Методы создания интегрированных интеллектуальных САПР в среде «Спрут»

системы (AIS'05); Интеллектуальные САПР (CAD-2005). - М.: Физматлит, 2005. - Т.1. - С.39-45.

6. Голубин А.В. Определение параметров генетического алгоритма для оптимизации многопараметрических функций// Прогрессивные технологии, конструкции и системы в приборо- и машиностроении. / Сб. статей. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001. - С. 65-67.

7. Тененев В.А., Паклин Н.Б. Гибридный генетический алго-

ритм с дополнительным обучением лидера // Интеллектуальные системы в производстве (Ижевск). - 2003. - № 2. . - С.181-206.

8. Комарцова Л.Г., Голубин А.В. Использование Конструктора для определения параметров генетического алгоритма // Тр. V Междунар. симпоз.: Интеллектуальные системы (ГМТБЬ8'2002). -М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002. - С.283-286.

9. Бендат Дж., Пирсол А. Измерение и анализ случайных процессов. / Пер. с англ. - М.: Мир, 1974.

МЕТОДЫ СОЗДАНИЯ ИНТЕГРИРОВАННЫХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ САПР В СРЕДЕ «СПРУТ»

Г.Б. Евгенев, А.М. Савинов

Основными концепциями современного развития систем автоматизированного проектирования в машиностроении являются интеграция, интеллектуализация и индивидуализация [1]. В практическом плане интеграция должна ликвидировать перекодировку информации при переходе от конструкторских САПР к системам проектирования технологических процессов по всем технологическим переделам, включая не только обработку на станках с ЧПУ, но и процессы заготовительные, термической обработки, сварки, сборки, контроля, испытаний и т.д. В итоге должны формироваться все данные, необходимые для систем планирования и управления производством. Интеллектуализация призвана сократить трудоемкость конструкторского и технологического проектирования за счет повышения уровня автоматизации САПР, преобразования этих систем из пассивного инструмента в руках инженера в его активного партнера, обеспечивающего автоматическое принятие решений и генерацию там, где это возможно, проектов изделий в целом или их узлов. Индивидуализация должна обеспечить преобразование САПР из обезличенного программного продукта в персональное программное средство, наполненное без помощи программистов индивидуальными знаниями экспертов.

Субъектно-объектные схемы автоматизации проектирования

Важнейшей методической основой для реализации упомянутых концепций является теория многоагентных систем (МАС). Применительно к проблематике САПР эта теория имеет специфические особенности. С точки зрения субъектно-объектного подхода в САПР субъектом является инженер, занятый разработкой проекта, который выступает в качестве объекта деятельности. При использовании традиционных пассивных САПР мы имеем линейную субъектно-объектную схему. В этой схеме САПР выступает в качестве инструмента, который субъект помещает между собой и объектом его деятельности. До появления САПР у конструкторов в качестве такого инструмента выступал кульман.

При использовании многоагентных САПР происходит принципиальное изменение субъект-но-объектной схемы: она преобразуется в треугольник. В этом случае САПР превращается из пассивного инструмента в активного партнера, в агента, которому делегируются определенные функции и полномочия [2] (рис.1). При движении от объектного полюса, то есть от проекта, агентом считается активный объект, или метаобъект, способный манипулировать другими объектами, входящими в состав проекта, для достижения целей, поставленных в техническом задании на проектирование изделия.

Рис.1. Иллюстрация к определению САПР как агента

Эту искусственную деятельность контролирует и направляет человек, отвечая на вопросы, которые задает ему многоагентная САПР, анализирует автоматически сгенерированные чертежи и изменяет при необходимости параметры объектов, входящих в проект.

Свойства и архитектура агентов САПР

При построении искусственных агентов минимальный набор их базовых характеристик должен включать [2]:

• активность, означающую способность к организации и реализации действий;

• реактивность, или способность воспринимать состояние среды;

• автономность, то есть относительную независимость, существование собственных «законов поведения», основанных на имеющихся у агента данных и знаний;

• общительность, вытекающую из необходимости решать свои задачи совместно с другими агентами;

• целенаправленность, предполагающую наличие собственных источников мотивации.

В машиностроительных САПР в качестве агентов могут выступать комплексы, сборочные единицы, детали и их элементы. Активность агентов САПР связана с необходимостью решения двух категорий задач: структурного синтеза и синтеза параметрического. Структурный синтез заключается в выборе структуры подчиненных объектов, а параметрический - в генерации значений собственных свойств, в результате чего из класса объектов, представленных в форме агента, генерируется один экземпляр, который и включается в проект.

Реактивность агентов САПР обеспечивает решение упомянутых задач за счет обмена информацией между агентами непосредственно или через базу данных.

Автономность агентов САПР основывается на встроенных в них методах, в которых содержатся инженерные знания по различного рода расчетам, а также геометрические и графические знания в форме параметризованных моделей, обеспечивающих генерацию трехмерных образов и чертежей.

Общительность агентов САПР имеет как вертикальную, так и горизонтальную составляющие. Вертикальная составляющая включает обмен данными по иерархии целое-часть и род-вид, а горизонтальная - обмен между конструктивно сопряженными, но не подчиненными друг другу по иерархии агентами.

Целенаправленность агентов САПР определяется необходимостью реализации проекта, удовлетворяющего техническим требованиям заказчика, а также другим требованиям, накладываемым разработчиком.

Обобщенная модель класса искусственных агентов САПР приведена на рисунке 2. Любой агент представляет собой открытую систему, помещенную в некоторую среду [2]. В случае САПР этой средой является проект, формируемый в базах данных, в качестве которых целесообразно ис-

пользовать базу данных объектного типа для представления модели изделия (внутренняя среда), и реляционную базу данных для поиска стандартных и покупных изделий, свойств материалов и тому подобной информации (внешняя среда, которая, как правило, является сетевой).

Свойства агента САПР могут принадлежать трем различным категориям свойств: импортируемых, экспортируемых и внутренних. Импортируемые свойства являются рецепторами агента САПР, формирующими его систему восприятия. Экспортируемые свойства агента САПР являются его эффекторами, функция которых состоит в воздействии на среду, то есть на состояние проекта.

Свойства агента САПР всех трех категорий образуют его память, в которой хранится текущее состояние агента.

Процессор агента САПР формируется с помощью его методов, обеспечивающих объединение и переработку разнородных данных, выработку соответствующих реакций на информацию о состоянии среды (проекта), принятие решений о выполнении тех или иных действий [2]. В целом процессор определяет поведение агента САПР, которое можно наблюдать, либо используя инспектор модели агента, с помощью которого инженер следит за состоянием свойств агента, либо в графическом окне, в котором отображаются сгенерированные чертежи и другая геометрическая информация.

Многоагентные САПР

Классическая теория искусственного интеллекта (ИИ) основана на решении задачи одной интеллектуальной системой (агентом), обладающей всеми необходимыми знаниями и ресурсами для решения этой задачи. Применительно к проблематике проектирования в машиностроении такой подход может быть использован лишь для разработки простейших изделий, таких как, например, режущий инструмент. Проектирование сложных изделий осуществляется конструкторскими бюро в составе многих отделов, каждый из которых отвечает за разработку узлов определенного класса. Этой организационной схеме и соответствует структура МАС.

В теории МАС предполагается, что отдельный агент может иметь частичное представление о поставленной задаче и способен решить лишь некоторую ее подзадачу. Поэтому для решения сколько-нибудь сложной проблемы требуется взаимодействие агентов. Распределение задач предполагает назначение ролей каждому из агентов, определение требований к его знаниям [2]. В зависимости от того, идет ли это распределение от поставленной задачи или от целей и возможностей конкретного агента, выделяют системы распределенного решения задач и децентрализован-

ного ИИ [2]. В первом случае процесс декомпозиции исходной задачи и обратный процесс композиции получаемых решений носят централизованный характер. При этом МАС проектируется сверху вниз на основе разбиения общей задачи на относительно независимые подзадачи и определения ролей агентов. Во втором случае распределение задач происходит в значительной мере спонтанно в процессе взаимодействия агентов.

Многоагентные САПР можно строить как системы распределенного решения задач. Их основу составляет иерархическая метасистема агентов, проектируемая сверху вниз.

МАС состоят из следующих основных компонентов [2]:

• множество системных единиц, в котором выделяются подмножество активных единиц -агентов, манипулирующих подмножеством других агентов, и пассивных единиц - объектов;

• среда, то есть некоторое пространство, где существуют агенты и объекты;

• множество отношений (взаимодействий) между агентами;

• множество организационных структур (конфигураций), формируемых агентами и объектами;

• множество эволюционных стратегий, которые поручаются агентам и системе в целом.

На основе изложенного формальную модель САПР как МАС можно представить так:

MAS = (A, U, E, R, ORG, EV), где A - множество агентов САПР; U - множество объектов, не имеющих собственных интенцио-нальных характеристик; E={e} - среда, в которой находится данная САПР; R - множество взаимодействий между агентами САПР; ORG - множество базовых организационных структур, соответствующих конкретным функциям (ролям) агентов, устанавливающее отношения между ними; EV -множество эволюционных стратегий, которые поручаются агентам и САПР в целом.

В многоагентных САПР множество агентов A формируется из оригинальных сборочных единиц и деталей, подлежащих разработке при проектировании, и средств разработки. В качестве пассивных объектов выступают неструктурированные элементы формы деталей, занимающие в конструкторской иерархии нижний уровень (цилиндры, торцы, фаски, канавки и т.п.). Эти объекты обладают знаниями, необходимыми для проектирования переходов механической обработки.

В качестве среды E={e} многоагентной САПР выступает разрабатываемый проект изделия, состоящий из множества экземпляров ex из классов задействованных в проекте агентов. Задачи, порученные агентам, определяются инкапсулированными в них методами.

Множество взаимодействий R между агентами САПР определяется ребрами графа экспорта и

импорта свойств агентов и объектов. Как было отмечено, эти взаимодействия носят и вертикальный, и горизонтальный характер. Вертикальные взаимодействия осуществляются между агентами, связанными друг с другом по иерархии организационной структуры ORG, а горизонтальные - между иерархически не связанными агентами.

Организационная структура ORG в многоагентной САПР - это иерархическая метасистема, моделируемая И/ИЛИ графом. Связки типа И описывают отношения класса целое-часть, а связки типа ИЛИ - отношения класса род-вид. Последние используются при принятии решений в процессе структурного синтеза изделий.

Наконец, множество эволюционных стратегий EV связно с поиском наилучших из всех возможных решений. Здесь могут быть использованы генетические алгоритмы.

CASE-технология создания многоагентных САПР

Создание современных интеллектуальных проблемно-ориентированных систем немыслимо без соответствующих CASE-технологий. Методологической основой описываемой CASE-техно-логии является системология [1]. В соответствии с этим установлена последовательность операций процесса создания систем.

Первая операция, выполнение функционально-структурного анализа прикладной области, направлена на создание проекта метасистемы, охватывающей все множество изделий, подлежащих разработке с помощью многоагентной САПР. Следующей операцией является разработка объектной метамодели данных. Методической основой для выполнения этой операции служит объектно-ориентированный подход к проектированию программных средств. В качестве инструментального средства используется подсистема Sprut X. Инструментальным средством разработки геометрических и графических баз знаний, формирующих чертежи, является система Sprut CAD. Разработка экспертных баз знаний производится с помощью Sprut ExPro [3]. Здесь Sprut ExPro реализует экспертное программирование и позволяет непрограммирующим специалистам создавать интеллектуальные конструкторско-технологические системы проектирования с производительностью в 7-10 раз выше, чем профессионалы. На основе баз знаний генерируются методы агентов.

Следующей операцией создания объектной метамодели изделия является подключение методов к объектам, выполняемое с помощью Sprut X. В процессе подключения осуществляется привязка входных и выходных переменных метода к свойствам объекта.

С помощью методов производятся необходимые инженерные расчеты, выбор стандартных и покупных комплектующих изделий, генерация

(при необходимости) 3D моделей, а также чертежей, проектирование технологических процессов изготовления сборочных единиц и деталей.

Последней операцией CASE-технологии создания многоагентных САПР является генерация прикладного интерфейса системы, которая выполняется в полуавтоматическом режиме на основе разработанной объектной метамодели изделия. Интерфейс унифицирован и содержит минимальное количество средств управления.

Создаваемые с использованием описанной технологии прикладные системы относятся к классу систем «проектирования от одной кнопки» и могут работать в полностью автоматическом режиме, достаточно задать технические требования, состоящие из свойств верхнего объекта, и нажать на кнопку «Генерация чертежей». Свойства задаются с помощью кнопки «Инспектор». При необходимости скорректировать сгенерированные чертежи нажатием на кнопку вызывается графический редактор Sprut CAD.

В заключение отметим, что на основе разработанной теории с использованием комплекса инструментальных средств операционной среды «Спрут» создана новая информационная технология генерации многоагентных САПР практически без использования труда прикладных программистов. С помощью этой новой технологии, обеспечивающей резкое сокращение трудоемкости создания специализированных систем, функционирует система проектирования асинхронных электродвигателей. Разработанные методы и средства используются в учебном процессе по курсу «САПР в компьютерно-интегрированных производствах» в МГТУ им. Н.Э.Баумана.

Список литературы

1. Евгенев Г.Б. Системология инженерных знаний: Учеб. пособие для вузов. — М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001.

2. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. - М.: Эдиториал УРСС, 2002.

3. Евгенев Г.Б., Борисов С.А. 8рги1ЕхРго: Программирование для непрограммистов// САПР и графика. - 2002. - №1.

ЭВОЛЮЦИОННАЯ МОДЕЛЬ ФОРМИРОВАНИЯ СТРУКТУР ВИРТУАЛЬНЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ

(Работа выполнена при поддержке РФФИ, проект № 04-07-90440) В.Б. Тарасов, П.В. Афонин, Д.А. Картежников

В работе предлагается модель формирования различных структур виртуальных предприятий, разработанная на основе анализа возможных видов взаимодействия между партнерами.

Объединение (альянс) предприятий рассматривается как популяция эволюционирующих агентов, то есть эволюционирующая многоагентная система (ЭМАС) с определенным набором параметров. Основу модели составляет эволюционный алгоритм, использующий модифицированные генетические операторы. При этом ставится задача нахождения эффективных структур объединений предприятий. В плане функционирования ЭМАС эволюционный алгоритм выполняет роль некоторого вышестоящего координатора, накладывающего ограничения на деятельность всей популяции агентов. Анализ результата наложения этих ограничений позволяет накапливать в популяции положительные свойства и формировать наиболее подходящие под конкретные условия структуры объединений предприятий.

Формализованное представление модели

Рассматриваемое сообщество предприятий представляется в виде ЭМАС:

ЕМА8={АьА2,..., Ль ...,Ап}.

Каждый 1-й агент системы характеризуется набором параметров: А1=(а11, а12, а13, а14).

Для решения задачи требуется, используя подходящие эволюционные (генетические) операторы, сформировать организационные структуры, наилучшим образом удовлетворяющие внутреннему состоянию и намерениям каждого агента. Образованию каждой организационной структуры предшествует создание нового члена популяции (порождение потомка агентами, образующими объединение).

Таким образом, множество агентов популяций можно разделить на два подмножества: (Aj, A2, ..., Ai, ..., An} = {Api, Ap2, •••> Apm}U(Adm+1,Adm+2 ' Adn}> где (Api, Ap2, ..., Apm} - множество родителей;

(Adm+i»Adm+2 , Adn} - множество потомков.

Появление i-го потомка связано с взаимодействием его родителей: EvO : Api х Apj ^ Adk ,

где Api х Apj - агенты-родители, принадлежащие

множеству родителей; Adk - агент-потомок, относящийся к множеству потомков; EvO - эволюционный оператор (оператор скрещивания).

Эволюционные операторы представляются четверкой кооперативных видов взаимодействия: EvO=(As, Comb, SI, Mer}, где As - оператор типа "ассоциация" (агенты на паритетных началах участвуют в создании нового агента); Comb - опера-