Теория автоматов в программировании Лекция 1 Ф. Н. Царев 08.09.2009.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Автоматное программирование А. А. Шалыто Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики 2009 г.
Advertisements

Применение автоматного программирования во встраиваемых системах В. О. Клебан, А. А. Шалыто Санкт-Петербургский государственный университет информационных.

Применение метода представления функции переходов с помощью абстрактных конечных автоматов в генетическом программировании Царев Ф. Н. Научный руководитель.
Алгоритм называется частичным алгоритмом, если мы получаем результат только для некоторых d є D и полным алгоритмом, если алгоритм получает правильный.
Построение автоматов управления системами со сложным поведением на основе тестов с помощью генетического программирования Федор Николаевич Царев, СПбГУ.
Применение генетического программирования в задаче поиска усердных бобров Д. О. Соколов, П.В. Федотов, Ф. Н. Царев Научный руководитель – А. А. Шалыто.
Разработка программного средства 3Genetic для генерации автоматов управления системами со сложным поведением Государственный контракт «Технология.
Типовые расчёты Растворы
Применение генетического программирования для реализации систем со сложным поведением Санкт-Петербургский Государственный Университет Информационных Технологий,
Визначення і властивості автомата. Автомати Мілі та Мура.
Элементы теории алгоритмов Фестиваль педагогических идей «Открытый урок» уч.г. festival.1september.ru Narzyaeva I.Y., 2010.
Верификация автоматных программ Г. А. Корнеев А. А. Шалыто Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики.
Математические модели Динамические системы. Модели Математическое моделирование процессов отбора2.
Технология верификации управляющих программ со сложным поведением, построенных на основе автоматного подхода Руководитель проекта – А. А. Шалыто Докладчик.
Разработка методов машинного обучения на основе генетических алгоритмов и эволюционной стратегии для построения управляющих конечных автоматов Второй этап.
Что нужно знать: динамическое программирование – это способ решения сложных задач путем сведения их к более простым задачам того же типа динамическое.
Материалы совета кураторов 30 ноября 2011 года. Применяемая терминология Дисциплина является сложной, если в группе более 50% задолжников в течение семестра.
Разработка методов совместного применения генетического и автоматного программирования Федор Николаевич Царев, гр Магистерская диссертация Научный.
Учебный курс Объектно-ориентированный анализ и программирование Лекция 4 Трансформация логической модели в программный код Лекции читает кандидат технических.
Транксрипт:

Теория автоматов в программировании Лекция 1 Ф. Н. Царев

2 План курса Основные понятия автоматного программирования Инструментальные средства автоматного программирования Применение генетических алгоритмов Верификация автоматных программ Текстовые языки автоматного программирования …

3 Преподаватели курса Шалыто А. А. Царев Ф. Н. …

4 Место и время проведения занятий Пятница, Аудитория 218, 219 или 146

5 Как получить зачет? 5 семестр Сдать лабораторную работу по генетическим алгоритмам Сообщить тему своей курсовой работы

6 Виртуальная лаборатория по ГА Два варианта: Java или C# Сайт is.ifmo.ru, раздел «Генетические алгоритмы», подраздел «Лабораторные работы» Сдать работу = сдать программу + выложить на сайт отчет

7 Как сдать курсовую работу? 6 семестр Написать программу Написать проектную документацию Выложить ее на сайт is.ifmo.ru Не забывать записываться в календарь Шалыто

8 Цель выполнения курсовой работы Привести ее в такое состояние, чтобы было не стыдно выкладывать в Интернет

9 Материалы по курсу Сайт кафедры «Технологии программирования» по автоматному программированию и мотивации к творчеству is.ifmo.ru Книга Н. Поликарпова, А. Шалыто Автоматное программирование Материалы лекций

1.1 Области применения автоматного программирования

Классификация программ по Харелу Трансформирующие системы некоторое преобразование входных данных например: компиляторы, архиваторы Интерактивные системы взаимодействуют с окружающей средой в режиме диалога например: текстовые редакторы Реактивные системы обмен со средой сообщениями, в темпе задаваемом средой например: системы контроля

Критерии применимости «Сложное поведение» поведение, зависящее от состояния реакция зависит от предыстории «Простое поведение» поведение, не зависящее от состояния реакция зависит только от воздействия

13 Сущность с простым поведением Критерии применимости Сущность со сложным поведением

14 Пример использования: ЭЛЕКТРОННЫЕ ЧАСЫ Простое поведение H – увеличивает на единицу число часов M – увеличивает на единицу число минут

15 Пример использования: ЭЛЕКТРОННЫЕ ЧАСЫ Сложное поведение H – увеличивает на единицу число часов M – увеличивает на единицу число минут A – включает и выключает настройку «будильник»

Идеи автоматного программирования: отделение логики от семантики описание логики при автоматном подходе строго структурировано

Рекомендации при использовании автоматного подхода используйте автоматный подход при создании любой программной системы, в которой есть сущности со сложным поведением используйте автоматный подход при создании только тех компонент системы, которые являются сущностями со сложным поведением

1.2. Основные понятия автоматного программирования

19 Основные понятия автоматного программирования Основные понятия Состояние особая величина, которая в неявной форме объединяет все входные воздействия прошлого, влияющие на реакцию сущности в настоящий момент времени

20 Основные понятия автоматного программирования Основные понятия Свойства состояния системы: текущее состояние несет в себе всю информацию о прошлом системы, необходимую для определения ее реакции на любое входное воздействие, формируемое в момент времени t 0 не требуется знание предыстории

Основные понятия Входное воздействие это вектор, составляющие которого - события и входные переменные Функция переходов правила, по которым происходит смена состояний Выходное воздействие Основные понятия автоматного программирования

Основные понятия Функция выходов правила формирования выходных воздействий Автомат без выходов (конечный) совокупность конечного множества состояний и конечного множества входных воздействий Основные понятия автоматного программирования

Конечный автомат Основные понятия автоматного программирования

1.3. Парадигма автоматного программирования

25 Тезис Тьюринга-Черча Все, что можно «вычислить», «запрограммировать» или «распознать» в любом смысле (из формально определенных в настоящее время) можно вычислить, запрограммировать или распознать с помощью подходящей машины Тьюринга

Машина Тьюринга Машина Тьюринга состоит из 2-х частей: Устройство управления Запоминающее устройство - лента

Машина Тьюринга Устройство управления представляет собой конечный автомат единственное входное воздействие: символ, считанный с ленты два выходных воздействия: символ, записываемый на ленту указание головке сдвинуться на одну ячейку в ту или иную сторону, либо остаться на месте

Программирование на Машине Тьюринга Реализация функции инкремент: двигаться вправо, пока не встретится пустой символ сдвинуться на одну ячейку влево пока в текущей ячейке находится '1', заменять его на '0' и двигаться влево если в текущей ячейке находится '0' или 'blank', записать в ячейку '1' и завершить работу

Краткое описание поведение машины Граф переходов, где: вершины - состояния автомата дуги – переходы между состояниями Прямой проход Обрат- ный проход !b */? b b/? 1 0/? 0|b 1/? Конец

Выводы по работе машины Тьюринга Для того, чтобы задать алгоритм для машины Тьюринга, достаточно описать ее поведение в каждом из трех состояний управляющего автомата Состояния управляющего автомата определяют действия машины, а состояние ленты – результат этих действий

Выводы по работе машины Тьюринга Состояния устройства управления следует явно перечислять, отображать на графе переходов качественные состояния машины называют управляющими Состояния ленты в программе в явном виде не участвуют, построить граф переходов между ними невозможно количественные состояния машины называют вычислительными

Управляющие и вычислительные состояния Управляющие состояния Их относительно немного Каждое из них имеет вполне определенный смысл и качественно отличается от других Они определяют действия, которые совершает сущность

Управляющие и вычислительные состояния Вычислительные состояния Их количество либо бесконечно, либо конечно, но очень велико Большинство из них не имеет смысла и отличается от остальных лишь количественно Они непосредственно определяют лишь результаты действий

Сущность со сложным поведением Управляющая часть управляющий автомат отвечает за логику поведения – выбор выполняемых действий, зависящий от текущего состояния и входных воздействий, а также за переход в новое состояние

Сущность со сложным поведением Управляемая часть объект управления отвечает за выполнение действий, выбранных для выполнения управляющей частью, и, возможно, за формирование некоторых компонентов входных воздействий для управляющей части – обратных связей

Сущность со сложным поведением Парадигма автоматного программирования состоит в представлении сущностей со сложным поведением в виде автоматизированных объектов управления Автоматизированный объект управления - объект управления, интегрированный вместе с системой управления в одно устройство

37 Спасибо за внимание Следующий раз – в пятницу, 11 сентября в А. А. Шалыто