполнения проекта, не используя для этого сложные специализированные инструментальные программные средства и высокопроизводительную вычислительную технику;

- подсистема нормализации вычислительных алгоритмов пригодна для решения широкого круга задач автоматизации нормирования ациклических численных алгоритмов и анализа вычислительных характеристик программ на ЯВУ. Данный класс задач наиболее характерен для систем с ограниченными вычислительными возможностями - отсутствием плавающей арифметики, развитых арифметико-логических устройств, достаточных объемов оперативной памяти и т.п. Необходимость в решении задач нормализации может быть вызвана и жесткими требованиями, предъявляемыми к вычислительной эффективности (по скорости, точности и потребляемым вычислительным ресурсам) и надежности программных реализаций алгоритмов;

- подсистема планирования параллельных вычислений может использоваться при решении задач синтеза ПО распределенных однородных многопроцессорных вычислительных систем различного назначения и обеспечивает возможность раздельной компиляции программных модулей, полученных в результате декомпозиции исходной последовательной ациклической программы на ЯВУ.

ВНЕДРЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ:

1) Отдельные элементы предложенной в настоящей работе технологии внедрены в МИЭА (г.Москва) и используются при решении соответствующего круга задач проектирования БСУ самолетов гражданской авиации серий Ту и Ил.

2) Результаты, полученные в ходе исследований, были использованы в рамках НИР "Иерархические интеллектуально-адаптивные системы в авиационной технике и машиностроении" (программа "Конверсия", 1992-1993 гг.), "Теория и алгоритмы проектирования бортовых вычислительных систем управления неманевренным тяжелым самолетом" (грант, 1994 - 1995 гг.), "Разработка интеллектуальной системы управления тяжелым неманевренным самолетом на взлетно-посадочных режимах полета" (раздел "Интеллектуальные системы" в Общероссийской научной программе "Университеты России", 1994 - 1996 гг.), "Модели и методы проектирования гибридных систем с элементами искусственного интеллекта" (грант, 1996 - 1997 гг.), "Нетрадиционные методы управления в сложных технических системах" (грант, 1997 - 1998 гг.) и "Методы и средства проектирования гибридных систем с элементами искусственного интеллекта" (грант, 1997 - 1998 гг).

3) Результаты работы используются в СПГЭТУ в учебных курсах "Программирование и основы алгоритмизации", "Структуры данных", "Информатика" и др.

АПРОБАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ:

Промежуточные и окончательные результаты исследований были представлены в докладах на конференции "Высшая школа России и конверсия" (Москва, 1993г.), межреспубликанской конференции "Методы и средства управления технологическими процессами" (Саранск, 1993г.), I Совещании "Новые направления в теории систем с обратной связью" (Уфа, 1993г.), научном заседании 4-ой международной студенческой олимпиады по автоматическому управлению (С.-Петербург, 1995г.), 2-ом и 3-ем международных симпозиумах "Интеллектуальные системы" (С.-Петербург, 1996г. и Псков, 1998г.), а также на ежегодных научных конференциях СПГЭТУ. В общей сложности сделано 10 докладов по тематике работы.

ПУБЛИКАЦИИ:

Материалы исследований опубликованы в 15 печатных трудах и в 10 отчетах о

НИР.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ ГЛАВ:

Первая глава работы посвящена вопросам формирования обобщенного облика технологии автоматизированного проектирования алгоритмического и программного обеспечения БСУ с элементами ИИ. Основными предметами рассмотрения в главе являются построение укрупненной схемы единого проектного процесса с учетом базового варианта организации технологии синтеза БСУ, определение требований к разрабатываемой технологии, выявление основных технологических подсистем с формированием структуры информационного обмена между ними, а также определение конфигурации комплекса средств поддержки различных этапов проектирования.

Во второй главе исследуется круг проблем, связанных с разработкой методов и средств автоматизированного проектирования интеллектуализированных подсистем БСУ. На основании выбранного варианта функциональной архитектуры БСУ с элементами ИИ рассматривается решение задач выбора парадигмы организации БЭС, представления и формального описания знаний, формирования и преобразования моделей БЗ БЭС реального времени на различных стадиях проектирования, а также задач, связанных с разработкой машин логического вывода, ориентированных на использование БЗ соответствующей конфигурации на этапе эксплуатации системы. Глава содержит также материалы, относящиеся к инструментальным программным средствам поддержки синтеза БЭС и к методике использования данных средств в рамках единой технологии. В главе описывается предлагаемая функциональная архитектура комплекса инструментальных средств, модельный базис, определяются внешние и внутренние информационные связи между компонентами комплекса, а также функциональные характеристики отдельных программных компонентов комплекса.

Третья глава работы посвящена методике и средствам поддержки автоматизированного решения задач анализа и синтеза вычислительных реализаций алгоритмов управления БСУ. В главе рассматриваются задачи нормализации вычислительных алгоритмов, анализа характеристик бортовых программ, планирования вычислительных процессов в однородной многопроцессорной бортовой системе. Предлагаемые методы решения задач в рамках единой технологии рассматриваются с точки зрения их программной реализации в соответствующих инструментальных подсистемах.

В приложениях содержатся дополнительные материалы, связанные с тематикой глав 2 и 3 - краткая характеристика базовых парадигм организации систем, основанных на знаниях (Приложение 1), иллюстративный пример описания и построения модели знаний локальной БЭС при решении задачи интеллектуализации управления самолетом Ил-96 на взлетно-посадочных режимах (Приложение 2), пример описания (на ЯВУ и на языке SOL) алгоритма работы машины вывода БЭС (Приложение 3), пример решения задачи нормирования частного алгоритма управления JIA ИЛ-96 в среде системы AUN (Приложение 4) и пример использования алгоритмов сегментирования и распараллеливания в системе PAL (Приложение 5).

Заключение диссертации по теме «Автоматизация технологических процессов и производств (в том числе по отраслям)», Власенко, Сергей Владимирович

Выход

1++

1г = 0 = 1

Да.

1;т = 0 к = 1 имеет один передаваемый по адресу параметр (;, первоначально равный исходному значению оценки времени загрузки размещаемой работы из р^. После завершения работы Ас1(1Т1ше возвращает (через 0 в вызывающую функцию StraightLme скорректированное с учетом разблокировок значение времени возможной загрузки. Т.о., в совокупности с А<МТ1те, StraightLine выполняет полный цикл обработки заданной ветви дерева плана (включая определению позиции и времени загрузки), анализируемой в текущий момент в функции Са1сСР. В свою очередь Са1сСР завершает исследование плана загрузки очередного процессора 1ЧСР), когда: 1) в плане найден путь, точно соответствующий заданному на входе пути 81 и определены позиции и сроки загрузки элементов рг; 2) путь 81 отсутствует в плане заданного процессора.

В целом, окончательным результатом выполнения Кес8еагсЬ является расчет оцифровок (в полях ТЬ, ТЯ, МЬ и N11) для всех дуг дерева ключей Т, полученного к моменту загрузки текущей размещаемой работы. После этого становится возможным выбор оптимальных позиций загрузки рассматриваемой (на данном шаге алгоритма) работы. В РАЬ-алгоритме соответствующая процедура сводится к следующему.

Осуществляется обход дерева Т (снизу вверх справа налево) с поиском подмножества дуг х*, соответствующего такой согласованной загрузке размещаемой работы в планы процессоров, которая обеспечивает достижение минимального значения величины х0р1:=:тах(Т(х*)), где Т(х*) - множество положительных (не равных -1) оцифровок ТЬ и ТЫ, связанных с дугами из х* (далее под "оцифровками" будут пониматься только значения атрибутов ТЬ и ТЯ). Для конкретного описания указанной процедуры необходимо рассмотреть обработку отдельного узла дерева Т в процессе обхода.

Пусть имеется некоторый внутренний узел оцифрованного дерева Т - узел Н, с которым связана входящая дуга тр (с оцифровкой х;пр). Введем также множество оцифровок ТЬ и ТЯ поддерева с корнем в Н - множество Хн, в котором выделим максимальную оцифровку Хтах * -1. Тогда для выбора элементов оптимальной загрузки принадлежащих исследуемому поддереву, выполняются следующие действия: 1) если хШр , Хщах, то все дуги поддерева с корнем Н маркируются значением -1; 2) если Хтр > Хтах, то через -1 оцифровывается дуга тр, а все ранее полученные оцифровки дуг рассматриваемого поддерева сохраняются. При хтах = -1 обработка текущего узла не производится (как и при х;пр = -1) и обход продолжается. Если через -1 размечена дуга тр, исходящая из 0-узла, то данная разметка копируется во все левые исходящие дуги 0-узлов дерева. При попадании в сами 0-узлы производится сравнение множеств оцифровок в левом и правом поддереве узла, после чего дуги поддерева, имеющего большее значение максимальной положительной оцифровки получают разметку -1.

На некотором шаге обхода достигается корень дерева Т и переоцифровка дуг в Т прекращается. Дуги, сохранившие к данному моменту положительные оцифровки, составляют в совокупности отображение оптимальной загрузки Zopt. С использованием дополнительной информации о номерах процессоров (в атрибутах NL и NR), соответствующих сохраненным оцифровкам, на основании анализа размеченного дерева Т может быть произведено непосредственное размещение элементов ре в планах загрузки процессоров. При этом поиск точек загрузки в конкретном плане осуществляется по аналогии с процедурой, используемой в функции RecjSearch. Каждая загрузка рг в план конкретного процессора при необходимости должна сопровождаться коррекцией Т. После этого последним действием в цикле перебора возможных путей из стартового ключа q е Q в размещаемую работу pm,k (см.рис.17) является исключение данного пути Si из S с переходом в точку формирования новой загружаемой цепочки pt.

В основном контуре PAL-алгоритма (схема рис.17) за окончанием цикла перебора элементов S следует исключение размещенной работы pm,k из списков содержащих ее псевдооператоров, пересортировка списка псевдооператоров и переход на следующий шаг основного цикла для обработки очередной незагруженной работы. Для иллюстрации основных операций, реализуемых в PAL-алгоритме, в Прил. 5 приведен пример 5.2 распараллеливания последовательной программы, заданной циклограммой рис.5.4. В циклограмме используется графическая интерпретация схема программы, в которой горизонтальными прямыми отрезками обозначены участки программы, не содержащие ключей. Ступенчатые подъемы определяют на рис.5.4 переходы по значению "да", а спуски - по значению "нет" соответствующих ключей. Для исследуемой программы в таблице Прил.5 представлены характеристики списка псевдооператоров, построенного с применением алгоритма Mainpseudo (в таблице при перечислении операторов используются смещения, выделяющие общие для псевдооператоров цепочки элементов; для избежания многочисленных повторов стрелками обозначаются пропуски данных общих элементов при образовании новых семейств псевдооператоров). В той же таблице приводятся графики изменения суммарной продолжительности работ в псевдооператорах (по ходу их загрузки). При этом в порядке обслуживания перечислены списки элементов загружаемых цепочек pt. Полученная с использованием PAL-алгоритма совокупность древовидных планов загрузки четырех-процессорной вычислительной системы приведена на рис.5.5, где используются элементы обозначений, принятые для рис.5.4. Пример процесса переоцифровки дерева ключей Т при размещении отдельно взятой работы представлен в Прил. 5 на рис.5.6.

Приведенное в настоящем параграфе описание PAL-алгоритма в целом представляет собой изложение конкретного подхода к его программной реализации, ориентированной на использование предложенного модельного базиса. Среди основных характеристик PAL-алгоритма представляется уместным выделить следующие:

- принцип работы алгоритма основан на введении понятий псевдооператоров и псевдоключей, что представляет собой альтернативу рассмотрению ярусно-парал-лельных форм. Использование данных понятий позволяет описать и реализовать механизм выборки объектов загрузки, приводящий к приоритетной обработке критических путей в операторной схеме, а также избежать несбалансированности синтезируемых планов загрузки процессоров, характерной для ярусных алгоритмов распараллеливания ([173]). При этом сохраняются гарантии отсутствия гонок и конкуренций;

- PAL-алгоритм осуществляет строго статическое планирование, исключающее динамическую коррекцию планов загрузки на этапе функционирования программы. Все служебные операции сводятся лишь к выполнению функций ожидания (wait), поддерживающих синхронизацию на уровне отдельно взятых узлов вычислительной системы. Всякие межпроцессорные связи по управлению не являются необходимыми и могут обуславливаться только требованиями обработки аварийных ситуаций;

- PAL-алгоритм ориентирован на использование структур программных данных, обеспечивающих быстрый поиск информации, необходимой при планировании. Наибольший объем операций осуществляется на бинарных деревьях, а подключение к работе динамической модели планирования позволяет существенно сократить интенсивность обращений к внешним статическим данным (например, файловым массивам данных, аналогичным AUN-моделям) и временные затраты на их обработку;

- программная реализация PAL-алгоритма может обеспечить компактное представление моделей программ большой размерности, т.к. наиболее емкие (по требуемым ресурсам ОЗУ) служебные структуры данных (динамическая модель планирования и сводный список псевдооператоров) легко поддаются декомпозиции и, при необходимости, могут разбиваться на подгружаемые (или достраиваемые) компоненты.

Дополнительно следует отметить, что PAL- алгоритм поддерживает механизм планирования, соответствующий специфике выбранной архитектуры и принципам работы бортовых вычислительных подсистем рассматриваемого класса. Кроме того, алгоритм ориентирован на использование модельного базиса, информационно, логически и функционально совместимого с базисами других инструментальных подсистем, поддерживающих рассматриваемую в настоящей работе технологию проектирования.

В контексте общего решения задачи распараллеливания последовательных ациклических программ в системе PAL построение планов загрузки процессоров с применением PAL-алгоритма предваряет выполнение последней проектной операции - генерации (на ЯВУ) текстов N (по числу процессоров) автономных по управлению компонентов синтезируемой параллельной программы. Данная операция в рамках исследуемой технологии проектирования ПО БСУ может быть выполнена с использованием модуля генерации Pascal-приложений, входящего в состав инструментального комплекса AIS (см. § 2.8). Возможность подключения средств AIS к решению проектных задач в PAL основывается на общности класса сетевых моделей, применяемого в данных системах. Каждый древовидный план загрузки процессора, выделенный в PAL из динамической модели планирования D, становится аналогичным вычислительным MGS А- и PSA-моделям, используемым в AIS. В связи с этим модуль генерации Pascal-приложений, обладающий способностью к настройке на конкретный формат вычислительных сетевых моделей при сохранении минимального функционально необходимого подмножества атрибутов узлов сети, может без изменения режима работы выполнить построение выходного Pascal-текета. Для этого необходимо произвести преобразование типа данных CP к рассмотренному в гл.2 типу узлов MGSA-модели. Данное преобразование не требует изменения логической организации древовидных моделей и может быть просто реализовано на основании совместного анализа обрабатываемых в PAL моделей (операторной схемы, AUN-модели и модели D). При этом осуществляется также переход от динамического к статическому представлению данных, в связи с чем открывается возможность файлового хранения моделей планов загрузки и передачи информации в модуль генерации Pascal-приложений. Помимо этого, совместимость AUN- и MGSA-моделей делает также возможным прямую передачу моделей планов загрузки на вход модуля исследования временных характеристик последовательных программ, выделенного в составе системы PAL (дополнительно обеспечивается возможность применения редакторов сетевых моделей и ряда других модулей из состава AIS, а также системы AUN в случае необходимости повторного решения задач нормализации компонентов синтезируемой параллельной программы). Если полученные планы в совокупности определяют вариант программы, удовлетворяющий требованиям по быстродействию, то производится переход к последовательной генерации Pascal-текстов компонентов параллельной программы, совокупность которых и представляет собой выходной поток данных системы PAL.

Систематизируя рассмотренные в настоящем параграфе проектные операции, можно представить обобщенную функциональную схему инструментальной подсистемы PAL в виде, изображенном на рис.22. В функциональном отношении PAL дополняет систему AUN, распространяя область применимости рассматриваемой техноло

A UN s ^ AUN-модели

РА Ь О

Модуль анализа временных характеристик ациклических последовательных программ

Операторные модели последовательных программ

Статические образы планов загрузки процессоров в виде МОБА-моделей

А1Б

Модуль генерации Ра8са1-приложений

РА Ь 1

Модуль генерации операторных схем

PAL 2

Модуль генерации планов загрузки процессоров:

- построение динамической модели планирования;

- построение списка псевдооператоров;

- реализация РАЬ-алгоритма;

- получение статических образов планов загрузки в виде МвБА-моделей.

РА Ь

Р А L м о н и т о р

РазсаЬреализации компонентов параллельных программ

Рис.22. Структурная схема системы РАЬ гии проектирования на случай поддержки разработки ПО многопроцессорных бортовых вычислительных комплексов соответствующей архитектуры и назначения. Выходные Pascal-реализации компонентов параллельных программ, генерируемые в PAL, наряду с получаемыми в AUN нормализованными последовательными программами являются исходными данными для проведения заключительного этапа синтеза вычислительных реализаций прикладного ПО БСУ - этапа получения ассемблерных версий ПО, поддерживаемого в базовом врианте технологии системой PMZ.

Обобщая проведенное в главе 3 исследование проектных задач, относящихся к фазе получения вычислительных реализаций прикладного ПО интеллектуализирован-ных БСУ, можно сделать следующие выводы:

1) В качестве основного предмета рассмотрения в главе 3 был принят подкласс прикладных бортовых программ, непосредственно реализующих используемые в САУ (в ВСУП и в ВСУТ) алгоритмы управления J1A, представленные на ЯВУ Pascal. Данные алгоритмы в рамках предлагаемой технологии проектирования могут представлять собой либо обычные алгоритмы жесткой логики, получаемые на базе CSMP-описаний законов управления (или независимо синтезируемые разработчиками ПО), либо алгоритмы реагирования, генерируемые в инструментальной подсистеме проектирования БЭСУ AIS. В связи с общностью характеристик алгоритмов данных групп при их синтезе может применяться единая схема решения проектных задач этапа получения вычислительной реализации прикладного ПО БСУ - задач нормализации, временного анализа и распараллеливания программных алгоритмов, описанных на ЯВУ. В соответствии с предложенной в § 1.3 структурой технологического процесса решение задач нормализации поддерживается системой AUN, а задач анализа временных характеристик и получения параллельных реализаций программ - системой PAL;

2) Взаимосвязь решений отдельных задач вычислительной реализации бортового ПО (и др. задач) поддерживается в предлагаемом варианте технологии за счет использования единой формы описания программных алгоритмов управления (в виде Pascal-процедур принятой конфигурации) и совместимости их сетевых моделей, применяемых в разных технологических подсистемах: MGSA- и PSA-сетей - в AIS, AUN-моделей - в AUN и PAL, операторных схем и древовидных планов загрузки - в PAL;

3) В § 3.1 предложена оригинальная методика автоматизированной нормализации программных алгоритмов на ЯВУ, предусматривающей решение задач нормирования алгоритмов, коррекции описаний арифметико-логических операций и контроля за использованием ресурсов ОЗУ. Общей целью нормализации является предварительная адаптация программных алгоритмов на ЯВУ к условиям работы соответствующих бортовых программ в аппаратной и системной программной средах БЦВК. Поддержка предложенной методики нормализации осуществляется системой AUN;

4) При нормализации в AUN используется подход, основанный на автоматическом построении и поэтапном преобразовании специализированных сетевых AUN-mo-делей Pascal-nporpaMM (данные модели используются также в системе PAL и могут подключаться в виде частных MGSA-моделей к образам БЗ, обрабатываемым в системе AIS), инфологическая структура и методы обработки которых описаны в § 3.1. Основным функциональным выходом AUN являются редакции исходных Pascal-алго-ритмов, учитывающие результаты нормирования и коррекции описаний арифметико-логических операций. Данные Pascal-текеты могут передаваться непосредственно на вход системы PMZ для получения ассемблерных реализаций алгоритмов управления или (вместе с построенными AUN-моделями) поступать в систему PAL для анализа временных характеристик и распараллеливания последовательных Pascal-nporpaMM;

5) При решении задач планирования параллельных вычислений (поддерживаемых в рамках технологии системой PAL) была принята в качестве базовой постановка задачи статического макро-уровневого (пооператорного) распараллеливания, ориентированная на мультипроцессорную (с умеренным параллелелизмом) архитектуру вычислительных узлов, однозадачный режим работы системы и обслуживание локально-асинхронных вычислительных процессов с обменом данными через общую память. При этом задача распараллеливания в § 3.2 была представлена как задача получения N (по числу процессоров) автономных по управлению последовательных программ, описанных на ЯВУ, построенных с учетом требований синхронизации вычислений.

6) В § 3.2 предложен проект программной реализации системы PAL, представляющей собой систему распараллеливающей трансляции "базовый ЯВУ базовый ЯВУ + надстройка" и имеющей следующие отличительные особенности:

- в качестве исходных данных PAL принимает Pascal-текеты последовательных программных алгоритмов, AUN-модели программ (которые могут преобразовываться в PAL к более компактному виду операторных моделей предложенного формата) и вспомогательные структуры данных о времени выполнения отдельных операций;

- задача исследования временных характеристик может решаться в PAL на основе анализа как AUN-моделей, так и операторных схем. При этом допускается возможность анализа предельных показателей быстродействия программ (по критическим путям) и показателей, достигаемых при заданных наборах значений ключей;

- для выявления структурных особенностей входных Pascal-nporpaMM (влияющих на процесс распараллеливания) в PAL предлагается производить их сегментацию, основанную на введении соответствующих определений (сегмента, отрезка и уровня). Предлагаемый в настоящей работе алгоритм сегментации описан в § 3.2. Результаты сегментации используются в дальнейшем при получении планов загрузки узлов мультипроцессорной системы. Кроме того, сегментация создает предпосылки для получения семейства обобщенных моделей последовательных программ (древовидных схем межсегментных переходов, столбцовых диаграмм, блочно-матричных моделей), имеющих самостоятельное значение и пригодных для применения при решении широкого спектра задач планирования параллельных вычислений;

- при решении задачи распараллеливания в PAL предлагается использовать неоднородные динамические модели планирования (D-модели) принятого в § 3.2 вида, которые позволяют связно представить исходную информацию о программе и о ходе процесса распараллеливания, а также увеличить оперативность работы PAL;

- при синтезе планов загрузки процессоров в PAL предлагается применять оригинальный алгоритм планирования (PAL-алгоритм), базирующийся на понятиях псевдооператоров, псевдоключей и сегментов. Алгоритм является альтернативой использованию ярусно-параллельных методов планирования и обладает рядом достоинств, в т.ч. - связанных с ориентацией на эффективное программное воплощение в конкретной инструментальной среде. В § 3.2 описаны основные компоненты PAL-алгоритма (базовые программные функции) и используемые им структуры данных;

- задача генерации Paseal-описаний компонентов синтезируемой параллельной программы решается в PAL на базе формального преобразования древовидных планов загрузки процессоров к виду статических моделей, совместимых с форматом MGSA-моделей (см. § 2.5), с последующей их передачей на вход модуля генерации Pascal-приложений, входящего в систему AIS. Каждый компонент параллельной программы имеет вид обычной последовательной Pascal-nporpaMMbi, которая может независимо исследоваться в PAL или передаваться в системы AIS и AUN. Компоненты параллельной программы могут также автономно обрабатываться в системе PMZ.

Т.о., в главе 3 предложен вариант методики согласованного решения задач автоматизированной разработки вычислительных реализаций прикладного ПО БСУ, определенных в рамках рассматриваемой технологии проектирования. Данная методика ориентирована на применение оригинальных программных средств - систем AUN и PAL (частично, - AIS). В целом, технологическая подсистема синтеза вычислительных реализаций бортового ПО является неотъемлемым компонентом единой технологии проектирования алгоритмического и программного обеспечения интеллекту-ализированных БСУ и соответствует предъявленным к ней в § 1.2 требованиям.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Общей целью настоящей работы являлось создание расширенного варианта технологии автоматизированного проектирования алгоритмического и программного обеспечения БСУ серийных моделей отечественных тяжелых неманевренных ЛА, позволяющего распространить область применения базового варианта технологии (описанного в §1.1) на задачи проектирования гибридных БСУ с элементами ИИ и на случаи использования перспективных многопроцессорных архитектур БЦВК. В качестве конкретного объекта рассмотрения в работе были приняты задачи, связанные с разработкой алгоритмического и программного обеспечения подсистем вычислительно-управляющей части БКС ЦПНО - ВСУП и ВСУТ. При этом в части автоматизации программотехнических работ исследовались задачи синтеза прикладного ПО, непосредственно реализующего решение функциональных задач управления ЛА.

В рамках решения общей проблемы разработки технологии проектирования рассматриваемого профиля были выделены три основных комплексных задачи:

1) формирование обобщенной структуры единого технологического процесса с определением состава и свойств основных технологических подсистем;

2) разработка методов и средств автоматизированного проектирования интел-лектуализированных подсистем БСУ, реализуемых в виде БЭСУ;

3) разработка методов и средств автоматизированного анализа и синтеза вычислительных реализаций модулей прикладного ПО БСУ.

Применительно к решению перечисленных задач в настоящей работе были получены следующие результаты:

1) в части формирования обобщенного облика технологии:

- предложен вариант организации технологии и соответствующая структура комплекса средств поддержки проектирования и модельного базиса, обеспечивающие согласованное с базовым вариантом технологии решение задач автоматизированной разработки интеллектуализированных подсистем БСУ (в виде локальных БЭСУ);

2) в части разработки методов и средств проектирования БЭСУ:

- предложены принципы построения БЭСУ, согласующиеся с принятой структурой алгоритмического и программного обеспечения соответствующих подсистем БСУ и обеспечивающие интегрируемость БЭСУ с прочими компонентами системы;

- выработан подход к синтезу БЭСУ (как ЭСРВ вычислительного типа, основанных на концепциях ситуационного управления), гарантирующий (в рамках технологии) моделируемость образа БЭСУ в среде единой программной модели "ЛА - БСУ

- внешняя среда" и возможность последующей автоматизированной разработки вычислительных реализаций программных алгоритмов экспертного управления;

- разработан язык представления знаний SCL, ориентированный на отображение соответствующих проблематике синтеза БСУ классов знаний, позволяющий описывать обобщенные модели проблемной области и модели трансформации БЗ, сценарии, широкий спектр пространственно-временных отношений, различные механизмы представления нечеткой информации, а также интегрировать описания знаний с программными описаниями на алгоритмических ЯВУ;

- предложены инфологические структуры моделей знаний, применяемых на различных фазах проектирования БЭСУ;

- предложены (и описаны с использованием специально разработанной сетевой алгебры) методы последовательного приведения моделей знаний к терминам модели "JIA - БСУ - внешняя среда", их комплексирования, проверки непротиворечивости и корректного преобразования функционально-семантических сетей к виду вычислительных (функциональных) моделей, применяемых на стадии реализации БЭСУ;

- разработан язык описания механизмов работы машин вывода БЭСУ и настройки БЗ (язык SOL), ориентированный на представление широкого класса алгоритмов обработки сетевых моделей принятой конфигурации и последующее получение образов машин вывода в виде программ на алгоритмическом ЯВУ;

- разработана структура и ряд компонентов инструментального комплекса поддержки проектирования БЭСУ - комплекса AIS;

3) в части разработки методов и средств проектирования вычислительных реализаций прикладного ПО БСУ:

- предложен подход к автоматизированному проектированию вычислительных реализаций прикладного ПО БСУ, позволяющий (в рамках предлагаемой технологии) согласованно решать (по заданным описаниям на ЯВУ алгоритмов управления, как жесткой логики, так и экспертных) задачи нормализации (адаптации к аппаратной и системной программной средам), анализа вычислительных характеристик и распараллеливания программных алгоритмов;

- предложены инфологические структуры сетевых операторных моделей, используемых при разработке вычислительных реализаций прикладного ПО БСУ;

- разработан метод автоматизированной нормализации (нормирования, коррекции описаний арифметико-логических операций и контроля за потребляемыми ресурсами ОЗУ) программных алгоритмов на ЯВУ, ориентированный на использование сетевых моделей предложенной конфигурации;

- разработана (в версиях для ЭВМ линии СМ и IBM-совместимых ПЭВМ) система AUN, поддерживающая нормализацию программных алгоритмов на ЯВУ;

- разработана методика автоматизированного распараллеливания программных алгоритмов на ЯВУ (для случая мультипроцессорных узлов БЦВК), позволяющая получать образы параллельных программ в виде совокупности заданного числа автономных по управлению программных модулей, описанных на исходном ЯВУ;

- предложен алгоритм предварительной структуризации моделей программных алгоритмов (алгоритм сегментирования), предназначенный для построения укрупненных схем внутрипрограммных связей по управлению, используемых при выполнении операций анализа и синтеза параллельных реализаций прикладного ПО;

- разработан оригинальный алгоритм построения планов загрузки узлов многопроцессорной системы с общей памятью, базирующийся на введении понятий сегментов, уровней, отрезков, псевдооператоров, псевдоключей и др., и применении специальных видов - операторных сетей, динамических мультисписочных моделей планирования, деревьев ключей, древовидных планов загрузки процессоров и т.п.;

- разработана структура и ряд функциональных модулей системы поддержки проектирования параллельных реализаций прикладного ПО (системы PAL).

К числу полученных в работе основных результатов, представляющих научный интерес, можно отнести:

- общий подход к автоматизированной разработке алгоритмического и программного обеспечения гибридных систем управления сложными динамическими объектами в реальном времени, включающих интеллектуализированные подсистемы. Подход базируется на использовании единых форм описания программных алгоритмов различной (обычной и интеллектуальной) природы (в виде программ на ЯВУ) и представления моделей знаний, данных и алгоритмов (в виде функционально-семантических, функциональных и операторных сетей специальных конфигураций);

- оригинальную методику автоматизированной разработки встроенных ЭСРВ вычислительного типа (основанных на принципах ситуационного управления), позволяющую получать образы машин вывода ЭС и экспертных алгоритмов реагирования в виде программных модулей на ЯВУ, моделировать работу ЭСРВ в составе единой программной модели гибридной системы, интегрировать ЭСРВ с другими компонентами системы и синтезировать эффективные (и мобильные) вычислительные реализации программных алгоритмов экспертного управления;

- язык представления знаний SCL, ориентированный на использование в задачах проектирования вычислительных ЭСРВ ситуационного типа;

- методику автоматизированного поэтапного построения моделей знаний ЭСРВ (с изменением парадигмы организации моделей со структурной на вычислительную), позволяющую производить формирование БЗ в произвольных терминологических базисах, контролировать непротиворечивость экспертной информации, комплекси-ровать частные модели знаний и приводить их к единой системе терминов;

- специализированную сетевую алгебру, позволяющую описывать широкий класс преобразований однородных сетевых моделей различной инфологической структуры (в том числе сетевых моделей знаний);

- язык машин логического вывода SOL, ориентированный на описание механизмов обработки функционально-семантических и функциональных сетевых моделей;

- методику анализа и синтеза вычислительных реализаций прикладных программ на ЯВУ, позволяющую (на базе единых форм представления операторных моделей) согласованно решать задачи нормализации, анализа вычислительных характеристик и распараллеливания исходных программных алгоритмов;

- метод автоматизированного нормирования ациклических программных алгоритмов (описанных на ЯВУ), базирующийся на построении и последовательном преобразовании специализированных сетевых моделей исходной программы;

- метод автоматизированного распараллеливания последовательных ациклических программ на ЯВУ (для многопроцессорных систем с общей памятью), обеспечивающий получение описания результирующего параллельного алгоритма в виде совокупности заданного числа программных модулей на ЯВУ.

Практическая значимость полученных результатов определяется следующим:

1) разработанный вариант технологии может быть использован при решении соответствующего круга задач, связанных с проектированием БСУ отечественных моделей JIA гражданского и двойного назначения серий Ту и Ил. Отдельные элементы предложенной технологии внедрены в настоящее время в МИЭА (г.Москва);

2) рассматриваемая в работе технология потенциально пригодна для применения в целом ряде смежных проблемных областей, связанных с проектированием гибридных систем управления реального времени с элементами ИИ (в первую очередь, систем управления сложными динамическими объектами), в частности, - имеющих сложную вычислительную архитектуру;

3) технологические подсистемы автоматизированной разработки встроенных ЭСРВ, автоматизированной нормализации программных алгоритмов на ЯВУ и автоматизированного распараллеливания ациклических программ на ЯВУ имеют самостоятельное функциональное значение и могут использоваться при решении соответствующих проектных задач вне зависимости от конкретных характеристик предметных и проблемных областей.

В целом, систематизируя приведенные выводы, можно констатировать, что основные цели настоящей работы, сформулированные во Введении, достигнуты, и предложенный вариант организации расширенной технологии автоматизированного проектирования алгоритмического и программного обеспечения БСУ с элементами ИИ представляет собой логически законченную разработку, доведенную до стадии реализации и внедрения.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Власенко, Сергей Владимирович, 1999 год

1. ЛИТЕРАТУРА К ВВЕДЕНИЮ

2. Струков Ю.П. Мировое самолетостроение // Итоги науки и техники. ВИНИТИ. Сер. Авиастроение. 1991. - 12. - с. 1-282.

3. Макаров Е.В. Экономические проблемы развития мирового воздушного транспорта // Проблемы безопасности полетов. 1996. - Вып.7. - с. 6-10.

4. Дмитриев О.Н., Ковальков Ю.А. Интеллектуальные информационные технологии как критический элемент развития отечественной авиационной промышленности. // Авиационная промышленность. 1994. - N 5/6. - с. 79-84.

5. Казаров Ю.К. Новые принципы эксплуатации авиационной техники // Проблемы безопасности полетов. 1994. - Вып.7. - с. 19-39.

6. Теймуразов P.A. Анализ безопасности полетов в гражданской авиации стран-членов СНГ // Техника. Экономика. Сер. Автоматизированные системы управления. -1994. Вып.4. - с.38-45.

7. Красовский A.A. Основы алгоритмического обеспечения автоматического оптимального управления. // Вопросы кибернетики. 1990. - Вып. 163. - с. 62-76.

8. Копошилко И.И., Дерий A.B. Тенденции развития программного обеспечения бортовых вычислительных машин и систем // Вопросы кибернетики 1989. - Вып.147. -с. 75-81.

9. Автоматизация программотехники // Информатика за рубежом: состояние и перспективы развития ЭС, систем ЭВМ, информационных систем, САПР. 1989. - т.1, Nl.-c.3-6

10. Штрик A.A. Методологические основы и направления реализации современных зарубежных CASE-систем автоматизированной разработки программ // Информатика и вычислительная техника за рубежом. 1992. - Вып.2. - с.32-45.

11. Штрик A.A. Современные направления развития программной инженерии в инструментальных средствах AD / CYCLE фирмы IBM // Информатика и вычислительная техника за рубежом. 1992. - Вып.3/4. - с. 12-24.

12. Шведов О.Н. Тенденции развития индустриальных методов создания программных продуктов // Информатика и вычислительная техника за рубежом. 1992. -Вып.2. - с.3-17.

13. Клишин В.В., Климов В.Е., Беспалов В.Е. Современные проблемы разработки САПР за рубежом и возможности внедрения новых технологий в России. В сб.:

14. Информатика. Серия "Автоматизация проектирования" 1993. - Вып.1/2. - с.58-63.

15. Подколзин В.Г., Александров JI.A., Климов В.И. Обеспечение качества на серийных заводах и гарантии безопасной эксплуатации авиационной техники // Техника. Экономика. Сер. Автоматизированные системы управления. 1994. - Вып.4. -с.46-49.

16. М.И.Осин, В.М.Бурлаков, В.И.Сенозацкий. Сквозной проектно-производ-ственный процесс формообразования по безбумажной технологии плиток теплозащиты планера "Буран" // Вестник МАИ. 1994. - N2, т.1. с.44-51.

17. Безопасность полетов и ее связь с человеческим фактором // Проблемы безопасности полетов. 1993. - Вып.12. - с.12-17.

18. Абель С.Б. Анализ причин грубых посадок самолетов Ту-154 и Ту-134 по результатам расследований авиационных происшествий и инцидентов // Проблемы безопасности полетов. 1993. - Вып. 10. - с.3-11.

19. Пономаренко В.А. Человеческий фактор и безопасность полетов // Проблемы безопасности полета. 1993. - Вып.11. - с.36-42.

20. Шибанов Г.П. Безопасность межконтинентальных полетов транспортных и пассажирских самолетов с двумя авиадвигателями // Проблемы безопасности полетов. -1994. Вып.6. - с.27-39.

21. Экспертные системы для авиации. Методы проектирования и тенденции развития. ТОНТИ, 1989.

22. М.И.Левкин, В.П.Школин, Ю.А.Янышев. Управление динамическим объектом в условиях априорной информационной неопределенности // Вопросы кибернетики. 1990. - Вып. 163. - с. 40-61.

23. K.M.Колпаков, Ю.В.Горшков. Основные принципы структурной организации перспективных БЦВС // Вопросы кибернетики. 1989. - Вып.147. - с.25-35.1. ЛИТЕРАТУРА К ГЛАВЕ 122. ГОСТ 34.601 90.

24. А.И.Суворов. О понятиях "технология", "информационная технология" и "новая информационная технология" // Программные продукты и системы. 1996. -N 2. - с.45-48.

25. Федоров С.М. и др. Автоматизированное управление полетом воздушных судов / Под ред. Федорова С.М. М.: Наука, 1992.

26. Федоров С.М., Михайлов О.И., Сухих H.H. Бортовые информационноуправляющие системы: Учеб. для вузов; Под ред. С.М.Федорова. М.: Транспорт, 1994. -262с.

27. Разработка автоматизированной системы исследования и проектирования алгоритмов управления и навигации: Отчет о НИР АПУ-29 / ЛЭТИ; Руководитель доц., к.т.н. В.Д.Родионов Per. N 01.86.0119218; Инв. N 0288.0032025. - Л., 1986. -142с.

28. Власенко C.B., Родионов В.Д., Тельпт O.P., Уткин М.А., Яковлев В.Б. Технология автоматизированного проектирования алгоритмического и программного обеспечения бортовых систем управления полетом // Оборонная техника. М., 1995. -№9-10.-с.35-39.

29. Буков В.Н. Адаптивные прогнозирующие системы управления полетом. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1987. - 232с.

30. Гуськов Ю.П., Загайнов Г.И. Управление полетом самолетов: Учебник для авиац. спец. вузов / Под общ. ред. Г.В.Александрова. М.: Машиностроение, 1980. -215с.

31. Красовский A.A. Системы автоматического управления полетом и их аналитическое конструирование. М.: Наука, 1973. - 558с.

32. Интегрированные системы терминального управления / В.В.Бек, Ю.С.Вишняков, А.Р.Махлич; Отв. ред. акад. Е.П.Велихов; АН СССР. Научн. Совет по комплексной проблеме "Кибернетика". М.: Наука, 1989. - 224с.

33. Красовский A.A. Основы алгоритмического обеспечения автоматического оптимального управления полетом // Вопросы кибернетики, 1990. Вып.163. - с.62-75.

34. Красовский A.A., Буков В.Н., Шендрик B.C. Универсальные алгоритмы оптимального управления непрерывными процессами. М.: Наука, 1977.

35. Власенко C.B. Адаптивная настройка параметров критериев оптимальности, основанная на использовании элементов экспертного принятия решений // Тез. докл. I Совещания "Новые направления в теории систем с обратной связью". Уфа: УГАТУ, 1993. - с.80-81.

36. Власенко C.B. Адаптивная подстройка весовых матриц функционала Кра-совского по прямым показателям качества // Известия СПбЭТИ: Сб.науч.тр. Системы обработки информации и управления С.-Петербург: СПбЭТИ, 1992. - Вып.452. -с.27-32.

37. Власенко C.B. Адаптивная прогнозирующая система управления полетомлетательного аппарата с подстройкой параметров критерия оптимизации // Тез. докл. Второго всесоюзного межотраслевого научно-технического совещания "Приводы-90".-Л.: ЛМИ, 1990. с.44-45.

38. Власенко C.B. Экспертная настройка параметров функционала качества в контуре оптимального управления // Изв. ТЭТУ: Сб.науч.тр. / СПбГЭТУ С.-Пб., 1994. - Вып.465. - с.78-81.

39. Буков В.Н., Кулабухов B.C. Рекурсивный алгоритм оптимизации по критерию А.А.Красовского // Вопросы кибернетики, 1990. Вып. 163. - с. 124-140.

40. Автоматизированное проектирование систем управления / Под ред. М.Джамшиди и др.; Пер. с англ. В.Г.Дунаева и А.Н.Косилова. М.Машиностроение, 1989. - 344с.

41. Технология системного моделирования / Е.Ф.Аврамчук, А.А.Вавилов, С.В.Емельянов и др.; Под общ. ред. С.В.Емельянова и др. М.: Машиностроение; Берлин: Техник, 1988. - 520с.1. ЛИТЕРАТУРА К ГЛАВЕ 2

42. Экспертные системы. 4.1 // НТО ЛИИ 1990 - N7.

43. Статические и динамические экспертные системы: Уч. пос. / Э.В.Попов, И.Б.Фоминых, Е.Б.Кисель, М.Д.Шапот М.: Финансы и статистика, 1996. - 320с.

44. Журавлев А.Е., Опарин Г.А., Феоктистов Д.Г. Инструментальные средства построения и эксплуатации гибридных экспертных систем вычислительного типа // Вычислительные технологии: Сб. науч. тр., Новосибирск, 1993. т.2. - N6. - с. 13-26.

45. Искусственный интеллект: В 3 кн. Кн. 1. Системы общения и экспертные системы: Справочник / Под ред. Э.В.Попова. М.: Радио и связь, 1990. - 464с.

46. Шигин А.Г. Многопроцессорные вычислительные системы с использованием средств интеллектуального управления // Изв. АН. Техническая кибернетика. -1994. -N2.-с. 198-203.

47. А.Вулф. Универсальный комплекс для разработки экспертных систем реального времени // Электроника, 1987. N6. - с.43- 46.

48. Д.Бальцер, Г.Гайгемюллер. Применение элементов искусственного интеллекта при автоматизированном управлении технологическими системами // Вычислительная техника. Системы. Управление. 1991. - Вып.4. - с.9-20.

49. Экспертные системы: инструментальные средства разработки: Уч. пос. / Л.А.Керов, А.П.Частиков, Ю.В.Юдин, В.А.Юхтенко; Под ред. Ю.В.Юдина С.-Пб: Политехника, 1996. -220с.

50. Забежайло М.И. Интеллектуальные системы: на пути к новым поколениям. // Новости искусственного интеллекта. N 1, 1992. с. 8-24.

51. Стариков А.И., Саркисов А.С. Бортовые интеллектуальные системы управления комплексами оснащения летательных аппаратов / Уч.пос. М. МАИ, 1994. - 72с.

52. Stein K.J.S. Expert system technology spurs advances in training, maintenance // Aviation Week and Space Technology. 1988. - p.229-233.

53. Технические средства и программное обеспечение экспертных систем / ВНИИ ТЭМР. 1988. - Вып.1.

54. Вычислительная техника в авиационной промышленности США. Новые тенденции. Реферативный сборник ВИНИТИ, ГКНТ, АН СССР. Новости науки и техники, 1985, N22.

55. Экспертные системы. Принципы работы и примеры: Пер. с англ. / А.Бру-кинг, П.Джонс, Ф.Кокс и др. Под.ред. Р.Форсайта. М.: Радио и связь, 1987.

56. ЭИ "Авиастроение". 1989 - N4 - с.17-21 (American. Contr. Conf., Minneapolis, 1987. "An Expert System for Sensor Allocation in Multisensop Integration", p.928-933.).

57. Перевод N20233 "Применение экспертных систем в кабине самолета 90-х годов", IEEE AES Magazine, 01.1986, р.13-19.

58. A Knowledge Based Approach to Strategic on-board Mission Managment // NAECON-87, v.4, p.1377-1381.

59. Knowledge Engineering for a Piloting Expert System // NAECON-87, v.4, p. 13261330.

60. CITS Expert Parameter System (CEPS) // NAECON-87, v.4, p. 1318-1323.

61. Artificial Intellegence Supportability // NAECON-87, v.4, p. 1394-1401.

62. Разработка интеллектуальной системы управления тяжелым неманевренным самолетом на взлетно-посадочных режимах полета: Отчет о НИР/ С.-Пб., СПбГЭТУ; Руководитель В.Б.Яковлев N 01.9.80002104; Инв. N 02.9.80001619. - 1998. - 16с.

63. Structured Knowledge Acquisition Techniques // NAECON-87, v.4, p. 1340-1347.

64. Интеллектуальные системы управления ЛА / Тем.сб.науч.тр. М., МАИ,

65. Структуры бортовых вычислительных систем с элементами искусственногоинтеллекта / Тем.сб.науч.тр.- М.: МАИ, 1991.

66. Франклин Д. и др. Технология ЭС военных применений: избранные примеры // ТИИЭР, 1989. т.76. - N10. - с.18-68.

67. Экспертные системы авиационно-космического назначения: Учеб. пособие (гипертекст) / Никитин А.В., Зеленский М.Г., Панков А.В. и др. / СПб ГААП. СПб., 1993.-90с.

68. Попов Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. М.: Наука, 1987. - 284с.

69. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам / Пер. с англ. под ред. В.Л.Стефанюка. М.: Мир, 1989. - 338с.

70. A Generalized Airspace Expert System // NAECON-87, v.4, p.1315-1317.

71. An Intellegence Spatial Database System for Interaction With A Real-Time Piloting Expert System // NAECON-87, v.4, p. 1375-1376.

72. Distributed Expert Management System (DEMANS) // NAECON-87, v.4, p. 1442-1447.

73. Functionality and Architectures For an Adaptive Tactical Navigation System // NAECON-87, v.4, p.1464-1471.

74. Майоров A.B., Янковский Б.Ф. Авиационное оборудование ЛА: Справочник. М.: Транспорт, 1993. - 247с.

75. В.Г.Воробьев, В.В.Глухов, В.П.Зыль, С.В.Кузнецов. Основные принципы построения базового комплекса стандартного цифрового пилотажно-навигационного оборудования / Под ред. В.Г.Воробьева. М.: МИИГА, 1988. - 102с.

76. Красовский А.А. Основы алгоритмического обеспечения автоматического оптимального управления. // Вопросы кибернетики. 1990. - Вып. 163. - с. 62-76.

77. М.И.Левкин, В.П.Школин, Ю.А.Янышев. Управление динамическим объектом в условиях априорной информационной неопределенности // Вопросы кибернетики. 1990. -Вып.163. - с. 40-61.

78. Райков Л.Г. Специальная теория интеллектуальности (исследование объекта в целом): Уч. пос. М.: МАИ, 1993. - 80с.

79. Тюрин В.Д., Гуснин С.Ю. Концепция построения вычислительного комплекса ЛА с элементами искусственного интеллекта / В сб. науч. тр. "Структура бортовых вычислительных систем с элементами искусственного интеллекта". М.: МАИ, 1991. -56с.

80. К.М.Колпаков, Ю.В.Горшков. Основные принципы структурной организации перспективных БЦВС // Вопросы кибернетики. 1989. - Вып. 147. - с.25-35.

81. Васильев В.А., Левкии М.И., Павленко А.И. Реконфигурация интегрированной системы управления с помощью экспертной системы // Вопросы кибернетики. 1988. - Вып. 139. -с.90-97.

82. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: Наука, 1986. -284с.

83. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления. М.: Энергоиздат, 1981. - 231с.

84. Поспелов Д.А. Ситуационное управление. Новый виток развития // Изв.АН. Теория и системы управления. 1995. - Вып.5. - с.152-159.

85. Любарский Ю.Я. Интеллектуальные информационные системы. М.: Наука, 1990. - 227с.

86. Еремеев А.П. Продукционная модель представления знаний на базе языка таблиц решений // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1987. - N2. - с. 196-206.

87. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект основа новой информационной технологии. - М.: Наука, 1988.

88. Берштейн Л.С., Казупеев В.М., Коровин С.Я., Мелихов А.Н. Параллельный процессор нечеткого вывода для ситуационных экспертных систем // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1990. - N5. - с.181-190.

89. Берштейн Л.С., Коровин С.Я., Мелихов А.Н. и др. Функционально-структурное исследование ситуационно-фреймовой сети экспертной системы с нечеткой логикой // Изв. РАН. Техн. кибернетика. 1994. - N2. - с.71-83.

90. Л.Н.Таперова, О.В.Веприцкая, Б.А.Кобринский. ДИН экспертная диагностическая система по неотложным состояниям // Программные продукты и системы. -1995. -N1. -с.30-32.

91. Т.А.Таран, О.В.Разумовский. Экспертная система анализа и прогноза ситуаций на основе качественной модели представления знаний // Программные продукты и системы. 1995. - N3. - с.2-5.

92. Афонин К.А. Гибридная интеллектуальная система DSS/ UTES // Техника. Экономика. Сер. Автоматизированные системы управления. - 1994. - Вып. 1/2. - с.64-69.

93. Представление и использование знаний / Под ред. Х.Уэно, М.Исидзука. -М.: Мир, 1989. 220с.

94. Осуга С. Обработка знаний: Пер. с япон. М.: Мир, 1989. - 292с.

95. Представление знаний в человеко-машинных и робототехнических системах // Материалы рабоч. группы 18 КНВВТ: В 4 томах. Том А.

96. Искусственный интеллект: В 3 кн. Кн.2. Модели и методы: Справочник / Под ред. Д.А.Поспелова М.: Радио и связь, 1990. - 304с.

97. Б.В.Ва, М.Б.Лоурай, Ли Гоцзе. ЭВМ для символьной обработки информации // ТИИЭР, 1989. т.77. - N 4. - с.5-40.

98. Кандрашина Е.Ю., Литвинцева Л.В., Поспелов Д.А. Пространство и время в системах искусственного интеллекта. М.: Наука, 1988.

99. Кандрашина Е.Ю., Литвинцева Л.В., Поспелов Д.А. Представление знаний о пространстве и времени в системах искусственного интеллекта. М.: Наука, 1989.

100. Байдун В.В., Литвинцева Л.В., Налитов С.Н. Методы искусственного интеллекта в задаче визуализации трехмерных пространственных сцен // Изв. РАН. Техн. кибернетика. 1994. -N5. - с. 103-113.

101. Байдун В.В. Анализ текстовых описаний динамических пространственных сцен в системе ТЕКРИС // Программные продукты и системы. 1992. - N3. - с.42-48.

102. Загорулько Ю.А., Попов И.Г., Щипунов В.В. Интегрированная технологическая среда для создания, систем обработки знаний // Изв. АН. Теория и системы управления. 1995. - N5. - с.210- 213.

103. Хорошевский В.Ф. Инструментальные средства разработки интеллектуальных систем // Вычислительная техника. Системы. Управление. 1991. - Вып.5. -с.47-53.

104. Искусственный интеллект: В 3 кн. Кн.З. Программные и аппаратные средства: Справочник / Под ред. В.Н.Захарова, В.Ф.Хорошевского. М.: Радио и связь, 1990. - 368с.

105. Хорошевский В.Ф. Инструментальные экспертные системы // Представление знаний в человеко-машинных и робототехнических системах. Том С. Прикладные человеко-машинные системы, ориентированные на знания / ВИНИТИ. М.,1984. -с.329-367.

106. Хорошевский В.Ф. Разработка и реализация экспертных систем инструментальный подход // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. - 1986. - N5. -с.105-114.

107. J.Calmet, I.A.Tjandra. Building bridges between knowledge representation and algebraic specification // LNAI, 1994. N869. - p.295-304.

108. Митрофанов Г.Ю. Экспертные системы в процессе обучения: Обзорная информация // Воздушный транспорт. М.: ЦНТИ ГА, 1989. - 30с.

109. Воинов А.В., Гаврилова Т.Г., Данцин Е.Я. Язык визуального представления знаний и его место в САКЕ-технологии // Изв. АН. Теория и системы управления. 1996.-N2.-с.146-152.

110. Гаврилова Т.А., Червинская K.P. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. М.: Радио и связь, 1992. -200с.

111. Цейтин Г.С. Программирование на ассоциативных сетях // ЭВМ в проектировании и производстве. JL: Машиностроение, 1985. - Вып.2. - с.16-48.

112. Сапатый П.С. Язык B0JIHA-0 как основа навигационных структур для баз знаний на основе семантических сетей // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1986. -N5. - с.198-211.

113. Уварова Т.Г. Операционная семантика волновых языков и метод ее описания // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1987. - N2. - с.128-142.

114. Осипов Г.С. Построение баз знаний на основе взаимодействия интерактивных методов приобретения знаний. I. Концептуальные элементы модели мира // Изв. АН. Теория и системы управления. 1995. - N3. - с.160-174.

115. Приобретение знаний: Пер. с япон. / Под ред. С.Осуги, Ю.Саэки. М.: Мир, 1990. - 304с.

116. Кузнецов С.О. Введение в ДСМ-метод // Семиотика и информатика. 1990.- Вып.31. с.5-40.

117. Борщев В.Б. О постулатах ДСМ-метода // Новости искусственного интеллекта. 1993. - Спец.вып. - с.16-26.

118. John F.Sowa. Relating diagrams to logic // LNAI. 1993. - N699. - p. 1-35.

119. Wuwongse V., Manzano M. Fuzzy conceptual graphs // LNAI. 1993. - N699. -p.430-449.

120. Conceptual Structures: Application, Implementation and Theory. ICCS'95. Proceedings // LNAI. 1995. - N954.

121. Аверкин A.H., Батыршин И.З., Блишун А.Ф. и др. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д.А.Поспелова. М.: Наука, 1986. - 312с.

122. Мелихов А.Н., Берштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990. - 272с.

123. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь, 1982.- 432с.

124. Танака X., Цукияма Т., Асаи К. Нечеткие множества и теория возможностей / Пер. с англ.; Под ред. Р.Р.Ягера. М.: Радио и связь, 1986. - 405с.

125. Захаров В.Н., Ульянов C.B. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления. I. Научно-организационные, техникоэкономические и прикладные ась. ^

126. N5. с.171-196. Техническая кибернетика. - 19

127. Захаров В.Н., Ульянов C.B. Нечеткие .пшенных регуляторов и систем управления. II. ЭволюциМн.те1 ^ цллектуальных промы--чипы построения

128. Изв. АН. Техническая кибернетика. 1993. - N4. - с.189-205.

129. Захаров В.Н., Ульянов C.B. Нечеткие модели интеллектуальны^-~>омышленных регуляторов и систем управления. IV. Имитационное моделирование // Изь. АН. Техническая кибернетика. 1994. - N5. - с.168-210.

130. Кузьмин В.Б., Травкин С.И. Теория нечетких множеств в задачах управления и принципах устройства нечетких процессоров: Обзор зарубежной литературы // Автоматика и телемеханика. 1992. - N11.

131. Попов В.А. Основы теории неопределенностей для задач логического вывода // Методы и системы принятия решений, интеллектуальные системы принятия решений. Рига: РПИ, 1987. - N14. - с.15-20.

132. Осипов Г.С. Построение баз знаний на основе взаимодействия интерактивных методов приобретения знаний. II. Модель знаний и приобретение знаний // Изв. АН. Теория и системы управления. 1995. - N5. - с.65-80.

133. Алиев P.A. и др. Производственные системы с искусственным интеллектом / Р.А.Алиев, Н.М.Абдикеев, М.М.Шахназаров. М.: Радио и связь, 1990. - 264с.

134. Дейкстра Э. Дисциплина программирования / Пер. с англ. И.Х.Зусман и др.; Под ред. Э.З.Любимского. М.: Мир, 1978. - 275с.

135. Вирт Н. Алгоритмы и структуры данных: Пер. с англ. М.: Мир, 1989.360с.

136. Кнут Д. Искусство программирования для ЭВМ / В 7-ми т. / Пер. с англ. Г.П.Бабенко и Ю.М.Баяковского; Под ред. К.И.Бабенко и В.С.Штаркмана. Том 1. Основные алгоритмы. М.: Мир, 1976. - 735с.

137. Кнут Д. Искусство программирования для ЭВМ / В 7-ми т. / Пер. с англ. Н.И.Вьюковой и др.; Под ред. Ю.М.Баяковского и В.С.Штаркмана. Том 3. Сортировка и поиск. М.: Мир, 1978. - 844с.

138. Власенко C.B. Специализированная сетевая алгебра в задачах автоматизации проектирования интеллектуальных систем управления // Интеллектуальные системы: Сб. тр. Третьего международного симпозиума. М.: ООО "TBK", 1998. -с.161-163.

139. Построение экспертных систем с помощью GURU: Справ, пос. // Анализ состояния и тенденции развития информатики. М.: "Интерпрограмма", 1988. - т. 13.

140. Построение экспертных систем с помощью GURU: Справ, пос. // Анализ состояния и тенденции развития информатики. М.: "Интерпрограмма", 1988. - т. 14.

141. С.Гудман, С.Хидетниеми. Введение в разработку и анализ алгоритмов. М.: Мир, 1981.- 368с.

142. Мелихов А.Н., Мелихова O.A. О логическом выводе в интеллектуальных системах на основе нечеткой аналогии // Изв. РАН. Теория и системы управления. -1995. -Вып.5. -С.112-123.

143. Яковлев В.Б., Власенко C.B. Инструментальная среда разработки управляющих экспертных систем реального времени // Оборонная техника, 1998 (находится в печати).

144. Vlasenko S.V. CAD for intelligence flight control systems // 4-th International Students Olympiad on Automatic Control St. Petersberg, Russia, June 20-22, 1995. - Proc. - p.37-39.

145. Яковлев В.Б., Власенко C.B. Методика автоматизированного синтеза экспертных систем реального времени // Интеллектуальные системы: Сб. тр. Второго международного симпозиума. М.: РУДН-ПАИМС, 1996. - т.2. - с.12-17.

146. Власенко C.B. Методы и средства автоматизированной разработки экспертных систем реального времени // Изв. ГЭТУ: Сб. науч. тр., 1998 (находится в печати)

147. Модели и методы проектирования гибридных систем с элементами искусственного интеллекта: Отчет о НИР АПУ-43 / СПбГЭТУ; Руководитель проф., д.т.н. В.Б.Яковлев Per. N 01.9.60013047; Инв. N 02.9.80002221. - С.-Пб, 1998. - 15с.1. ЛИТЕРАТУРА К ГЛАВЕ 3

148. Жидков В.Н. Бортовые вычислительные устройства систем управления оснащением ЛА: Уч. пос. М.: МАИ, 1993. - 96с.

149. Бортовая вычислительная машина для перспективных авиационных комплексов / Бобков С.Г., Грузинова Е.В., Забаров И.В., Рыков М.В.: РАН. Научн. совет по комплексной проблеме "Кибернетика". М.: ВИНИТИ, 1993. - 36с.

150. Системы параллельной обработки / Под ред. Д.Ивенса; Пер. с англ. под ред. Ю.Г.Дадаева. М.: Мир, 1985. - 416с.

151. Транспьютеры. Архитектура и программное обеспечение: Пер. с англ. / Под ред. Г.Харпа. М.: Радио и связь, 1993. - 304с.

152. Головкин Б.А. Параллельные вычислительные системы. М.: Наука, 1980.520с.

153. Пискова Г.К. Вычислительные системы параллельного действия // Информатика и вычислительная техника за рубежом. 1991. - Вып.З. - с.3-17.

154. Бурцев B.C. Новые подходы к оценке качества вычислительных систем // Информационные технологии и вычислительные системы. 1996. - N2. - с. 15-23.

155. Бурцев B.C. О необходимости создания супер-ЭВМ в России // Информационные технологии и вычислительные системы. 1995. - N1. - с.5-11.

156. Программирование на параллельных вычислительных системах: Пер. с англ. / Р.Бэбб, Дж.Мак-Гроу, т.Акселрод и др.; под ред. Р.Бэбба II. М.: Мир, 1991. -376с.

157. Авен О., Гурин H.H., Коган Я.А. Оценка качества и оптимизация вычислительных систем. М.: Наука, 1982. - 464с.

158. Феррари Д. Оценка производительности вычислительных систем: Пер. с англ.-М.: Мир, 1981.- 576с.

159. Гершуни Д.С. Планирование вычислений в системах жесткого реального времени (обзор и перспективы) // Вычислительная техника. Системы. Управление. -1991. Вып.6. - с.4-51.

160. Валях Е. Последовательно-параллельные вычисления: Пер. с англ.- М.: Мир, 1985. -456с.

161. Алгоритмы, математическое обеспечение и архитектура многопроцессорных вычислительных систем / Под ред. В.Е.Котова и Й.Миклошко. М.: Наука, 1982. - 336с.

162. Скворцов C.B. Оптимизация кода для суперскалярных процессоров с использованием дизъюнктивных графов // Программирование. 1996. - N2. - с.41-52.

163. Барский А.Б. Параллельные процессы в вычислительных системах. Планирование и организация. М.: Радио и связь, 1990. - 256с.

164. Котов В.Е., Сабельфельд В.К. Теория схем программ. М.: Наука, 1991.248с.

165. Элементы параллельного программирования / В.А.Вальковский, В.Е.Котов, А.Г.Марчук, Н.Н.Миренков; Под ред. В.Е.Котова. М.: Радио и связь, 1983. -240с.

166. Вальковский В.А. Распараллеливание алгоритмов и программ. Структурный подход. М.: Радио и связь, 1989. - 176с.

167. Систолические структуры: Пер. с англ. / Под ред. У.Мура, Э.Маккейба, Р.Уркхарта. М.: Радио и связь, 1993. - 416с.

168. Бахтеяров С.Д. и др. Транспьютерная технология / Бахтеяров С.Д., Дудников Е.Е., Евсеев М.Ю.; Под ред. Емельянова С.В. М.: Радио и связь, 1993. - 304с.

169. Селик В.П., Сплетухов Ю.А., Агаронян A.JI. Программные и аппаратные средства для поддержки решения задач на транспьютерных сетях (обзор зарубежных источников). М.: АН СССР, 1989. - 32с.

170. David В. Skillicorn. Models and Languages for Parallel Computation / Computing and Information Science. Queen's University, Kingston, Canada. 1996. - availibal on www.qucis.queensu.ca: 1999/~skill.

171. Воеводин B.B. Математические модели и методы в параллельных процессах. М.: Наука, 1986. -296с.

172. Барский А.Б. Планирование параллельных вычислительных процессов. -М.: Машиностроение, 1980. 192с.

173. Головкин Б.А. Расчет характеристик и планирование параллельных вычислительных процессов. М.: Радио и связь, 1983. - 272с.

174. Поспелов Д.А. Введение в теорию вычислительных систем. М.: Советское радио, 1972. -280с.

175. Евреинов Э.В., Косарев Ю.Г. Однородные универсальные вычислительные системы высокой производительности. Новосибирск: Наука, 1966. - 308с.