Повышение эффективности проектирования сложных систем на основе снижения мощности множества генерированных альтернатив

Повышение эффективности проектирования сложных систем на основе снижения мощности множества генерированных альтернатив

Ю.В. Доронина, д.т.н., профессор кафедры «Информационные технологии и компьютерные системы» Севастопольского государственного университета; Севастополь
e-mail: YVDoronina@sevsu.ru
В статье предложен подход к структурному синтезу элементов системотехнического комплекса, заключающийся в применении модифицированного генетического алгоритма и метода сужения мощности множеств альтернатив. Модификация генетического алгоритма реализована в рамках операции направленной мутации для трех типов первоначального элементного состава альтернативы и применяется для объектов с заданной (ограниченной) длительностью их жизненного цикла. Применение такого подхода позволило как сократить усилия при получении альтернатив на этапе проектирования элементов системотехнического комплекса, так и снизить трудоемкость при формировании облика системы.
Ключевые слова: системотехнический комплекс, структурный синтез, сужение мощности множества, генетический алгоритм, направленная мутация.
Литература:
1.   Кириллов А.Н. Динамические системы с переменной структурой и размерностью // Приборостроение. – 2009. – № 3. – URL: https: //cyberleninka.ru/article/n/dinamicheskie-sistemy-s-peremennoy-strukturoy-i-razmernostyu (дата обращения: 01.07.2020).
2.   Мельников Н.С. Синтез систем переменной структуры с учетом характеристик реальных элементов // Ученые записки ЦАГИ. – 1974. – № 6. – URL: https://cyber­leninka.ru/article/n/sintez-sistem-peremennoy-struktury-s-uchetom-harakteristik-realnyh-elemen­tov (дата обращения: 01.07.2020).
3.   Коробко А.А. Алгоритм генерации программных компонентов модельно-ориентированной системы // Образовательные ресурсы и технологии. – 2016. – № 2(14). – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/algoritm-generatsii-programmnyh-kompon...(дата обращения: 29.06.2020).
4.   Флегонтов А.В. Структурный синтез: методы, алгоритмы, модели, компьютерная поддержка // Труды СПИИРАН. – Вып. 1, т. 1. – СПб: СПИИРАН, 2002. – С. 316–332.
5.   Саймон Д. Алгоритмы эволюционной оптимизации. – М: ДМК Пресс, 2020. – 940 с.
6.   Божко А.Н., Толпаров А.Ч. Структурный синтез на элементах с ограниченной сочетаемостью // URL: http://www.techno.edu.ru:16001/db/msg/13845.html (дата обращения: 29.06.2020).
7.   Шкурина Г.Л., Кандырин Ю.В. Автоматизация многокритериального усечения множества технических объектов // Сб. науч. тр. SWorld : матер. междунар. науч.-практ. конф. «Научные исследования и их практическое применение. Современное состояние и пути развития – 2013» (1-12 окт. 2013 г.). – 2013. – Вып. 3, т. 5. – С. 63–66.
8.   Волошин А. Маляр Н., Швалагин О. Нечеткий алгоритм последовательного анализа вариантов [Электронный ресурс] International Book Series «Information Science and Computing. – Режим доступа: «http://www.foibg.com/ibs_isc/ibs-15/ibs-15-p25.pdf».
9.   Доронина Ю.В., Рябовая В.О. Метод модернизации информационных систем экологического мониторинга на основе анализа их функциональной нагрузки // Труды СПИИРАН. Санкт-Петербург: СПИИРАН, 2016. – Вып. 1(44). – С. 133–153.
10. Охтилев М.Ю., Соколов Б.В., Юсупов Р.М. Интеллектуальные технологии мониторинга и управления структурной динамикой сложных технических объектов. – М.: Наука, 2006 г. –  410 с.
 
DOI: 10.34214/2312-5209-2020-27-3-27-32

Back to top