CC BY
30
Известия ТРТУ
Тематический выпуск
"умных добавок", основу которых составляют природные аминокислоты, изучение микроэлементозов у наркоманов, которые в свою очередь часто составляют благоприятное плато для развития пристрастия к наркотикам и, наконец низкоуглеводный рацион, так как гипергликемический характер нашего питания также создает тягу к различным видам наркомании создавая так называемое "опиятное удовольствие".
В настоящее время уже можно сказать об высокой эффективности результатов практического внедрения вышеперечисленных этапов оздоровления наркоманов на примере уже действующего наркологического центра "Кундала" в Подмосковье. Кроме этого нами внедряется программа мер профилактики предупреждения развития наркомании в нашей стране, которая предусматривает учебно-просветительную работу с растущим поколением детей, начиная с дошкольных учреждений, прогнозированием влияния экологических нарушений на уровне микроэлементозов, с внедрением коррекции мономинерапами, изменения характера питания.
УДК 658.512
Е.Ю. Головина УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС ПОДДЕРЖКИ РАБОТ ЭТАПА АНАЛИЗА ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
Жизненный цикл объектно-ориентированной разработки программной системы состоит из этапов анализа, проектирования, программирования, тестирования, сборки и сопровождения [1,2,3]. Разработка программной системы начинается с объектно-ориентированного анализа -обследования. На этом этапе определяются требования к программной системе, которые в объектно-ориентированном анализе описываются в виде классов объектов, объектов, атрибутов и отношений, составляющих словарь проблемной области. На этапе проектирования уточняются выделенные классы объектов и объекты, определяется их структура, а также осуществляется выделение новых классов объектов и объектов, разработка структур данных и методов.
Учебно-методический комплекс КМ (Knowledge Model) [4,5] используется для поддержки работ, проводимых на этапе анализа и частично на этапе проектирования. Комплекс КМ позволяет:
• выделить классы объектов проблемной области, определить их атрибуты и
отношения между классами объектов, составить описание классов объектов, атрибутов и отношений;
• определить структуры классов объектов, т.е. построить IS-A и Part-of иерархии
классов объектов проблемной области (по IS-A иерархии классов объектов реализовано наследование свойств);
• осуществить возможность поиска классов объектов и выхода на самый верхний
уровень иерархии;
• реализовать контроль уникальности имени класса объектов и схемы отношения;
• определить представителей классов объектов, задать Part-of иерархию на
представителях классов, ввести их описание;
• задать значения атрибутов или способ их определения;
• просмотреть структуры (IS-A и Part-of иерархий) классов объектов проблемной
области и отношений (при просмотре иерархий классов объектов реализованы следующие возможности: добавить, удалить, изменить класс объектов и осуществить поиск класса объектов);
• вывести на печать структуры классов объектов и классов отношений;
• получить экстенсионалы отношений и атрибутов (фактов) проблемной области и
проверить информацию, представленную в модели проблемной области, на непротиворечивость на основе логического вывода.
Материалы Международной конференции
“Интеллектуальные САПР”
Работа поддерживается Российским фондом фундаментальных исследований (код проекта 96-01-00125).
ЛИТЕРАТУРА
1. Modem Software Engineering. Foundation and Current Perspectives.-Edited by Peter A.Ng., Raymond T. Yeh. VAN NOSTRAND REINHOLD, New York,-1990,-c.591.
2. Sally Shlaer and Stephen J. Mellor " Object Lifecycles: Modeling the World in
States",Prentice-Hall, Englewood Cliffs, N.J., 1992.
3. Буч Г Объектно-ориентированное проектирование с примерами применения Пер. с англ., совместное издание фирмы "Диалектика" , г. Киев и АО "ИВК" г. Москва, 1992.
4. Вагин В.Н., Головина Е.Ю., Сапапина И.О. Искусственный интеллект в CASE-технологии.- Программные продукты и системы. НИИ "Центрпрограмсистем", г. Тверь. N3, 1996,с. 13-21
5. Вагин В.Н., Головина Е Ю., Оськин Ф.Ф. Модели и методы представления знаний в CASE-технологии.- Интеллектуальные системы. Том 2 выпуск 1-4. М.: Издательский центр РГГУ, 1997 с. 115-134
УДК 658.512
А.Н. Береза ПОДСИСТЕМА ПАРАМЕТРИЧЕСКОГО СИНТЕЗА СХЕМОТЕХНИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ РЭА НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ ГЕНЕТИЧЕСКОГО ПОИСКА
В настоящем докладе описывается подсистема параметрического синтеза схемотехнических решений РЭА. Структурная схема разработанной подсистемы САПР РЭА состоит из следующих компонент:
— блок генерации схемотехнических решений;
-блок анализа схемотехнических решений;
— блок выбора и принятия решений.
При разработке алгоритмов для синтеза схемотехнических решений были использованы основные положения теории генетических алгоритмов/1/.
В докладе приводится постановка задачи параметрического синтеза схемотехнических решений РЭА. Описан формат входных и выходных данных подсистемы. Предложена методика презентации и репрезентации схемотехнических решений в виде векторных макромоделей. Определена структура генетического алгоритма и его основные параметры. Получены модифицированные генетические операторы, учитывающие специфику решаемой задачи. Предложена методика построения целевой функции для стабилизаторов напряжения. Рассчитаны теоретические оценки алгоритма, такие как пространственная сложность алгоритма (ПВА) и временная сложность алгоритма (ВСА).
Представлены экспериментальные подтверждения теоретических оценок алгоритма: ПСА и ВСА, а также примеры полученных схемотехнических решений.
Подсистема параметрического синтеза схемотехнических решений РЭА может быть интегрирована в существующие системы схемотехнических САПР без существенных изменений, например, Design Lab 8.0.
ЛИТЕРАТУРА
1. Курейчик В.М. Методы генетического поиска: 4.1. Учебное пособие. Таганрог: Изд-во
ТРТУ, 1998, 118с.
