Intellektual boshqaruv tizimlarini boshqarish ob'ekti

Intellektual boshqaruv tizimlarini boshqarish ob'ekti. Qisqacha mazmun: Intellektual boshqaruv tizimlari
Tushunchalar: aqlli tizim (IntS), aqlli boshqaruv tizimi (IntSU) "Aqlli tizim" tushunchasi turli tadqiqotchilar tomonidan har xil talqin etiladi. Keling, ularning asosiylarini ko'rib chiqaylik, shu bilan birga tushuntirishlar. Aqlli tizim operatorning (qaror qabul qiluvchi - qaror qabul qiluvchi) ishtirokisiz muammolarni hal qilishda intellektual yordamga ega bo'lgan axborot-hisoblash tizimi. Aqlli tizim operator - qaror qabul qiluvchi ishtirokida muammolarni hal qilishda aqlli yordamga ega bo'lgan axborot hisoblash tizimi. Boshqaruv tizimlarini yaratish uchun asosiy aqlli texnologiyalar, shu jumladan sun'iy neyron tarmoqlari (ANN), genetik algoritmlar, loyqa mantiqdan samarali foydalanish mumkin. Shu bilan birga, ulardan foydalanishning maqsadga muvofiqligi hisob-kitoblarni amalga oshirish uchun taqsimlangan sxemalarni amalga oshirish qobiliyati bilan belgilanadi, bu esa kerakli hisoblashlarning murakkabligini sezilarli darajada oshirmasdan qidiruv maydonini kengaytirishga imkon beradi; tabiiy jarayonlarga yaqin bo'lgan "oddiy" til yordamida boshqarish jarayonlarini tasvirlash qobiliyati; nochiziqli boshqarish ob'ektlarini analitik bo'lmagan tarzda namoyish qilish va noaniqlik va ko'p sonli maxsus vaziyatlar bilan tavsiflangan jarayonlarni tavsiflash imkoniyati; yomon rasmiylashtirilmagan muammolarning echimlarini bo'shliqda tezda qidirish qobiliyati. Aqlli tizimlar ular bilimga asoslangan tizimlardir. Kompyuterda ishlov berilganda ma'lumot ma'lumotlarga o'xshash tarzda o'zgartiriladi: 1) fikrlash natijasida inson xotirasidagi bilim. 2) bilimlarning moddiy tashuvchilari (darsliklar, o'quv qo'llanmalari). 3) bilim sohasi - bu predmet sohasining asosiy ob'ektlari, ularning atributlari va ularni bog'laydigan naqshlarining shartli tavsifi. 4) har qanday model (ishlab chiqarish, semantik, ramka yoki boshqa) asosida bilimlarni aks ettirish. Ishlab chiqarish yoki qoidalarga asoslangan model bilimlarni jumlalar kabi ifodalashga imkon beradi "Agar a , keyin ". Semantik tarmoq - bu yo'naltirilgan grafik, uning tepalari tushunchalar, yoylar esa ular o'rtasidagi munosabatlardir. Kadr - bu ba'zi bir kontseptual ob'ektni ifodalash uchun ma'lumotlar tuzilishi. 5) kompyuter tashuvchilaridagi bilimlar bazasi. Ishlab chiqarish modelidan foydalanishda bilimlar bazasi bir qator qoidalardan iborat. Qoidalar sanab chiqilishini boshqaruvchi dastur xulosa chiqaruvchi vosita (mulohaza yuritish mexanizmi, xulosa mexanizmi, deduktiv dvigatel, tarjimon, qoida tarjimoni, hal qiluvchi) deb nomlanadi. Lyuk mashinasi tsikl bilan ishlaydi. Har bir tsiklda u mavjud bo'lgan dalillarni ishchi xotiradan (ma'lumotlar bazasidan) va bilimlar bazasidagi qoidalarni ko'rib chiqadi, so'ngra ularga mos keladi. Tanlangan qoidalar to'plami to'qnashuvlar to'plamini tashkil etadi (ya'ni muayyan vaziyatda birdaniga bir nechta qoidalar qo'llanilishi mumkin). Mojaroni hal qilish uchun xulosa dvigateli bitta mezonga ega bo'lib, u bitta qoidani tanlaydi, shundan so'ng u ishga tushiriladi. Bu qoidaning xulosasini tashkil etuvchi dalillarni (tavsiya etilgan harakatlar) ishchi xotiraga kiritishda yoki qarama-qarshi qoidalarni tanlash mezonini o'zgartirishda ifodalanadi. Agar qoida harakat nomi bilan tugasa, u ishlaydi. Xulosa chiqarish mashinasi modus ponens printsipiga asoslanadi, u quyidagicha talqin etiladi: "Agar A bayonoti haqiqat ekanligi ma'lum bo'lsa va" agar A, keyin B bo'lsa "shaklidagi qoida mavjud bo'lsa, u holda B bayonoti haqiqatdir." Ostida aqlli tizimlar maqsadga muvofiq xulq-atvorni o'tkazish qobiliyatini namoyish etadigan har qanday biologik, sun'iy yoki rasmiy tizimlarni tushunish. Ikkinchisiga aloqa, bilimlarni to'plash, qaror qabul qilish, o'rganish, moslashish xususiyatlari (namoyon bo'lishi) kiradi. Sun'iy intellekt bo'yicha tadqiqotlar bilimga asoslangan yondashuvga asoslangan. Bilimga tayanish - bu sun'iy intellektning asosiy paradigmasi. Ishda bilimlarni talqin qilish to'rt guruhga (yoki darajalarga) birlashtirilgan: psixologik, intellektual, rasmiy-mantiqiy va axborot-texnologik. Bilimlarni psixologik talqini - aqliy obrazlar, aqliy modellar. Bilimlarning intellektual talqini - bu ma'lum bir predmet sohasi to'g'risidagi ma'lumotlar to'plami, shu jumladan berilgan predmet sohasi ob'ektlari haqidagi faktlar, ushbu ob'ektlarning xususiyatlari va ularni bog'laydigan munosabatlar, ushbu mavzudagi sodir bo'layotgan jarayonlarning tavsiflari, shuningdek, odatdagi muammolarni hal qilish usullari. Rasmiy-mantiqiy talqin - maxsus protseduralar yordamida ushbu fan sohasi to'g'risida yangi bilimlarni olish (chiqarish) uchun ishlatiladigan ma'lum bir predmet sohasi to'g'risida rasmiylashtirilgan ma'lumotlar. Axborot texnologiyalari talqini - kompyuter xotirasida saqlanadigan va intellektual dasturlar ishlashida ishlatiladigan tarkibiy ma'lumotlar. D.A.ning asarlarida. Pospelova va uning hamkasblari quyidagilarni ta'rifladilar bilimning kontseptual xususiyatlari: ichki talqin qilish, har bir ma'lumotni aniqlaydigan noyob nomlarning mavjudligi sifatida tushuniladi; tuzilmaviylik, alohida axborot birliklarini bir-biriga rekursiv tarzda joylashtirish imkoniyatini qaysi shartlar; tashqi ulanish, axborot birliklari o'rtasida funktsional, tasodifiy va boshqa turdagi aloqalarni o'rnatish imkoniyatini belgilash; ölçeklenebilirlik, axborot birliklarining miqdoriy, tartibli va boshqa nisbatlarini aniqlash uchun turli xil ko'rsatkichlarni kiritish imkoniyatlarini tavsiflash; faoliyat, yangi ma'lumotlar paydo bo'lganda ba'zi oqilona harakatlarning bajarilishini boshlash qobiliyatini aks ettiradi. Aqlli axborot tizimi (yoki bilimga asoslangan tizim) foydalanuvchilarning o'ziga xos axborot ehtiyojlariga qarab turli sinflarning amaliy muammolarini hal qilish variantlarini yaratish uchun bilimlar bazasidan foydalanish kontseptsiyasiga asoslanadi. Bunday tizimlarni qurishdan asosiy maqsad amaliyotda yuzaga keladigan murakkab muammolarni hal qilish uchun yuqori malakali mutaxassislarning bilimlarini aniqlash, tadqiq etish va qo'llashdir. Bilimga asoslangan tizimlarni qurishda mutaxassislar tomonidan ma'lum muammolarni hal qilish uchun aniq qoidalar shaklida to'plangan bilimlardan foydalaniladi. Ushbu yo'nalish tizimli bo'lmagan va yarim tuzilgan muammolarni tahlil qilishda insoniyat san'atiga taqlid qilishga qaratilgan. Amaliy intellektual tizimlar nazariyasida (IntS) boshqaruv tizimi faqat atrofdagi tashqi dunyo bilan o'zaro aloqada ko'rib chiqiladi va aqlli tizim sub'ektning faol mavjudligining situatsion imkoniyati yoki ba'zi bir tizimning maqsad vazifasi asosida hosil bo'lgan faol sub'ektlar va ularga qarshi turgan ob'ektlar (sub'ektlar) to'plami sifatida talqin etiladi. yoki tizimli bo'lmagan mavzu va intellektual tizimni tashkil etuvchi har qanday tabiatning barcha elementlari ular uchun umumiy tashqi dunyo ta'sirida. A.V.ning ishida Timofeeva va R.M. Yusupovning so'zlariga ko'ra IntSU sun'iy intellekt elementlarini o'z ichiga oladi, ular kontseptsiyalarni shakllantirish va bilimlarni to'plash, xatti-harakatlarni rejalashtirish va noaniq sharoitlarda qaror qabul qilish, tasvirlarni tanib olish va atrof-muhit modelini shakllantirishga imkon beradi. Avtomatik boshqarish tizimlariga (ACS) aql elementlarini kiritish ularning funksionalligini sezilarli darajada kengaytiradi adaptiv ACS bilan taqqoslaganda. Intellektualizatsiya natijasida ACS odatda odamga berilgan intellektual vazifalarning ayrim turlarini hal qilish qobiliyatiga ega bo'ladi. Shuning uchun IntSU'lar vaziyat inson operatorining boshqarish jarayonida bevosita ishtirok etishiga imkon bermaydigan (asoslamaydigan) holatlarda yoki boshqaruv ob'ekti normal rejimda ishlaganda operatorning mehnat zichligini kamaytirish zarurati bo'lgan hollarda tobora ko'proq foydalanilmoqda. ACSni intellektualizatsiya qilish zarurati odatda boshqaruv ob'ektlari murakkab bo'lgan holatlarda paydo bo'ladi (masalan, noaniqlikda ishlaydigan chiziqli bo'lmagan dinamikaga ega ob'ektlar) va ularning tavsifi va atrof-muhit bilan o'zaro ta'siri tuzilishi va rasmiylashtirilishi qiyin. Ta'rifning to'liq emasligi, ob'ekt va atrof-muhit modelining priori noaniqligida ham, boshqaruv maqsadlarining noaniqligi va xilma-xilligida ham namoyon bo'ladi. Ko'pincha, bunday ob'ektlarning xatti-harakatlarini tavsiflash noaniq va sifatli xarakterdagi ma'lumotlarni o'z ichiga oladi (ekspert baholari, ishonchli xulosalar, a'zolik funktsiyalari). Bunday sharoitda boshqarish muammolarini echish sun'iy intellekt usullarini jalb qilmasdan, ya'ni ACS intellektualizatsiyasiz amalga oshirilmaydi. Shunday qilib, ACS intellektualizatsiyasi atrof-muhit, ob'ekt va boshqaruv tizimi to'g'risidagi bilimlarni kerakli o'quv va moslashtirish vositalaridan foydalangan holda namoyish etish va qayta ishlashga kamayadi. Ushbu bilimlar va vositalar boshqarish ob'ekti va atrof-muhit modelini takomillashtirishga va ACSga inson operatori yoki mutaxassisning intellektual qobiliyatlariga o'xshash printsipial yangi xususiyatlarni berishga imkon beradi. IntSUning o'ziga xos xususiyatlari - bu bilimlarni shakllantirish orqali o'rganish va o'z-o'zini o'rganish, xatti-harakatlarning namunalarini sintez qilish va aniqlash, vaziyatlarni tan olish va tahlil qilish, turli xil omillar bilan bog'liq holda o'z-o'zini tashkil etish va moslashish qobiliyatidir. Ushbu qobiliyatlar ACS faoliyati davomida yuzaga keladigan ichki va tashqi noaniqlikning turli omillarini qoplashga imkon beradi va shu bilan nazorat sifatini yaxshilaydi yoki optimallashtiradi. Shundan so'ng, IntSU shunday tizimni chaqiradi, unda boshqarish ob'ekti va atrof-muhitning noma'lum xususiyatlari to'g'risida bilimlar o'rganish va moslashish jarayonida shakllanadi va olingan ma'lumotlar nazorat qilishning sifati yaxshilanishi uchun avtomatik boshqaruv qarorlarini qabul qilish jarayonida qo'llaniladi. E'tibor bering, o'rganish va moslashish jarayonlari boshqarish jarayonidan ajratilgan holda (masalan, o'qituvchi bilan o'qitish rejimida, odatda inson operatori yoki mutaxassisi bo'lgan) yoki to'g'ridan-to'g'ri real vaqt rejimida avtomatik boshqarish jarayonida sodir bo'lishi mumkin. Intellektual boshqaruv tizimlari tipidagi tipik vakillarning funktsional tuzilishining xususiyatlarini ko'rib chiqamiz, ularni texnologik boshqarish ob'ektlari (birliklar, mashinalar, mashinalar majmualari) bilan bog'liq holda izohlaymiz. Bunday vaziyatda chiqish usullaridan biri quyidagilarni rad etishni o'z ichiga olgan aqlli boshqaruv usullaridan foydalanish hisoblanadi. - ob'ektning aniq matematik modelini olish zarurati; - boshqaruv harakatlarini shakllantirish uchun "qattiq" (qoida bo'yicha, chiziqli) algoritmlardan foydalanishga yo'naltirish; - ishlab chiquvchiga ma'lum bo'lgan, ilgari o'zlarini boshqa oddiyroq sinflar uchun ijobiy isbotlagan sintez usullaridan foydalanishga har qanday yo'l bilan intilish. Aqlli boshqaruvga o'tishdan oldin, mahalliy ilmiy maktablar tomonidan ishlab chiqilgan dastgoh asboblarini boshqarish bo'yicha dunyoda tan olingan va klassik tendentsiyalarni qayd etmaslik mumkin emas. Bu Balakshin B.S., Bazrov B.M., Bzozovskiy B.M., Gornev V.F., Morozov V.P., Kolosov V.G., Ratmirov V.A., Solomentsev Yu.M., Pushha V.E., Sosonkina V.L., Timiryazeva V.A., Zakovorotny V.L., Tugengold A.K. va boshq. . Xususan, asarlar mahsulot ishlab chiqarish sifati bo'yicha dastgohlarni moslashuvchan boshqarish tizimini yaratishga bag'ishlangan. Nazorat dasturlarining tez-tez o'zgarib turishi bilan xarajatlarni kamaytirish, ishlashning ishonchliligi va moslashuvchanligini (qayta sozlash) oshirishga imkon beradigan moslashuvchan avtomatlashtirilgan ishlab chiqarish (HAP) batafsil bayon etilgan. Integratsiyalashgan avtomatlashtirilgan ishlab chiqarish tarkibida CNC dasturlarini yaratish va ularni amalga oshirish xususiyatlari ko'rib chiqiladi. Asarda texnologik jarayonlar va uskunalarni zamonaviy boshqarish usullarining batafsil tahlili berilgan bo'lib, unda zamonaviy boshqarish nazariyasining yutuqlari, xususan, regulyatorlarni analitik loyihalash usullaridan foydalanish (A.M. Letov va boshqalar), modal boshqaruv (G.S. Pospelov va boshqalar) ko'rsatilgan. ), dinamikaning teskari muammolari (Krut'ko P.D. va boshqalar), o'zgarmas nazorat (Shchipanov G.V., Kulebakin V.S., Petrov B.N. va boshqalar), adaptiv boshqarish (Tsipkin Ya.D. va Va hokazo) va hokazo .. Boshqarish tizimlarini sintez qilishdagi g'oyalarning eng yuqori qismi kontrollerlarning analitik dizayni ekanligi ta'kidlangan. Sinergetik boshqarish nazariyasiga asoslangan boshqaruv tizimlarini qurishning tubdan boshqacha usuli tasvirlangan. Asarlarda davlat koordinatalari o'zaro ta'sir qiladigan boshqaruv tizimida sinergetik yondashuvga asoslangan evolyutsion transformatsiyalar va o'zini o'zi tashkil etish tamoyillari tasvirlangan. Yuqoridagi yondashuvlar va boshqarish tizimlarini sintez qilish printsiplarining barchasi o'zining afzalliklari va kamchiliklariga ega, ammo ularning barchasi umumiydir, chunki u yoki bu tarzda olingan boshqarish ob'ektining matematik modeliga tayanadi va matematik model fizikani tavsiflovchi differentsial yoki farqli tenglamalar tizimidir. jarayonlar yoki ob'ektlarning mohiyati. Boshqaruvga tubdan boshqacha yondoshish boshqariladigan ob'ekt haqidagi bilimlarning matematik modellaridan foydalanishdan iborat, ya'ni. aqlli boshqaruv usullaridan foydalanish. TO ga kelsak, ushbu tadqiqot yo'nalishi asarlarda keltirilgan. Intellektual boshqaruv o'zgaruvchan muhitda qaror qabul qilish, xulq-atvorni rejalashtirish, o'qitish va o'z-o'zini o'rganish kabi o'ziga xos intellektual funktsiyalarni amalga oshirish bilan o'zgaruvchan murakkablik va noaniqlik modellaridan foydalanishga asoslangan yuqori darajadagi ACS qurish g'oyasiga asoslanadi. Ta'limni ta'sirchan omillar bilan o'zaro ta'sir natijalari to'g'risida ilgari olingan eksperimental ma'lumotlarga asoslanib, tizimning kelajakdagi xatti-harakatlarini yaxshilash qobiliyati (TO ga nisbatan - ishlov berish sifatini oshirish) deb tushunish kerak. O'z-o'zini tarbiyalash - bu tashqi sozlamalarsiz, ya'ni "o'qituvchi" - operator ko'rsatmalarisiz mashg'ulot. Intellektual boshqaruv tizimi (IMS) - bu o'rganish ob'ekti va atrof-muhit jarayonida boshqarish ob'ekti va atrof-muhitning noma'lum xususiyatlari to'g'risida bilimlar shakllanishi va olingan ma'lumotlar avtomatik ravishda qaror qabul qilish jarayonida foydalanilib, boshqarish sifati yaxshilanadi. IMSning zaruriy xususiyati bu o'rnatilgan boshqaruv muammosiga oydinlik kiritish va uni hal qilishning oqilona usulini tanlashga imkon beradigan ma'lumotlar (faktlar), modellar va qoidalarni o'z ichiga olgan bilimlar bazasining mavjudligi. Intellektual tizimlar ko'pincha bilimga asoslangan tizim sifatida tilga olinadi. Amalga oshirilgan intellektual funktsiyalarning mohiyatiga qarab, ya'ni aql darajasida ISU ajralib turadi, aqlli "kattada" va "kichikda". Boshqaruv tizimlariga ko'ra, "katta miqyosda" aqlli, quyidagi beshta printsipga muvofiq tashkil etilgan va ishlaydigan tizimlar (to'liq holda). 1. Axborot kommunikatsiya kanallari yordamida haqiqiy tashqi dunyo bilan o'zaro aloqalar. 2. Aqlni oshirish va o'zlarining xatti-harakatlarini yaxshilash uchun tizimning asosiy ochiqligi. 3. Tashqi olamdagi o'zgarishlarni bashorat qilish mexanizmlari va dinamik ravishda o'zgaruvchan tashqi dunyoda tizimning o'zini tutishi. 4. Qoidaga binoan qurilgan ko'p darajali ierarxik tuzilmaning mavjudligi: tizimdagi ierarxiya darajasi oshgani sayin (va aksincha) intellektni kuchaytirishi va modellarning aniqligiga talablarning pasayishi. 5. Boshqaruv tuzilmasi yuqori darajalaridan ulanishlar uzilib qolganda yoki boshqarish harakatlari yo'qolganda (ehtimol, biron bir sifat yoki samaradorlikni yo'qotish bilan, ya'ni ba'zi bir qabul qilinadigan tanazzul bilan) ishlashning davomiyligi. "Kichkina narsalarda" aqlli bo'lgan boshqaruv tizimlari yuqorida sanab o'tilgan tamoyillarni qondirmaydi, lekin ma'lumotlarning ishlashida (masalan, qoidalar shaklida) kirish ma'lumotlarining noaniqligini, boshqariladigan ob'ekt yoki uning xatti-harakatlarini tavsiflashdagi noaniqliklarni bartaraf etish vositasi sifatida ishlatiladi. Yuqorida aytilganlarning barchasi asosida quyidagi xulosaga kelish mumkin. Metallni kesish dastgohlarida ishlov berish sifatiga erishishga ta'sir qiluvchi ko'p sonli omillar bilan, ushbu omillar to'g'risidagi ma'lumotlarning "xiralashganligi", kesish jarayonining o'zi stoxastikligi, shuningdek, ishlov berishning aniqligini ta'minlashning turli usullari, aqlli boshqaruv tizimlari dastgoh asbob-uskunalarida tadqiqot va ishlanmalarning istiqbolli yo'nalishi hisoblanadi. Endi aqlni boshqarishning eng keng tarqalgan usullari quyidagi to'rtta sinf bilan bog'liq: - ekspert tizimlari (ES); - loyqa regulyatorlar (NR); - neyron tarmoqlar (NN); - genetik algoritmlar (GA). Ekspert tizimlari (mutaxassislar tizimlari) sun'iy intellektning vazifalari bilan eng yuqori darajada shug'ullanadi, ramziy ma'lumotlar bilan ishlaydi va atrof-muhit to'g'risida xulosalar chiqaradi va mavjud (yoki prognoz qilingan) vaziyatning xususiyatini hisobga olgan holda boshqaruv qarorlarini qabul qiladi. Ekspert tizimlari ekspert xulq-atvoriga taqlid qilish maqsadida evristik bilimlarni to'playdi va boshqaradi. 1.2-rasmda texnik nazoratni boshqarish uchun qo'llaniladigan ES va an'anaviy regulyator (yoki regulyatorlar tizimi) ning kombinatsiyasi bo'lgan ekspert regulyatorni qurish misoli ko'rsatilgan. Texnologik tizimning ishlash modelida murakkab bir tuzilma (alohida ES bloklarini batafsil bayon qilish bilan) taklif etiladi, ular muayyan vaziyatni hisobga olgan holda qismlarni ishlab chiqarish jarayonida bashoratli tuzatish kiritish to'g'risida qaror qabul qilish printsipiga asoslanadi. Ekspert tizimi 1.2-rasmda ham, u ham boshqaruvning yuqori, nazorat darajasini tashkil etadi va bir qator quyi tizimlarni o'z ichiga oladi. Identifikatsiya va prognozlash quyi tizimi - boshqarish ob'ektining matematik modelini to'g'ridan-to'g'ri ishlash jarayonida, uning kirish / chiqish o'zgaruvchilarini kuzatish natijalari asosida topishni ta'minlaydi. Ya'ni, blokning vazifalari qaror qabul qilish uchun zarur bo'lgan ma'lumotlarni olishni o'z ichiga oladi. Ushbu blok ishchi organlarning harakatlarini dasturiy sozlashni amalga oshiradi, tashqi muhit holati parametrlarini - F, boshqarish harakatlarini - U, OITS tizimining natijalarini - Y ni o'lchaydi va aniqlaydi. Ma'lumotlar bazasida OITS tizimining xususiyatlari va tashqi muhit to'g'risida doimiy yangilanadigan ma'lumotlar (oldingi, joriy, prognoz) hamda tegishli parametrlarning chegara (kritik, ruxsat etilgan maksimal) qiymatlari to'g'risidagi ma'lumotlar mavjud. Bilimlar bazasida ma'lum bir TO operatsiyasining o'ziga xos xususiyatlari, maqsadlari, strategiyalari va boshqarish algoritmlari, OITS tizimining xususiyatlarini aniqlash va bashorat qilish natijalari to'g'risida bilimlar mavjud. Chiqarish quyi tizimi tekshirgichning ratsional (ma'lum bir qismini qayta ishlash vaqtida eng mos bo'lgan) tuzilishini va parametrlarini, shuningdek, identifikatsiyalash va bashorat qilish algoritmlarini tanlaydi. Interfeys quyi tizimi mutaxassislar ishtirokida bilimlar bazasini to'ldirish uchun interaktiv rejimni tashkil qilish uchun mo'ljallangan (o'quv rejimi) va foydalanuvchi-operator (ishchi-professional) bilan aloqani ta'minlash, shu jumladan ma'lum boshqaruv qarorlarini qabul qilish mexanizmini tushuntirish (ish rejimi). 1.2-rasmda keltirilgan ekspert tizimining an'anaviy (statik) ekspert tizimlari arxitekturasidan farqi shundaki, u quyidagi muhim funktsiyalarni taqdim etadi: * ob'ekt va uning atrof-muhitining dinamik modelini yaratish; * tashqi dunyo bilan aloqani saqlash (datchiklar, DBMS, regulyatorlar, boshqa ES). Ushbu holat biz ko'rib chiqilayotgan ekspert tizimini dinamik ("faol") yoki qayta ishlash sifatiga erishishda professional ishchining yo'qolgan hissasini to'ldirishga qodir bo'lgan, real vaqt rejimidagi ekspert tizimlari deb tasniflashimizga imkon beradi. Fuzzikontrollerlar. Birinchi marta 1964 yilda tizimlar nazariyasi sohasidagi taniqli mutaxassis amerikalik L.Zade tomonidan ifoda etilgan loyqa mantiq g'oyalari Evropadagi haqiqiy texnik ob'ektlarni boshqarish muammolarida birinchi qo'llanilishini topdi. 1974 yilda ingliz olimlari E.H. Mamdani va S. Assilian, maxsus ishlab chiqilgan loyqa qoidalar (mahsulotlar) yordamida bug 'generatorini o'rnatishni tartibga solish muammosiga bag'ishlangan. SHga ega bo'lgan IMSning odatdagi tuzilishi 1.3-rasmda keltirilgan. Oddiylik uchun biz boshqarish ob'ekti (masalan, shahar dvigateli (DCM) ga asoslangan besleme qurilmasi)) bir o'lchovli, ya'ni bitta kirish (boshqaruv signali - u) va bitta chiqish (vosita tezligi - y) ga ega deb taxmin qilamiz. O'rnatish harakati va ob'ektning chiqishi (boshqariladigan o'zgaruvchi) y o'rtasidagi farq bo'lgan boshqaruv xatosi e, fuzizatsiya birligining kirish qismlaridan biriga beriladi. Differentsiyalash moslamasi (DU) yordamida hisoblangan hosilaviy signal ushbu blokning boshqa kirish qismida qabul qilinadi. Fuzzifikatsiya blokining maqsadi - xato signallari qiymatlarini e va uning hosilasini a'zolik funktsiyalari bilan belgilanadigan lingvistik o'zgaruvchilarga aylantirish. Bu erda A i va B j navbati bilan "Boshqarish xatosi" va "Xato hosilasi" lingvistik o'zgaruvchilari tomonidan qabul qilingan qiymatlar (atamalar). A'zolik funktsiyalarini tuzishga misol va 1.3-rasmda keltirilgan, bu erda quyidagi belgilar qo'llaniladi: Z - "nolga yaqin" (zego); MR - "O'rtacha ijobiy" (o'rta ijobiy); LP - "Katta ijobiy" (largepozitiv); MN - "O'rta salbiy"; LN - "Katta salbiy" (largenegativ). Bilimlar ma'lumotlar bazasida qoidalar ko'rinishida saqlanadi, ularning chap qismlarida "Boshqarish xatosi" va "Xato hosilasi" lingvistik o'zgaruvchilarning yuqoridagi qiymatlari bilan bog'liq shartlar mavjud, o'ng qismlarda esa "Boshqaruv harakatining ko'payishi" lingvistik o'zgaruvchisi qiymatlariga oid bayonotlar mavjud (bu erda k ko'rsatkichi k -tk vaqt momenti tk). Ushbu qoidalar quyidagi shaklda bo'lishi mumkin: 1) IF (Boshqarish xatosi \u003d Nolga yaqin) VA (Xato hosilasi \u003d Nolga yaqin), THEN (Boshqarish o'sishi \u003d Nolga yaqin); 2) IF (Boshqarish xatosi \u003d Ijobiy o'rtacha) VA (Xato hosilasi \u003d Katta salbiy), THEN (Boshqarish o'sishi \u003d Ijobiy o'rtacha) va boshqalar. Ushbu qoidalarni amalga oshirish tizimga uning vaqtinchalik funktsiyasining kerakli turini ta'minlash bilan bog'liq bo'lgan ba'zi talablarning bajarilishini kafolatlaydi (berilgan tezlik, monotonlik, vaqtinchalik jarayonning zaif tebranishi, masalan, metall kesuvchi dastgohning servo qo'zg'alishini boshqarish va buzilish nuqtai nazaridan). "Boshqaruv harakatining ko'payishi" lingvistik o'zgaruvchisining asosiy qiymatlarini aniqlaydigan a'zolik funktsiyalarini bitta nuqta loyqa to'plamlar (singletonlar) shaklida belgilashning mumkin bo'lgan varianti 1.4-rasmda keltirilgan. Xulosa qilish mexanizmi "maksimal-minimal" usuli yoki "maksimal-mahsulot" uslubiga asoslangan. Ushbu usullarning qo'llanilishi e k signallari va loyqa tekshirgichning kirishini hisobga olgan holda "Boshqaruv harakatining ko'payishi" lingvistik o'zgaruvchisining (1.4-rasm) a'zolik funktsiyasini olishga imkon beradi. Va nihoyat, a'zolik funktsiyasi bilan tavsiflangan olingan loyqa to'plamdan chiqish o'zgaruvchisining yagona (aniq) qiymatiga o'tish og'irlik markazi usuli yordamida defuzifikatsiya blokida amalga oshiriladi. 1.4-rasmda ko'rib chiqilgan ish uchun ushbu qiymat quyidagicha hisoblanadi tegishli funktsiyalarning faollik darajalari deb nomlangan va xulosa mexanizmi yordamida hisoblangan -c 1, -c 2, 0, -c 1, -c 2 nuqtalaridagi a'zolik funktsiyasining qiymatlari qaerda. Loyqa tekshirgich u k formulasi bo'yicha topiladi bu erda u k-1 - boshqarish amalining oldingi qiymati u; - bu tekshirgich ishining k tsiklida hisoblangan o'sish. Loyqa regulyatorning yana bir turi - Sugeno tipidagi regulyator. Bunday holda, faqat qoidalarning (shartlarning) chap qismlarida lingvistik o'zgaruvchilar mavjud; ushbu qoidalarning (chiqishlar) o'ng tomonlari - bu tekshirgichning kirish o'zgaruvchilarining ortiqcha doimiy qismining (ofset) chiziqli kombinatsiyasi. Masalan, loyqa qoidalar quyidagicha ko'rinishi mumkin: 1) IF (Boshqarish xatosi \u003d Nolga yaqin) VA (Xato hosilasi \u003d Nolga yaqin), keyin 2) IF (Boshqarish xatosi \u003d Ijobiy o'rtacha) VA (Xato hosilasi \u003d Katta salbiy) O'shanda Bu erda - ko'rsatilgan (mutaxassis tomonidan tanlangan) raqamli koeffitsientlar; k signalida va uning hosilasining k tsiklida o'lchangan qiymatlari. Olingan mahsulot har bir qoida natijalari uchun o'rtacha o'rtacha hisoblanadi (1.3) i-qoidaning faoliyat darajasi qayerda; N - bunday qoidalar soni; - ma'lum qiymatlar uchun i-qoidadan foydalangan holda hisoblangan o'sish. TO-ni boshqarishda loyqa kontrollerlardan foydalanishning asosiy afzalligi - bu OITS tizimiga kiruvchi murakkab dinamik ob'ektlarni, ularning xususiyatlaridagi noaniqlik sharoitida, bilimlarni qayta ishlash mexanizmini yuqori malakali ishchi (operator) xulq-atvoriga o'xshashlik bilan modellashtirish yo'li bilan samarali boshqarish qobiliyatidir. Neyron tarmoqlari. Sun'iy neyron tarmoqlari (sun'iy neyron tarmoqlari) tarixi amerikalik olimlar V. Makkullox, V. Pitts (1943 - rasmiy neyron modeli) va F. Rozenblatt (1958 - u bir qavatli asab tarmog'i, uni u perseptron deb atagan) asarlari bilan boshlanadi. Bugungi kunda neyron tarmoqlari (NN) - bu inson miyasi jarayonlari bilan odatda bog'liq bo'lgan biologik jarayonlarni modellashtiradigan parallel hisoblash tuzilmalari. NN-lar predmet sohasi haqida bilim olish, misollardan o'rganish va o'zlariga taqdim etilgan ko'p o'lchovli ma'lumotlarni sharhlash uchun o'z vaznlarini sozlash qobiliyatiga ega. 1.5-rasmda to'g'ridan-to'g'ri tarqaladigan asab tizimining blok diagrammasi - ko'p qatlamli pertseptron ko'rsatilgan. Davralar (tepalar) ma'lumotlarning elementar transduserlarini - neyronlarni va o'qlarni (yoylarni) - ular orasidagi turli xil "kuch" (sinaptik birikmalar og'irliklari) ga ega bo'lgan bog'lanishlarni bildiradi. 1.5-rasmdan ko'rinib turibdiki, ko'rib chiqilayotgan perceptron bir nechta neyron qatlamlaridan iborat: * kirish signallari to'plami ta'minlanadigan kirish qatlami; * bir yoki bir nechta "yashirin" (oraliq) qatlamlar; * neyronlarning chiqish qatlami. NN o'quv jarayonining mohiyati quyidagi ko'p bosqichli protsedurani bajarishdan iborat. Qadam 1. O'quv to'plami o'rnatildi ("muammoli kitob") ularning elementlari o'quv juftliklari. Bunday holda - neyron tarmoqqa taqdim etilgan birinchi kirish vektori (yoki birinchi kirish tasviri); - 1-kirish vektoriga javoban NS-ning mos yozuvlar (zarur) reaktsiyalarining vektori; L - har xil o'quv juftliklari soni. 2-qadam. NN ning dastlabki holati uning barcha og'irliklariga tasodifiy (kichik) qiymatlarni berish orqali o'rnatiladi. k-qavatning i-neyroni chiqishini (k + 1) -chi qavatning j-neyroni kiritilishi bilan bog'laydigan ulanishning og'irligi. Qadam 3. Kirish vektori tarmoq kiritishiga beriladi; chiqish qatlami neyronlarining reaktsiyalari aniqlanadi. Qadam 4. Istalgan tarmoq javobi va uning haqiqiy chiqishi o'rtasidagi farq hisoblab chiqiladi, ya'ni umumiy kvadratik xato Qadam 5. Nerv tarmog'ining og'irliklari xatolikni kamaytiradigan tarzda tuzatiladi. 6-qadam. Mashg'ulotlar to'plamining har bir jufti uchun 3-5-qadamlar butun to'plamdagi xato kichik, oldindan belgilangan E * qiymatiga etguncha takrorlanadi. Trening natijasi har bir kirish vektori kerakli (yoki unga yaqin) chiqishi bilan tarmoq tomonidan mos keladigan sinaptik ulanishlarning og'irliklarini shunday belgilashdir. Ko'p qatlamli neyron tarmog'ini o'qitishda muvaffaqiyatli isbotlagan birinchi algoritmlardan biri 1986 yilda Rummelhart (AQSh) va uning hamkasblari tomonidan taklif qilingan, keyinchalik ko'plab o'zgarishlar va yaxshilanishlarga ega bo'lgan backpropagation algoritmi (Back-ProgationAlgorithm) edi. Bugungi kunda NS ning 200 dan ortiq navlari ma'lum. Yuqorida aytib o'tilgan ko'p qavatli perceptronlardan tashqari, quyidagilar: * dinamik (takrorlanadigan) neyron tarmoqlari; * radial asosli funktsiyalarga asoslangan tarmoqlar; * Hopfild tarmoqlari; * Kohonen tarmoqlari; * neokognitronlar va boshqalar. 1.6-rasmda murakkab dinamik ob'ektni boshqarish masalasini hal qilish uchun NN-dan foydalanish misoli ko'rsatilgan (loyqa boshqaruvchi bilan misolda, doimiy disk uchun berilgan tezlikni saqlab turish). Bunday holda, NN chiziqli bo'lmagan regulyator vazifasini bajaradi, bu o'quv jarayoni tugagandan so'ng, mos yozuvlar modeli (EM) va umuman ACS TO natijalari o'rtasida minimal nomuvofiqlikni ta'minlaydi. TO-kontroller sifatida ko'p qatlamli NSlardan foydalanishning afzalliklari ularning xususiyatlari to'plami bilan izohlanadi: 1) bunday NS-lardagi signallar, xuddi avtomatik boshqarish tizimlarida bo'lgani kabi, oldinga yo'nalishda tarqaladi; 2) kerakli chiziqli bo'lmagan boshqarish algoritmlarini shakllantirishda asosiy rolni ushbu tarmoqlarning universal taxminiy xususiyatlari o'ynaydi; 3) ko'p qatlamli asab tarmog'ining o'rganish qobiliyati adaptiv xususiyatlarni beradi; 4) neyron tarmoqlarining analog va diskret signallarni parallel ravishda qayta ishlash qobiliyati ularni ko'p o'lchovli ob'ektlarni boshqarish uchun ishlatilishini tabiiy holga keltiradi. O'qitilgan neyron tarmoqlari asosida neyrokontrollerlarni amalga oshirish tub qiyinchiliklarni keltirib chiqarmaydi: mavjud mikroprotsessor vositalari neyron tarmoqlari funktsiyalarini to'liq amalga oshirishi mumkin. Ko'p qatlamli NNni boshqarish tsikliga qo'shilishi ob'ektning fazoviy maydonini kengaytiradi va uning erkinlik darajalari sonini ko'paytiradi va shu bilan optimal boshqarish qonunlarini sintez qilishga imkon beradi. Genetik algoritmlar (genetik algoritmlar). Bu so'nggi yillarda mustaqil ravishda qo'llanilishi uchun va boshqa aqlli boshqaruv usullari bilan birgalikda jadal rivojlanib kelayotgan adaptiv qidirish va ko'p parametrli optimallashtirish usullarining katta guruhi. Ushbu algoritmlarning aynan o'zi ularning kelib chiqishi tabiiy tanlanish va genetika tamoyillaridan foydalanish bilan bog'liqligini ko'rsatadi. An'anaviy qidirish usullari odatda o'rganilayotgan maqsad funktsiyasining parametrlarga nisbatan farqlanishini qabul qiladi va qoida tariqasida gradient protseduralaridan foydalanadi. Genetik algoritmlar (GA) an'anaviy optimallashtirish usullaridan bir qator holatlarda farq qiladi. Aslida, GA'lar - bu global tasodifiy izlanishlar jarayonida bir qator tegishli kodlangan punktlardan (echimlar uchun nomzodlardan) bir vaqtning o'zida foydalanishga asoslangan global ekstremumni qidirishning parallel usuli bo'lib, ular ma'lum tasodifiy qonunlar asosida rivojlanayotgan populyatsiyani shakllantiradi. Bunday holda, avvalo Charlz Darvin tomonidan aniq ishlab chiqilgan tanlov mexanizmlari ("Eng yaroqli omon qoladi!"), Bizga eng mos bo'lmagan variantlarni ajratib olishga va aksincha, ushbu variantlarning maqsadga to'liq javob beradigan ijobiy fazilatlarini ta'kidlashga va keyin kuchaytirishga imkon bering. TO ga nisbatan GA yordamida echilishi mumkin bo'lgan vazifalar doirasini bayon qilaylik. Optimallashtirish vazifalari ACS TO ning turli sinflarini loyihalashda asosiy o'rinlardan birini egallaydi. Buning sababi tizimni yoki modelni ishlash sifatiga qo'yilgan talablarni qondirish paytida eng oddiy variantni tanlashning tabiiy tendentsiyasidir (strukturaviy sintez muammosi) yoki ma'lum bir struktura uchun ko'pkomponentli tizim parametrlari uchun optimal parametrlarni topish (parametrik sintez muammosi). Tegishli masalalarni shakllantirishning bir nechta namunalari keltirilgan. Muammo 1. IMS TO tarkibida ekspert tekshiruvi bilan foydalaniladigan ob'ekt xususiyatlarini aniqlash va bashorat qilishning optimal algoritmini topish talab etiladi (1.2-rasmga qarang). Parametrlar - regressiya modelining sonli koeffitsientlari, bazis funktsiyalar soni yoki regressiya tenglamalarining tartibi. Ob'ektiv funktsiya - bu identifikatsiya qilish va prognozlash xatosi bo'lib, vaqt o'tishi bilan hozirgi (yoki kelajakdagi) momentdagi boshqaruv ob'ekti va uning modeli o'rtasidagi farq sifatida baholanadi. Muammo 2. ACS TO da boshqarish jarayonlarining berilgan sifatini ta'minlaydigan loyqa regulyatorning a'zolik funktsiyalarining shakli va nisbiy holatini tanlash talab qilinadi. O'zgaruvchan parametrlar - a'zolik funktsiyalarining a i, b j, c s sonli koeffitsientlari (1.5-rasmga qarang); a'zolik funktsiyalari soni. Ob'ektiv funktsiya - bu sifat ko'rsatkichi (funktsional), uning minimal darajasi mos yozuvlar o'tish jarayonlariga mos keladi. Muammo 3. 1.6-rasmda ko'rsatilgan ISU TO-da chiziqli bo'lmagan tekshirgich sifatida ishlatiladigan ko'p qavatli pertseptronning tuzilishini (topologiyasi, arxitekturasi) tanlash talab qilinadi. O'zgaruvchan parametrlar - bu nerv sonining har bir qatlamidagi qatlamlar soni va neyronlarning soni. Ob'ektiv funktsiya - bu tarmoqni o'rganish xatosi, bu ob'ektning chiqishi va tizimning mos yozuvlar modeli o'rtasidagi mos kelmaslikdir. Berilgan barcha misollarda optimallashtirish masalasi quyidagi matematik formulani oladi: o'zgaruvchan parametrlarning V 1, V 2, ..., V n maqsadli funktsiyalari f (V 1, V 2, ..., V n) ning minimal qiymatini ta'minlaydigan bunday qiymatlarini toping. parametrlari V 1, V 2, ..., V n ma'lum bir qabul qilinadigan hududni qondiradi. Har bir muayyan holatda cheklovlar maydonini belgilash, hal qilinayotgan muammoning o'ziga xos xususiyatlari bilan belgilanadi. Masalan, 2-masalada, mintaqaning turi a'zolik funktsiyalarining izlanayotgan maqbul parametrlari izlanadigan intervallarning chegaralarini tanlash bilan belgilanadi. 3-masalada tegishli cheklovlar o'rganilayotgan NS sinfining ruxsat etilgan maksimal murakkabligini cheklash bilan bog'liq va h.k. Yuqoridagi muammolarni hal qilish uchun an'anaviy ko'p parametrli qidiruv algoritmlaridan foydalanganda bir qator qiyinchiliklar yuzaga keladi, ular quyidagilarni o'z ichiga oladi: * o'zgaruvchan parametrlar sonining ko'payishi bilan hisoblash xarajatlari va qidirish vaqtining keskin o'sishi ("o'lchov la'nati"); * qidiruvning har bir bosqichida maqsad funktsiyasining hosilalarini (gradyanini) hisoblash zarurati bilan bog'liq bo'lgan qidiruv algoritmlarining mahalliy xususiyati; * qidiruv algoritmini mahalliy ekstremalardan biriga yaqin joyda "osib qo'yish" qobiliyati; * algoritmning past shovqin immuniteti; * "jarlik" vaziyatlari mavjud bo'lganda past qidiruv samaradorligi. GAlarning jozibadorligi, asosan, ushbu kamchiliklardan mahrum bo'lishida. Genetika va tirik tabiat evolyutsiyasi nazariyasidan olingan GA terminologiyasiga ko'ra, ular har biri ko'rib chiqilayotgan muammoni hal qilish uchun nomzod bo'lgan "shaxslar" populyatsiyasi bilan shug'ullanadi. Muammoni hal qilishning ushbu o'ziga xos varianti qanchalik muvaffaqiyatli bo'lishiga qarab har bir shaxsga ma'lum bir "fitness (indeks) ko'rsatkichi" beriladi. Masalan, yuqorida aytib o'tilganlardan biri (1-3-topshiriqlarga qarang) ob'ektiv funktsiyalar bunday fitness indeksini bajarishi mumkin. Bundan tashqari, eng munosib shaxslarga aholining boshqa shaxslari bilan "kesish" orqali "nasl berish" imkoniyati beriladi. Natijada, yangi shaxslar paydo bo'ladi - har bir "ota-onasi" dan ba'zi xususiyatlarni meros qilib olgan "avlodlar". Aholining eng kam yaroqli a'zolari, shuning uchun "o'lishadi". Natijada yuzaga kelishi mumkin bo'lgan echimlarning yangi populyatsiyasi oldingi avlodning eng yaxshi vakillariga xos bo'lgan fazilatlarni (xususiyatlarni) ancha katta darajada saqlaydigan yangi "avlod" ni shakllantiradi. Yuqorida tavsiflangan sxemani nasldan naslga tatbiq etish va birinchi navbatda eng munosib shaxslar orasida nasldan naslga o'tishni va xususiyatlar almashinuvini rag'batlantirish orqali undagi shaxslarning kuchli tomonlarini saqlab qolish va ko'paytirish orqali populyatsiyani doimiy ravishda yaxshilash mumkin. Boshqacha qilib aytganda, qidiruv o'zgaruvchan parametrlar makonining eng istiqbolli, istiqbolli yo'nalishlarini o'rganadi. GAning to'g'ri ishlashi bilan aholi muammoning optimal echimiga yaqinlashadi. Odatda genetik algoritmlar global maqbullikni topishga kafolat bermaydi, ammo ularning kuchi shundaki, ular "juda tez" turli xil muammolarga, shu jumladan boshqa usullar bilan hal qilish qiyin bo'lgan masalalarga "etarlicha yaxshi" echim topishga imkon beradi. Genetik algoritmlarni qo'llash tarixi R. Xolstien va De Yong asarlaridan boshlanadi, unda GA ning ko'p parametrli optimallashtirish masalalarini echish qobiliyati birinchi navbatda bir qator misollar yordamida namoyish etildi. 1975 yilda J. Hollandning "Tabiiy va sun'iy tizimlarda moslashish" monografiyasi nashr etildi, unda metodning nazariy asoslari keltirilgan va uning asosida yotgan asosiy printsiplar ishlab chiqilgan. Va nihoyat, D. Goldbergning 1989 yilda nashr etilgan va klassikaga aylangan "Qidirish, optimallashtirish va mashinada o'rganish muammolarida genetik algoritmlar" kitobi juda mashhur bo'lib, ko'plab misollarni va turli xil sohalardagi muammolarning formulalarini o'z ichiga olgan, GA yordamida hal qilingan. So'nggi yillarda GA dasturining ko'lami sezilarli darajada kengaydi. Ushbu usullar quyidagi muammolarni hal qilishda samarali ekanligi ko'rsatilgan. * murakkab dinamik ob'ektlarni aniqlash; * ko'p agentli robot tizimlarining maqbul konfiguratsiyasini tanlash; * ko'p tarmoqli robotik manipulyatorlar uchun optimal boshqarish algoritmlarini sintez qilish; * kosmik kemalarni joylashtirishni optimal boshqarish; * to'siqlar sharoitida transport vositalarining harakatlanish marshrutlarini rejalashtirish; * dizayn echimlarining tizimli sintezi, jadvallarni sintezi va boshqalar. GA dan foydalanish nafaqat an'anaviy optimallashtirish muammolari sinfini qamrab oladi, balki noaniqlik ostida murakkab dinamik ob'ektlarni boshqarish muammolariga tez tarqaladi. Shuning uchun dastgoh asbob-uskunalarini boshqarish vazifalarida GA keng doiradagi vazifalarni hal qilishda ham foydalanish mumkin. TOda ishlashning belgilangan sifatini ta'minlash uchun ISUning barcha darajalarida intellektual nazoratni tashkil etish kerak: tashkiliy, muvofiqlashtiruvchi va taktik. Bu shuni anglatadiki, ham regulyatorlar tizimi, ham ES tarkibidagi identifikatsiyalash va prognozlash bo'limi "intellektual qobiliyatlarga" ega bo'lishi kerak. Loyqa, NS regulyatorlari va ularning navlari ko'pincha chiziqli bo'lmagan boshqarish ob'ektlarining regulyatorlari sifatida ishlatiladi va identifikatsiya qilish va bashorat qilish tizimlari uchun neyro-loyqa tizimlar (ANFIS - AdaptiveNeuro-FuzzyInferenceSystem) va har xil turdagi neyron tarmoqlari ishlatiladi. ESning o'zi ham "aniq" yoki "loyqa" mantiq asosida qurilishi mumkin. Shunday qilib, ESni NN yoki loyqa qoidalar asosida yoki ikkalasini bir vaqtning o'zida ishlab chiqish mumkin. Shuning uchun TO ni intellektual boshqarishni tashkil qilishda loyqa mantiq va neyron tarmoqlarining afzalliklaridan foydalanishning keng imkoniyatlariga ega bo'lgan neyro-loyqa (gibrid) ES yaratish maqsadga muvofiqdir. Bundan tashqari, ISS TO ning barcha darajalarida aralash (gibrid) boshqaruv strategiyasidan foydalanish zarur, chunki bu nafaqat boshqaruvning yuqori darajasida (tashkiliy va muvofiqlashtirish), balki mavjud bo'lgan pastki (taktik) darajalarda ham aqlli boshqaruv usullarining afzalliklaridan to'liq foydalanishga imkon beradi. real vaqtda aktuatorlarni boshqarish uchun turli xil strategiyalar uchun chiziqli bo'lmagan algoritmlarga ehtiyoj. OEMMPU RAS-ning fundamental tadqiqotlari № 14 dasturi "Ishonchsizlik ostida ko'p darajali, aqlli va tarmoqni boshqarish tizimlarini tahlil qilish va optimallashtirish" 1. Dastur asoslari 1.1. Ilmiy va amaliy ahamiyati Texnologiyalarning intensiv rivojlanishi (tarmoqning o'zaro ta'siri, kompyuterlarning miniatizatsiyasi, ularning tezligini oshirish va boshqalar) zamonaviy boshqaruv tizimlariga yangi talablarni qo'yadi va o'rnatilgan boshqaruv tizimlari darajasida (yirik dispetcherlik markazlari darajasida) ham, tarmoq darajasida (aloqa- markazlashtirilmagan ko'p agentlik tizimlarining tarmoq, guruh) o'zaro ta'siri.Boshqarish tizimlari tobora ko'proq axborotni boshqarish tizimlarining xususiyatiga ega bo'lib, boshqarish, hisoblash va aloqa nazariyalari kesishmasida o'rganilmoqda. Shunday qilib, aloqa kanallarining xususiyatlarini hisobga olish (aloqa), masalan, markazlashtirilmagan (ko'p agentli) tizimlarda zarur va o'rnatilgan intellektual funktsiyalarni texnik ko'rish, harakatlarni rejalashtirish, o'qitish, ko'p mezonli qarorlar qabul qilish, aks ettirish va hk. Va hokazo. Xususan, boshqaruvning intellektualizatsiyasi tizimlar faoliyatining avtonomligini oshirish uchun mo'ljallangan, chunki dinamikani miqdoriy modellari yo'qligi yoki boshqaruv ob'ekti faoliyatidagi buzilishlar miqdoriy modellarning etarliligini yo'qotishiga olib keladi (masalan, murakkab tizim evolyutsiyasini tavsiflovchi tenglamalar), sifat jihatidan (" bilim », masalan, boshqaruv tizimining yuqori darajalarida ishlatiladigan ob'ekt va atrof-muhitning mantiqiy-lingvistik) modellari. Dastur Rossiya Federatsiyasi fan, texnika va texnologiyalarining ustuvor yo'nalishlarida yuzaga keladigan asosiy muammolarni hal qilishga qaratilgan. Vazifalar dastlabki texnik ma'lumotlarning noaniqligi va etishmasligini hisobga olgan holda murakkab texnik, texnika va boshqa tizimlarni boshqarish nazariyasi sohasida yangi fundamental va amaliy natijalarni olish, shu jumladan: stoxastik tizimlarni tahlil qilish va sintez qilish nazariyasi, harakat va texnologik jarayonlarni boshqarish tizimlarini yaratish nazariyasi bilan. texnik holatni joriy diagnostika va nazorat qilish, shuningdek zamonaviy axborot texnologiyalari asosida avtomatlashtirilgan loyihalash tizimlarini yaratish va aqlli boshqarish. Boshqarish nazariyasi, tahlil qilish va optimallashtirishning turli xil qo'llanmalarida (transport, logistika, ishlab chiqarish, aviatsiya va kosmik tizimlar, suv osti kemalari va er usti kemalari va boshqalarda) foydalanishning xilma-xilligi tufayli juda ko'p murakkablik omillarini hisobga olish kerak, masalan: Ko'p darajali boshqarish, Markazsizlashtirish, Nochiziqli, Ko'p ulanish, Parametrlarni taqsimlash, Fazo va zamondagi turli xil jarayonlar, Yuqori o'lchov, Kichik tizimlar tavsifining bir xilligi, Multimode, Impuls ta'sirining mavjudligi, Koordinata-parametrik, tizimli, muntazam va singular bezovtaliklarning mavjudligi, Vaziyat vektori va tizim parametrlari, o'lchov xatolarining xususiyatlari va tashqi muhit to'g'risidagi ma'lumotlarning noaniqligini tavsiflash uchun deterministik va ehtimollik modellaridan foydalanish, Boshqarish yoki ob'ektda kechikish effektlari mavjudligi, · Zamonaviy boshqaruv tizimlarining umumiy tarkibiy murakkabligi. Ushbu maqsadga erishish va asosiy vazifalarni hal qilish uchun Dastur quyidagi asosiy yo'nalishlar bo'yicha izlanishlar va ishlanmalarni o'z ichiga oladi: 1. To'liq bo'lmagan ma'lumotlarga ega bo'lgan ko'p darajali boshqaruv tizimlarining turli vaqt o'lchovlarida ishlashini tahlil qilish va optimallashtirish. 2. Tashkiliy-texnik xarakterdagi ko'p darajali va markazlashmagan tizimlarda boshqarish va optimallashtirish. 2.1. Tarmoqqa yo'naltirilgan tizimlarda boshqarish va optimallashtirish. 2.2. Harakatlanayotgan ob'ektlarni aqlli boshqarish. 2.3. Haqiqiy vaqtda ko'p darajali axborot va boshqaruv tizimlarini modellashtirish va optimallashtirish. Yo'nalish 1. Yilda ishlashni tahlil qilish va optimallashtirish to'liq bo'lmagan ma'lumotlarga ega bo'lgan ko'p darajali boshqaruv tizimlarining turli vaqt o'lchovlari Ko'pgina zamonaviy boshqaruv tizimlarining murakkabligi ko'pincha tizim ichida yuz beradigan jarayonlarning to'liq tavsifini va uning atrof-muhit bilan o'zaro ta'sirini olishga imkon bermaydi. Odatda, haqiqiy tizimlar dinamikaning chiziqli bo'lmagan tenglamalari bilan tavsiflanadi va ko'pincha boshqaruv tizimlarining matematik modellari ushbu parametrlar va xususiyatlarning o'zlarini ko'rsatmasdan faqat alohida elementlarning parametrlari va xususiyatlarining o'zgaruvchan oralig'ini hisobga oladi. Bundan tashqari, ba'zi bir tizimlarda, xususan, mikromekanik va kvant tizimlarida, o'zaro ta'sirning paydo bo'ladigan ichki va / yoki tashqi kuchlari, shuningdek boshqarish harakatlari vaqtinchalik, impulsiv xarakterga ega bo'lganligi va ularni aniq hisoblab bo'lmaydiganligi tufayli doimiy yoki diskret vaqt ichida klassik tavsiflash usullaridan foydalanishga to'sqinlik qilmoqda. ... Tizim turli vaqt o'lchovlarida ishlaydi: real (sekin) va tez (impuls). Tarozilarning bunday vaqtinchalik o'zgaruvchanligi ko'plab zamonaviy boshqaruv tizimlarining, shu jumladan yuqori darajalarda sifat va diskret modellardan, pastki darajalarda esa ko'pincha doimiy vaqtga ega bo'lgan miqdoriy modellardan foydalanadigan ko'p darajali boshqaruv tizimlarining ichki xususiyati. Shu sababli, gibrid (uzluksiz-diskret) vaqtdagi bunday tizimlarning ishlashini tavsiflashni matematik rasmiylashtirish usullarini ishlab chiqish, ularning to'liqsiz ma'lumotlar sharoitida boshqarilishi va barqarorligi uchun xususiyatlarini o'rganish, boshqaruv elementlari va o'zgarishlar o'zgaruvchilariga qarama-qarshi va nostandart cheklovlar. Ham deterministik, ham stoxastik bunday uzluksiz diskret tizimlarni maqbul boshqarishni sintez qilish usullarini ishlab chiqish bir xil dolzarb vazifadir. Bundan tashqari, noaniqlik va apriori ma'lumotlarining etishmasligi sharoitida ma'lumotlarni yig'ish va qayta ishlash jarayonini optimallashtirish vazifalari (kuzatuvlarni kuzatish va optimal filtrlash) juda dolzarbdir. Yo'nalish 2. Tashkiliy-texnik xarakterdagi ko'p darajali va markazlashmagan tizimlarda boshqarish va optimallashtirish 2.1. Tarmoqqa yo'naltirilgan tizimlarda boshqarish va optimallashtirish Zamonaviy murakkab tashkiliy-texnik tizimlar yuqori o'lchovliligi, markazsizlashtirish, ko'p darajali boshqaruv, o'qitishni hisobga olgan holda faoliyatni samarali rejalashtirish zarurligi, qabul qilingan qarorlarning ko'p mezonlari va boshqariladigan sub'ektlarning aks etishi bilan ajralib turadi. Diskret va uzluksiz taqsimlangan katta o'lchovli ko'p tarmoqli tizimlarni rejalashtirish va boshqarish muammolari, shuningdek, jarayonlarning nafaqat turli vaqt ko'lamlari, balki tarqalishi va kosmosdagi har xil masshtablari bilan ham tavsiflanadi va optimallashtirish muammolarining eng murakkab va mashaqqatli sinflaridan birini ifodalaydi. Shu sababli, aniq texnik va tashkiliy (shu jumladan transport va logistika) va axborotni rejalashtirish, loyihalash va boshqarishda qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlarida foydalanish uchun aniq va taxminiy echimlarni, shuningdek simulyatsiya vositalarini topish uchun tadqiqot usullari va yondashuvlarini ishlab chiqish maqsadga muvofiqdir. tizimlar. Guruhlarning o'zaro ta'sirini boshqarish uchun aloqa kanallarida cheklovlar va hisob-kitoblarning murakkabligi sharoitida markazlashtirilmagan tashkiliy-texnik tizimlarning tarkibiy qismlari (tarmoqqa yo'naltirilgan tizimlar, ishlab chiqarish tizimlari, hisoblash, telekommunikatsiya va boshqa tarmoqlar va boshqalar) axborotni qayta ishlash jarayonlarining xususiyatlari, shuningdek cheklovlar uchun juda muhimdir. qaror qabul qilish vaqti, hisoblash imkoniyatlari va aloqa kanalining o'tkazuvchanligi. Shu sababli, murakkab tashkiliy-texnik tizimlarning tuzilishini optimallashtirish usullarini ishlab chiqish (sanab o'tilgan cheklovlarni hisobga olgan holda), shu jumladan ko'plab mezonlarni hisobga olgan holda: dastlabki ma'lumotlarning tafsiloti, ma'lumot to'plash samaradorligi, rejalashtirish va aks etuvchi qarorlarni qabul qilish, individual kompyuterlarning cheklangan ishlashi, ishning takrorlanishini kamaytirish , shuningdek, ma'lumotlarni uzatish xizmatlari bilan bog'liq bo'lgan yordamchi hisoblashlarning ulushi. Ko'p darajali va markazlashmagan tizimlar ma'lumotlarga qarshi choralar sharoitida taqsimlangan qarorlarni qabul qilish, shuningdek, ko'p mezonli sifat va sub'ektiv xarakterga ega bo'lgan ma'lumotlarning to'liq emasligi va xilma-xilligi bilan ajralib turadi. Shu sababli, to'liq bo'lmagan axborot ta'minoti tizimlarini yaratish va to'liq bo'lmagan ma'lumot va qarama-qarshilik sharoitida strategik va tezkor qarorlarni qabul qilishni qo'llab-quvvatlash usullarini ishlab chiqish zarur. Buning uchun, xususan, quyidagilarni ishlab chiqish maqsadga muvofiqdir: dinamik tashkiliy va texnik tizimlarning ko'p agentli modellari, shu jumladan ziddiyatli agentlar bilan tarmoq modellari, guruh xatti-harakatlari modellari va uning prognozi, manfaatlar muvozanatini baholash va ushbu tizimlarda koalitsiya shakllanishi, shuningdek axborot texnologiyalari va axborotni taqdim etish vositalarini rivojlantirish. tashqi muhit va aqlli agentlarning bilimlari haqida. 2.2. Harakatlanayotgan ob'ektlarni aqlli boshqarish Belgilangan vazifalarni hal qilish uchun har doim ham miqdoriy modellarni yaratish mumkin emas, shuning uchun an'anaviy usullar bilan bir qatorda Dasturda sun'iy intellekt usullaridan foydalaniladi. Sun'iy intellekt, bilim sohasi sifatida, so'nggi ellik yil ichida aqlning kontseptsiyasini ishlab chiqishda va takomillashtirishda, shuningdek, sun'iy aqlni inson faoliyatining turli sohalarida: texnologiyalar, iqtisodiyot, biznes, tibbiyot, ta'lim va boshqalarda amaliy qo'llash sohasida juda katta sakrashni boshdan kechirdi. Sun'iy intellektning ko'plab nazariy tushunchalari va usullari bilimga asoslangan amaliy intellektual texnologiyalarga aylantirildi. Intellektual tizimlarning zamonaviy avlodining o'ziga xos xususiyati shundaki, ular tashqi muhitning murakkab modeliga tayanadi, bu erda ham miqdoriy ma'lumotlar, ham sifat modellari - tashqi muhitdagi turli xil ob'ektlarning mumkin bo'lgan xatti-harakatlari va ularning o'zaro aloqalari haqidagi bilimlar hisobga olinadi. Bunday modellardan foydalanish bilimlarni aks ettirish usullari, turli xil manbalardan ma'lumotlarni birlashtirish usullari va kompyuterlarning tezligi va xotirasining sezilarli darajada oshishi hisobiga mumkin bo'ldi. Tashqi muhit modelining mavjudligi harakatlanuvchi ob'ektlarni zamonaviy intellektual boshqarish tizimlariga multikriteriya, noaniqlik va tavakkalchilik sharoitida qaror qabul qilish imkoniyatini beradi va ushbu qarorlarning sifati axborotning haddan tashqari yuklanishi, cheklangan vaqt va stress sharoitida odam tomonidan qabul qilingan qarorlar sifatidan yuqori bo'lishi mumkin. Shu munosabat bilan, yuqoridagi omillar mavjud bo'lganda harakatlanuvchi ob'ektlarni aqlli boshqarishni rivojlantirish uchun yangi vosita va usullarni ishlab chiqish dolzarb vazifa hisoblanadi. 2.3. Haqiqiy vaqtda real darajadagi axborot va boshqaruv tizimlarini modellashtirish va optimallashtirish Ushbu yo'nalishdagi tadqiqotlarning dolzarbligi noaniqlik, strukturaviy buzilishlar va favqulodda vaziyatlar (NSS) sharoitida ishlaydigan ko'p rejimli va ko'p maqsadli ob'ektlarning real vaqt rejimidagi ko'p darajali ochiq modulli axborot va boshqaruv tizimlarini (IMS RT) tahlil qilish va sintez qilish usullarini ishlab chiqish zarurati bilan bog'liq. Ushbu boshqaruv ob'ektlari orasida davlat xavfsizligini belgilaydigan muhim ob'ektlar va mas'uliyatli foydalanish tizimlari mavjud. Shubhasiz, ushbu sinf tizimlarini yaratish muammolari va vazifalari birlashtirilgan nazariyani ishlab chiqish va dasturiy ta'minotga yo'naltirilgan dinamik va stsenariy tahlil qilish va shu tizimlarning tuzilishini sintez qilish usullari, ularni algoritmik, dasturiy ta'minot va axborot bilan ta'minlash, samarali boshqaruv ta'sirini ishlab chiqish mexanizmlari asosida muvaffaqiyatli hal qilinishi mumkin. Bularga, birinchi navbatda, turli xil samaradorlik mezonlari bo'yicha maqbul bo'lgan ochiq arxitektura bilan ob'ektga yo'naltirilgan I&C RT modulli tuzilishini sintez qilish modellari va usullarini o'z ichiga olgan ochiq axborot va boshqaruv tizimlarini loyihalashtirishning rasmiylashtirilgan metodologiyasini ishlab chiqish kiradi. Dinamik tahlil bosqichida olingan natijalar asosida ma'lumotlarni qayta ishlash va boshqarishning maqbul funktsional modulli tuzilishi sintezlanadi, ya'ni I&C RV modullarining optimal tarkibi va soni aniqlanadi, tizim interfeysi sintez qilinadi va dasturlarning tuzilishi va dasturlarning kirish oqimlarini qayta ishlash uchun axborot ta'minoti aniqlanadi. Noaniqlik, tarkibiy buzilishlar va favqulodda vaziyatlar sharoitida harakatlarni rejalashtirish va qarorlarni qabul qilishni qo'llab-quvvatlash uchun IMS RV-da stsenariylarni tahlil qilish va samarali boshqaruv harakatlarini sintez qilish usullaridan foydalanish maqsadga muvofiqdir. Bunday holda, strukturaviy buzilishlar va favqulodda vaziyatlarning tarqalishining matematik modeli vaznli yoki funktsional belgilar grafikalari tilida shakllantiriladi. Ushbu model asosida ularni tashkil etuvchi elementlarning ish qobiliyati, qarshilik va yashash qobiliyati potentsiali tushunchalaridan foydalangan holda ob'ektlarni boshqarish uchun ratsional stsenariylar sintez qilinadi. Ko'p rejimli maqsadlarda NSS sabablari va oqibatlarini bartaraf etish ssenariylarini sintezi dinamik ravishda belgilangan vaqt va resurs cheklovlarini hisobga olgan holda amalga oshiriladi. Shuningdek, noaniqlik, strukturaviy buzilishlar va favqulodda vaziyatlar sharoitida ishlaydigan ko'p rejimli va ko'p maqsadli ob'ektlarning yashash qobiliyatini boshqarish bo'yicha teskari muammolarni hal qilish uchun formulalar va usullarni ishlab chiqish kerak. Tizimlar va boshqarish ob'ektlarining yuqorida aytib o'tilgan o'ziga xosligi, boshqaruv muammolarini hal qilishning ilmiy va amaliy ahamiyati, ular uchun tahlil qilish va optimallashtirish Dasturning quyidagi asosiy maqsad va vazifalarini shakllantirishga imkon beradi. 1.2. Asosiy maqsad va vazifalar Dasturning asosiy maqsadi texnologik va tashkiliy tizimlarda texnik ob'ektlar va jarayonlarning harakatini boshqarish uchun qo'llanmalar bilan murakkab dinamik va aqlli tizimlarni boshqarish sohasidagi muhim davlat ahamiyatiga ega istiqbolli loyihalarni amalga oshirishga to'sqinlik qiluvchi boshqaruv nazariyasining asosiy muammolarini hal qilishdan iborat. Tadqiqotlar quyidagi umumlashtirilgan mavzular bo'yicha olib boriladi. Yo'nalish 1 · Koordinatalarning to'liq o'lchanmaganligi va boshqarish kuchlarining ruxsat etilgan tuzilishidagi cheklovlar sharoitida chiziqli bo'lmagan tizimlarni barqarorlashtirish usullarini ishlab chiqish. · Boshqarish ob'ekti va ishlayotgan muhit parametrlarining noaniqligining deterministik, ehtimollik va boshqa modellari sharoitida mustahkam va adaptiv kuzatish va boshqarish usullarini ishlab chiqish. · Vektorli va matritsali taqqoslash funktsiyalari va model konvertatsiyalari bilan qisqartirish usuli asosida uzluksiz, diskretli va ko'p darajali uzluksiz-diskret dinamik modellar va boshqaruv sintezini sifat va miqdoriy tahlil qilish usullari va algoritmlarini ishlab chiqish. · Ichki jismlarning konfiguratsiyasi yoki harakati o'zgarishi sababli qarshilik qiluvchi muhitda harakatlanadigan mexanik tizimlarning yangi sinfini optimal boshqarish muammosini o'rganish. · Quruq ishqalanish sharoitida mexanik tizimlarning zarba bilan o'zaro ta'siri masalalarini matematik rasmiylashtirish va echish usullarini ishlab chiqish. · Diskret-uzluksiz va impulsli dinamik tizimlarni maqbul boshqarish usullarini ishlab chiqish. · Dinamik o'yinlar shaklida nazoratsiz buzilishlarga duch keladigan chiziqli bo'lmagan ob'ektlarni kafolatlangan boshqarish usullarini ishlab chiqish. · Kvant tizimlarini boshqarish nazariyasini ishlab chiqish. · Turli darajadagi jarayonlar dinamikasining heterojen tavsifi bilan tizimlarning ko'p darajali boshqaruvi holatini va sintezini baholash uchun barqarorlik, o'zgarmaslik, dissipativlik kabi dinamik xususiyatlarni tahlil qilish usullari va algoritmlarini ishlab chiqish. Yo'nalish 2.1 · Tarqatilgan parametrlarga ega va o'lchovli (kosmosda va vaqtda) tarmoqqa yo'naltirilgan katta o'lchamdagi tizimlar uchun boshqaruv muammolarini hal qilish usullari. · Tarqatilgan loyihalar va dasturlarning markazlashmagan intellektual boshqaruvi modellari va usullari. · Ko'p darajali va markazlashmagan tizimlarning tuzilishini optimallashtirish usullari. · Tarqatilgan va parallel hisoblashning matematik bir hil maydonida tarmoqqa yo'naltirilgan boshqaruvni kompyuterda amalga oshirish usullari va tuzilmalari. · To'liq bo'lmagan, heterojen, sifatli va sub'ektiv ma'lumotlarga asoslangan holda guruhlar tomonidan qaror qabul qilishning modellari va usullari. · Murakkab texnik va transport-logistika tizimlarida o'zaro bog'liq operatsiyalar komplekslarini rejalashtirish va boshqarish modellari va usullari. · Ko'p agentli texnologiyalar asosida tarqatiladigan dasturiy ta'minotning intellektual tizimlarini yaratish printsiplari, arxitekturasi, usullari va algoritmlarini ishlab chiqish. · Ko'p agentli tarmoq tuzilmalarida axborotni boshqarish modellari va usullarini ishlab chiqish. Yo'nalish2.2 · Loyqa, neyron tarmoq va mantiqiy-dinamik elementlar modellari tarkibiga qo'shilish xususiyatlarini aks ettiruvchi vaziyatni boshqarishning umumlashtirilgan modellarini ishlab chiqish. · Boshqariladigan dinamik ob'ektlar guruhining aloqa barqarorligi xususiyatini ta'minlaydigan marshrutlarni rejalashtirish uslubini ishlab chiqish, ularning model ko'rinishida heterojen (miqdoriy va sifat). · Haqiqiy vaqtda modellashtirish platformalarining chiziqli bo'lmaganligi, ko'p bog'lanishliligi, boshqariladigan ob'ektlarning yuqori o'lchamlarini hisobga olgan holda dengiz mobil ob'ektlariga dastur yordamida tahlil qilish va sintez qilish usullarini ishlab chiqish. · Konfliktli muhitda harakatlanuvchi ob'ektlarni ko'p darajali boshqarishning intellektual tizimlarini, ularning guruhlararo o'zaro ta'sirini, ko'p mezonlarini, noaniqligi va xavfliligini hisobga olgan holda optimallashtirish. · Intellektual boshqaruv tizimlarini texnik ko'rishni ta'minlash usullarini ishlab chiqish. · Tizimning davlat makonida majburiy harakatni tashkil etish asosida murakkab manevralarni amalga oshiradigan dinamik ob'ektlarni aqlli boshqarish usullarini ishlab chiqish. Yo'nalish2.3 · Noaniqlik va tarkibiy buzilish sharoitida ochiq arxitekturaga ega bo'lgan real vaqt rejimida ob'ektga yo'naltirilgan ko'p bosqichli axborot boshqaruv tizimlarining modulli tuzilishini tahlil qilish va optimallashtirish modellari va usullari. · Elektr energiyasi tizimlari rejimlarini tahlil qilish va optimallashtirish va ularni boshqarish usullari. · Boshqaruv vazifalari uchun zaiflik nuqtalarini izlashga stsenariy-indikator yondashuvining modellari va usullari. · Harakatlanuvchi ob'ektlarni ko'p rejimli boshqarish jarayonlarini modellashtirish, tahlil qilish va optimallashtirish usullari. · Boshqarish ob'ekti to'g'risida priori ma'lumotlarga asoslangan texnologik bilimlar bazasini shakllantirish orqali boshqarish samaradorligini oshirish uchun chiziqli bo'lmagan statsionar ob'ektlarni aqlli aniqlash usullari va algoritmlarini ishlab chiqish. · Megapolislarda ekotizimlarni boshqarish vazifalarida tabiiy va texnogen komplekslarni modellashtirish bo'yicha geoinformatsion texnologiyalar. · Navigatsiya va boshqarish tizimlari uchun axborot ta'minotini tahlil qilish va optimallashtirish. · Ishlab chiqarish jarayonini boshqarish modellari va usullari. Ishlab chiqilgan nazariya va boshqaruv tizimlarini tahlil qilish va sintez qilish natijalari quyidagi yo'nalishlarda qo'llaniladi: · aviatsiya va kosmonavtika, quruqlik va dengiz ob'ektlarida, transport vositalarida harakatni boshqarish; · ko'p agentli tarmoqqa yo'naltirilgan tizimlar, ishlab chiqarish tizimlari, hisoblash, telekommunikatsiya va boshqa tarmoqlar ; · transport va logistika tizimlari ; · Global energiya, gaz uzatish va boshqa keng ko'lamli infratuzilma tizimlari; · To'liq bo'lmagan ma'lumot va qarama-qarshilik sharoitida boshqaruv vazifalarini va strategik va operatsion qarorlarni qo'llab-quvvatlashni axborot bilan ta'minlash tizimlari. Boshqarish tizimlarini qurish nazariyasining asosiy muammolari ularni jadal rivojlantirishni talab qiladi. Ushbu yo'nalishdagi tadqiqotlarning rivojlanishi quyidagilarga imkon beradi: Boshqarish-hisoblash-aloqa murakkab uchburchagi muammosini hal qilishning nazariy asoslarini ishlab chiqish (muammo " Boshqaruv- Hisoblash- Aloqa") murakkab axborot va boshqaruv tizimlari uchun, shu jumladan aloqa kanallari cheklanganligi va quyi tizimlarning ishdan chiqqanligi uchun; Harakatlanuvchi ob'ektlar, maxsus maqsadlar ob'ektlari, texnologik va tashkiliy tizimlar bilan bog'liq yangi yangi ob'ektlar va jarayonlarni boshqarish muammolarini hal qilish; Funktsional diagnostika va samolyotlar va boshqa harakatlanuvchi moslamalarni boshqarish tizimlarining nosozliklarga chidamliligini hamda elektr energiya tizimlarining dinamik barqarorligini ta'minlashning samarali usullarini yaratish; Boshqaruv tizimlarini ishlab chiqish jarayonini algoritmlashtirish va avtomatlashtirish orqali dizayn echimlarini ishlab chiqish sifatini oshirish, tezlashtirish va narxini pasaytirish. Bundan keyin boshqarish keng ma'noda, shu jumladan kommunikatsiya tarmog'i, guruhli, taqsimlangan nazorat (ingliz tilidagi adabiyotda - tarmoqlarda boshqarish, tarmoqlar ustidan nazorat, tarqatilgan boshqaruv va boshqalar) tushuniladi. Ushbu maqola ham mavjud: Rozenberg Igor Naumovich Aqlli boshqarish // Zamonaviy boshqaruv texnologiyalari... ISSN 2226-9339... -. Maqola raqami: 7608. Nashr qilingan sana: 2017-04-10. Kirish tartibi: https: // site / article / 7608 / Kirish Aqlli boshqarish bu semiotik, kognitiv va informatsion boshqaruvni umumlashtirishdir. Intellektual transport boshqaruvida quyidagi yo'nalishlar ajratiladi: intellektual transport tizimlari, aqlli semiotik boshqarish va aql-idrok nazorati. Aqlli semiotik boshqaruv mantiqning turli shakllari, ishlab chiqarish tizimlari, evolyutsion algoritmlar bilan bog'liq. Aqlli kognitiv nazorat assotsiativ kanallar va maxfiy bilimlarni tahlil qilish yordamida inson kompyuterini boshqarish sintezi sifatida qaraladi. Aqlli boshqaruv noaniqlik sharoitida qaror qabul qilish vositasi sifatida qaraladi. Intellektual axborot boshqaruvi axborot texnologiyalari boshqaruvini qo'llab-quvvatlovchi sifatida qaraladi. Aqlli boshqaruvga ehtiyoj Jamiyat rivojlanishi va ob'ektlar va boshqaruv vazifalarining murakkablashishi bilan boshqaruv texnologiyalari ham o'zgardi. Murakkab vaziyatlarni boshqarishda eng katta muammo "katta ma'lumotlar" muammosi edi. Bu "tashkiliy boshqaruv" texnologiyalari uchun axborot to'sig'ini yaratadi. Noto'g'ri tuzilgan ma'lumotlarning o'sishi zamonaviy menejmentga xosdir. Bu aqlli boshqaruvga o'tishga olib keladi, bu esa o'z navbatida bilimlarni boshqarish texnologiyalarini qo'llash zarurligini keltirib chiqaradi. Aqlli boshqarish aqlli tizimlar va aqlli texnologiyalarga asoslangan. Aqlli tizim - bu ma'lum tizim mavzusiga tegishli muammolarni ijodiy echimlarini olishga qodir bo'lgan, bunday tizim xotirasida saqlanadigan bilimlarning texnik yoki dasturiy-texnik tizimi. Soddalashtirilgan holda, aqlli tizimning tuzilishi uchta asosiy blokni o'z ichiga oladi - bilimlar bazasi, hal qiluvchi va aqlli interfeys. Hal qiluvchi aqlli tizimning dominant tarkibiy qismidir. Birinchi darajali mantiqda hal qiluvchi mantiqiy ifodalarga echimlarni topish mexanizmi. Sun'iy intellekt deb tasniflangan ko'p agentli tizimlarda hal qiluvchi tushunchasi ham qo'llaniladi. Agent - bu muammolarni hal qiluvchi, bu o'z maqsadlariga erishish uchun harakat qilishi mumkin bo'lgan dasturiy ta'minot. Ramziy modellashtirishda s-hal qiluvchi xabarning ixtisoslashuv qiymati hisoblanadi. Rossiyada ushbu kontseptsiyani birinchilardan bo'lib kiritgan Efimov E.I. ... Ushbu qisqa ro'yxatdan hal qiluvchi aqlli tizimlar va aqlli texnologiyalar uchun ahamiyatini keltirib chiqaradi. Amaliy semiotikalar doirasida aqlli boshqarish Semiotikalar belgilarning umumiy nazariyasini yaratish uchun belgilar, tabiat turlari va funktsiyalari, ishora tizimlari va odamlarning ishoralari, tabiiy va sun'iy tillarning ishora mohiyatini o'rganadi. Semiotikada "amaliy semiotikalar" yo'nalishi mavjud bo'lib, uning asoschisi D.A. Pospelov. Semiotikada belgilarni qo'llashning ikkita yo'nalishi ajratiladi: bilish va aloqa. Bu semiotikani ikki qismga ajratadi: bilish semiotikasi; semantik kommunikatsiyalarning semiotikasi. Semiotik tizim aqlli boshqarish uchun asos bo'lib xizmat qiladi. Pospelovning so'zlariga ko'ra, buyurtma qilingan sakkizta to'plam semiotik tizim W deb ataladi: V \u003d< T, R, A, P, τ, ρ, α, π>, (1) qaerda T - asosiy belgilar to'plami; R - sintaktik qoidalar to'plami; A - mavzu sohasi haqida juda ko'p ma'lumot; P - qaror qabul qilish qoidalari to'plami (pragmatik qoidalar); τ - bu T to'plamini o'zgartirish qoidalari; r - R to'plamni o'zgartirish qoidalari; a - A to'plamini o'zgartirish qoidalari; π - P to'plamini o'zgartirish qoidalari. Dastlabki ikkita to'plam W, va tizimining tilini yaratadi τ va ρ uni o'zgartiring. qoidalar α mavzu sohasi haqida ko'p bilimlarni o'zgartirish. Agar biz bilimlarni rasmiy tizimning aksiomalari deb hisoblasak (u W ning dastlabki to'rt elementi tomonidan shakllanadigan bo'lsa), unda qoidalar α , mohiyatiga ko'ra, asosiy ramzlar talqinini o'zgartiring va shuning uchun semiotik tizim tilining to'g'ri tuzilgan formulalari V. Dastlabki to'rtta to'plam rasmiy tizimni tashkil qiladi FS, beshdan sakkizgacha bo'lgan elementlar rasmiy tizimni o'zgartirish qoidalarini shakllantiradi. Shu tarzda, ular rasmiy tizimning moslashishini ta'minlaydilar, tizimdagi muammolar va muammolarni hal qilish uchun uni "moslashtiradilar" FS hal qilinmaydi. Shunday qilib, semiotik tizim (1) kompozit dinamik tizim sifatida ta'riflanishi mumkin: V \u003d , Qaerda FSi- semiotik tizimning holatini aniqlaydi va MFsi - uning holatini o'zgartirish qoidasi. Bunda shuni ta'kidlash kerakki, garchi biz semiotik tizim haqida gapirayotgan bo'lsak-da, amalda bunday tizim boshqaruv ob'ektini, ya'ni boshqaruv ob'ekti holatini va uning dinamikasini tavsiflaydi. Shuning uchun semiotik tizimga yangi talqin qilinishi mumkin. Kompozit dinamik tizim: V \u003d FSi, bu axborot holatidagi holatni yoki axborot holatini belgilaydigan, dinamik MFsi , bu boshqaruv ob'ektining bir ma'lumot pozitsiyasidan ikkinchisiga o'tish qoidalarini belgilaydi. qoidalar MFsi \u003d (τ, r, a, π), rasmiy tizim (boshqaruv ob'ekti) holatini o'zgartiradiganlar semiotik uchburchak (Frege uchburchagi) elementlarida mavjud bo'lgan bog'liqlik bilan bog'lanadi. Bu shuni anglatadiki, to'rtta qoidadan birini qo'llash qolgan qoidalarning qo'llanilishiga olib keladi. Ushbu bog'liqliklar murakkab, ularning analitik ko'rinishi mavjud emas va bu qiyin va sun'iy intellektning semiotik tizimlarida tadqiqot mavzusi. Shu sababli, axborot yondashuvi va axborotni modellashtirishdan foydalanish osonroq. Rasmiy boshqaruv tizimlarining dinamik komponentlar ko'rinishidagi kengaytmalari MFsi tizimlarning ochiqligini ta'minlash. Ular boshqaruv ob'ektini boshqaruv ta'siriga va o'zgaruvchan tashqi sharoitlarga moslashtirish qobiliyatini yaratadilar. Bu, xususan, dastlabki ma'lumotlarning noaniqligi, to'liqsizligi va nomuvofiqligi sharoitida qarorlarni qabul qilishni qo'llab-quvvatlash imkoniyatlarini sezilarli darajada kengaytirishga imkon beradi. Aqlli boshqaruvni amalga oshirishda noaniqliklar turlari An'anaviy boshqaruv usullari, shu jumladan aqlli boshqaruvning ayrim turlari, ob'ektning holati va boshqaruv modellari uning xatti-harakatlarini aniq tavsiflaydi degan taxminga asoslanadi. Ushbu taxminga asoslangan usullar klassik boshqaruv nazariyasiga kiritilgan. Shu bilan birga, hajmlarning ko'payishi, tuzilmagan ma'lumotlarning o'sishi va tashqi muhitning ta'siri sharoitida ushbu holatdan chetga chiqish xarakterlidir. Deyarli har qanday model - bu haqiqiy ob'ekt, uning holati va xulq-atvorining soddalashtirilgan tavsifi. Soddalashtirish darajasi maqbul bo'lishi yoki noaniqlik yaratishi mumkin. Boshqarish ob'ekti xatti-harakatlarining dinamikasida ob'ektning ba'zi xususiyatlari uning ishlashi paytida sezilarli darajada o'zgarishi mumkin. Bularning barchasi ob'ektni tavsiflash uchun turli xil modellarda noaniqliklarni keltirib chiqaradi va uni boshqarishni, shu jumladan intellektualni qiyinlashtiradi. Boshqarish algoritmi yoki belgilangan boshqaruv qoidalari asosida joylashgan odatdagi boshqaruv modeli nominal deb nomlanadi. Muhim noaniqlik sharoitida boshqaruv nazariyasining klassik usullari qo'llanilmaydi yoki qoniqarsiz natijalar beradi. Bunday hollarda, aniqlanmagan modellari bo'lgan ob'ektlar uchun boshqaruv tizimlarini tahlil qilish va sintez qilishning maxsus usullaridan foydalanish zarur. Birinchi qadam - noaniqlikning turi va qiymatini baholash. Boshqaruv modellarida noaniqliklarning asosiy turlari ajratiladi: parametrli, funktsional, tizimli va signalli. Parametrik noaniqlik modelning doimiy parametrlari noma'lum yoki aniq emasligini anglatadi. Masalan, nuqta qiymatlari o'rniga interval qiymatlari mavjud. Axborotni o'lchash tizimlariga o'tishda biz parametrlarning axborot aniqligi yo'qligi haqida gapirishimiz mumkin. Shuning uchun ko'p hollarda parametrlarning haqiqiy qiymatlari qabul qilingan nominal qiymatlardan sezilarli darajada farq qilishi mumkin. Signalning noaniqligi, boshqaruv tizimidagi boshqaruv harakati yoki axborot oqimlariga nominal signallarni sezilarli darajada o'zgartiradigan shovqin ta'sir ko'rsatishini anglatadi. Boshqarish jarayonini nominaldan chetga chiqaradigan bunday signallarga buzilishlar yoki shovqinlar deyiladi. Farqi shundaki, shovqin passiv bo'lib, faqat signal-shovqin nisbatlarini o'zgartiradi. Perturbatsiya signalni bir xil shovqin bilan o'zgartiradi. Zamonaviy aqlli boshqaruv tizimlari ko'plab tegishli texnik ob'ektlarning avtonom ishlashini ta'minlashi kerak. Bu aqlli boshqaruv tizimi (IMS) haqida gapirishga asos beradi. Aqlli tizim murakkab muammolarni, shu jumladan rejalashtirish, maqsadlarni belgilash, bashorat qilish va boshqalarni hal qilishi kerak. Yechimlarning universalligi, moslashuvi va aniqligi uchun ko'p maqsadli aqlli boshqaruvdan foydalanish maqsadga muvofiqdir. Intellektual boshqaruv tizimining ko'p darajali arxitekturasi uchta darajadan iborat: kontseptual, axborot va operatsion (1-rasm). Bunday me'morchilikka asoslangan tizim avtonom va jamoaviy o'zaro ta'sir sharoitida murakkab texnik ob'ektlarning xatti-harakatlarini boshqaradi. Kontseptual daraja yuqori intellektual funktsiyalarni amalga oshirish uchun javobgardir Shakl. Ko'p darajali aqlli boshqaruv. Kontseptsiya darajasida bilimlarning semiotik (belgi) tasviridan foydalaniladi va qolgan darajalar bilan xabarlar almashiladi. Axborot va operatsion darajalarda turli xil intellektual va axborot protseduralarini qo'llab-quvvatlaydigan va ularni boshqaruvga o'zgartiradigan modullar mavjud. Kontseptual darajadagi boshqaruvning asosiy vazifasi semiotik (ramziy) shaklda taqdim etilgan kontseptual bilimlarni saqlash, egallash va ulardan foydalanishdir. Kompozit dinamik tizim: V \u003d ikkita komponentni o'z ichiga oladi: statik FSibu dinamik belgilar tizimini belgilaydi MFsi , bu qoidalar tizimini belgilaydi (1-rasm). Bilimlarni egallash tashqi muhitdagi haqiqiy vaziyat modeli asosida amalga oshiriladi. Eng yuqori intellektual funktsiyalarga asosiy maqsad va pastki maqsadlarni belgilash, xatti-harakatlarni rejalashtirish va ta'sirlarni taqsimlash umumiy harakatlar rejasi kiradi. Axborotni boshqarish darajasida axborotni modellashtirish vazifalari hal qilinadi, ularning asosiylari: tarkibiy qismga mos keladigan axborot holatini yaratish, axborot pozitsiyasi. FSi... Axborotni boshqarish darajasida kontseptual darajadagi qoidalar tizimining aksi bo'lgan va tarkibiy qismga mos keladigan axborot strukturasini yaratish vazifalari hal qilinadi. Mfsi. Axborot darajasidagi semiotik nazoratning til muhiti turli xil axborot birliklari yordamida amalga oshiriladi. Axborot holatini, axborot pozitsiyasini va axborot tuzilishini yaratish uchun asos bo'lib xizmat qiladi. Operatsion (ijro etuvchi) darajada boshqaruv qarorlari (boshqaruv ta'sirlari) amalga oshiriladi. Boshqaruv ta'sirlari boshqariladigan ob'ektning axborot holatini o'zgartirishi shart. Boshqaruv ta'sirlari, agar kerak bo'lsa, boshqariladigan ob'ektning axborot holatini o'zgartirishi mumkin. Shu bilan birga, odatda axborot holatini o'zgartirishga hojat yo'q. Ushbu darajaning asosiy vazifasi - boshqarish ob'ekti holatini va holatini o'zgartirish va kontseptual darajaga o'zgartirishlar to'g'risida xabar berish. Qatlamli me'morchilik bir qator xususiyatlarga ega. U insonning bir qator bilish funktsiyalarini o'z ichiga oladi. Bu aqlli boshqaruv uchun axborot yondashuvidan foydalanishga asoslangan. Aqlli va axborot texnologiyalari o'rtasida farqni ta'kidlash kerak. Axborot texnologiyalari aqlli boshqaruvni qo'llab-quvvatlash funktsiyalarini bajaradi. Asosiy rolni qarorlarni qabul qilishning aqlli texnologiyalari o'ynaydi. Ular echim bilan birga yoki yechim topish jarayonida yangi bilimlarni izlashga va intellektual resurslarni to'plashga imkon beradi. Axborot texnologiyalari faqat axborot resurslarini yaratadi. Bu shuni anglatadiki, aniq shaklda rasmiylashtirilgan bilimlar o'zlashtirilib, tajriba va bilimlar bazasining bir qismiga aylanishi va undan muammolar echimi va qarorlar qabul qilish uchun foydalanilishi mumkin. Xulosa Intellektual boshqarish, rasmiy ish modellarini topish qiyin yoki imkonsiz bo'lgan murakkab ob'ektlarni boshqarishda samarali va zarurdir. Aqlli boshqaruvning asosini birinchi navbatda semiotik modellar, ikkinchi o'rinda axborot modellari tashkil etadi. Aqlli boshqarish usullari turli xil va texnik, kognitiv va transport tizimlarida qo'llaniladi. Intellektual boshqaruv ko'p maqsadli boshqarish uchun keng qo'llaniladi. Zamonaviy aqlli boshqaruv bulutli platformalar va xizmatlarga birlashtirilmoqda. Taqsimlangan tashkilotlar va korporatsiyalarni boshqarishda fazoviy munosabatlar va fazoviy bilimlarni hisobga olish zaruriyati tug'iladi. Yana bir muammo - bu maxfiy bilimlar bilan ishlashning cheklangan miqdordagi aqlli texnologiyalaridir. Texnik jihatdan bilimlarni boshqarish muammosi axborot resurslarini intellektual resurslarga aylantirish va ularni intellektual texnologiyalarda qo'llash bilan bog'liq.
Источник: https://avon-62.ru/uz/staff/obekt-upravleniya-intellektualnyh-sistem-upravleniya/