Метод выбора программируемых логических интегральных схем на основе целевого функционала при проектировании устройств цифровой обработки информации тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.17, кандидат наук Турыгин, Игорь Геннадьевич

• Турыгин, Игорь Геннадьевич
• кандидат наук
• 2014

Оглавление диссертации кандидат наук Турыгин, Игорь Геннадьевич

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ ЦИФРОВЫХ УСТРОЙСТВ НА БАЗЕ ПРОГРАММИРУЕМЫХ ЛОГИЧЕСКИХ ИНТЕГРАЛЬНЫХ СХЕМ

1.1 Основные направления исследований в теории принятия решения

1.2 Задачи принятия решения

1.3 Постановка задачи

1.4 Методы принятия решений

1.5 Основные этапы решения задачи принятия решений

1.6 Критерии принятия решения

1.7 Экспертные оценки

1.8 Структурная схема системы принятия решения

1.9 Современное состояние средств реализации цифровой обработки

информации

1.10 Выводы по главе 1

Глава 2. ОБЩИЙ ПОДХОД К РАЗРАБОТКЕ МЕТОДА ОБЪЕКТИВНОГО ВЫБОРА ПЛИС

2.1 Определение структуры метода объективного выбора ПЛИС

2.2 Разновидности архитектур ПЛИС

2.3 Определение параметров ПЛИС, используемых при выборе микросхемы

2.4 Уточнение структуры метода объективного выбора ПЛИС

2.5 Выводы по главе 2

Глава 3. РАЗРАБОТКА МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОГО ИЕРАРХИЧЕСКОГО МЕТОДА ОБЪЕКТИВНОГО ВЫБОРА ПЛИС

3.1 Разработка обобщённого алгоритма объективного выбора ПЛИС

3.2 Определение исходных данных

3.3 Формирование ограничения выбора и нормирование параметров

3.4 Формирование частных критериальных функций

3.5 Определение обобщённой критериальной функции и формирование целевого функционала

3.6 Задание множества альтернативных вариантов

3.7 Определение зонального разделения области значений для общего вида целевого функционала

3.8 Формирование вычислительной способности ПЛИС

3.9 Определение значимых параметров при выборе ПЛИС

3.10 Процесс принятия решения

3.11 Выводы по главе 3

Глава 4. ИССЛЕДОВАНИЕ РАЗРАБОТАННОГО МЕТОДА ОБЪЕКТИВНОГО ВЫБОРА ПЛИС

4.1 Математическое моделирование

4.1.1 Исследование относительной вычислительной способности микросхемы

4.1.2 Исследование зависимости целевого функционала от соотношения весовых коэффициентов

4.2 Разработка программного средства по выбору ПЛИС

4.2.1 Разработка структуры базы данных ПЛИС

4.2.2 Разработка модуля сопровождения базы данных

4.2.3 Разработка модуля формирования статистической информации

4.2.4 Разработка модуля для поддержки принятия решения

4.3 Имитационное моделирование

4.4 Выводы по главе 4

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Приложение А. Акты внедрения результатов диссертационной работы

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Метод выбора программируемых логических интегральных схем на основе целевого функционала при проектировании устройств цифровой обработки информации»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. В настоящее время одним из интенсивно развивающихся в России направлений является разработка аппаратуры для телекоммуникаций. Несмотря на то, что крупнейшие операторы коммуникаций в нашей стране используют в основном готовое зарубежное оборудование, открытыми остаются вопросы о сопряжении его с существующими отечественными каналами связи, а также о реализации дополнительных функций, необходимых потребителю. Специализированные устройства и узлы сопряжения и преобразования информационных сигналов (коммутаторы, системы защиты информации и т.п.) выполняются на базе программируемых логических интегральных схем (ПЛИС). Немаловажно, что средства специальной связи реализуются только на отечественном оборудовании, при разработке которого в последние годы широко используется импортная элементная база, в том числе ПЛИС.

Важным этапом процесса проектирования специализированных устройств на базе ПЛИС является принятие оптимального решения по определению требуемой микросхемы. Обоснованный выбор микросхемы на стадии разработки специализированного устройства в конечном итоге определяет множество его технических и экономических характеристик, что имеет особенно существенное значение при массовом производстве унифицированных устройств. Обзор практических способов выбора элементной базы цифровых устройств показывает, что на текущий момент не существует метода принятия оптимального решения по выбору ПЛИС с учетом возможных критериев, альтернатив, множества исходов, систем предпочтений и способов отображения множества допустимых альтернатив во множество критериальных оценок возможных исходов.

Теория принятия решений, представляющая собой часть теории систем искусственного интеллекта, на современном этапе успешно развивается. Весомый вклад в развитие данного направления исследований внесли отечественные учёные: Андрейчиковы A.B. и О.Н., Батищев Д.И., Девятков В.В., Краснощекое П.С.,

Микони C.B., Миркин Б.Г., Неймарк Ю.И., Попов Ф.А., Петросян JI.A., Петровский А.Б., Сальников И.И., Тоценко В.Г., Черноруцкий И.Г. и другие. Значительных успехов в этой области достигли зарубежные учёные, такие как Кенделл М., Саати Т., Парето В., Саймон Г., Заде J1. и другие.

Однако все полученные в данном направлении результаты ориентированы, в основном, на поддержку принятия решений в социальной и экономической сферах. Задача принятия решения по объективному выбору элементной базы при проектировании устройств и систем обработки информации не нашла к настоящему времени удовлетворительного решения ввиду своей специфики, связанной с учетом параметров интегральных схем, параметров сигналов и особенностей используемых алгоритмов обработки информации.

В этой связи тема диссертации, посвящённая разработке метода объективного многокритериального выбора ПЛИС с конфигурируемой структурой блоков и межсоединений на основе целевого функционала при проектировании устройств цифровой обработки информации, является актуальной.

Объектами исследования являются ПЛИС, архитектурные особенности ПЛИС и параметры обрабатываемых сигналов.

Предметом исследования являются методы и алгоритмы теории принятия решений по выбору ПЛИС при проектировании устройств цифровой обработки информации.

Цель диссертационной работы состоит в разработке и исследовании метода многокритериального выбора ПЛИС на основе количественных оценок параметров ПЛИС и обрабатываемых сигналов при проектировании устройств цифровой обработки информации.

Для достижения поставленной цели в работе формулируются и решаются следующие задачи.

1. Разработать структурную схему принятия решения по выбору ПЛИС, учитывающую параметры и разновидности архитектур ПЛИС.

2. Разработать математическую модель принятия решения, позволяющую объединить критериальные функции в целевой функционал при выборе ПЛИС из множества альтернатив.

3. Разработать метод и алгоритм принятия решения по объективному выбору ПЛИС при проектировании устройств цифровой обработки информации.

4. Разработать программное средство для реализации алгоритма принятия решения по выбору ПЛИС при проектировании устройств цифровой обработки информации.

Методы исследований. Для решения поставленных задач в работе использованы методы линейной алгебры, теории множеств, дискретной математики, математической статистики, теории принятия решений, а также методы разработки программ на основе СУБД MySQL.

Научная новизна работы: Новыми являются следующие научные результаты.

1. Обоснована структурная схема ^-системы поддержки принятия решения по выбору ПЛИС при проектировании устройств цифровой обработки информации, включающая множества заданных требований и параметров проектируемого устройства и формирующая множество вариантов решений по выбору ПЛИС.

2. Создана математическая модель принятия решения на основе целевого функционала, включающего параметры ПЛИС, обобщённую критериальную функцию в виде множества частных критериальных функций с использованием чисел Фибоначчи в качестве средства выделения более значимых коэффициентов параметров ПЛИС и параметры обрабатываемого сигнала.

3. Разработаны метод и алгоритм принятия решения по выбору ПЛИС, заключающиеся в построении вектора значений целевого функционала в пространстве решений для архитектур ПЛИС с учетом условий ограничения выбора.

4. Разработано программное средство, реализующее алгоритм объективного выбора ПЛИС при проектировании устройств цифровой обработки информации, в состав которого входят база данных с параметрами и характеристиками ПЛИС, модуль сопровождения и модуль формирования статистической информации.

Практическая значимость работы заключается в том, что применение программного средства, реализующего разработанный алгоритм, позволяет сократить сроки проектирования и уменьшить затраты на разработку устройств цифровой обработки информации. Разработанная подсистема классификации и выдачи структурированной информации о ПЛИС является адаптируемым под специфические требования предприятий модулем, а также может выполнять функции распределённой информационно-поисковой системы.

Соответствие паспорту специальности. Содержание диссертации соответствует паспорту специальности 05.13.17 - теоретические основы информатики (технические науки) по следующим областям исследований:

п. 1. «Исследование, в том числе с помощью средств вычислительной техники, информационных процессов, информационных потребностей коллективных и индивидуальных пользователей»;

п. 2. «Исследование информационных структур, разработка и анализ моделей информационных процессов и структур»;

п. 5. «Разработка и исследование моделей и алгоритмов анализа данных, обнаружения закономерностей в данных и их извлечениях, разработка и исследование методов и алгоритмов анализа текста, устной речи и изображений». Реализация и внедрение результатов работы.

Результаты диссертационного исследования использованы в ПензГТУ при выполнении научно-исследовательской работы № 01201371028 «Разработка теоретических положений принятия решения для оптимального выбора средств реализации мобильных информационных систем», проводимой в рамках государственного задания Министерства образования и науки Российской Федерации 2013 г. Результаты диссертации применены при разработке инновационного проекта по гранту Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере в рамках программы «Участник Молодёжного Научно Инновационного Конкурса» - «У.М.Н.И.К.» 2012-2014 гг.

Результаты диссертационного исследования использованы в ОАО «Научно-производственное предприятие «Рубин», г. Пенза, при разработке цифровых уст-

ройств информационного обмена, в ООО «Научно-производственное предприятие «Старт-7», г. Заречный Пензенской области, при разработке технических систем охраны и мониторинга состояния охраняемых территорий, а также в учебном процессе ФГБОУ ВПО «Пензенский государственный технологический университет» при подготовке магистров по направлению «Информатика и вычислительная техника».

Обоснованность и достоверность результатов подтверждается корректностью применяемых математических преобразований, непротиворечивостью полученных результатов известным теоретическим положениям и выводам, результатами вычислительных экспериментов, внедрением на промышленных предприятиях, а также апробацией на научных конференциях различного уровня.

На защиту выносятся.

1. Структурная схема ^-системы поддержки принятия решения по объективному выбору ПЛИС при проектировании устройств цифровой обработки информации.

2. Математическая модель принятия решения на основе целевого функционала, включающего параметры ПЛИС, обобщённую критериальную функцию, в виде множества частных критериальных функций с использованием чисел Фибоначчи в качестве средства выделения более значимых коэффициентов и параметров обрабатываемого сигнала.

3. Метод и алгоритм принятия решения по выбору ПЛИС, заключающийся в построении вектора значений целевого функционала в пространстве решений для архитектур ПЛИС, и учитывающий условия ограничения выбора.

4. Программное средство, реализующее алгоритм метода объективного выбора ПЛИС при проектировании устройств цифровой обработки информации, в состав которой входят база данных с параметрами и характеристиками выбираемых ПЛИС, модуль сопровождения и модуль выдачи статистической информации.

Апробация работы. Результаты диссертационного исследования докладывались и обсуждались на следующих конференциях: Международная научно-

техническая конференция «Проблемы автоматизации и управления в технических системах» (Пенза, 2011 г.); Научно-техническая конференция «Перспективы построения АСУ специального назначения» (Пенза, 2011 г.); IV Международная студенческая электронная научная конференция «Студенческий научный форум -2012» (Москва, 2012 г.); Международная научно-практическая конференция «Решение проблем развития предприятий: роль научных исследований» (Краснодар, 2012 г.); X и XI Всероссийские научно-технические конференции «Современные методы и средства обработки пространственно-временных сигналов» (Пенза, 2012, 2013 гг.); Международная научно-техническая конференция «Современные информационные технологии» (Пенза, 2014 г.), Всероссийская научно-практическая конференция с международным участием «Информационные технологии в профессиональной деятельности и научной работе» (Йошкар-Ола, 2014 г.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 16 работ, из них 7 статей в рецензируемых научных журналах и изданиях, входящих в перечень ВАК, два свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ.

Структура и объём диссертации. Работа состоит из введения, 4 глав, заключения, библиографического списка из 110 наименований и приложения. Основной текст изложен на 133 страницах, содержит 19 таблиц и 55 рисунков.

Благодарность. Автор выражает глубокую признательность своему научному руководителю к.т.н., доценту Литвинской Ольге Сергеевне за постановку задач, постоянное внимание к работе и многочисленные плодотворные обсуждения.

Глава 1. ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ ЦИФРОВЫХ УСТРОЙСТВ НА БАЗЕ ПРОГРАММИРУЕМЫХ ЛОГИЧЕСКИХ

ИНТЕГРАЛЬНЫХ СХЕМ

В настоящее время успешно развивается теория принятия решения (ТПР) как часть теории систем искусственного интеллекта, изучающая общие условия, подходы и закономерности в различных предметных областях при исследовании задач принятия решения [29, 39, 51].

Методы ТПР основаны на представлении знаний в виде некоторых количественных данных, являющихся оценками предпочтений экспертов. Методы различаются способами представления и обработки предпочтений и часто приводят к разным результатам. В связи с этим возникает проблема выбора стратегии и метода решения конкретной задачи. Критерии для выбора метода в каждом случае будут зависеть от количества и качества доступной информации, от принятой постановки задачи и от её окружения. Под окружением задачи понимают совокупность факторов внешней, по отношению к объекту исследования, среды (объект исследования определён на этапе постановки задачи), которые влияют на поведение этого объекта. Степень влияния может быть различной, например, есть задачи, достаточно безразличные к изменению параметров окружения и наоборот; сами изменения могут иметь различный характер (плавные, резкие, качественные и т.д.). Поэтому подход к задачам принятия решения с позиций прикладной математики включает достаточно трудные задачи выбора метода и обоснования полученных результатов [66, 100].

Другой успешно развивающейся областью в настоящее время являются информационные технические системы (ИТС), которые проникают во все сферы деятельности человека. Особенностью современных ИТС является решение задач, которые в недавнем прошлом решались только с помощью интеллекта человека. Одной из подобных задач является ЗПР в условиях нечёткости, неопределённости, неточности.

Успешное развитие ИТС осуществляется благодаря успехам микроэлектронной технологии, позволяющей в настоящее время реализовывать на одном кристалле огромное число цифровых схем, которые являются основой методов цифровой обработки информации (ЦОИ). К настоящему времени накоплен большой опыт в методах и средствах реализации алгоритмов ЦОИ. Однако выбор этих средств при проектировании ИТС является в большей степени субъективным, определяемым опытом и приверженностями разработчика. При этом невозможно оценить насколько оптимальным явилось выбранное средство [98].

В этой связи актуальной является задача разработки методов объективного выбора и обоснования средств реализации ИТС, не зависящего от субъективных знаний и умений конкретного разработчика. В общем виде поставленную задачу решить невозможно из-за огромного количества условий, которые при этом необходимо учесть. Поэтому, в предлагаемой работе ограничимся следующим условием: из всего многообразия будем рассматривать ИТС с использованием устройств ЦОИ на основе ПЛИС.

На начальном этапе проектирования ИТС, когда речь заходит о средствах реализации, требуется метод объективного выбора и обоснования, учитывающий разнородные факторы. К таким факторам относятся параметры обрабатываемого сигнала или потока данных, параметры алгоритмов обработки сигналов, а также различные характеристики условий эксплуатации ИТС.

Учитывая эти обстоятельства, представляет интерес разработка методов объективного выбора средств реализации сложных ИТС с использованием различных критериев, вытекающих из наиболее важных задаваемых параметров ИТС. Такими параметрами, например, могут быть быстродействие или время работы ИТС в автономном режиме без смены источника питания. Выбор того или иного критерия полностью определяется состоянием системы и внешней среды, а также степенью неопределённости по различным показателям, параметрам и характеристикам системы.

Методы объективного выбора рассматриваются как задачи в условиях неопределённости, что требует наличия экспертных оценок с целью обоснования ва-

риантов решений для разработчиков ИС. Области их применения могут быть самыми разнообразными [50, 71].

1.1 Основные направления исследований в теории принятия решения

В настоящее время в теории принятия решения существует множество направлений. Отметим научные направления наиболее близкие к цели настоящего научного исследования.

1. Общая теория принятия решений, основные положения представлены в [11,51,99,100].

2. Интеллектуальные технологии мониторинга и прогнозирования поведения сложных систем и принятия решений [13, 44]. В рамках этого направления разработаны: модели нечётких эталонных отношений поведения сложных объектов; язык (синтаксис и семантика) создания нечётких онтологий на основе использования моделей нечётких отношений; принципы прогнозирования развития ситуаций в зависимости от накопленных результатов мониторинга; принципы синтаксической трансляции и семантической интерпретации задач мониторинга и прогнозирования.

3. Информационные технологии в образовании, управлении вузами и муниципальной деятельности [8, 47], основу которых составляют: математическое и программное обеспечение систем анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации; методы и алгоритмы структурно-параметрического синтеза и идентификации сложных систем; человеко-машинные интерфейсы, программные средства распознавания образов и визуализации мультимедийного обмена.

4. Математический анализ конфликтно-управляемых систем [96]. В рамках этого направления разработаны: теория антагонистических игр преследования с использованием принципа инвариантного прицеливания для регулярного случая; решение задачи антагонистического конфликтного управления, включающее исследования по конфликтному управлению в общих динамических системах, в

системах с фазовыми ограничениями; доказана оптимальность стратегии параллельного сближения для широкого класса игр преследования, которая имеет большое значение в прикладных задачах типа «защита объекта».

5. Многокритериальный выбор на конечном множестве альтернатив [45]. Большинство управленческих задач имеет в качестве исходной информации перечислимое множество альтернатив, характеризуемых многими показателями, что обуславливает актуальность многокритериального выбора на конечном множестве альтернатив. К типовым задачам данного направления относятся: выбор наилучшего (среднего, наихудшего) объекта; отбор допустимых объектов; отнесение объекта к одному из заданных классов.

Одним из способов решения задачи многокритериальной оптимизации в шкале отношений является метод анализа иерархий [2, 41, 79]. В его основе лежит использование сопоставительных оценок объектов по критериям с применением матриц парных сравнений. В работах [24, 42] определены свойства матриц парных сравнений. Этот аппарат в особенности востребован при нахождении приоритетов сущностей на основе индивидуальных или групповых предпочтений экспертов.

В противоположность методам оптимизации, основанным на сопоставлении объектов, в задачу многокритериальной классификации входит сопоставление объекта с классами, границы между которыми устанавливаются экспертами [51]. По максимальной принадлежности одному из заданных классов устанавливается качество объекта;

6. Самообучающиеся системы, работа которых основана на извлечении знаний и принятия решений с учётом анализа фактических данных методами распознавания образов. Изучаются задачи, связанные с самосборкой систем [25, 43].

7. Методы принятия оптимально-компромиссных решений в организационно-технических системах, а также новые информационные технологии для обеспечения процессов принятия решений в системах автоматизации проектирования и управления [46, 52].

8. Нечёткие системы и мягкие вычисления в области теории исследования операций, в том числе в алгоритмизации процессов обработки информации, управлении и принятии решений в сложных информационных системах [23, 48].

1.2 Задачи принятия решения

Задачи принятия решения (ЗПР) встречаются во многих областях знаний и отличаются большим разнообразием. ЗПР имеет место тогда, когда необходимо совершить выбор лучшего в определённом смысле варианта решения среди существующего множества альтернатив.

В зависимости от вида такого отображения ЗПР подразделяют на следующие категории [51, 99, 100]:

-задачи в условиях определённости, которые характеризуются полной и точной (как правило, количественной) исходной информацией и детерминированным отображением множества альтернатив во множество критериальных оценок, то есть имеется адекватное математическое описание проблемы. Для решения таких задач обычно применяются методы математического программирования;

- задачи в условиях риска, когда возможные исходы можно описать с помощью некоторого вероятностного распределения, для построения которого необходимо иметь статистические данные или экспертные оценки. Обычно для решения задач этого типа применяются методы теории полезности;

- задачи в условиях неопределённости, когда исходная информация является неполной, неточной, неколичественной, а вид формального отображения является либо слишком сложным, либо не известен. В таких случаях для решения ЗПР привлекаются знания экспертов. Для представления и обработки этих знаний используются различные методы прикладной теории принятия решений и методы искусственного интеллекта [38, 65, 97, 104].

1.3 Постановка задачи

Общая постановка задачи принятия решений с помощью критериального языка описания выбора формулируется следующим образом.

Пусть X - множество альтернатив, 7 - множество возможных исходов, результатов. Предполагается связь между выбором некоторой альтернативы и наступлением соответствующего исхода у, еУ. Требуется выбрать альтернативу л:,, для которой исход имел бы наилучшую оценку качества. Под качеством на стадии проектирования ИТС понимается удовлетворение основным техническим требованиям системы.

Задачу выбора применительно к области проектирования можно считать задачей в условиях определённости, т.е. нам заранее известны исходы при указанных альтернативах. В этом случае существует однозначное отображение X—2->у, т.е. реализуется функция у = ср{х). Поскольку связь детерминированная, то /: У к, т.е. каждый исход можно оценить конкретным вещественным числом Я.

Функцию/называют критериальной функцией [33, 34, 36]. В этом случае сравнение исходов сводится к сравнению соответствующих им чисел, например в случае максимизации более предпочтительным исходу у/ может быть исход у,-, если /(у,) > /СУ})- В случае рассмотрения ряда задач из области проектирования ИТС, получается множество частных критериальных функций: /к: 7 -> Ик при к—1,2, ...,п. Поскольку речь идет о детерминированной связи между множеством X и множеством 7, то критериальная функция / трансформируется в некоторую функцию 3, заданную на множестве Хи являющуюся суперпозицией ф и/:

/ = (1.1)

Так как функция 3 выполняет однозначное отображение множества исходов на множество вещественных чисел, то её можно называть целевым функционалом. Если применить метод линейной свертки, основанный на объединении частных критериальных функций в один целевой функционал, то задача выбора может быть описана выражением:

п

Ах) = X •/(*)-> та*, (1 -2)

1 Х£Л

1=1

где я, — весовые коэффициенты или показатели значимости отдельных критериальных функций причем

Уа,.:а(.>0;2>,.=1, (1.3)

/=1

Более реалистичной часто оказывается ситуация, когда целевой функционал оценивается не одним числом, а интервалом:

J•.X^>R\J={JX,J2,^•^,JяlJi=fi{ф{x)). (1.4)

В результате приходим к распространённой в приложениях многокритериальной модели принятия решений или задаче многокритериальной оптимизации вида [31, 37, 64]:

(х) —> шах, 1 = 1,---,п, т.е. X а Я". (1.5)

Последнее уточнение указывает на то, что все альтернативы параметризованы и каждому из решений соответствует точка [33, 34]

= (*!,•■•,*„). (1.6)

1.4 Методы принятия решений

Для решения задач многокритериального выбора в условиях неопределённости предложено множество математических методов [105]. Одни из них, например, методы прикладной теории принятия решений, различаются способом представления и обработкой экспертных знаний. Подход к проблеме выбора основывается на отношениях порядка среди альтернатив (классическая модель принятия решений, в которой каждой альтернативе ставится в соответствие некоторое число) или на отношениях включения (поведенческая модель, основанная на принадлежности альтернатив к некоторому множеству). Среди методов классического подхода наибольшей универсальностью и теоретической обоснованностью обла-

дают методы теории полезности, методы теории нечётких множеств и метод анализа иерархий [70].

Теория многомерной полезности позволяет для задач в условиях риска и неопределённости получить функцию многомерной полезности, максимальное значение которой соответствует наиболее предпочтительному варианту. Многомерная функция полезности обычно получается как аддитивная или мультипликативная комбинация одномерных функций, которые строятся на основании опроса экспертов и позволяют провести ранжирование возможных исходов без взаимного сравнения альтернатив. При этом делается допущение о взаимной независимости критериев по полезности. Процедура построения функции полезности требует привлечения значительных объёмов информации и является достаточно трудоемкой. Достоинством этого подхода является возможность оценки любого количества альтернативных вариантов с использованием полученной функции. В случае неустойчивой исходной информации применение методов теории полезности становится малоэффективным [63].

Теория нечётких множеств, представленная в [19], позволяет представить знания о предпочтительности альтернатив по различным критериям с помощью нечётких множеств. Формирование нечётких множеств является более простой и менее трудоемкой процедурой, чем построение функций полезности. Для выявления лучших вариантов по совокупности критериев необходимо иметь в распоряжении информацию о важности критериев и типах возможных отношений между ними.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Турыгин, Игорь Геннадьевич, 2014 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Адамов Ю.Ф., Шишина Л.Ю. Проектирование систем на кристалле.

- М.: МИЭТ, 2005.- 163 с.

2. Андрейчиков A.B., Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы. Учебник. - М.: Финансы и статистика, 2004. - 424 с.

3. Артеменко Ю.Н. MySQL. Справочник по языку: Пер. с англ.

- М.: Издательский дом «Вильяме», 2005. - 432 с.

4. Беляков С. Сборка микросхем в России: реальность и перспективы // Компоненты и технологии. - СПб.: ООО «Издательство Файнстрит», 2014. - № 5. -С. 185-187.

5. Березин A.C., Мочалина О.Р. Технология и конструирование интегральных микросхем: учебное пособие для вузов. - М.: Радио и связь, 1992. - 320 с.

6. Бродин В.Б., Калини A.B. Системы на микроконтроллерах и БИС программируемой логики. - М.: Издательство ЭКОМ, 2002. - 400 с.

7. Бутакова М.М. Экономическое прогнозирование: методы и приемы практических расчётов: учебное пособие. - М.: Кнорус, 2010.-168 с.

8. Ведущие научные школы // Бийский технологический институт. URL: www.bti.secna.ru/nauka/school.shtml.

9. Воробьев H.H. Числа Фибоначчи. - М.: Наука, 1978. - С.11.

10. Гаврилов А.Б. Гибридные интеллектуальные системы: Монография.

- Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2002. - 142 с.

11. Гайдук И. Школы научного менеджмента. URL: www.deit.name/2011 /Об/научиые-шкояы-менсджмепта..

12. Гладков Л.Л. Теория вероятностей и математическая статистика: учеб. пособие. - Минск: РИПО, 2013.-248 с.

13. Гречкин В.А. Интеллектуальные алгоритмы обработки информации в многокритериальных системах поддержки принятия решений // Вестник Ставро-

польского государственного педагогического университета. - Ставрополь: СКФУ, 2010.-Т. 5.-С. 35-39.

14. Гутмане Э. PHP 5. Профессиональное программирование. Пер. с англ..

- Спб.: Символ-плюс, 2006. - 704 с. - С. 140.

15. Дейт К.Дж. Введение в системы баз данных. -М.: Издательский дом «Вильяме», 2001. - 1072 с.

16. Джарратано Дж. Экспертные системы: принципы разработки и программирование. -М.: Издательский дом «Вильяме», 2007. - 1152 с.

17. Джексон П. Введение в экспертные системы. -М.: Издательский дом «Вильяме», 2001. - 624 с.

18. Жемчугов А.М., Жемчугов М.К. Стратегическое видение и стратегия предприятия // Проблемы экономики и менеджмента. - Ижевск: ООО «Первопе-чатникЪ», 2011. - № 1. - С. 23-29.

19. Заде JI. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближённых решений. - М.: Мир, 1976. - 168 с.

20. Зольников Д.С. PHP 5. - M.: HT Пресс, 2007. - 256 с.

21. Зотов В.Ю. Проектирование встраиваемых микропроцессорных систем на основе ПЛИС фирмы Xilinx. M.: Горячая линия - Телеком, 2006. - С. 5.

22. Карманов В.Г. Математическое программирование: Учебное пособие.

- М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004. - 264 с.

23. Катулев Александр Николаевич // Тверской государственный университет URL : pmkinfo. tversu. ru/pers/katulev/index.php.

24. Кендалл M., Стьюарт A. Статистические выводы и связи. - М.: Наука, 1973.-900 с.

25. Кириков И.А., Колесников A.B., Листопад C.B. Исследование эффекта самоорганизации в компьютерных системах поддержки принятия решения на примере многоагентных систем // Вестник Российского государственного университета им. И. Канта. - Калининград: ВРГУ им. И. Канта, 2010. - № 10. - С. 79-90.

26. Кияница A.C. Уровни Фибоначчи: там где лежат деньги. -М.: МАБТ «Форекс клуб», 2004. -268 с.

27. Котельников В.А. О пропускной способности «эфира» и проволоки в электросвязи // Успехи физических наук. - М.: УФН, 2006. - Т. 176. - №7.

- С. 762-770.

28. Лавров С.С. Программирование. Математические основы, средства, теория. - СПб.: БХВ-Петербург, 2001. - 320 с.

29. Левин М.Ш. Технология поддержки решений для модульных систем. Электронная книга. - 341 с. URL: www.mslevin.iitp.ru/Levin-bk-Nov2013-071.pdf.

30. Литвак Б.Г. Экспертные оценки и принятие решений. - М.: патент, 1996. -271 с.

31. Литвинская О.С. Принятие решения по выбору средств реализации алгоритмов цифровой обработки информации при проектировании технической системы // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс -Пенза: Изд-во Пенз. гос. технолог, акад., 2011. -№ 3. -С. 67-72.

32. Литвинская О.С. Разработка метода выбора средств реализации алгоритмов анализа последовательных потоков данных в специализированных системах обработки информации: дис. на соискание уч. степени канд. техн. наук: 05:13:17 / Литвинская Ольга Сергеевна. - Пенза, 2005. - 178 с.

33. Литвинская О.С., Сальников И.И. Математическая модель выбора стандарта радиоинтерфейса // Современные проблемы науки и образования.

- М.: Издательский дом «Академия Естествознания», 2011. - № 12-3.

- С. 562-567.

34. Литвинская О.С., Сальников И.И. Метод принятия решения по выбору средства реализации алгоритма цифровой обработки информации на основе целевого функционала // Современные проблемы науки и образования.

- № 2011/5. URL: www.science-education.ru/pdf/2011/5Z26.pdf.

35. Литвинская О.С., Сальников И.И. Обобщённая структура принятия решения для метода выбора средств реализации проектируемой информационной технической системы // Искусственный интеллект. - Донецк: Изд-во ИПИИ, 2010. -№4.-С. 404-414.

36. Литвинская О.С., Сальников И.И. Структура принятия решения по выбору цифрового средства реализации алгоритма в информационной технической системе // Современные проблемы науки и образования. - М.: Издательский дом «Академия Естествознания», 2010. - № 12. - С. 111-118.

37. Львович Я.Е. Многоальтернативная оптимизация: теория и приложения. - Воронеж: Издательский дом «Кварта», 2006. - С. 5.

38. Люгер Дж. Ф. Искусственный интеллект. Стратегии и методы решения сложных проблем. - М.: Издательский дом «Вильяме», 2003. - 864 с.

39. Макаров И.М., Виноградская Т.М., Рубчинский А.А., Соколов В.Б. Теория выбора и принятия решений: Учебное пособие. - М.: Наука, 1982. - 328 с.

40. Мальцев П.П. Наноматериалы. Нанотехнологии. Наносистемная техника. Мировые достижения за 2005 год. - М.: Техносфера, 2006. - 152 с.

41. Микони С.В. Многокритериальный выбор на конечном множестве альтернатив: учебное пособие. - СПб.: Лань, 2009. - 272 с.

42. Миркин Б.Г. Проблема группового выбора. - М.: Наука, 1974. - 256 с.

43. Научная школа «Динамика, механика, управление и математическое моделирование» URL: www.vmk.unn.ru/?id=567.

44. Научная школа «Интеллектуальные технологии мониторинга и прогнозирования поведения сложных систем и принятия решений» // Научные школы МГТУ им. Н.Э. Баумана - национального исследовательского университета техники и технологий. - М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2011. - 7 с.

45. Научная школа «Многокритериальный выбор на конечном множестве альтернатив» URL: www.pgups.ru/upload/MV_KMA/index.html.

46. Научная школа «Оптимизация в САПР и АСУ» URL: www.vmk.unn.ru/?id=569.

47. Научная школа «Социальная ценность образования» // Научные школы УрГПУ. URL: library.uspu.ru/uspu_science_schools/?s=2.

48. Научные школы // Тверской государственный университет. URL: university, tversu. ru/science/science_schools.

49. Немудров В., Мартин Г. Системы-на-кристалле. Проектирование и развитие. - М.: Техносфера, 2004. - 216 с.

50. Ногин В.Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004. - 176 с.

51. Орлов А.И. Теория принятия решений. Учебные пособие. - М.: Издательство «Экзамен», 2005. — 656 с.

52. Основные научные направления (научные школы, научные коллективы) МГУ (по сведениям, представленным факультетами и институтами в сентябре 2012 года) URL: www.msu.ru/science/sschool.html.

53. Официальный сайт фирмы ОАО «ВЗПП-С» URL: www.vzpp-s.ru.

54. Официальный сайт фирмы ОАО «КТЦ «Электроника» URL: www.edc-electronics.ru.

55. Официальный сайт фирмы «Achronix Semiconductor» URL: www.achronix.com.

56. Официальный сайт фирмы «Actel Corporation» URL: www.actel.com.

57. Официальный сайт фирмы «Altera Corporation» URL: www.altera.com.

58. Официальный сайт фирмы «Atmel Corporation» URL: www.atmel.com.

59. Официальный сайт фирмы «Lattice Semiconductor» URL: www.latticesemi.com.

60. Официальный сайт фирмы «Xilinx, Inc» URL: www.xilinx.com.

61. Пегат А. Нечёткое моделирование и управление // Адаптивные и интеллектуальные системы. - М.: Бином. Лаборатория знаний, 2013. - 798 с.

62. Петров К.С. Радиоматериалы, радиокомпоненты и электроника: учебное пособие. - СПб.: Питер, 2003. - 512 с.

63. Петровский А.Б. Теория принятия решения: учебник для студентов высших учебных заведений. - М.: Академия, 2009. - 400 с.

64. Подиновский В.В. Введение в теорию важности критериев в многокритериальных задачах принятия решений. — М.: ФИЗМАТЛИТ, 2007. -64 с.

65. Подольский В.Е., Коробова И.Л., Милованов И.В., Дьяков И.А., Майст-реико Н.В. Методы искусственного интеллекта для синтеза проектных решений: Учебное пособие. - Тамбов: Изд-во ГОУ ВПО ТГТУ, 2010. - 80 с.

66. Пяткин A.B. О сложности задачи выбора подмножества векторов максимальной суммарной длины // Дискретный анализ и исследование операций. - Новосибирск: ИМ СО РАН, 2009. - Т. 16. - № 6. - С. 68-73.

67. Райордан P.M. Основы реляционных баз данных. -М.:ИТД «Русская редакция», 2001. -С.2.

68. Реутов А. Тенденции рынка ПЛИС (FPGÄ) и новинки модульных компонентов на базе программируемой логики // Современная электроника. -М.: СТА-Пресс, 2007. -№ 5. - С. 6-8.

69. Саати Т.Л. Принятие решений при зависимостях и обратных связях. Аналитические сети. - М.: Радио и связь, 2009. - 285 с.

70. Саати Т.Л. Принятие решений. Метод анализа иерархий. - М.: Радио и связь, 1993.-278 с.

71. Сальников И.И. Основные этапы развития информационных потребностей человека // Современные наукоёмкие технологии. — Пенза: Издательский дом «Академия Естествознания», 2010. - № 10. - С. 186-188.

72 Сальников И.И. Структура иерархической системы поддержки принятия решения по объективному выбору средства реализации проектируемой системы цифровой обработки информации // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс -Пенза: Изд-во Пенз. гос. технолог, акад., 2012. -№ 5 (09). -С. 69-74.

73. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2012617101/8.08.2012. Сериков A.B., Чигирев М.А., Турыгин И.Г. Подсистема классификации и выдачи структурированной информации о программируемых логических интегральных схемах (РДПИ.0143 8-01).

74. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2010615676/1.09.2010. Сериков И.В., Сериков A.B., Чигирев М.А., Турыгин И.Г., Кондаков Д.В., Нелюбов A.B., Адаева О.В., Кудряшов Д.В., Туры-

гина М.С., Хрущёва В.И., Таекина Т.С., Чевакина Л.Ф. Подсистема обеспечения информационной безопасности web-pecypca (РДПИ.01249-01).

75. Стешенко В.Б. ПЛИС фирмы ALTERA: проектирование устройств обработки сигналов. - М.: ДОДЭКА, 2000. - С. 6.

76. Стешенко В.Б. EDA. Практика автоматизированного проектирования радиоэлектронных устройств. - М.: Нолидж, 2002. - С. 127-128.

77. Taxa Х.А. Введение в исследование операций. - М.: Издательский дом «Вильяме», 2005. - 912 с.

78. Тоискин B.C. Интеллектуальные информационные системы: учебное пособие. Часть 1. - Ставрополь: Изд-во СГПИ, 2009. - 181 с.

79. Тоценко В.Г. Методы и системы поддержки принятия решений. Алгоритмический аспект. - Киев: Наукова думка, 2002. - 382 с.

80. Турыгин И.Г. Метод принятия решения по выбору программируемых логических интегральных схем при проектировании цифровых устройств обработки информации // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плЮС. - Пенза: Изд-во Пенз. гос. технолог, акад., 2014. - № 3 (19). - С. 101-109.

81. Турыгин И.Г. Методы повышения точности измерения значений параметров датчиками технических систем, применяемыми в охране государственных границ // Радиопромышленность: Труды научно-технической конференции «Перспективы построения АСУ специального назначения» г. Пенза, 6 октября 2011 г. -М.: ООО «Телер», 2011. - № 4. - С. 73-82.

82. Турыгин И.Г. Разработка концепции выбора программируемых логических интегральных схем // Информационные технологии в профессиональной деятельности и научной работе. - Йошкар-Ола: ПГТУ, 2014. - С. 10-18.

83. Турыгин И.Г. Формирование структуры ¿'-системы выбора программируемых логических интегральных схем // Современные информационные технологии. - Пенза: Изд-во Пенз. гос. технолог, акад., 2012. -№ 19. - С. 86-91.

84. Турыгин И.Г., Бабич A.M. Базовый исследовательский модуль // Проблемы автоматизации и управления в технических системах: труды Международной научно-технической конференции. - Пенза, Изд-во 111 У, 2011. - 2 т. - С. 232-233.

85. Турыгин И.Г., Литвинская О.С. Влияние характеристик новейших разработок производителей плис на выбор кристалла // Успехи современного естествознания. - М.: Академия естествознания, 2013. - № 6. - С. 100-102.

86. Турыгин И.Г., Литвинская О.С. Выбор на основе целевого функционала программируемых логических интегральных схем при проектировании специализированных устройств // Современные проблемы науки и образования.

- № 2012/4. 1ЛИ: www.science-education.ru/104-6895.

87. Турыгин И.Г., Литвинская О.С. Многокритериальный выбор программируемых логических интегральных схем при проектировании устройств обработки цифровой информации // Инфокоммуникационные технологии.

- Самара: ООО «Аэропринт», 2013. - Т. 12. - № 4. - С. 58-62.

88. Турыгин И.Г., Литвинская О.С. Общий подход к выбору программируемых логических интегральных схем при проектировании специализированных устройств // Решение проблем развития предприятий: роль научных исследований: Материалы Международной научно-практической конференции (15 мая 2012 г) - Краснодар: Научно-издательский центр Априори, 2013. - С. 142-146.

89. Турыгин И.Г., Литвинская О.С. Многокритериальный выбор программируемых логических интегральных схем при проектировании цифровых устройств // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс- Пенза: Изд-во Пенз. гос. технолог, акад., 2012. - № 5 (09). - С. 86-91.

90. Турыгин И.Г., Литвинская О.С. Обобщённая модель выбора ПЛИС при проектировании цифровых устройств обработки информации // Современные методы и средства обработки пространственно-временных сигналов: труды XI Всероссийской научно-технической конференции. - Пенза: Приволжский дом знаний, 2013.-С. 67-70.

91. Турыгин И.Г., Литвинская О.С. Специальное программное обеспечение классификации и выдачи структурированной информации о ПЛИС // Современные методы и средства обработки пространственно-временных сигналов: труды X Всероссийской научно-технической конференции. - Пенза: Приволжский дом знаний, 2012. - С. 82-84.

92. Турыгин И.Г., Литвинская О.С., Кручинина М.В. Многокритериальный выбор программируемых логических интегральных схем при проектировании специализированных устройств // Вопросы радиоэлектроники: Системы отображения информации и управления спецтехникой (СОИУ).

- М.: ОАО «ЦНИИ «Электроника», 2012. - № 4. - С. 145-156.

93. Фудухин A.B., Муха A.A., Муха A.A. ПЛИС-системы как средство повышения отказоустойчивости // Математические машины и системы. - Киев: ИПММС HAH Украины, 2010. - Т. 1. -№ 1. - С. 198-204.

94. Фролов А., Фролов Г. Базы данных в Интернете: практическое руководство по созданию ЖЕД-приложений с базами данных. - М.: Издательско-торговый дом «Русская редакция», 2002. - 448 с.

95. Хольцнер С. PHP в примерах. Пер. с англ.. - М.: ООО «Бином-Пресс», 2007. - 352 с.

96. Центр теории игр // Санкт-Петербургский государственный университет. Факультет прикладной математики - процессов управления. URL: www.apmath.spbu.ru/ru/research/schools/petrosian/default.htm.

97. Цуканов M.A., Боева Л.М. Мультиагентная система поддержки принятия решений по оперативному планированию и технологической координации сложноструктурированных производственных систем // Управление большими системами: Сборник трудов. - М.: ИПУ РАН, 2012. - Т. 39. - С. 254-263.

98. Черемисин А.Г. Оценка эффективности применения ПЛИС и процессоров DSP для задач цифровой обработки сигналов // Научно-технический вестник. Информационные технологии: теория, методы, приложения. - СПб.: СПбГУ ИТМО, 2006. - № 32. - С. 44-47.

99. Черноморов Г.А. Теория принятия решений: Учебное пособие.

- Новочеркасск: Ред. журн. «Изв. вузов. Электромеханика», 2002. - 276 с.

100. Черноруцкий И.Г. Методы оптимизации в теории управления: Учебное пособие. - СПб.: Питер, 2004. - 256 с.

101. Черноруцкий И.Г. Методы принятия решений. - СПб.: БХВ-Петербург, 2005.-416 с.

102. Шипулин С.Н., Губанов Д.А., Стешенко В.Б., Храпов В.Ю. Тенденции развития ПЛИС и их применение для цифровой обработки сигналов // Электронные компоненты. -М.: ООО ИД «Электроника», 1999. - № 5. - С. 42-45.

103. Шишкин Е.В., Шишкина Г.Е. Исследование операций: учебник.

- М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2006. - 280 с.

104. Щеглов С.Н. Анализ моделей принятия решений в новых информационных технологиях в условиях нечёткости и неопределённости // Известия ЮФУ. Технические науки. - Таганрог: ТТИ ЮФУ, 2012. - Т. 132. - № 7. - С. 126-131.

105. Юдин Д.Б. Вычислительные методы теории принятия решения.

- М.:Наука, 1989.-320 с.

106. Adrian Cosoroaba, Frederic Rivoallon Achieving Higher System Performance with the Virtex-5 Family of FPGAs II White Paper: Virtex-5 Family of FPGAs.

- San Jose: Xilinx, 2006. - N. 245. -P. 12.

107. Altera представляет уникальные преимущества новых ПЛИС 10-го поколения. URL: catalog.gaw.ru/index.php?page=document&id=45013.

108. Klamroth К., Miettinen К. Integrating Approximation and Interactive Decision Making in Multicriteria Optimization II Operations Research. - USA: Proquest ABI/INFORM, 2008. - V. 56. -N1. -PP. 222-234.

109. Shaik G. Baba Junaid, Babasalauddin Y. An Efficient FPGA Implementation of Binary Coded Decimal Digit Adders and Multipliers II International Journal of Technological Exploration and Learning. —Bhopal: Nexus2world, 2013. - V. 2. — N. 5. -PP. 230-233.

110. Turygin I.G., Litvinskaya O.S. Multicriterion hierarchical choice of EPLD in the digital processing device design И World Applied Sciences Journal. -N. 2014/30(10). URL: www.idosi.org/wasj/wasj30(10)14/25.pdf

Приложение А. Акты внедрения результатов диссертационной работы

УТВЕРЖДАЮ

СПРАВКА

об использовании результатов диссертационной работы Турыгина И.Г. на тему «Метод объективного выбора программируемых логических интегральных схем на основе целевого функционала при проектировании устройств цифровой обработки информации», представленной на соискание учёной степени кандидата технических наук

Настоящей справкой удостоверяется, что результаты исследований Турыгина И.Г., полученные в процессе разработки метода объективного выбора программируемых логических интегральных схем (ПЛИС) на основе целевого функционала при проектировании устройств цифровой обработки информации, были использованы при проектировании цифровых устройств информационного обмена, разрабатываемых в ОАО «НПП «Рубин».

Применяемый метод позволил упростить процесс принятия решения при выборе ПЛИС, а также учесть предпочтения разработчика (технико-экономические показатели микросхем и характеристики сигналов).

Разработанная подсистема классификации и выдачи структурированной информации о ПЛИС является адаптируемым под специфические требования предприятия модулем, а также выполняет функции распределённой информационно-поисковой системы.

Сесёлкин В.Н.

Инженер-программист, к.т.н.

с

Бабич А.М.

4 гб

4W

«УТВЕРЖДАЮ» Генеральный директор ООО НШйаСтарт - 7» л^Скарбов B.C. 03 2014 г.

АКТ

внедрения результатов диссертационной работы Турыгина Игоря Геннадьевича на тему «Метод объективного выбора программируемых логических интегральных схем на основе целевого функционала при проектировании устройств цифровой обработки информации»

на предприятии ООО Hi 111 «Старт - 7» Комиссия в составе: председателя, главного конструктора ООО HI ill «Старт - 7 » Лукьянова А.К. и членов комиссии: заместителя директора по научной работе Проскурина В.А., ведущего инженера Сивагина С.Н. составили настоящий акт о том, что результаты диссертационной работы ««Метод объективного выбора программируемых логических интегральных схем на основе целевого функционала при проектировании устройств цифровой обработки информации»» используются при проектировании цифровых устройств преобразования информации в технических системах охраны и мониторинга состояний охраняемых территорий.

Использование предложенного в диссертационной работе метода объективного выбора микросхем с программируемой логикой позволяет сократить сроки проектирования и уменьшить затраты на разработку, повысить производительность труда при проектировании цифровых устройств.

Настоящий акт не является основанием для финансовых расчетов. Председатель /v^vS^r^wC^ Лукьянов А.К.

/47 <э А / Am-S\

Члены комиссии: Проскурин В.А.

Сивагин С.Н.

«УТВЕРЖДАЮ»

юктора Пензенского ^технологического профессор .Б. Моисеев .. 2014 г.

да^ТТг

АКТ ^Г' *

об использовании результатов диссертадиодноц^йботы Турыгина Игоря Геннадьевича на тему «Метод объективного выбора программируемых логических интегральных схем на основе целевого функционала при проектировании устройств цифровой обработки информации», представленной на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.17 -теоретические основы информатики

г. Пенза

« » ^с^^а-

2014 г.

Комиссия в составе: проректора по учебной работе, к.т.н., доцента Люсева В.Н.; декана факультета информационных и образовательных технологий, к.т.н., доцента Ремонтова А.П.; профессора кафедры «Вычислительные машины и системы», к.т.н., профессора Бершадской Е.Г. и доцента кафедры «Вычислительные машины и системы», к.т.н., доцента Покровского В.Г. составила настоящий акт о том, что результаты диссертационной работы Турыгина И.Г., представленной на соискание ученой степени к.т.н., ь части исследования метода объективного выбора программируемых логических интегральных микросхем, позволяет изучать метод объективного принятия решений в рамках обучения студентов направления подготовки 09.04.01- «Информатика и вычислительная техника» по дисциплинам «Методы оптимизации» и «Системы выбора средств реализации информационных систем».

Настоящим подтверждается внедрение результатов работы Турыгина И.Г. в учебном процессе кафедры ВМиС в лекционных курсах, на практических занятиях и дипломном проектировании.

Проректор по учебной работе, к.т.н., доцент

Декан факультета информационных и образовательных технологий,

Люсев В.Н.

к.т.н., доцент

Профессор кафедры «Вычислительные машины и системы», к.т.н., профессор ¿х^еуи

Доцент кафедры «Вычислительные машины и системы», к.т.н., доцент и>'

Ремонтов А.П. Бершадская Е.Г. Покровский В.Г.