Диаметр оси расчетный является входной переменной, которая используется в условии отбора информации из базы данных, записанном в правом нижнем прямоугольнике таблицы. Помимо условия отбора там занесены имена базы данных и таблицы. Вся эта информация генерируется автоматизированным путем при создании МИЗ. При этом также указывается количество отбираемых из базы данных записей: одна или все, соответствующие условию. В первом случае процесс проектирования идет автоматически, а во втором отобранная информация выводится на экран и инженер производит окончательный выбор решения. При генерации МИЗ работающих с базами данных автоматизированным путем устанавливается соответствие имен полей таблицы из базы данных с именами переменных модуля. Это позволяет использовать имеющиеся базы данных в формате DBF.

Модуль: MR1

Разработчик: Евгенев Г. Б.

Наименование: Запись результатов проектирование мотор - редуктора

Рис.6.12. Модуль записи результатов метода в базу данных

Содержание таблицы со стандартными размерами осей гладких и с буртиком приведено в Таблица . Если, например, диаметр оси расчетный dr=18.576 мм, то при единичном отборе в результате выполнения МИЗ будут получены значения d=20, c=1.6.

Помимо выбора из информации из баз данных имеются модули записи результатов проектирования в базы данных.

Пример такого модуля представлен на Рис.. Генерация подобных МИЗ осуществляется автоматизированным методом, аналогичным описанному выше, за исключением формирования условия отбора данных.

Модуль: M8

Разработчик: Евгенев Г. Б.

Наименование: формирование чертежа

Источник информации: Анурьев В.И. Справочник конструктора, т.2, стр.7

Рис.6.13. Внешнее представление модуля - процедуры геометрической

(Ограничение - имя программы AXLES. prt; Имя - наименование сегмента графической базы)

Геометрические и сложные математические вычисления не могут быть представлены в форме МИЗ. Для использования математических знаний введены модули с механизмами в виде программных модулей. Пример такого модуля приведен на рис.6.13. Этот МИЗ предназначен для генерации чертежа спроектированной детали. Аналогичным образом могут генерироваться поверхностные и твердотельные модели изделий, а также обращение к программным средствам, созданным вне среды СПРУТ.

Понятие агента и мультиагентной системы проектирования

В настоящее время в области искусственного интеллекта (ИИ) происходят революционные преобразования. Источниками этих преобразований служат: 1) распределенный искусственный интеллект (РИИ) и 2) активный объектно-ориентированный подход (АООП). Центральной идеей РИИ является кооперативное взаимодействие распределенных интеллектуальных систем. Эти преобразования аналогичны и часто взаимосвязаны с теми, которые произошли в области баз данных с появлением сетевых технологий. Они базируются на классических основах ИИ с добавлением новых идей в части распределения данных и знаний, децентрализованного управления и распределенной обработки. Эти новые подходы иногда обозначают термином распределенные проблемно-ориентированные решающие сети.

Причиной возникновения этих новых направлений являются большие трудности, с которыми связано создание сложных проблемно-ориентированных систем. Новый подход основан на рассмотрении таких систем как совокупности автономных модулей более или менее свободно взаимодействующих друг с другом в процессе решения проблемы, которое направляется системными ограничениями. Эти системные ограничения определяют поведение автономных модулей, которое может быть охарактеризовано как кооперативное, направленное на решение поставленной задачи.

Системы РИИ обладают не просто суммой свойств своих компонентов агентов, но представляют собой целое, которое больше чем сумма своих частей.

Подобластью РИИ являются мультиагентные системы (МАС). Агент представляет собой дальнейшее развитие понятия объект. Объект это абстракция множества сущностей реального мира (экземпляров) или виртуальных сущностей, имеющих одни и те же свойства и правила поведения. Агент объект, возникающий в среде, где он может выполнять определенные действия, который способен к восприятию части своей среды, может общаться с другими агентами и обладает автономным поведением, являющимся следствием его наблюдений, знаний и взаимодействий с другими агентами [1].

Как следует из приведенных определений понятие объект не связано с наличием среды, которая играет существенную роль в определении агента. Объект, в принципе, не требует существования себе подобных, а агент не может быть один. Таким образом, агент это подкласс объектов, обладающий всеми их свойствами, но имеющий также дополнительные качества.

С прагматической точки зрения агент это система, обеспечивающая решение определенной задачи и действующая во взаимосвязи с сетью других агентов для решения комплексной проблемы, которое не может быть получено отдельными агентами [2]. Агенты в мультиагентной сети гетерогенны, то есть принадлежат разным классам.

С точки зрения объектно-ориентированного подхода (ООП) объект представляет собой комплекс из набора данных и процедур (функций) в совокупности с интерфейсом, способным получать и посылать сообщения. Объекты объединяются в классы, которые могут рассматриваться как шаблоны для данных и процедур, свойственных всем элементам класса. Имеется механизм наследования свойств класса его элементами. Можно считать [3], что сила ООП не столько в введении идеи объекта, сколько в концепции класса. В этой связи ООП может рассматриваться как новая парадигма проектирования и генерации систем. В то же время взаимодействие между объектами через обмен сообщениями несущественно для ООП. Поскольку объекты создаются из классов, которые взаимосвязаны родовидовой иерархией, то в этой иерархии имеется взаимосвязь объектов. Однако вне этой иерархии взаимодействия не определяются.

В ООП различают пассивные и активные объекты. Последние иногда именуют субъектами. Они постоянно готовы к приему сообщений и заняты их обработкой на основе знаний, которыми они обладают. Активные объекты часто называют агентами. Однако понятие агент не сводится к активному объекту. Мультиагентные системы являются, как правило, существенно распределенными: пространственно - распределенными и/или функционально - распределенными.

Мультиагентные системы обладают по сравнению с централизованными следующими преимуществами [3]:

сокращением сроков решения проблем за счет параллелизма,

уменьшением объема передаваемых данных за счет передачи другим агентам высокоуровневых частичных решений,

гибкостью за счет использования агентов различной мощности, обеспечивающих совместное динамическое решение проблемы,

надежностью за счет передачи решающих функций от одних агентов, которые не в состоянии решить поставленной задачи, другим.

Имеются следующие аспекты анализа каждого агента:

к какому классу агент принадлежит;

какова архитектура агента;

каким образом структурирована и поддерживается база знаний агента;

какой механизм логического вывода используется в агенте;

какими свойствами адаптации и обучения агент обладает.

МАС может состоять из чисто искусственных агентов (программных модулей) или включать также человека. В первом случае мы имеем машинную, а во втором человеко-машинную систему. Возможно наличие суперагентов, образованных из набора искусственных агентов и действующих в качестве их представителя. Такой суперагент ведет себя как обычный агент с точки зрения других агентов как искусственных, так и человека.

С теоретической точки зрения агент должен обладать различными свойствами, обеспечивающими его автономию: способностью восприятия и интерпретации поступающих данных, способностями принимать и исполнять решения.

Архитектура агента вытекает из приведенных выше определений. Агент это объект, а каждый объект обладает свойствами и правилами поведения.

Объект представляет собой основную категорию, используемую для описания прикладной области (ПО) в форме моделей данных. При концептуальном (понятийном) моделировании ПО используется эквивалентная объекту категория понятия.[5]. Понятие это основная единица любой интеллектуальной деятельности, базовая конструкция представления знаний. Понятия именуются с помощью слов или словосочетаний естественного языка, которые играют роль знаков или имен. Знак это заменитель некоторого предмета, явления или события, используемый для накопления, хранения, переработки и передачи информации[5].

Основными характеристиками понятия являются объем и содержание. Объем понятия это множество (класс) всех объектов, обладающих существенными признаками понятия. Содержание понятия совокупность всех существенных признаков (свойств) данного понятия, которые позволяют однозначно идентифицировать рассматриваемое понятие среди множества других понятий.

Каждому понятию, используемому для концептуального моделирования, приписывается некоторое уникальное имя или знак. С другой стороны каждый конкретный объект, входящий в объем понятия также должен иметь уникальное имя или знак.

Объекты, составляющие объем понятия, различаются с помощью значений признаков (свойств). В концептуальном моделировании признаки понятий делят на следующие три типа: дифференциальные, характеристические и валентные[5]. Дифференциальные признаки используются в качестве характеристики содержания понятия. Они соответствуют характеристикам объекта, которые представлены описательными атрибутами. Характеристические это признаки, которые позволяют отличить объекты, относящиеся к объему одного и того же понятия. Они соответствуют идентификатору и указывающим атрибутам объекта. Валентные признаки обеспечивают связь между различными понятиями и соответствуют структурным переменным объекта, описываемым вспомогательными атрибутами.

Рис.6.14. Архитектура агента

Совокупность имен дифференциальных, характеристических и валентных признаков составляют схему понятия (объекта), обозначаемую как shm P. Таким образом, схему понятия P можно представить в виде тройки [5]

shm P = <B, C, D>, (1)