Гибридная система для планирования производства

соседних позициях. Соединительные панели, относящиеся к одной группе модулей, должны целиком располагаться в одном каркасе и занимать соседние позиции. Модули УСО и соединительные панели должны располагаться в каркасах в определенном порядке, который различен для модулей, обслуживающих аналоговые и дискретные каналы. В целом, принято вначале размещать аналоговые, а затем дискретные модули.

Идея алгоритма размещения модулей и соединительных панелей состоит в следующем. Группы модулей располагаются в порядке предпочтения их реализации. Части каркасов также располагаются в порядке предпочтения. Вели группу можно разместить в соответствующей части и есть достаточное число каналов, которые способна обслужить эта группа, то она размещается требуемое число раз. Если каналов недостаточно, то делается попытка разместить следующую по предпочтению группу, и так далее до просмотра всех групп. Группы располагаются в таком порядке, чтобы всегда обеспечить обслуживание всех каналов, если в каркасе хватит свободных позиций.

После размещения модулей УСО проверяется, все ли каналы будут обслуживаться размещенными модулями УСО, и при успехе ведется размещение соединительных панелей в порядке предпочтения.

Заключительной стадией проектирования является формирование документации на комплекс в целом. Система работает в среде РОХРЯО и на ПЭВМ типа 1ВМ РС и занимает порядка 1.5 мб. на жестком диске. Полный комплект документации создается на диске не более чем за 5 мин. на ПЭВМ с тактовой частотой 33 мп*.

УДК 658.52.011

А Аптипя Р Яр1111лпр|^ии

ГИБРИДНАЯ СИСТЕМА ДЛЯ ПЛАНИРОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВА

•

Для составления плана работы цеха на смену, неделю или декаду используют различные математические методы, известные в исследовании операций. Как правило, эти методы позволяют оптимизировать получаемое расписание в некоторых идеализированных условиях. Однако при наличии множества плохо формализуемых аспектов и ограничений, которые необходимо учитывать для составления расписания в условиях автоматизированного производства, практически единственным способом является применение для составления плана подробной имитационной модели.

При использовании имитационной модели план составляется следующим образом. Планировщик (эксперт) задает некоторые начальные значения варьируемым переменным (например, приоритетам заказов) и модель генерирует вариант плана. Результаты представляются в удобном для человека виде. Анализируя полученный план, эксперт принимает решение о путях его улучшения, изменяет значения переменных и получает новый вариант расписания. Этот процесс продолжается до тех пор, пока эксперт не сочтет план удовлетворительным или не исчерпает все возможности по улучшению расписания.

В работе рассматривается гибридная система, включающая имитационную модель для получения варианта расписания и экспертную систему, которая на основе заложенных знаний реализует процесс рассуждений эксперта и получает удовлетворительный план без участия человека, используя имитационную модель. Для создания гибридной системы использован продукционный -язык имитационного моделирования РДО, разработанный в МГТУ им. Баумана. Функционирование системы в РДО-языке описывается продукционными правилами, модифицированными для представления динамического повеления систем (они в явном виде включают временной аспект). Использование этих

Материалы Всероссийской конференции “Интеллектуальные САПР-95”

правил позволяет разрабатывать как экспертные системы, так и имитационные модели на одном языке.

Планирование производилось для участки, состоящего из семи станков и обрабатывающего детали десяти наименований. Маршрут обработки представляется графом операций. Портфель заказов для планирования включает десять заказов, которые акпмгт из деталей одного наименования и имеют плановые сроки эавсршемив. Система подбирает приоритеты и размеры транспортной партии для каждого »акаэа, а также правила упорядочивания очередей на станках так, чтобы минимизировать количество опоздавших заказов и снизить издержки на иж изготовление. Испытание системы показали ее работоспособность и хорошее качехчво расписаний.

УДК 658.012

Н.В. Чибизова

ПОСТРОЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ОБУЧАЮЫЩЙ СИСТЕМЫ

Главная цель интеллектуальной обучающей системы обеспечение адаптивного обучения для конкретного студента. Для этого предлагается структурировать знания предметной области на несколько уровней сложности [1]. В соответствии с этим модель знаний эксперта, в которой представляется модель предметной области, организуется в виде многоуровневой структуры.

Модель обучаемого состоит из двух частей: модели знаний обучаемого и

модели личности обучаемого,. Модель знаний обучаемого имеет такую же структуру, как и модель знаний эксперта. На каждом уровне модели знаний обучаемого хранятся гипотезы о знаниях обучаемого.

Обучение можно разделить на следующие этапы: 1). получение знаний; 2). проверка знаний; 3). закрепление знаний.

Для получения знаний система предоставляет обучаемому информацию по данному разделу курса, причем для каждого конкретного студента генерируется собственный вариант, исходя из его личностной модели. Для проверки знаний обучаемому предлагается ответить на вопросы или решить задачу. Подкрепление знаний может осуществляться обучаемым самостоятельно по мере необходимости или инициироваться системой.

Личностная модель используется для того, чтобы сделать обучение более удобным для конкретного студента и более продуктивным.

Когда обучаемый начинает работу с системой, проводится тестирование, целью которого является определение следующих характеристик обучаемого: общеобразовательный уровень; направление работы; уровень специализации; заинтересованность в изучении курса.

Кроме того, во время работы со студентом система определяет следующие его характеристики: способность к рассуждениям, внимание, сосредоточенность.

Все эти характеристики используются для генерации обучаемому индивидуального варианта курса, а также для определения необходимой частоты и способа опроса.

ЛИТЕРАТУРА

1. P.Nehernie. A Systemic Approah for Student Modelling in a Mujtiagent Aided Learning Environment. Lecture Notes in Computer Science, v. 608, 1992.