Будем рассматривать задачу автоматизации создания интеллектуальных САПР в среде специализированной инструментальной оболочки [1-6]. Главной проблемой при решении данной задачи является организация процесса построения концептуальной модели предметной области (КМ ПрОб) [1], если пользоваться терминами экспертных систем, или модели САПР, если пользоваться терминологией САПР.

В настоящее время известен ряд методов формирования КМ ПрОб, используемых в различных инструментальных оболочках для создания экспертных систем, где можно назвать ГУРУ, G2 и т.д. Вместе с тем формируемые таким путем экспертные системы не могут использоваться как проблемно-ориентированные САПР или как интеллектуальные надстройки над ними в силу следующих причин:
– не учитывается уровень автоматизации проектирования, достигнутый в данной предметной области, где уже имеется ряд проблемно-ориентированных САПР;
– не учитывается возможная квалификация эксперта в ПрОб;
– экспертные системы, как правило, лишены функций, необходимых для САПР (документирования, моделирования и т.п.);
– нет средств автоматизации формирования текстов моделей на том или ином языке описания моделей, характерном для выбранного класса проблемно-ориентированных САПР и т.п.

Путь, лишенный данных недостатков, предложен автором в [2-6] и заключается в использовании:

1) семиотической модели (СМ) как формы представления КМ ПрОб [7];

2) модифицированной модели сложности САУ [8] (модели САПР решения типичных задач проектирования) как содержания КМ ПрОб.

Однако возможны различные пути построения КМ ПрОб в зависимости от наличия САПР в данной ПрОб, степени их автоматизации и уровней квалификации пользователей в данной ПрОб. Целью предлагаемой статьи является анализ данных путей.

Предполагается, что общая структура КМ ПрОб есть расширение известной модели САПР решения типичных задач проектирования, носящей наименование теории сложности САУ [8]. В этой модели есть следующие главные компоненты:

1) целевое пространство систем (ЦПС), включающее ряд известных, апробированных на практике решений (проектов, прототипов);

2) пространство обликов систем (ПОС), включающее ряд возможных технических заданий для прототипов из ЦПС.

Элементы ЦПС и ПОС упорядочиваются по ряду возможных признаков, что позволяет оперировать количественными характеристиками для описания прототипов и ТЗ.

Для поиска оптимального решения из ЦПС, соответствующего некоторому ТЗ из ПОС, рассматривается критерий сложности в прямой или двойственной формулировке.

Необходимым является обеспечение реализуемости, т.е. соответствия для любого ТЗ из ПОС непустого подмножества прототипов из ЦПС.

Выбор СМ [7] как формы задания КМ ПрОб предполагает:

1) текстовое представление моделей [2-5];

2) формирование отдельного модуля в базе знаний в форме порождающей контекстно-свободной грамматики, эквивалентной И-ИЛИ-дереву [5];

3) следующие дополнительные требования к модулю знаний:
– грамматика описывает множество синтаксически верных (возможных) решений;
– над грамматикой дополнительно определяется множество правил вывода (продукций), описывающих вычленение семантически верного подмножества решений, соответствующего некоторому набору требований, т.е. продукции описывают логику проектирования, исходя из требований к решению;

4) деление продукций на два альтернативных класса:
– неявные, т.е. продукции есть набор правил, применяемых по умолчанию над списками номеров прототипов, связанных с каждым термом или синтермом грамматики;
– явные, т.е. продукции вводятся пользователем самостоятельно как условия совместного существования тех или иных альтернатив в ИЛИ-синтермах.

Как создание базы знаний, так и организация вывода обеспечивается механизмом теоретико-множественных операций над порождающими грамматиками.

Уровни квалификации пользователя при избранном подходе к созданию экспертной системы отличаются его возможностью построить ЦПС (множество возможных решений-прототипов) и ПОС (множество ТЗ).

Возможны варианты, когда пользователь может построить:

1) ЦПС и ПОС;

2) только ЦПС;

3) только ПОС;

4) ничего, т.е. ни ЦПС, ни ПОС.

Рассмотрим требования, предъявляемые к пользователю, и требования, предъявляемые к инструментальной системе построения интеллектуальных САПР, в каждом конкретном случае:

Предполагает варианты построения:
– пользователь вводит только набор слов, составляющих ПОС и/или ЦПС; данный случай предполагает автоматическое создание грамматик для ЦПС и/или ПОС на базе набора слов; в этом случае используются неявные продукции;
– пользователь сам вводит грамматики для ПОС и ЦПС; продукции вводятся пользователем явно; это конечный вариант.

Предполагает такие варианты построения ЦПС:
– пользователь вводит набор слов, составляющих ЦПС, что предусматривает дальнейшее автоматическое создание грамматики ЦПС на базе набора слов; используются неявные продукции;
– пользователь вводит грамматику для ЦПС; продукции вводятся пользователем явно; это конечный вариант.

Предполагаемый вариант построения ПОС:
– отсутствующий ПОС строится автоматически на базе грамматики, задающей ЦПС.

Предполагает такие варианты построения ПОС:
– пользователь вводит набор слов, составляющих ПОС, что предусматривает дальнейшее автоматическое создание грамматики ПОС на базе набора слов; используются неявные продукции;
– пользователь сам вводит грамматику для ПОС; продукции вводятся пользователем явно; это конечный вариант.

Предполагаемый вариант построения ЦПС:
– отсутствующий ЦПС как совокупность слов-прототипов берется из проблемно-ориентированного САПР; данный случай предполагает автоматическое создание грамматики для ЦПС на базе набора слов.

Предполагаемый вариант построения ЦПС:
– отсутствующий ЦПС как совокупность слов-прототипов берется из проблемно-ориентированного САПР; данный случай предполагает автоматическое создание грамматики для ЦПС на базе набора слов.

Предполагаемый вариант построения ПОС:
– отсутствующий ПОС строится автоматически на базе грамматики, задающей ЦПС.

Рассмотрим проблему обеспечения реализуемости, т.е. обязательного сопоставления любому прототипу из ЦПС некоторого соответствующего ему технического задания из ПОС. Как ранее было сказано, с точки зрения путей создания ЦПС и ПОС, имеются следующие варианты:

1) ПОС автоматически строится на базе ЦПС, заданного как грамматика;

2) ПОС и ЦПС стоятся независимо друг от друга в следующем виде:
– имеется набор слов, составляющих ЦПС и/или ПОС, и соответствующие им грамматики, имеющие неявные продукции;
– имеются только грамматики для ЦПС и/или ПОС с явными продукциями, введенными пользователем, но без набора слов, составляющих ПОС и ЦПС.

В случае 1 реализуемость обеспечивается автоматически.

Рассмотрим детальнее случай 2.

Если есть набор слов, составляющих ЦПС и ПОС, то пользователь обязан сопоставить каждому слову из ПОС, имеющему некоторый номер, ряд прототипов из ЦПС, заданных, опять же, своими номерами. Таким образом, пользователь обеспечивает реализуемость.

Если имеются только две грамматики с явными продукциями, но без набора слов, составляющих ПОС и ЦПС, то в этом случае также необходим механизм отображения множества ТЗ и множества прототипов. Соответственно необходим этап верификации, заключающийся в последовательном синтезе всех решений из ЦПС и синтезе соответствующих им ТЗ. Если список ТЗ пуст, пользователь производит модификацию списка продукций, связывающих ЦПС и ПОС.

В работе проанализированы возможные пути создания интеллектуальных САПР в среде специализированной инструментальной оболочки, ориентированной на теорию сложности САУ, с точки зрения содержания модели САПР, и на СМ как форму задания модели САПР.

Как перспективную задачу следует выделить задачу упорядочивания элементов ЦПС и ПОС по ряду возможных признаков в условиях специфики формы и содержания предлагаемой модели САПР. В связи со сложностью данной задачи для ее решения необходима отдельная публикация.

1. Григорьев А.В. Унифицированная концептуальная модель предметной области. // Информатика, кибернетика и вычислительная техника (ИКВТ-97). Сборник трудов ДонГТУ. – Донецк: ДонГТУ, 1997. – Вып. 1. – С. 218-224.

2. Григорьев А.В. Семиотическая модель базы знаний САПР // Научные труды Донецкого государственного технического университета. Серия «Проблемы моделирования и автоматизации проектирования динамических систем». – Вып. 10. – Донецк: ДонГТУ, 1999. – С. 30-37.

3. Григорьев А.В. Теоретико-множественные операции над грамматиками как механизм работы со знаниями в интеллектуальных САПР // Вiсник Схiдноукраїнського нацiонального унiверситету iменi Володимира Даля. – 2002. – № 2(48). – С. 186-194.

4. Григорьев А.В. Алгоритм выполнения теоретико-множественных операций над грамматиками в среде специализированной оболочки для создания интеллектуальных САПР // Науковi працi нацiонального технiчного унiверситету. Серия «Проблемы моделирования и автоматизации проектирования динамических систем» (МАП-2002). – Донецк: ДонНТУ, 2002. – Вып. 52. – С. 83-93.

5. Григорьев А.В., Каспаров А.А. И/ИЛИ-дерево как средство абстрактного представления знаний // Науковi працi нацiонального технiчного унiверситету. Серія «Iнформатика, кiбернетика та обчислювальна технiка». – Донецк: ДонНТУ, 2002. – Вып. 39. – С. 36-42.

6. Григорьев А.В. Принципы организации вывода решений в базе знаний инструментальной оболочки для создания интеллектуальных САПР // Практика i перспективи розвитку iнституцiйного партнерства: Вiсник ДонНТУ – ТРТУ. – Донецьк: РВА ДонНТУ, 2003. – C. 96-106.

7. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. – М.: Наука, 1986. – 288 с.

8. Солодовников В.В., Тумаркин В.И. Теория сложности и проектирование систем управления. – М.: Наука, 1990. – 186 с.