ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Публикационная активность

(сведения по итогам 2016 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,493
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,389
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 0,732
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,364
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,303
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 5022
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 355
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 499
Десятилетний индекс Хирша: 11
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2016 год: 304
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2016 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 11

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2016 гг. на сайте РИНЦ

Вход


Забыли пароль? / Регистрация

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

4
Ожидается:
16 Декабря 2017

Формирование концептуальных проектных решений на классификационных структурах

Статья опубликована в выпуске журнала № 3 за 2005 год.[ 22.09.2005 ]
Аннотация:
Abstract:
Авторы: Лазаренко Г.П. () - , ,
Ключевое слово:
Ключевое слово:
Количество просмотров: 7164
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (0.95Мб)

Размер шрифта:       Шрифт:

Проектирование как один из широко распространенных видов интеллектуальной деятельности характеризуется устойчивым жизненным циклом, структура которого зафиксирована в международных стандартах [1, 2]. Согласно этим стандартам, первой и одной из наиболее ответственных стадий жизненного цикла является формирование концепции проекта, которая обычно формулируется в виде вербальных высказываний, задающих главную идею проекта на уровне понятий. В сложившейся проектной практике [3] концепция формируется в высшем управленческом звене проекта, причем для этого обычно используется эвристический метод, основывающийся на личных профессиональных знаниях авторов концепции. Очевидно, что такой, в значительной степени субъективный подход не гарантирует оптимальности принимаемых решений и не может считаться надежным проектным инструментом. Альтернативой эвристическому методу должна служить методология, которая опирается на тщательно подготовленную, широко обобщенную и четко структурированную информацию, всесторонне описывающую проектируемую сущность, а также на формализованную логику обработки этой информации. Один из вариантов реализации такой методологии обсуждается в настоящей работе.

Формирование концептуальных проектов включает две фазы – генерирование альтернативных концепций и выбор предпочтительной альтернативы.

Генерирование концепций строится на анализе существующей понятийной информации о рассматриваемой сущности. Структурированное понятийное описание сущности может существовать в различных формах, среди которых важное место занимают фасетные классификаторы [4], которые представляют данные о рассматриваемой сущности в виде системы соподчиненных атрибутов этой сущности.

Фасетные классификаторы относятся к группе классификаторов комбинаторного типа. В простейшем варианте фасетный классификатор представляет собой связный двухуровневый древовидный граф, вершины которого задают состав атрибутов, описывающих классифицируемую сущность, а ребра – структуру отношений между этими атрибутами. Нулевым уровнем фасетного классификатора является вершина, задающая классифицируемую сущность. Вершины первого уровня выполняют роль дискриминаторов и описывают аспекты классификации. Второй уровень классификатора образован вершинами графа, которые содержат атрибуты-категории (далее – атрибуты), представляющие собой наборы альтернативных реализаций дискриминаторов. В общем случае такая фасетная классификационная структура содержит I дискриминаторов, которые декомпозированы на группы, включающие по Ji атрибутов.

Таким образом, вершины нижнего уровня фасетной классификационной структуры представляют собой множество атрибутов классифицируемой сущности, которые в совокупности описывает на понятийном уровне К возможных вариантов реализации этой сущности. При этом каждая k-я альтернативная реализация описывается неповторяющимся сочетанием ij-х вершин нижнего уровня классификатора, извлеченных по одной из каждой i-й группы, связанной с каждым из имеющихся дискриминаторов классификатора.

Например, для генерирования концепций сущности «Металлорежущий станок» можно воспользоваться фасетным классификатором (см. рис.), который содержит три дискриминатора D1, D2, D3. Каждый из этих дискриминаторов имеет альтернативные реализации в семи атрибутах, образующих три группы {а11, а12}, {а21, а22, а23}, {а31, а32}, связанные с дискриминаторами D1, D2, D3 соответственно (табл.1). Эти атрибуты образуют двенадцать неповторяющихся сочетаний по три (К1–К12), в которых реализуются все описанные классификатором концепции рассмотренной сущности (табл. 2).

Таблица 1

Элементы классификатора

Классифицируемая сущность

Дискриминаторы

Атрибуты

ID*

Наимено- вание

ID

Наимено- вание

Металлорежущий станок

D1

Система управления

а11

Ручное

а12

ЧПУ

D2

Класс точности

а21

Класс Н

а22

Класс П

а23

Класс В

D3

Накопитель инструментов

а31

Револьверная головка

а32

Магазин

*  ID – идентификатор

Как видно из рассмотренного примера, генерирование концепций на классификационных структурах сводится к решению простой комбинаторной задачи. Такая формализация процесса создает определенные предпосылки для его автоматизации, а также для формирования объективных подходов к выбору предпочтительного варианта концепции из множества сгенерированных альтернатив.

Таблица 2

Концепции сущности “Металлорежущий станок”

Альтернативные варианты концепции

ID

Состав концепции

ID

Состав концепции

ID

Состав концепции

К1

{а11, а21, а31}

К5

{а11, а23, a31}

К9

{а12, а22, а31}

К2

{а11, а21, а32}

К6

{а11, а23, а32}

К10

{а12, а22, а32}

К3

{а11, а22, а31}

К7

{а12, а21, а31}

К11

{а12, а23, а31}

К4

{а11, а22, а32}

К8

{а12, а21, а32}

К12

{а12, а23, а32}

Для выбора предпочтительной концепции из числа альтернатив, сгенерированных на классификационной структуре, можно использовать экспертное оценивание [5] или метод продукционных правил [6].

Подпись:  
Фасетный классификатор сущности “Металлорежущий станок”
Экспертное оценивание – это метод, в котором оценка исследуемого объекта формируется на основе персональных мнений экспертов, привлеченных к решению рассматриваемой задачи. В рассматриваемой здесь задаче объектом оценивания являются альтернативы концепции проекта, сгенерированные на фасетном классификаторе. Как отмечалось выше, фасетная классификационная структура в общем случае содержит I дискриминаторов, которые декомпозированы на группы, включающие по Ji атрибутов.

Экспертное оценивание сгенерированных на классификаторе концепций складывается из двух стадий: 1) присвоение каждому из атрибутов классификатора единичных экспертных оценок qij; 2) формирование комплексной экспертной оценки Qk для каждой из К концепций по совокупности единичных оценок qijk. Обычно комплексная экспертная оценка k-й концепции определяется суммированием единичных оценок: Q k  = S i q ijk, где Qk – комплексная экспертная оценка k-й концепции; qijk – единичная экспертная оценка j-го атрибута в группе, относящейся к i-му дискриминатору k-й концепции.

Полученные комплексные оценки альтернативных концепций проекта позволяют проранжировать привлекательность этих концепций и выбрать из них наиболее предпочтительный вариант.

Так, если в рассмотренном примере, выбирается концепция станка для серийной механообработки деталей повышенной точности и сложной формы в составе комплексно автоматизированной производственной системы, а экспертные оценки имеют значения, приведенные в таблице 2, то наиболее предпочтительной концепцией является концепция К10 (табл. 3), а ряд предпочтительности концепций имеет вид: К5, К1, К6, К2,3, К11, К4,7, К12, К8,9, К10.

Таблица 3

Выбор предпочтительной концепции методом экспертного оценивания

Оцениваемая концепция

Единичные оценки q ijk

атрибутов *

Комплексная оценка Qk k-й концепции

ID

k

Состав концепции

К1

1

{а11, а21, а31}

2; 4; 4

10

К2

2

{а11, а21, а32}

2; 4; 6

12

К3

3

{а11, а22, а31}

2; 6; 4

12

К4

4

{а11, а22, а32}

2; 6; 6

14

К5

5

{а11, а23, а31}

2; 3; 4

9

К6

6

{а11, а23, а32}

2; 3; 6

11

К7

7

{а12, а21, а31}

6; 4; 4

14

К8

8

{а12, а21, а32}

6; 4; 6

16

К9

9

{а12, а22, а31}

6; 6; 4

16

К10

10

{а12, а22, а32}

6; 6; 6

18

К11

11

{а12, а23, а31}

6; 3; 4

13

К12

12

{а12, а23, а32}

6; 3; 6

15

* Шкала оценивания возрастающая, семибалльная

При использовании метода продукционных правил определение предпочтительной концепции достигается последовательным выполнением однородных процедур по выбору предпочтительного атрибута в каждой из групп, порождаемых дискриминаторами. При этом выбор предпочтительных атрибутов осуществляется по продукционным правилам «Если…То», сформулированным для каждого дискриминатора. Результатом выполнения таких процедур является предпочтительная концепция, которая представляет собой совокупность выбранных предпочтительных атрибутов исследуемой сущности. Содержание продукционного правила удобно задавать в форме таблицы решений.

Таблица 4

Выбор концепции методом продукционных правил

Дискриминатор,

Di

Продукционное правило «Если…То»

Выбранный атрибут

Условие («Если»)

Решение («То»):

Выбрать атрибут аij

D1

Система управления

Единичный тип производства

а11

Ручное управление

 

Серийный тип производства

а12

Числовое управление

а12

D2

Класс точности

Умеренные требования к точности детали

а21

Класс Н

 

Повышенные требования к точности детали

а22

Класс П

а22

Высокие требования к точности детали

а23

Класс В

 

D3

Накопитель инструментов

Изготовление деталей простой формы

а31

Револьверная головка

 

Изготовление деталей сложной формы

а32

Магазин

а32

Выбранная концепция:

К10 º { а12 а22, а32} º Станок с числовым управлением, класса точности П, с магазином инструментов

Например, если выбирается концепция металлорежущего станка для рассмотренного выше примера, то применение метода продукционных правил дает приведенный результат.

В заключение можно сделать следующее общее замечание, вытекающее из сопоставления рассмотренных методов выбора предпочтительной концепции.

Метод экспертных оценок предполагает оценивание всех рассматриваемых альтернатив и порождает информацию, открывающую возможности для анализа всей гаммы рассматриваемых концепций.

В противоположность ему, метод продукционных правил оценивает только одну концепцию, которая директивно принимается как наиболее предпочтительная. Последнее можно отнести к недостаткам второго метода. Но, с другой стороны, метод продукционных правил базируется на более строгом логическом механизме, чем метод экспертного оценивания, что создает хорошие предпосылки для автоматизации решения рассматриваемой здесь задачи. Эта особенность метода продукционных правил является его достоинством.

В свете сказанного ответ на вопрос о применении для работы первого или второго методов не может быть однозначным и зависит от конкретных условий проектирования.

Список литературы

1. A Guide to the Project Management Body of Knowledge – PMI (USA), 1969.

2. International Competence Baseline – IPMA (Europe), 1965.

3. Васильев В.В., Щарабарова А.Г. Управление проектами – М.: ЛАНИТ, 2004. – 134 с.

4. Евгенев Г.Б. Системология инженерных знаний – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2001 – 376 с.

5. Бобровников Г.Н., Клебанов А.И. Комплексное прогнозирование создания новой техники – М.: Экономика, 1989. – 201 с.

6. Калянов Г.Н. Консалтинг при автоматизации предприятий – М.: СИНТЕГ, 1997. – 316 с.


Постоянный адрес статьи:
http://swsys.ru/index.php?page=article&id=521
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (0.95Мб)
Статья опубликована в выпуске журнала № 3 за 2005 год.

Возможно, Вас заинтересуют следующие статьи схожих тематик: