В.Н. Негода – д.т.н., доцент, профессор,  кафедры «Вычислительная техника», Ульяновский государственный технический университет E-mail: nvnulstu@gmail.com

А.В. Лылова – ст. преподаватель,  кафедра «Вычислительная техника», Ульяновский государственный технический университет E-mail: lylovaannav@gmail.com

Постановка проблемы. Даже в рамках одного проекта и одной целевой платформы возможен широкий круг вариантов трансформации проектных решений, в том числе с помощью генераторов программ на основе моделей. В этой связи эффективность процесса проектирования программных реализаций функций логического управления существенно зависит от механизмов управления выбором проектных решений.

Цель. Изучить процесс управления выбором проектных решений программных реализаций функций логического управления.

Результаты. Для каждого исходного представления строится множество реализационных решений, которые делятся на интерпретируемые и непосредственно исполняемые. Интерпретируемое решение – это набор данных, который изоморфен одному из поддерживаемых в системе представлений функций и в ходе вычисления значений функций поступает на вход соответствующего интерпретатора. Непосредственно исполняемое решение чаще всего является автоматически сгенерированной программой. Для каждого реализационного решения формируется аналитическая оценка значений критериальных параметров. В качестве основных критериальных параметров используются затраты времени вычисления и памяти. Изначально имеются формальные зависимости затрат времени и памяти от параметров представлений логических функций. На основе результатов профилирования эти зависимости трансформируются в откалиброванные эмпирические формулы, благодаря которым значения критериальных параметров могут быть получены для различных потенциально возможных целевых аппаратно-программных платформ и рабочих нагрузок, то есть потоков наборов значений аргументов, характерных для этапа эксплуатации системы управления. Все проектные решения упорядочиваются по значению критериальных параметров и далее методом исключения пространство проектных решений сужается. Оценки критериальных параметров представляются интервалами возможных значений. Для уточнения значений отдельных оценок используется прототипирование и профилирование. Спецификации проектных решений строятся на основе логико-алгебраических моделей, определяющих форматы представления логических функций и наборов значений переменных. Эти спецификации трансформируются в структуры данных, обеспечивающие поддержку нескольких видов проектных процессов: формирование оценок значений критериальных параметров для множества потенциально эффективных решений, выбор проектных решений, автоматическая генерация программ непосредственной реализации функций, автоматическая генерация данных интерпретируемых решений, профилирование реализационных решений и накопление уточненных спецификаций проектных решений в базе данных для повторного использования.

Практическая значимость. Автоматизацию процесса выбора проектных решений целесообразно строить как процесс формирования и трансформации спецификаций самих функций и оценок критериальных параметров реализационных решений. Трансформация сводится к уточнению оценок и сужению множества спецификаций с активным использованием процедур автоматической генерации программ и их профилирования.

1. Шалыто А.А. Логическое управление. Методы аппаратной и программной реализации алгоритмов. СПб: Наука. 2000. 780 с.
2. Прангишвили И.В. Проектирование устройств логического управления. М: Наука. 1984. 239 с.
3. Keil-Slawik R. Artifacts in Software Design // Software Development and Reality Construction. Springer: 1992. P. 168−188.
4. El-Bakry, Atwan A. Simplification and Implementation of Boolean Functions // International Journal of Universal Computer Sciences. 2010. V. 1. № 1. P. 41−50.
5. Антипова Е.В. Влияние способа преобразования автоматных диаграмм на параметры сгенерированного программного кода // Вестник Волжского университета им. В.Н. Татищева. Сер. Информатика. 2012. № 20. С. 111−122.
6. Parviainen P., Takalo J., Teppola S., Tihinen M. Model-Driven Development. Process and practices.  URL: http://www.vtt.fi/inf/pdf/workingpapers/2009/ W114.pdf (дата обращения: 11.09.2019).
7. Негода В.Н., Лылова А.В. Параметризация проектных решений в системе автоматизации проектирования программных реализаций функций логического управления // Радиотехника. 2016. № 9. С. 99−106.
8. Норенков И.П., Арутуюнян И.М. Эволюционные методы в задачах выбора проектных решений // Наука и образование. Электронное издание МВТУ им. Баумана. 2007. № 9.
9. Ferreira N., Fisher D., König A. Sample-oriented task-driven visualizations: Allowing users to make better, more confident decisions // Conference on Human Factors in Computing Systems - Proceedings. 2014. P. 571−580.
10. Darji Veera, Venkata Rao, Ravipudi. Application of AHP/EVAMIX Method for Decision Making in the Industrial Environment // American Journal of Operations Research. 2013. P. 542−569.