МЕТОДЫ ПОДГОТОВКИ АЛЬТЕРНАТИВ ПРИ АВТОМАТИЗАЦИИ СИНТЕЗА ПРОЕКТНЫХ РЕШЕНИЙ
А.А. Волков, А.В. Коржун
МГСУ
Рассматривается одна из задач гомеостата строительных объектов: задача автоматизации процесса выбора наилучших проектных решений. Применены принципы постепенной формализации модели принятия решений.
The subject is one of the tasks of the construction objects homeostat: the task of selection process automation of the best design solutions. The principles of the gradual formalization of decision making model are used.
Кибернетика объектов и процессов - одно из самых важных и актуальных направлений в рамках концепции гомеостата строительных объектов [1-4] - фундаментальной основы проектирования и создания "интеллектуальных" зданий, сооружений и комплексов. До последнего времени, задачи в подобной формулировке представлялись сложными не только в части поиска приемлемых решений, но и в части адекватной постановки задачи. В этом смысле решение классических задач строительной механики приобретает качественно новое развитие, связанное, прежде всего, с возможностью проектирования и реализации систем, динамически изменяющих характеристики конструкций, в зависимости от условий внешних сред.
К базовой задаче автоматизации процесса выбора наилучших проектных решений относится детерминированная постановка: заданы выходные параметры Y, и нужно найти номинальные значения проектных параметров X, к которым относятся параметры всех элементов проектируемого объекта соответствующих наилучшему проектному решению при заданных входных параметрах Y. Такую постановку задачи можно отнести к задаче структурного синтеза.
Полностью создать проект объекта проектирования, означает определить структуру объекта с нахождением всех проектных параметров составляющих проектное решение. Проект должен включать точное, окончательное описание объекта. Структурный синтез как раз обеспечивает разработку и выбор структуры объекта. При этом расчет значений параметров X, выполняется при помощи процедуры параметрического синтеза.
Процедуры параметрического синтеза в современных САПР, в основном, выполняются человеком. Для обеспечения полной автоматизации процесса выбора наилучших решений, необходимо, чтобы система автоматизации самостоятельно выполняла параметрический и структурный синтез.
Задачу параметрического синтеза, можно охарактеризовать как задачу параметрической оптимизации, которую можно решить при помощи математического программирования в виде задачи поиска экстремума целевой функции: extr F(X) (1)
где F(X) - целевая функция;
2/2010 ВЕСТНИК
X- вектор проектных параметров, при этом ХЕ Бх;
- допустимая область в пространстве проектных параметров, которая определяется как:
В={ХУ(Х)>0, ¥(Х)=0 (2)
где р(Х и щ(Х) - функции ограничения;
Выполнение синтеза структур проектируемых объектов относится к наиболее трудно формализуемым задачам, так как практическая реализация большинства из них не очевидна. Поэтому структурный синтез, как правило, выполняется в интерактивном режиме при решающей роли инженера-проектировщика, а система автоматизации выполняет вспомогательные функции, такие как предоставление необходимых справочных данных, фиксация и оценка промежуточных и окончательных результатов проведенных расчетов.
Основную проблему представляет как раз этап генерирования возможных альтернатив проектных решений, а собственно выбор наилучшего проектного решения не представляет собой задачу особой сложности для автоматизации.
В общем виде, задачу автоматизации принятия проектных решений можно охарактеризовать как поиск среди множества альтернатив лучшего решения. Найденное решение должно удовлетворять определенным правилам, при этом оценивается множество критериев (выходных параметров), по которым определяется соответствие альтернативы поставленным целям.
Задачу структурного синтеза при определении наилучших проектных решений можно охарактеризовать как многокритериальную задачу принятия решений. Основная сложность заключается в постановке такой задачи. Это обусловлено наличием у проектируемых объектов, нескольких выходных параметров и возникает проблема выражения единой целевой функции. К тому же, решение затрудняется тем, что число неизвестных намного больше количества уравнений, которые можно составить при решении задачи.
Обширное число вариантов проектных решений затрудняет применение такого универсальный метода оптимизации как полный перебор возможных вариантов. В тоже время, проверка только очевидных либо типовых вариантов ведет к пропуску оптимального решения. В данном случае можно применить некоторые принципы постепенной формализации модели принятия решений. Сначала необходимо зафиксировать известные компоненты и связи между ними, затем с помощью правил структуризации получают новые, неизвестные ранее компоненты, которые могут либо послужить основой для принятия решений либо подсказать последующие шаги на пути подготовки решения, затем процедура повторяется. При этом возможно несколько итераций и методы описания модели могут корректироваться по мере приближения создаваемых альтернатив к некоторому оптимальному значению, которое характеризуется критериями оптимальности.
При автоматизации данного процесса, становится возможным накопление информации об объекте, фиксируя при этом все новые компоненты и связи. Применяя их, можно создавать все более адекватную модель объекта проектирования. Такое моделирование также позволяет развить представление о решаемой задаче.
Адекватность модели при таком подходе доказывается последовательно, по мере ее формирования, путем оценки правильности отражения на каждом последующем шаге компонентов и связей, необходимых для выбора наилучших проектных решений.
Принципиальной особенностью модели постепенной формализации является то, что она ориентирована на развитие процесса принятия решения, а также на постепен-
ное достижение оптимальных проектных решений. Такая идея может быть реализована в форме языка автоматизации моделирования. Описываемый подход постепенной формализации модели принятия решений представляет собой своего рода методику системного анализа, которая позволяет использовать формальные и знаковые представления в автоматизации процесса синтеза проектных решений.
При этом, можно использовать некоторые преимущества известных методов многоэтапной оптимизации, например, разложив решаемую задачу на ряд повторяющихся и менее сложных оптимизационных подзадач. Среди прочих особенностей, можно выделить решение сразу целого набора однотипных задач, при этом полученное решение может быть оптимальным для различных начальных состояний системы, а также следует отметить разделение всего процесса решения на конечное число этапов. При подготовке альтернатив, можно воспользоваться идеей получения максимальной выгоды, независимо от того, в каком состоянии находится система. Иначе говоря, суммарный выигрыш должен быть максимальным не только на данном этапе, но и на всех остальных этапах.
Для решения задач автоматизации при подготовке к анализу проектных решений наиболее подходят возможности структурного синтеза. К особенностям структурного синтеза можно отнести способность решать многокритериальные задачи, а также разнообразие типов возможных переменных.
Методы решения задач структурного синтеза, в связи с трудностями формализации, не достигли, свойственной математическому обеспечению процедур анализа, степени обобщения и детализации. В некоторых случаях, с целью повышения уровня автоматизации используют компромиссное решение представления технического задания на проектирование в виде описания на некотором формальном языке, являющимся входным языком используемых подсистем САПР.
В то же время, в большинстве случаев структурного синтеза вместо нереализуемого явного представления всего множества проектных решений, задают множество элементов и совокупность правил объединения этих элементов в допустимые структуры, которые могут представлять собой варианты проектных решений. В процессе подготовки альтернатив, важно уделять внимание особенностям решаемой задачи.
Литература
1. Волков A.A. Гомеостатическое управление зданиями // Жилищное строительство. -2003. - №4. - с. 9-10.
2. Волков A.A. Гомеостат в строительстве: системный подход к методологии управления // Промышленное и гражданское строительство. - 2003. - №6. - с. 68
3. Волков A.A. Гомеостат зданий и сооружений: кибернетика объектов и процессов // В кн. "Информационные модели функциональных систем" / Под ред. К.В. Судакова, A.A. Гусако-ва. - М.: Фонд "Новое тысячелетие", 2004. - с. 133-160.
4. Волков A.A. Комплексная безопасность условно-абстрактных объектов (зданий и сооружений) в условиях чрезвычайных ситуаций // Вестник МГСУ. - 2007. - №3. - с. 30-35.
Ключевые слова: Кибернетика, гомеостат, процесс, синтез, анализ, строительный объект, решение, автоматизация, структурный синтез, проектное решение
Cybernetics, homeostat, process, synthesis, analysis, construction object, the solution, automation, structural synthesis, the design solution
Статья представлена редакционным советом «Вестник МГСУ»
e-mail автора: [email protected]