Особенности решения концептуальной модели задачи решающего комплекса
Дипломная работа - Компьютеры, программирование
Другие дипломы по предмету Компьютеры, программирование
адачи необходим критерий или основание стратификации. В качестве такого критерия в рассматриваемом случае целесообразно выбрать показатель неопределённости системной задачи . В соответствие с указанным критерием введём качественную шкалу неопределённости. На шкале неопределённости ранжируем компоненты концептуальной модели, представленной системой кортежей (1), по степени возрастания неопределённости. При этом будет иметь место следующая последовательность страт - уровней неопределённости системной задачи:
конечного результата - решения - ;
исходных данных (начальной информации) - ;
показателя адекватности - ;
программы решения задачи - ;
алгоритма решения задачи - ;
метода решения задачи - ;
цели системной задачи - ;
среды существования задачи - .
Графическая интерпретация шкалы неопределённости имеет вид, представленный на рис.1. В последовательности страт (см. рис. 1) определённость задачи возрастает при движении по шкале сверху вниз. При этом, каждый выделенный на шкале уровень - страта разбивает её на две части. Верхняя часть шкалы включает все известные (определённые) компоненты, а нижняя - компоненты, которые необходимо определить, т.е. неизвестные.
Рис. 2. Ранжированное представление компонентов системной задачи по шкале неопределённости
Полное описание концептуальной модели задачи, а также методов и теорий их возникновения и т. п. даны в статье [1]. В рамках данной работы мы рассмотрим работу компонента генератора вспомогательной задачи.
На рисунке выше представлены компоненты концептуальной модели системной задачи.
КМСЗ - концептуальная модель системной задачи
ПЦНД - критерии полноты, целостности, необходимости, достаточности
Ан-р - анализатор
ГВЗ - генератор вспомогательных задач
КМВЗ - концептуальная модель вспомогательной задачи
На основании концептуальной модели системной задачи, которая представляется концептом 0го ранга (К) мы разворачиваем пирамиду, каждым уровнем которой будут соответствующие концептуальные вспомогательные задачи (В).
На рисунке выше представлена многоуровневая рекурсивная концептуальная модель задачной системы. От компонента 0го ранга мы рекурсивно переходим вниз на компоненты более низких рангов, причём каждый из них может быть рассмотрен как вершина своей пирамиды. По достижению результата мы возвращаемся наверх к первоначальной задаче.
Программная реализация представления концептуальной модели задачи
Решение задач посредством прямого раiёта
Первая технология, которая реализуется в представленном программной средстве - прямой раiёт. Сначала пользователь выбирает предметную область. Для примера рассмотрим задачу на простое прямолинейное движение.
Рис.5. Окно программы - загрузка данных по предметной области
Программа загружает исходные данные предметной области, которые представляют собой формулы для вычисления всех возможных параметров. В нашем случае эти формулы таковы:
Набор переменных:
x - текущая координата
xs - начальная координата
v - текущая скорость
vs - начальная скорость
astart - начальное ускорение
t - время
to - время (1й корень решения уравнения движения относительно t)
tt - время (2й корень решения уравнения движения относительно t)
Формулы для вычисления:
Затем пользователь загружает непосредственно задачу.
После нажатия кнопки решить мы получаем вывод вида:
Ввод (exec) начальной информации: xs = 30.0
Ввод (exec) начальной информации: vs = 10.0
Ввод (exec) начальной информации: astart = -10.0
Ввод (exec) начальной информации: x = 10.00:
Применение шаблона to = ((-1)*(vs) + math.sqrt(((vs)**2) - 2*((xs)-(x))*(astart)))/(astart) для переменной to (to = ((-1)*(vs) + math.sqrt(((vs)**2) - 2*((xs)-(x))*(astart)))/(astart))= -1.23606798
Переменная to не удовлетворяет параметрам внешней среды (to > 0)1:
Применение шаблона tt = ((-1)*(vs) - math.sqrt(((vs)**2) - 2*((xs)-(x))*(astart)))/(astart) для переменной tt (tt = ((-1)*(vs) - math.sqrt(((vs)**2) - 2*((xs)-(x))*(astart)))/(astart))= 3.23606798
Таким образом, мы получаем решение задачи (подiёт переменных посредством прямого математического раiёта, то есть подстановки) и проверку на удовлетворение полученного параметрам внешней среды.
Непосредственно рекурсия здесь не применяется, но если мы изменим условия задачи следующим образом:
Рис.7. Окно программы - другие варианты исходных данных
То есть приведём задачу к виду на какую максимальную высоту поднялось тело, то получим следующий вывод:
Ввод (exec) начальной информации: xs = 30.0
Ввод (exec) начальной информации: vs = 10.0
Ввод (exec) начальной информации: astart = -9.80:
Применяем правило v=0
Применение шаблона x = (xs) + (vs)*t + (astart)*(t**2)/2 для переменной x (x = (xs) + (vs)*t + (astart)*(t**2)/2)
Какая-то из переменных правой части правил не может быть найдена в условиях и/или других правилах, ожидается name 't' is not defined
Поиск 't'
Применение шаблона t = (v-vs)/astart для переменной t (t = (v-vs)/astart)
t
t = 1.02040816
Step 1:
Применение шаблона x = (xs) + (vs)*t + (astart)*(t**2)/2 для переменной x (x = (xs) + (vs)*t + (astart)*(t**2)/2)= 35.10204082
Таким образом видно, что программа попыталась применить искомый шаблон для нахождения переменной x, но, так как не смогла его найти, то начала рекурсивный поиск шаблонов для решения концептуальной подзадачи - нахождения t как переменной, которая требуется для нахождения x. После того, как данная шаблон (формула) для нахождения t была найдена, идёт ?/p>