Intelektual tizimlarini boshqaruvdagi o`rni va ularni iqtisodiyot tarmoqlarida qo`llash

Intelektual tizimlarini boshqaruvdagi o`rni va ularni iqtisodiyot tarmoqlarida qo`llash
Reja

1. 
   Intelektual tizim tushunchasi.
   
2. 
   Yevropada texnikalar o`zimiznikidan qanchalik darajada farq qiladi?
   
3. 
   Axborotni aqlli boshqarish aqlli axborot texnologiyalari boshqaruvini qo'llab-quvvatlash.
   

Intellektual tizim” tushunchasi turli tadqiqotchilar tomonidan turlicha talqin qilinadi. Keling, qo'shimcha tushuntirishlarni o'z ichiga olgan holda asosiylarini ko'rib chiqaylik. Intellektual tizim operator (qaror qabul qiluvchi - qaror qabul qiluvchi) ishtirokisiz muammolarni hal qilishda intellektual yordamga ega axborot hisoblash tizimidir. Intellektual tizim operator - qaror qabul qiluvchi ishtirokida muammolarni hal qilishda intellektual yordamga ega bo'lgan axborot hisoblash tizimi. Boshqaruv tizimlarini yaratishda asosiy intellektual texnologiyalar, jumladan, sun’iy neyron tarmoqlar (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 hisob-kitoblarning murakkabligini sezilarli darajada oshirmasdan qidiruv maydonini kengaytirish imkonini beradi; boshqaruv jarayonlarini tabiiy tilga yaqin "oddiy" til orqali tasvirlash qobiliyati; nochiziqli boshqaruv ob'ektlarini analitik bo'lmagan tasvirlash va noaniqlik va ko'p sonli maxsus vaziyatlar bilan tavsiflangan jarayonlarni tavsiflash imkoniyati; noto'g'ri rasmiylashtirilgan muammolarni hal qilish uchun makonda tezda izlash qobiliyati. Intellektual tizimlar ular bilimga asoslangan tizimlardir. Kompyuterda qayta ishlansa, bilim xuddi ma'lumotlarga o'xshash tarzda o'zgaradi: 1) tafakkur natijasida inson xotirasidagi bilim. 2) bilimlarning moddiy tashuvchilari (darsliklar, o'quv qurollari). 3) Bilim sohasi - predmet sohasining asosiy ob'ektlari, ularni bir-biriga bog'lovchi sifatlari va qonuniyatlarining shartli tavsifi. 4) Har qanday model (ishlab chiqarish, semantik, ramka yoki boshqa) asosida bilimlarni ifodalash. Ishlab chiqarish yoki qoidaga asoslangan model bilimlarni jumlalar shaklida ifodalash imkonini beradi "Agar , keyin". Semantik tarmoq yo'naltirilgan grafik bo'lib, uning uchlari tushunchalar, yoylar esa ular orasidagi munosabatlardir. Ramka - bu qandaydir kontseptual ob'ektni ifodalash uchun ma'lumotlar strukturasi. 5) Mashinani saqlash vositalari bo'yicha bilimlar bazasi. Ishlab chiqarish modelidan foydalanishda bilimlar bazasi qoidalar to'plamidan iborat. Qoidalarning sanab chiqilishini boshqaruvchi dastur xulosa chiqarish mexanizmi (mulohaza yuritish mexanizmi, xulosa chiqarish mexanizmi, deduktiv vosita, tarjimon, qoidalar tarjimoni, hal qiluvchi) deb ataladi. Chiqib ketish mashinasi tsiklik ishlaydi. Har bir tsiklda u ishchi xotiradan (ma'lumotlar bazasi) mavjud faktlarni va bilimlar bazasidagi qoidalarni ko'rib chiqadi va keyin ularni moslashtiradi. Tanlangan qoidalar to'plami konflikt deb ataladigan to'plamni tashkil qiladi (ya'ni, ma'lum bir vaziyatda bir vaqtning o'zida bir nechta qoidalar qo'llanilishi mumkin). Mojaroni hal qilish uchun xulosa chiqarish mexanizmi bitta qoidani tanlaydigan mezonga ega, shundan so'ng u ishga tushiriladi. Bu ish xotirasiga qoida xulosasini tashkil etuvchi faktlarni (tavsiya etilgan harakatlar) kiritishda yoki ziddiyatli qoidalarni tanlash mezonini o'zgartirishda ifodalanadi. Agar qoida harakat nomi bilan tugasa, u ishga tushiriladi. Xulosa qilish mashinasi modus ponens tamoyiliga asoslanadi, u quyidagicha talqin qilinadi: “Agar A mulohazasi to‘g‘ri ekanligi ma’lum bo‘lsa va shakl qoidasi mavjud bo‘lsa”, agar A bo‘lsa, B bo‘lsa, “B mulohazasi to‘g‘ri bo‘ladi”. ostida aqlli tizimlar maqsadli xulq-atvorni amalga oshirish qobiliyatini ko'rsatadigan har qanday biologik, sun'iy yoki rasmiy tizimlarni tushunish. Ikkinchisi aloqa, bilimlarni to'plash, qaror qabul qilish, o'rganish, moslashish xususiyatlarini (namoyishlarini) o'z ichiga oladi. Sohada tadqiqot sun'iy intellekt bilimli yondashuv yotadi. Bilimga tayanish sun'iy intellektning asosiy paradigmasi hisoblanadi. Ishda bilimlarni talqin qilish to'rt guruhga (yoki darajalarga) birlashtirilgan: psixologik, intellektual, formal-mantiqiy va axborot-texnologik. Bilimlarning psixologik talqini - aqliy tasvirlar, aqliy modellar. Bilimlarning intellektual talqini - ma'lum bir predmet sohasi to'g'risidagi ma'lumotlar to'plami, shu jumladan ma'lum bir predmet sohasi ob'ektlari to'g'risidagi faktlar, ushbu ob'ektlarning xususiyatlari va ularni bog'laydigan munosabatlar, ushbu fan sohasida sodir bo'layotgan jarayonlarning tavsifi, shuningdek ma'lumotlar. qanday hal qilish kerak tipik vazifalar... Formal-mantiqiy talqin - ma'lum bir mavzu bo'yicha rasmiylashtirilgan ma'lumotlar, maxsus protseduralar yordamida ushbu fan sohasi bo'yicha yangi bilimlarni olish (chiqarish) uchun ishlatiladi. Axborot texnologiyalari talqini - kompyuter xotirasida saqlanadigan va intellektual dasturlarning ishlashida foydalaniladigan tizimli axborot. D.A. asarlarida. Pospelova va uning hamkasblari quyidagilarni ta'rifladilar bilimning kontseptual xususiyatlari: ichki izohlash, har bir ma'lumot elementini aniqlaydigan noyob nomlarning mavjudligi tushuniladi; tuzilganlik, alohida axborot birliklarini bir-biriga rekursiv joylashtirish imkoniyatini nazarda tutadi; tashqi ulanish, axborot birliklari o'rtasida funktsional, tasodifiy va boshqa turdagi munosabatlarni o'rnatish imkoniyatini belgilash; miqyoslilik, axborot birliklarining miqdoriy, tartibli va boshqa nisbatlarini belgilash uchun turli ko'rsatkichlarni joriy etish imkoniyatini tavsiflash; faoliyat, yangi ma'lumotlar paydo bo'lganda ba'zi oqilona harakatlarni amalga oshirishni boshlash qobiliyatini aks ettiradi. Intellektual 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 qilish va qo'llashdan iborat. Bilimga asoslangan tizimlarni qurishda mutaxassislar tomonidan muayyan muammolarni hal qilish uchun maxsus qoidalar shaklida to'plangan bilimlardan foydalaniladi. Ushbu yo'nalish insonning tuzilmagan va yarim tizimli muammolarni tahlil qilish san'atiga taqlid qilishga qaratilgan. Intellektual tizimlarning amaliy nazariyasida (IntS) boshqaruv tizimi faqat atrofdagi tashqi dunyo bilan yaqin o'zaro ta'sirda ko'rib chiqiladi va aqlli tizim situatsiya tomonidan yaratilgan faol sub'ektlar va qarama-qarshi ob'ektlar (sub'ektlar) to'plami sifatida talqin etiladi. sub'ektning faol mavjud bo'lish imkoniyati yoki biron bir tizimli yoki tizimsiz sub'ektning maqsadli vazifasi bilan va intellektual tizimni tashkil etuvchi har qanday tabiatning barcha elementlari ular uchun umumiy tashqi dunyo ta'sirida bo'ladi. A.V ishida. Timofeeva va R.M. Yusupovning taʼkidlashicha, IntDU sunʼiy intellekt elementlarini oʻz ichiga oladi, ular tushunchalarni shakllantirish va bilimlarni toʻplash, xatti-harakatlarni rejalashtirish va noaniq sharoitlarda qaror qabul qilish, tasvirlarni tan olish va atrof-muhit modelini shakllantirish imkonini beradi. Avtomatik boshqaruv tizimlariga (ACS) razvedka elementlarini kiritish ularning funksional imkoniyatlarini sezilarli darajada kengaytiradi moslashuvchan ACS bilan solishtirganda. Intellektualizatsiya natijasida o'ziyurar qurollar odatda odamga yuklangan ba'zi intellektual vazifalarni hal qilish qobiliyatiga ega bo'ladi. Shu sababli, IntSU'lar vaziyat inson operatorining boshqaruv jarayonida bevosita ishtirok etishiga imkon bermaydigan (oqlamagan) hollarda yoki boshqaruv ob'ekti normal rejimlarda ishlayotganida operatorning mehnat zichligini kamaytirish zarur bo'lganda tobora ko'proq foydalanilmoqda. . ACSni intellektuallashtirish zarurati odatda boshqaruv ob'ektlari murakkab bo'lgan (masalan, noaniqlik sharoitida ishlaydigan chiziqli dinamikaga ega ob'ektlar) va ularning tavsifi va atrof-muhit bilan o'zaro ta'sirini tuzilishi va rasmiylashtirish qiyin bo'lgan hollarda paydo bo'ladi. Ta'rifning to'liq emasligi ob'ekt va atrof-muhit modelining apriori noaniqligida ham, boshqaruv maqsadlarining noaniqligi va xilma-xilligida ham namoyon bo'ladi. Ko'pincha, bunday ob'ektlarning xatti-harakatlarining tavsifi noaniq va sifatli ma'lumotlarni o'z ichiga oladi ( ekspert baholashlari, ishonchli xulosalar, a'zolik funktsiyalari). Bunday sharoitda boshqarish muammolarini hal qilish sun'iy intellekt usullarini jalb qilmasdan, ya'ni ACSni intellektualizatsiya qilmasdan mumkin emas. Shunday qilib, ACSni intellektuallashtirish zaruriy o'qitish va moslashtirish vositalaridan foydalangan holda atrof-muhit, ob'ekt va boshqaruv tizimi haqidagi bilimlarni taqdim etish va qayta ishlashga qisqartiriladi. Ushbu bilim va vositalar boshqaruv ob'ekti va atrof-muhit modelini takomillashtirish va ACSga inson operatori yoki mutaxassisning intellektual qobiliyatlariga o'xshash printsipial jihatdan yangi xususiyatlarni berish imkonini beradi. Xarakterli xususiyatlar IntSU - bu ularning bilimlarni shakllantirish orqali o'rganish va o'z-o'zini o'rganish qobiliyati, xulq-atvor namunalarini sintez qilish va aniqlash, vaziyatlarni tan olish va tahlil qilish, o'zini o'zi tashkil qilish va turli omillarga moslashish. Ushbu qobiliyatlar ACSning ishlashi paytida yuzaga keladigan turli xil ichki va tashqi noaniqlik omillarini qoplash va shu bilan nazorat sifatini yaxshilash yoki optimallashtirish imkonini beradi. IntDU shunday tizimni chaqiradiki, unda boshqaruv ob'ekti va atrof-muhitning noma'lum xususiyatlari to'g'risidagi bilimlar o'rganish va moslashish jarayonida shakllanadi va olingan ma'lumotlar avtomatik boshqaruv qarorlarini qabul qilish jarayonida foydalaniladi, shunda sifatni ta'minlaydi. nazorati yaxshilanadi. E'tibor bering, o'rganish va moslashish jarayonlari boshqaruv jarayonidan ajratilgan holda (masalan, odatda inson operatori yoki ekspert bo'lgan o'qituvchi bilan mashg'ulot rejimida) yoki to'g'ridan-to'g'ri real vaqt rejimida avtomatik boshqarish jarayonida sodir bo'lishi mumkin. . Xususiyatlarni ko'rib chiqing funktsional tuzilma aqlli boshqaruv tizimlari sinfining tipik vakillari, ularni texnologik boshqaruv ob'ektlari (agregatlar, mashinalar, mashina komplekslari) bilan bog'liq holda sharhlash. Ushbu vaziyatdan chiqish yo'llaridan biri aqlli boshqaruv usullaridan foydalanish bo'lib, bu rad etishni nazarda tutadi: - ob'ektning aniq matematik modelini olish zarurati; - boshqaruv harakatlarini shakllantirish uchun "qattiq" (qoida tariqasida, chiziqli) algoritmlardan foydalanishga yo'naltirish; - ishlab chiquvchiga ma'lum bo'lgan, ilgari boshqa, oddiyroq ob'ektlar sinflari uchun o'zini ijobiy isbotlagan sintez usullaridan har qanday holatda foydalanishga intilish. Aqlli boshqaruvga o'tishdan oldin, mahalliy ishlab chiqaruvchilar tomonidan ishlab chiqilgan dastgoh asboblarini boshqarishning dunyoda tan olingan va klassik tendentsiyalarini e'tiborga olish mumkin emas. ilmiy maktablar... Bular Balakshin B.S., Bazrov B.M., Bjozovskiy 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.L.,Tu.Zakovski, V.K.Tugolning asarlari. va boshq. . Xususan, ishlar mahsulot ishlab chiqarish sifati nuqtai nazaridan dastgoh asboblarini moslashuvchan boshqarish tizimlarini yaratishga bag'ishlangan. Moslashuvchan avtomatlashtirilgan ishlab chiqarish (HAP), xarajatlarni kamaytirish, ishonchlilik va ishlashning moslashuvchanligini (qayta sozlash) oshirishga imkon beradi. tez-tez o'zgarish nazorat dasturlari ishlarda batafsil yoritilgan. Integratsiyalashgan avtomatlashtirilgan ishlab chiqarishning bir qismi sifatida CNC dasturlarini yaratish va ularni amalga oshirish xususiyatlari ko'rib chiqiladi. Batafsil tahlil zamonaviy usullar boshqaruv texnologik jarayonlar va yutuqlarni ko'rsatadigan ishda jihozlar berilgan zamonaviy nazariya nazorat qilish, xususan, regulyatorlarni analitik loyihalash usullaridan foydalanish (Letov A.M. va boshqalar), modal boshqarish (Pospelov G.S. va boshqalar), dinamikaning teskari masalalari (Krutko P.D. va boshqalar), o'zgarmas boshqaruv (Shchipanov G.V., Kulebakin VS.) , Petrov BN va boshqalar), adaptiv boshqaruv (Tsipkin Ya.D. va boshqalar) va boshqalar qayd etilishicha, boshqaruv tizimlarini sintez qilishda vakilliklarning yuqori qismini analitik dizayn regulyatorlari tashkil etadi. Sinergetik boshqaruv nazariyasiga asoslangan boshqaruv tizimlarini qurishning tubdan farqli usuli maqolada tasvirlangan. Sinergetik yondashuvga asoslangan evolyutsion transformatsiya va o'zini o'zi tashkil etish tamoyillari nazorat qilish tizimi davlat koordinatalari ommaviy axborot vositalari bilan o'zaro bog'liqligi maqolalarda tasvirlangan. Boshqaruv tizimlarini sintez qilishning ushbu yondashuvlari va printsiplarining barchasi o'zlarining afzalliklari va kamchiliklariga ega, ammo ularning barchasida umumiy xususiyat shundaki, ular u yoki bu tarzda olingan boshqaruv ob'ektining matematik modeliga tayanadi va matematik model differensial tizimdir. yoki jarayonlar yoki ob'ektlarning fizik mohiyatini tavsiflovchi farq tenglamalari. Boshqaruvning tubdan boshqacha yondashuvi boshqariladigan ob'ekt haqidagi bilimlarning matematik modellaridan foydalanishdan iborat, ya'ni. aqlli boshqarish usullaridan foydalanish. TO ga kelsak, ushbu tadqiqot yo'nalishi ishlarda keltirilgan. Intellektual nazorat o'zgaruvchan murakkablik va noaniqlik modellaridan foydalanishga asoslangan, qaror qabul qilish, xulq-atvorni rejalashtirish, o'rganish va o'z-o'zini o'rganish kabi insonga xos intellektual funktsiyalarni amalga oshirish asosida yuqori darajada tashkil etilgan ACSni qurish g'oyasiga asoslanadi. o'zgaruvchan muhit. O'rganish deganda tizimning o'tmishda olingan eksperimental ma'lumotlarga ta'sir qilish bilan o'zaro ta'sir qilish natijalariga asoslanib, kelajakda o'z xatti-harakatlarini yaxshilash qobiliyati (TO ga nisbatan - qayta ishlash sifatini yaxshilash) tushunilishi kerak. omillar. O'z-o'zini mashq qilish - bu tashqi sozlashsiz, ya'ni "o'qituvchi" - operatorning ko'rsatmalarisiz mashq qilish. Intellektual boshqaruv tizimi (IMS) - bu boshqaruv ob'ekti va atrof-muhitning noma'lum xususiyatlari to'g'risidagi bilimlar o'rganish va moslashish jarayonida shakllanadigan va olingan ma'lumotlar avtomatik ravishda qaror qabul qilish jarayonida foydalaniladigan tizimdir. nazorat sifati yaxshilanadi. IMS ning zaruriy xususiyati - ma'lumotlar (faktlar), modellar va qoidalarni o'z ichiga olgan bilimlar bazasining mavjudligi, bu boshqaruv muammosini aniqlashtirish va uni hal qilishning oqilona usulini tanlash imkonini beradi. Intellektual tizimlar ko'pincha bilimga asoslangan tizimlar deb ataladi. Amalga oshirilgan intellektual funktsiyalarning tabiatiga, ya'ni intellektuallik darajasiga qarab, ISU intellektual "katta" va "kichikda" ajralib turadi. Boshqarish tizimlariga ko'ra, aqlli "katta" - bu quyidagi besh tamoyilga (to'liq) muvofiq tashkil etilgan va ishlaydigan tizimlar. 1. Axborot kommunikatsiya kanallari yordamida real tashqi dunyo bilan o'zaro aloqa qilish. 2. Aql-idrokni oshirish va o'z xatti-harakatlarini yaxshilash maqsadida tizimning fundamental ochiqligi. 3. Tashqi dunyo va tizimning dinamik o'zgaruvchan tashqi dunyoda o'z xatti-harakatlarini prognozlash mexanizmlarining mavjudligi. 4. Qoidaga muvofiq qurilgan ko'p darajali ierarxik tuzilmaning mavjudligi: tizimdagi ierarxiya darajasi oshgani sayin (va aksincha) intellektning oshishi va modellarning aniqligiga bo'lgan talablarning kamayishi. 5. Boshqaruv tuzilmasi ierarxiyasining yuqori darajalaridan ulanishlar uzilishi yoki boshqaruv harakatlarining yo'qolishi holatlarida ishlashning davom etishi (ehtimol sifat yoki samaradorlikning biroz yo'qolishi, ya'ni qabul qilinadigan degradatsiya bilan). "Kichik narsalarda" aqlli boshqaruv tizimlari yuqorida sanab o'tilgan printsiplarga javob bermaydi, lekin bilimlarning ishlashida (masalan, qoidalar shaklida) kirish ma'lumotlarining noaniqligi, ma'lumotlardagi noaniqliklarni bartaraf etish vositasi sifatida ishlatiladi. boshqariladigan ob'ektning tavsifi yoki uning xatti-harakati. Yuqorida aytilganlarning barchasiga asoslanib, quyidagi xulosaga kelish mumkin. Metall kesish dastgohlarida ishlov berish sifatiga erishishga ta'sir qiluvchi ko'plab omillar, bu omillar to'g'risidagi ma'lumotlarning "noaniqligi", kesish jarayonining o'zi stokastikligi, shuningdek, ma'lum bir ishlov berishni ta'minlashning turli usullari bilan. aniqlik, aqlli boshqaruv tizimlari dastgoh asbob-uskunalari sohasida tadqiqot va ishlanmalarning istiqbolli yo'nalishi hisoblanadi. Hozirgi vaqtda aqlli boshqaruvning eng keng tarqalgan usullari quyidagi to'rtta sinfga tegishli: - ekspert tizimlari (ES); - loyqa regulyatorlar (NR); - neyron tarmoqlari (NN); - genetik algoritmlar (GA). Ekspert tizimlari (ekspert tizimlari) yuqori darajadagi sun'iy intellekt vazifalari bilan shug'ullanadi, ular haqida xulosa chiqarish uchun ramziy ma'lumotlar bilan ishlaydi. muhit va shakllanishi boshqaruv qarorlari joriy (yoki prognoz qilinayotgan) vaziyatning xususiyatini hisobga olgan holda. Ekspert tizimlari mutaxassisning xatti-harakatlariga taqlid qilishga urinishda evristik bilimlarni to'playdi va boshqaradi. 1.2-rasmda texnik xizmat ko'rsatishni boshqarish bilan bog'liq holda ES va an'anaviy regulyator (yoki regulyatorlar tizimi) kombinatsiyasi bo'lgan ekspert regulyatorni qurish misoli ko'rsatilgan. Ko'proq murakkab tuzilish(ESning alohida bo'linmalarini batafsil tavsiflash bilan) ish modelida taklif qilingan narsalarga ega. texnologik tizim, ular muayyan vaziyatni hisobga olgan holda qismlarni ishlab chiqarish jarayonida bashoratli tuzatish kiritish bo'yicha qarorlar qabul qilish tamoyiliga asoslanadi. 1.2-rasmdagi va 1.2-rasmdagi ekspert tizimi boshqaruvning yuqori, nazorat darajasini tashkil qiladi va bir qator quyi tizimlarni o‘z ichiga oladi. Identifikatsiya va prognozlash quyi tizimi - boshqaruv ob'ektining matematik modelini uning kirish / chiqish parametrlarini kuzatish natijalariga ko'ra bevosita ishlash jarayonida 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 ta'minotni sozlashni amalga oshiradi, tashqi muhit holatining parametrlarini o'lchaydi va aniqlaydi - F, nazorat harakatlari - U, OITS tizimi natijalari - Y. Ma'lumotlar bazasida OITS tizimi va tashqi muhitning xususiyatlari to'g'risidagi doimiy yangilanadigan ma'lumotlar (oldingi, joriy, prognoz), shuningdek tegishli parametrlarning chegaraviy (kritik, ruxsat etilgan maksimal) qiymatlari to'g'risidagi ma'lumotlar mavjud. Bilimlar bazasi ma'lum bir TO ning ishlash xususiyatlari, maqsadlari, strategiyalari va nazorat qilish algoritmlari, OITS tizimining xususiyatlarini aniqlash va prognozlash natijalari to'g'risidagi bilimlarni o'z ichiga oladi. Xulosa qilish quyi tizimi boshqaruvchining ratsional (xizmat ko'rsatish uchun ma'lum bir qismni qayta ishlash vaqtida eng mos) tuzilishi va parametrlarini, shuningdek, ehtimol identifikatsiya va prognozlash algoritmlarini tanlaydi. Interfeys quyi tizimi mutaxassis (o'quv rejimi) ishtirokida bilimlar bazasini to'ldirish va foydalanuvchi-operator (ishchi-mutaxassis) bilan aloqani ta'minlash, shu jumladan muayyan boshqaruv qarorlarini qabul qilish mexanizmini tushuntirish uchun interaktiv rejimni tashkil qilish uchun mo'ljallangan. (ish rejimi). 1.2-rasmda ko’rsatilgan ekspert tizimi arxitekturasining an’anaviy (statik) ekspert tizimlari arxitekturasidan farqi shundaki, u quyidagilarni ta’minlaydi. muhim funktsiyalar: * ob'ekt va uning muhitining dinamik modelini qurish; * tashqi dunyo bilan aloqani saqlab turish (datchiklar, ma'lumotlar bazasi, regulyatorlar, boshqa ES). Ushbu holat ko'rib chiqilayotgan ekspert tizimini dinamik ("faol") ekspert tizimlari yoki professional ishchining yo'qolgan hissasini qayta ishlash sifatiga erishishdagi tajribasi, bilim va ko'nikmalari bilan to'ldirishga qodir bo'lgan real vaqt rejimidagi ekspert tizimlari sifatida tasniflash imkonini beradi. . Noaniq kontrollerlar. Loyqa mantiq g'oyalari birinchi marta 1964 yilda tizimlar nazariyasi sohasidagi taniqli mutaxassis amerikalik L. Zade tomonidan ifodalangan bo'lib, Evropada real texnik ob'ektlarni boshqarish muammolarida o'zining birinchi qo'llanilishini topdi. 1974 yilda ingliz olimlari E.X. Mamdani va S. Assilian, maxsus ishlab chiqilgan loyqa qoidalar (mahsulotlar) yordamida bug 'generatorini o'rnatishni tartibga solish muammosiga bag'ishlangan. NR bilan IMSning tipik tuzilishi 1.3-rasmda ko'rsatilgan. Oddiylik uchun biz boshqaruv ob'ekti (masalan, to'g'ridan-to'g'ri oqim dvigateliga (DCM) asoslangan besleme haydovchisi) bir o'lchovli, ya'ni bitta kirish (boshqaruv signali - u) va bitta chiqish (dvigatel) bor deb taxmin qilamiz. milning aylanish tezligi - y). O'rnatish harakati va ob'ektning chiqishi (boshqariladigan o'zgaruvchi) y o'rtasidagi farq bo'lgan nazorat xatosi e, loyqalash blokining kirishlaridan biriga beriladi. Differensiallash moslamasi (DU) yordamida hisoblangan lotin signali ushbu blokning boshqa kirishida qabul qilinadi. Loyqalashtirish blokining maqsadi e xato signallarining qiymatlarini va uning hosilasini a'zolik funktsiyalari bilan belgilanadigan lingvistik o'zgaruvchilarga aylantirishdir. Bu erda A i va B j mos ravishda "Nazorat xatosi" va "Xato lotin" lingvistik o'zgaruvchilar tomonidan qabul qilingan qiymatlar (termalar) hisoblanadi. A'zolik funktsiyalarini qurish misoli 1.3-rasmda ko'rsatilgan, bu erda quyidagi belgilar qo'llaniladi: Z - "Nolga yaqin" (zego); MR - "O'rtacha ijobiy" (o'rta pozitiv); LP - "Katta ijobiy" (katta ijobiy); MN - "O'rta salbiy"; LN - "Katta salbiy" (katta salbiy). Bilimlar bilimlar bazasida qoidalar ko'rinishida saqlanadi, ularning chap qismlarida "Boshqaruv xatosi" va "Xato hosilasi" lingvistik o'zgaruvchilarning yuqoridagi qiymatlari bilan bog'liq shartlar, o'ng qismlarida esa qoidalarga oid bayonotlar mavjud. "Boshqaruv harakatining ko'payishi" lingvistik o'zgaruvchining qiymatlari (bu erda k indeksi k-chi daqiqa vaqt t k). Ushbu qoidalar quyidagi shaklda bo'lishi mumkin: 1) IF (Boshqaruv xatosi = nolga yaqin) AND (Xato hosilasi = nolga yaqin), THEN (Boshqaruv o'sishi = nolga yaqin); 2) IF (Boshqaruv xatosi = O'rtacha ijobiy) VA (Xato hosilasi = Katta manfiy), THEN (Boshqaruv o'sishi = O'rtacha ijobiy) va boshqalar. Taxminlarga ko'ra, ushbu qoidalarni amalga oshirish tizimga uning vaqtinchalik funktsiyasining istalgan turini ta'minlash bilan bog'liq bo'lgan ma'lum talablarning bajarilishini kafolatlaydi (tezlik, monotonlik, vaqtinchalik tebranishning zaif tebranishi, masalan, boshqaruv va buzilish nuqtai nazaridan). metall kesish mashinasining servo haydovchi). Bir nuqtali loyqa to'plamlar (singletonlar) ko'rinishidagi "Boshqarish harakatining ko'payishi" lingvistik o'zgaruvchining asosiy qiymatlarini aniqlaydigan a'zolik funktsiyalarini tayinlashning mumkin bo'lgan varianti 1.4-rasmda ko'rsatilgan. Xulosa qilish mexanizmi “maksimal-minimal” usuli yoki “maksimal-mahsulot” usuliga asoslanadi. Ushbu usullardan foydalanish ek signallarining o'ziga xos (ya'ni, hozirgi vaqtda o'lchangan) qiymatlarini hisobga olgan holda "Boshqarish harakatining ko'payishi" (1.4-rasm) lingvistik o'zgaruvchining hosil bo'lgan a'zolik funktsiyasini olish imkonini beradi. va - loyqa boshqaruvchining kirishlari. Va nihoyat, a'zolik funktsiyasi bilan tavsiflangan olingan loyqa to'plamdan chiqish o'zgaruvchisining yagona (aniq) qiymatiga o'tish tortishish markazi usuli yordamida defuzzifikatsiya blokida amalga oshiriladi. 1.4-rasmda ko'rib chiqilgan holat uchun bu qiymat quyidagicha hisoblanadi a'zolik funktsiyasining -c 1, -c 2, 0, -c 1, -c 2 nuqtalaridagi qiymatlari bu erda tegishli qoidalarning faollik darajalari deb ataladi va xulosa qilish mexanizmi yordamida hisoblanadi. Loyqa boshqaruvchining chiqishi u k formula orqali topiladi bu yerda u k-1 - boshqaruv harakatining oldingi qiymati u; regulyator ishining k-tsiklida hisoblangan o'sishdir. Loyqa regulyatorning yana bir turi Sugeno tipidagi regulyatordir. Bunday holda, faqat qoidalarning (shartlarning) chap qismlarida lingvistik o'zgaruvchilar mavjud; ushbu qoidalarning o'ng tomonlari (chiqishlar) boshqaruvchining kirish o'zgaruvchilari va doimiy oqim komponentining chiziqli birikmalari (ofset). Masalan, loyqa qoidalar quyidagicha ko'rinishi mumkin: 1) IF (Boshqaruv xatosi = nolga yaqin) VA (Xato hosilasi = nolga yaqin) KEYIN 2) AGAR (Boshqaruv xatosi = O'rtacha ijobiy) VA (Xato hosilasi = Katta manfiy), KEYIN Bu erda - ko'rsatilgan (mutaxassis tomonidan tanlangan) raqamli koeffitsientlar; k-siklda o'lchanadigan xato signali va uning hosilasi qiymatlari. Olingan natija har bir qoidaning natijalari uchun o'rtacha og'irlikdagi hisoblanadi (1.3) i-qoidaning faollik darajasi qayerda; N - bunday qoidalar soni; - muayyan qiymatlar uchun i-qoida yordamida hisoblangan o'sish. TO boshqaruvida loyqa kontrollerlardan foydalanishning asosiy afzalligi - OITS tizimining bir qismi bo'lgan murakkab dinamik ob'ektlarni, ularning xarakteristikalari noaniqlik sharoitida, bilimlarni qayta ishlash mexanizmini yuqori malakali ishchining xatti-harakatlariga o'xshash tarzda modellashtirish orqali samarali boshqarish qobiliyatidir. (operator). Neyron tarmoqlar. Sun'iy neyron tarmoqlari (sun'iy neyron tarmoqlari) tarixi amerikalik olimlar U.Makkullok, U.Pitts (1943 - rasmiy neyron modeli) va F. Rozenblat (1958 - bir qatlamli neyron tarmoq) ishlaridan boshlanadi. perseptron deb ataladi). Bugungi kunda neyron tarmoqlar (NN) odatda inson miyasidagi jarayonlar bilan bog'liq bo'lgan biologik jarayonlarni modellashtiradigan parallel hisoblash tuzilmalariga ishora qiladi. NNlar mavzu bo'yicha bilim olish, misollardan o'rganish va ularga taqdim etilgan ko'p o'lchovli ma'lumotlarni sharhlash uchun ularning vaznlarini sozlash qobiliyatiga ega. 1.5-rasmda oldinga yo'naltirilgan NS - ko'p qatlamli perseptronning blok diagrammasi ko'rsatilgan. Doiralar (cho'qqilar) elementar ma'lumot transduserlarini - neyronlarni va strelkalar (yoylar) - ular orasidagi turli "kuch" (sinaptik ulanishlar og'irligi) bo'lgan ulanishlarni ko'rsatadi. 1.5-rasmdan ko'rinib turibdiki, ko'rib chiqilayotgan perseptron bir nechta neyron qatlamlaridan iborat: * kirish signallari to'plami etkazib beriladigan kirish qatlami; * bir yoki bir nechta "yashirin" (oraliq) qatlamlar; * neyronlarning chiqish qatlami. NN o'quv jarayonining mohiyati quyidagi ko'p bosqichli protsedurani bajarishdir. 1-qadam. O'quv majmuasi o'rnatildi ("muammolar kitobi") ularning elementlari trening juftlaridir. Bu holda - neyron tarmoqqa taqdim etilgan 1-kirish vektori (yoki 1-kirish tasviri); - 1-kirish vektoriga javoban NS ning referent (zarur) reaksiyalari vektori; L - turli trening juftliklari soni. 2-qadam. Neyron tarmoqning boshlang'ich holati uning barcha og'irliklariga ba'zi tasodifiy (kichik) qiymatlarni belgilash orqali o'rnatiladi. k-qavatning i-neyronining chiqishini (k+1)-chi qavatning j-neyronining kirishi bilan bogʻlovchi bogʻlanish ogʻirligidir. 3-qadam. Kirish vektori tarmoq kirishiga beriladi; chiqish qatlami neyronlarining reaksiyalari aniqlanadi. Qadam 4. Istalgan tarmoq javobi va uning haqiqiy chiqishi o'rtasidagi farqni, ya'ni umumiy kvadrat xatoni hisoblang Qadam 5. Neyron tarmog'ining og'irliklari xatoni kamaytiradigan tarzda tuzatiladi. 6-qadam. 3-5-bosqichlar o'quv to'plamining har bir juftligi uchun butun to'plamdagi xato kichik, oldindan belgilangan E * qiymatiga etguncha takrorlanadi. Trening natijasi sinaptik ulanishlar og'irliklarining shunday o'rnatilishi bo'lib, unda har bir kirish vektori tarmoq tomonidan kerakli (yoki unga yaqin) chiqish bilan mos keladi. Ko'p qatlamli neyron tarmog'ini o'rgatishda o'zini muvaffaqiyatli isbotlagan birinchi algoritmlardan biri 1986 yilda Rummelxart (AQSh) va uning hamkasblari tomonidan taklif qilingan orqaga tarqalish algoritmi (Bask-ProgationAlgorithm) bo'lib, keyinchalik u ko'plab o'zgarishlar va yaxshilanishlarga duch keldi. Bugungi kunda NS ning 200 dan ortiq navlari ma'lum. Yuqorida aytib o'tilgan ko'p qatlamli perseptronlarga qo'shimcha ravishda, bular: * dinamik (takroriy) neyron tarmoqlar; * radial asosli funktsiyalarga asoslangan tarmoqlar; * Xopfild tarmoqlari; * Kohonen tarmoqlari; * neokognitronlar va boshqalar. 1.6-rasmda murakkab dinamik ob'ektni boshqarish muammosini hal qilish uchun NN dan foydalanish misoli ko'rsatilgan (loyqa boshqaruvchi misolida bo'lgani kabi, doimiy to'xtatuvchi vosita haydovchisi uchun berilgan tezlikni saqlash ko'rib chiqiladi). Bunday holda, NN chiziqli bo'lmagan regulyator rolini o'ynaydi, bu o'quv jarayoni tugagandan so'ng, mos yozuvlar modeli (EM) va umuman ACS TO natijalari o'rtasidagi minimal nomuvofiqlikni ta'minlaydi. Ko'p qatlamli NS dan TO boshqaruvchisi sifatida foydalanishning afzalliklari ularning xossalari majmuasi bilan izohlanadi: 1) avtomatik boshqaruv tizimlarida bo'lgani kabi bunday NSlarda signallar bittada taqsimlanadi; oldinga yo'nalish; 2) zaruriy nochiziqli boshqaruv algoritmlarini shakllantirishda asosiy rolni ushbu tarmoqlarning universal yaqinlashuvchi xossalari bajaradi; 3) ko'p qatlamli neyron tarmog'ining o'rganish qobiliyati adaptiv xususiyatlarni beradi; 4) neyron tarmoqning ham analog, ham diskret signallarni parallel qayta ishlash qobiliyati ulardan ko'p o'lchovli ob'ektlarni boshqarish uchun foydalanishni tabiiy qiladi. O'qitilgan neyron tarmoqlarga asoslangan neyrokontrollerlarni amalga oshirish fundamental qiyinchiliklarga olib kelmaydi: mavjud mikroprotsessor asboblari neyron tarmoqlarning funktsiyalarini to'liq amalga oshirishi mumkin. Ko'p qatlamli NS ning boshqaruv zanjiriga kiritilishi ob'ektning fazaviy maydonini kengaytiradi va uning erkinlik darajalari sonini oshiradi va shu bilan optimal boshqarish qonunlarini sintez qilish imkonini beradi. Genetik algoritmlar. Bu katta guruh so'nggi yillarda mustaqil qo'llanilishi uchun ham, aqlli boshqaruvning boshqa usullari bilan birgalikda jadal rivojlanayotgan moslashuvchan qidiruv va ko'p parametrli optimallashtirish usullari. Ushbu algoritmlarning nomining o'zi ularning kelib chiqishi tabiiy tanlanish va genetika tamoyillaridan foydalanish bilan bog'liqligini ko'rsatadi. An'anaviy qidiruv usullari odatda o'rganilayotgan maqsad funktsiyasining parametrlar bo'yicha farqlanishini nazarda tutadi va qoida tariqasida gradient protseduralaridan foydalanadi. Genetik algoritmlar (GA) bir qator sharoitlarda an'anaviy optimallashtirish usullaridan farq qiladi. Aslini olganda, GA global ekstremumni parallel qidirish usuli bo'lib, qidiruv jarayonida bir vaqtning o'zida ma'lum tasodifiy qonunlar bo'yicha rivojlanayotgan populyatsiyani tashkil etuvchi bir nechta mos kodlangan nuqtalardan (yechimlar uchun nomzodlar) foydalanishga asoslangan. Ushbu jarayonda qo'llaniladigan tanlash mexanizmlari, birinchi marta Charlz Darvin tomonidan aniq shakllantirilgan (“Eng kuchli omon qoladi!”) mos variantlar va aksincha, ta'kidlab, keyin mustahkamlang ijobiy fazilatlar maqsadga to'liq javob beradigan variantlar. Keling, TO ga nisbatan GA yordamida hal qilinishi mumkin bo'lgan vazifalar doirasini belgilaymiz. Optimallashtirish vazifalari ACS TO ning turli sinflarini loyihalashda markaziy o'rinlardan birini egallaydi. Buning sababi, tizim yoki modelni ishlash sifati uchun belgilangan talablarga javob beradigan eng oddiy variantni tanlashning tabiiy tendentsiyasi (strukturaviy sintez muammosi) yoki ko'p komponentli tizim parametrlari uchun optimal sozlamalarni topishdir. berilgan struktura uchun (parametrik sintez muammosi). Tegishli muammolarni shakllantirishning bir nechta misollari keltirilgan. Muammo 1. Ekspert regulyator bilan IMS TO qismi sifatida foydalaniladigan ob'ekt xususiyatlarini aniqlash va bashorat qilishning optimal algoritmini topish talab qilinadi (1.2-rasmga qarang). O'zgartirilishi kerak bo'lgan parametrlar regressiya modelining raqamli koeffitsientlari, bazis funktsiyalari soni yoki regressiya tenglamalarining tartibi. Maqsad funktsiyasi - identifikatsiya va prognozlash xatosi, hozirgi (yoki kelajakdagi) vaqtdagi boshqaruv ob'ekti va uning modeli natijalari o'rtasidagi farq sifatida baholanadi. Masala 2. ACS TOda boshqaruv jarayonlarining berilgan sifatini ta’minlovchi loyqa regulyatorning a’zolik funksiyalarining shakli va nisbiy holatini tanlash talab etiladi. O'zgaruvchan parametrlar - a'zolik funktsiyalarining a i, b j, c s sonli koeffitsientlari (1.5-rasmga qarang); a'zolik funktsiyalari soni. Maqsad funktsiyasi sifat ko'rsatkichi (funktsional) bo'lib, uning minimal qismi mos yozuvlar o'tish jarayonlariga to'g'ri keladi. Masala 3. 1.6-rasmda ko'rsatilgan ISU TOda chiziqli bo'lmagan boshqaruvchi sifatida foydalaniladigan ko'p qatlamli perseptronning strukturasini (topologiyasi, arxitekturasi) tanlash talab etiladi. O'zgaruvchan parametrlar - neyron tarmog'ining har bir qatlamidagi qatlamlar soni va neyronlar soni. Maqsad funktsiyasi tarmoqni o'rganish xatosi bo'lib, bu ob'ektning natijalari va tizimning mos yozuvlar modeli o'rtasidagi nomuvofiqlikdir. Berilgan barcha misollarda optimallashtirish masalasi quyidagi matematik formulani oladi: f (V 1, V) maqsad funksiyasining minimalini ta'minlovchi V 1, V 2, ..., V n o'zgaruvchan parametrlarning shunday qiymatlarini toping. 2, ..., V n), agar ko'rsatilgan V 1, V 2, ..., V n parametrlari ma'lum bir ruxsat etilgan hududni qondirsa. Har bir alohida holatda cheklovlar maydonini belgilash hal qilinayotgan muammoning o'ziga xos xususiyatlari bilan belgilanadi. Masalan, 2-masalada mintaqa turi a'zolik funksiyalarining izlanayotgan optimal parametrlari qidirilayotgan intervallar chegaralarini tanlash bilan aniqlanadi. 3-masalada tegishli cheklovlar o'rganilayotgan NS sinfining ruxsat etilgan maksimal murakkabligini cheklash bilan bog'liq va hokazo. Yuqoridagi muammolarni hal qilish uchun an'anaviy ko'p parametrli qidiruv algoritmlarini qo'llashda bir qator qiyinchiliklar yuzaga keladi, ular orasida: * 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 (gradientini) hisoblash zarurati bilan bog'liq bo'lgan qidiruv algoritmlarining mahalliy xususiyati; * mahalliy ekstremallardan biriga yaqin joyda qidirish algoritmini "osib qo'yish" qobiliyati; * algoritmning past shovqin immuniteti; * "jarlik" holatlarida past qidiruv samaradorligi. GA ning jozibadorligi aynan shundan iboratki, ular asosan ko'rsatilgan kamchiliklardan mahrum. Genetika va tirik tabiat evolyutsiyasi nazariyasidan olingan GA terminologiyasiga ko'ra, ular har biri ko'rib chiqilayotgan muammoni hal qilish uchun nomzod bo'lgan "individuallar" populyatsiyasi bilan shug'ullanadi. Muammoni hal qilishning ushbu o'ziga xos varianti qanchalik muvaffaqiyatli bo'lishiga qarab, har bir shaxsga ma'lum bir "fitness (fitness) indeksi" beriladi. Masalan, yuqorida aytib o'tilgan (1-3-topshiriqlarga qarang) maqsadli funktsiyalardan biri bunday fitnes indeksi sifatida harakat qilishi mumkin. Bundan tashqari, eng munosib shaxslarga populyatsiyadagi boshqa individlar bilan "chaqalash" orqali "ko'paytirish" imkoniyati beriladi. Natijada, yangi shaxslar paydo bo'ladi - ularning har bir "ota-onasi" dan ba'zi xususiyatlarni meros qilib olgan "avlodlar". Shuning uchun aholining eng kam mos keladigan vakillari "o'lib ketishadi". Mumkin bo'lgan echimlarning paydo bo'lgan yangi populyatsiyasi oldingi avlodning eng yaxshi vakillariga xos bo'lgan fazilatlarni (xususiyatlarni) ancha katta nisbatda saqlaydigan yangi "avlod" ni tashkil qiladi. Yuqorida tavsiflangan sxemani avloddan-avlodga o'tkazish va chatishtirishni rag'batlantirish va belgilar almashinuvini birinchi navbatda eng munosib shaxslar o'rtasida qo'llash orqali populyatsiyani doimiy ravishda yaxshilash mumkin. kuchli tomonlari shaxslar. Boshqacha qilib aytganda, qidiruv o'zgaruvchan parametrlar makonining eng istiqbolli, istiqbolli sohalarini o'rganadi. GA ning to'g'ri ishlashi bilan populyatsiya muammoning optimal echimiga yaqinlashadi. Umuman olganda, genetik algoritmlar global optimalni topishni kafolatlamaydi, ammo ularning kuchi shundaki, ular "juda tez" ko'plab muammolarga, shu jumladan hal qilish qiyin bo'lganlarga "etarli darajada yaxshi" echimlarni topishga imkon beradi. boshqa usullar bilan. Genetik algoritmlarni qo'llash tarixi R.Xolstien va De Yongning ishlaridan boshlanadi, unda GA ning ko'p parametrli optimallashtirish masalalarini yechish imkoniyatlari birinchi marta bir qancha misollar yordamida namoyish etilgan. 1975-yilda J.Gollandning “Tabiiy va sun’iy sistemalarda moslashish” monografiyasi nashr etildi, unda usulning nazariy asoslanishi, asosiy tamoyillar uning asosida. Va nihoyat, D.Goldbergning “Izlash, optimallashtirish va muammolarida genetik algoritmlar” kitobi. mashinani o'rganish”, Ko'p sonli misollar va turli xil amaliy sohalardagi muammolarning mumkin bo'lgan formulalarini o'z ichiga olgan, GA yordamida hal qilingan. So'nggi yillarda GA qo'llash doirasi sezilarli darajada kengaydi. Ushbu usullar quyidagi muammolarni hal qilishda samarali ekanligi ko'rsatilgan: * murakkab dinamik ob'ektlarni aniqlash; * tanlov optimal konfiguratsiya ko'p agentli robotlar texnik tizimlar ; * ko'p bo'g'inli robot-manipulyatorlarni boshqarishning optimal algoritmlarini sintez qilish; * optimal o'rnatish nazorati kosmik kema ; * to'siqlar sharoitida transport vositalarining harakatlanish marshrutlarini rejalashtirish; * konstruktiv yechimlarning strukturaviy sintezi, jadvallar sintezi va boshqalar. GA dan foydalanish nafaqat an'anaviy optimallashtirish muammolari sinfini qamrab oladi, balki noaniqlik sharoitida murakkab dinamik ob'ektlarni boshqarish muammolariga tez tarqaladi. Shuning uchun, dastgoh uskunalarini boshqarish vazifalarida GA ham keng ko'lamli vazifalarni hal qilish uchun ishlatilishi mumkin. TOda qayta ishlashning belgilangan sifatini ta'minlash uchun ISUning barcha darajalarida intellektual nazoratni tashkil qilish kerak: tashkiliy, muvofiqlashtiruvchi va taktik. Bu shuni anglatadiki, regulyatorlar tizimi ham, ESning bir qismi sifatida identifikatsiyalash va prognozlash birligi ham "intellektual qobiliyatlarga" ega bo'lishi kerak. Chiziqli bo'lmagan boshqaruv ob'ektlarining regulyatorlari sifatida loyqa, NS regulyatorlari va ularning navlari ko'pincha ishlatiladi va identifikatsiyalash va prognozlash tizimlari uchun - neyro-loyqa tizimlar (ANFIS - AdaptiveNeuro-FuzzyInferenceSystem) va har xil turdagi neyron tarmoqlar. ESning o'zi ham "aniq" yoki "loyqa" mantiqdan foydalanish asosida tuzilishi mumkin. Shunday qilib, ES NN yoki loyqa qoidalar asosida yoki ikkalasini bir vaqtning o'zida ishlab chiqilishi mumkin. Shuning uchun TO ni aqlli boshqarishni tashkil qilishda neyro-loyqa (gibrid) ESni yaratish maqsadga muvofiqdir. keng imkoniyatlar loyqa mantiq va neyron tarmoqdan foydalanish. Bundan tashqari, ISS TO ning barcha darajalarida aralash (gibrid) boshqaruv strategiyasidan foydalanish kerak, chunki bu nafaqat boshqaruvning yuqori darajasida (tashkiliy va muvofiqlashtirish) aqlli boshqaruv usullarining afzalliklaridan to'liq foydalanishga imkon beradi. , balki chiziqli bo'lmagan algoritmlarga ehtiyoj mavjud bo'lgan quyi (taktik) darajada ham. turli strategiyalar real vaqt rejimida ijro etuvchi mexanizmlarni nazorat qilish. Dasturlar № 14 asosiy tadqiqot OEMMPU RAS «NOANIQLIK HOZIRDAGI KO'P DARAJALI, INTELLEKT VA TARMOQLI BOSHQARISH TIZIMLARINI FAOLIYATINI TAHLIL VA OPTIMALLASH». 1. Dasturning asoslari 1.1. Ilmiy va amaliy ahamiyati Texnologiyaning jadal rivojlanishi (tarmoqlarning o'zaro ta'siri, kompyuterlarni miniatyuralashtirish, ularning tezligini oshirish va boshqalar) zamonaviy boshqaruv tizimlariga yangi talablarni qo'yadi va o'rnatilgan boshqaruv tizimlari darajasida ham (yirik dispetcherlik markazlari darajasida) yangi imkoniyatlar ochadi. tarmoq darajasida (aloqa-tarmoq, guruh) markazlashmagan multi-agent tizimlarining o'zaro ta'siri. Boshqaruv tizimlari tobora axborotni boshqarish tizimlari xarakteriga ega bo'lib, boshqaruv, hisoblash va aloqa nazariyalari kesishmasida o'rganilmoqda. Shunday qilib, aloqa kanallarining (aloqa) xususiyatlarini hisobga olish, masalan, markazlashtirilmagan (ko'p agentli) tizimlarda zarur va o'rnatilgan kompyuterning xususiyatlari ko'p darajali boshqaruv tizimlarida bunday intellektual funktsiyalarni amalga oshirishda muhimdir. texnik ko'rish, harakatlarni rejalashtirish, o'qitish, ko'p mezonli qarorlar qabul qilish, mulohaza yuritish va boshqalar kabi. Xususan, nazoratni intellektuallashtirish tizimlarning miqdoriy modellari mavjud bo'lmaganda, tizimlar faoliyatining avtonomligi darajasini oshirish uchun mo'ljallangan. miqdoriy modellarning (masalan, murakkab tizim evolyutsiyasini tavsiflovchi tenglamalar) adekvatligini yo'qotadigan boshqaruv ob'ektining ishlashidagi dinamika yoki buzilishlar, sifatli ("bilim" deb ataladigan) rolini oshiradi. misol, mantiqiy-lingvistik) boshqaruv tizimining yuqori darajalarida qo'llaniladigan ob'ekt va muhitning modellari. Dastur fan, texnika va texnologiyaning ustuvor yo‘nalishlarida yuzaga keladigan fundamental muammolarni hal qilishga qaratilgan Rossiya Federatsiyasi... Vazifa - dastlabki ma'lumotlarning noaniqligi va etishmasligini hisobga olgan holda murakkab texnik, inson-mashina va boshqa tizimlar uchun boshqaruv nazariyasi sohasida yangi fundamental va amaliy natijalarni olish, shu jumladan: stokastik tizimlarni tahlil qilish va sintez qilish nazariyasi; texnik holatini joriy diagnostika va nazorat qilish bilan harakat va texnologik jarayonlarni boshqarish tizimlarini yaratish nazariyasi, shuningdek, zamonaviy axborot texnologiyalari asosida avtomatlashtirilgan loyihalash tizimlari va aqlli boshqaruvni yaratish nazariyasi. Boshqaruv nazariyasi, tahlil va optimallashtirishning turli xil ilovalarda (transport, logistika, ishlab chiqarish, aviatsiya va boshqalar) qo'llanilishining xilma-xilligi tufayli. kosmik tizimlar, suv osti kemalari va er usti kemalari va boshqalar), ko'plab murakkablik omillarini hisobga olish kerak, masalan: Ko'p darajali boshqaruv, Markazsizlashtirish, Nochiziqlilik, Ko'p ulanish, Parametrlarni taqsimlash, Fazo va vaqtdagi jarayonlarning turli miqyoslari, Yuqori o'lcham, Quyi tizimlar tavsifining heterojenligi, Ko'p rejimli, Impuls ta'sirining mavjudligi, Koordinata-parametrik, strukturaviy, muntazam va yakka tartibdagi buzilishlarning mavjudligi; Davlat vektori va tizim parametrlari, o'lchov xatolarining xususiyatlari va atrof-muhit to'g'risidagi ma'lumotlarning noaniqligini tavsiflash uchun deterministik va ehtimollik modellaridan foydalanish; Boshqarish yoki ob'ektda kechikish effektlarining mavjudligi, · Zamonaviy boshqaruv tizimlarining umumiy strukturaviy murakkabligi. Ushbu maqsadga erishish va asosiy vazifalarni hal qilish uchun Dastur quyidagi asosiy yo'nalishlarda tadqiqot va ishlanmalarni o'z ichiga oladi: 1. To'liq bo'lmagan ma'lumotlarga ega bo'lgan ko'p darajali boshqaruv tizimlarining turli vaqt shkalalarida ishlashini tahlil qilish va optimallashtirish. 2. Tashkiliy-texnik xarakterdagi ko'p darajali va markazlashmagan tizimlarda boshqaruv va optimallashtirish. 2.1. Tarmoqqa asoslangan tizimlarda boshqaruv va optimallashtirish. 2.2. Harakatlanuvchi ob'ektlarni aqlli boshqarish. 2.3. Ko'p darajali real vaqtda axborot va boshqaruv tizimlarini modellashtirish va optimallashtirish. Yo'nalish 1. Funktsiyani tahlil qilish va optimallashtirish to'liq bo'lmagan ma'lumotlarga ega bo'lgan ko'p darajali boshqaruv tizimlarining turli vaqt shkalalari Ko'pgina zamonaviy boshqaruv tizimlarining murakkabligi ko'pincha tizimda sodir bo'ladigan jarayonlarning to'liq tavsifini va uning atrof-muhit bilan o'zaro ta'sirini oldindan olishga imkon bermaydi. Qoida tariqasida, haqiqiy tizimlar dinamikaning chiziqli bo'lmagan tenglamalari bilan tavsiflanadi va ko'pincha boshqaruv tizimlarining matematik modellari ushbu parametrlar va xususiyatlarning o'zini ko'rsatmasdan, faqat individual elementlarning parametrlari va xususiyatlaridagi o'zgarishlarning ruxsat etilgan diapazonlarini hisobga oladi. Bundan tashqari, ba'zi tizimlarda, xususan, mikromexanik va kvant tizimlarida, uzluksiz yoki diskret vaqtda tasvirlashning klassik usullaridan foydalanishga ichki va / yoki tashqi o'zaro ta'sir kuchlari, shuningdek, boshqaruv harakatlari to'sqinlik qiladi. vaqtinchalik, impulsiv xarakterga ega va ularni aniq hisoblash mumkin emas. ... Tizim turli vaqt shkalalarida ishlaydi: haqiqiy (sekin) va tez (impuls). Tarozilarning bunday vaqtinchalik o'zgaruvchanligi ko'plab zamonaviy boshqaruv tizimlarining, shu jumladan yuqori darajalar sifatli va diskret modellardan, quyida esa ko'proq foydalaniladigan ko'p darajali boshqaruv tizimlarining o'ziga xos xususiyatidir. miqdoriy modellar doimiy vaqt bilan. Shu sababli, gibrid (uzluksiz-diskret) vaqt ichida bunday tizimlarning ishlashi tavsifini matematik rasmiylashtirish usullarini ishlab chiqish, to'liq bo'lmagan ma'lumotlar, qarama-qarshilik va nostandart sharoitlarda boshqarilishi va barqarorligi uchun ularning xususiyatlarini o'rganish. boshqaruv elementlari va faza o'zgaruvchilari bo'yicha cheklovlar shoshilinch vazifadir. Deterministik va stokastik bo'lgan bunday uzluksiz diskret tizimlarning optimal boshqaruvini sintez qilish usullarini ishlab chiqish bir xil darajada dolzarb vazifadir. Bundan tashqari, noaniqlik va aprior ma'lumotlarning etishmasligi sharoitida ma'lumotlarni yig'ish va qayta ishlash jarayonini optimallashtirish vazifalari (kuzatishlarni kuzatish va optimal filtrlash) juda dolzarbdir. Yo'nalish 2. Tashkiliy va texnik xususiyatga ega ko'p darajali va markazlashmagan tizimlarda boshqaruv va optimallashtirish 2.1. Tarmoqqa asoslangan tizimlarda boshqaruv va optimallashtirish Zamonaviy murakkab tashkiliy-texnik tizimlar yuqori o'lchovlilik, markazsizlashtirish, ko'p bosqichli boshqaruv, o'qitishni hisobga olgan holda faoliyatni samarali rejalashtirish zarurati, qabul qilingan qarorlarning ko'p mezonlari va nazorat qilinadigan sub'ektlarni aks ettirish bilan tavsiflanadi. Katta o'lchamdagi diskret va uzluksiz taqsimlangan ko'p bog'langan tizimlarni rejalashtirish va boshqarish muammolari nafaqat vaqt bo'yicha, balki kosmosdagi taqsimot va turli masshtablar bilan ham tavsiflanadi va eng murakkab va vaqt talab qiladigan jarayonlardan biridir. optimallashtirish muammolari sinflari. Shu sababli, aniq va taxminiy echimlarni topish uchun tadqiqot usullari va yondashuvlarini, shuningdek, vositalarni ishlab chiqish maqsadga muvofiqdir. simulyatsiya murakkab texnik, tashkiliy (shu jumladan transport va logistika) va axborot tizimlarini rejalashtirish, loyihalash va boshqarish bo'yicha qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlarida foydalanish uchun. Guruhning o'zaro ta'sirini boshqarish uchun markazlashtirilmagan tashkiliy va texnik tizimlarning tarkibiy qismlari (tarmoq markazlashtirilgan tizimlar, ishlab chiqarish tizimlari, hisoblash, telekommunikatsiya va boshqa tarmoqlar va boshqalar) aloqa kanallaridagi cheklovlar va hisob-kitoblarning murakkabligi sharoitida. katta ahamiyatga ega axborotni qayta ishlash jarayonlarining xususiyatlariga, shuningdek, qaror qabul qilish vaqtiga, hisoblash imkoniyatlariga va aloqa kanallarining o'tkazish qobiliyatiga cheklovlarga ega. Shu sababli, murakkab tashkiliy-texnik tizimlar tuzilmasini optimallashtirish usullarini (san'atdagi cheklovlarni hisobga olgan holda), shu jumladan bir vaqtning o'zida ko'plab mezonlarni hisobga olgan holda ishlab chiqish dolzarbdir: dastlabki ma'lumotlarning tafsilotlari, ma'lumotlarni yig'ish samaradorligi, rejalashtirish. va aks ettiruvchi qarorlar qabul qilish, individual kompyuterlarning cheklangan ishlashi, ishlarning takrorlanishini kamaytirish. , shuningdek, ma'lumotlarni uzatish xizmatlari bilan bog'liq yordamchi hisob-kitoblarning ulushi. Ko'p darajali va markazlashtirilmagan tizimlar axborotga qarshi choralar sharoitida real vaqt rejimida taqsimlangan qarorlar qabul qilish, shuningdek, ma'lumotlarning to'liq emasligi va turli xilligi, ko'pincha ko'p mezonli sifat va sub'ektiv xarakterga ega bo'lishi bilan tavsiflanadi. Shu sababli, to'liq bo'lmagan ma'lumotlar va qarama-qarshilik sharoitida strategik va tezkor qarorlar qabul qilinishini qo'llab-quvvatlash uchun tegishli axborot ta'minoti tizimlarini yaratish usullarini ishlab chiqish zarur. Buning uchun, xususan, ishlab chiqish tavsiya etiladi: dinamik tashkiliy va texnik tizimlarning ko'p agentli modellari, shu jumladan qarama-qarshi agentlar bilan tarmoq modellari, guruhlarning xatti-harakatlari va uning prognozi modellari, manfaatlar muvozanatini baholash va koalitsiyalarni shakllantirish. ushbu tizimlar, shuningdek, axborot texnologiyalari va axborotni taqdim etish vositalarini ishlab chiqish O tashqi muhit va aqlli agentlarni bilish. 2.2. Harakatlanuvchi ob'ektlarni aqlli boshqarish Belgilangan vazifalarni hal qilish uchun miqdoriy modellarni yaratish har doim ham mumkin emas, shuning uchun ular bilan birga an'anaviy usullar, Dastur sun'iy intellekt usullaridan foydalanadi. Sun'iy intellekt, bilim sohasi sifatida, so'nggi ellik yil ichida aql tushunchasini ishlab chiqish va takomillashtirishda ham, inson faoliyatining turli sohalarida sun'iy intellektni amaliy qo'llash sohasida ham ulkan sakrashni boshdan kechirdi. texnologiya, iqtisod, biznes, tibbiyot, ta'lim va boshqalar. Sun'iy intellektning ko'plab nazariy pozitsiyalari va usullari bilimga asoslangan amaliy intellektual texnologiyalarga aylantirildi. Intellektual tizimlarning zamonaviy avlodining o'ziga xos xususiyati shundaki, ular tashqi muhitning murakkab modeliga tayanadi, bunda miqdoriy ma'lumotlar ham, sifat modellari ham hisobga olinadi - tashqi muhitning turli ob'ektlarining mumkin bo'lgan xatti-harakatlari va ularning o'zaro aloqalari haqidagi bilimlar. Bunday modellardan foydalanish bilimlarni ifodalash usullarini ishlab chiqish, turli manbalardan olingan ma'lumotlarni birlashtirish usullari, kompyuterlarning tezligi va xotirasini sezilarli darajada oshirish tufayli mumkin bo'ldi. Tashqi muhit modelining mavjudligi harakatlanuvchi ob'ektlarni zamonaviy aqlli boshqarish tizimlariga ko'p mezonli, noaniqlik va xavf sharoitida qaror qabul qilish imkonini beradi va bu qarorlarning sifati odamlar tomonidan qabul qilingan qarorlar sifatiga nisbatan yuqori bo'lishi mumkin. axborotning haddan tashqari yuklanishi, cheklangan vaqt va stress. Shu munosabat bilan yuqoridagi omillar mavjud bo'lganda harakatlanuvchi ob'ektlarni aqlli boshqarishni rivojlantirishning yangi vositalari va usullarini ishlab chiqish dolzarb vazifadir. 2.3. Ko'p darajali real vaqtda axborot va boshqaruv tizimlarini modellashtirish va optimallashtirish Ushbu yo'nalishdagi tadqiqotlarning dolzarbligi noaniqlik, strukturaviy buzilishlar sharoitida ishlaydigan ko'p rejimli va ko'p maqsadli ob'ektlarning ko'p darajali ochiq modulli real vaqtda axborot va boshqaruv tizimlarini (IMS RT) tahlil qilish va sintez qilish usullarini ishlab chiqish zarurati bilan bog'liq. va favqulodda vaziyatlar (NSS). Ushbu boshqaruv ob'ektlari orasida davlat xavfsizligini belgilovchi muhim ob'ektlar va mas'uliyatli foydalanish tizimlari mavjud. Ko'rinib turibdiki, ushbu sinf tizimlarini yaratish muammolari va vazifalari bunday tizimlarning tuzilishini dinamik va stsenariy tahlil qilish va sintez qilishning yagona nazariyasi va amaliy dasturiy ta'minotga yo'naltirilgan usullarini ishlab chiqish asosida muvaffaqiyatli hal qilinishi mumkin. , dasturiy ta'minot va axborotni qo'llab-quvvatlash, samarali boshqaruv ta'sirlarini rivojlantirish mexanizmlari. Bular, birinchi navbatda, ochiq axborot va boshqaruv tizimlarini loyihalashning rasmiylashtirilgan metodologiyasini ishlab chiqishni o'z ichiga oladi, shu jumladan ob'ektga yo'naltirilgan I&C RT modulli strukturasini ochiq arxitektura bilan sintez qilish modellari va usullari, bu turli xil samaradorlik bo'yicha optimaldir. mezonlar. Dinamik tahlil bosqichida olingan natijalar asosida ma’lumotlarni qayta ishlash va boshqarishning optimal funksional modulli strukturasi sintezlanadi, ya’ni I&C RV modullarining optimal tarkibi va soni aniqlanadi, tizim interfeysi sintezlanadi va strukturasi aniqlanadi. uning dasturiy ta'minoti va ilovalarning kirish oqimlarini qayta ishlash uchun axborot ta'minoti aniqlanadi. Noaniqlik, tuzilmaviy buzilishlar va favqulodda vaziyatlar sharoitida harakatlarni rejalashtirish va qarorlar qabul qilishni qo'llab-quvvatlash uchun IMS RVda stsenariy tahlili va samarali boshqaruv harakatlarini sintez qilish usullaridan foydalanish tavsiya etiladi. Bunda konstruktiv buzilishlar va favqulodda vaziyatlarning tarqalishining matematik modeli vaznli yoki funktsional belgilar grafiklari tilida shakllantiriladi. Ushbu model asosida ob'ektlarni boshqarishning oqilona stsenariylari ularni tashkil etuvchi elementlarning ish qobiliyati, qarshilik va omon qolish tushunchalari yordamida sintezlanadi. Ko'p rejimli maqsadli ob'ektlarda NSS sabablari va oqibatlarini bartaraf etish stsenariylarini sintez qilish dinamik ravishda aniqlangan vaqt va resurslar cheklovlarini hisobga olgan holda amalga oshiriladi. Shuningdek, noaniqlik, konstruktiv buzilishlar va favqulodda vaziyatlar sharoitida ishlaydigan ko'p rejimli va ko'p maqsadli ob'ektlarning yashash qobiliyatini nazorat qilishning teskari muammolarini hal qilish uchun formulalar va usullarni ishlab chiqish kerak. Boshqaruv tizimi va ob'ektlarining yuqorida qayd etilgan o'ziga xosligi, boshqaruv muammolarini hal etishning ilmiy va amaliy ahamiyati, ular uchun tahlil va optimallashtirish Dasturning quyidagi asosiy maqsad va vazifalarini shakllantirish imkonini beradi. 1.2. Asosiy maqsad va vazifalar Dasturning asosiy maqsadi texnologik va texnologik jarayonlarda texnik ob'ektlar va jarayonlarning harakatini boshqarish ilovalari bilan murakkab dinamik va intellektual tizimlarni boshqarish sohasida muhim davlat ahamiyatiga ega istiqbolli loyihalarni amalga oshirishga to'sqinlik qiluvchi boshqaruv nazariyasining fundamental muammolarini hal qilishdan iborat. tashkiliy tizimlar. Tadqiqot quyidagi umumlashtirilgan mavzular bo'yicha olib boriladi. Yo'nalish 1 · Koordinatalarni to'liq o'lchash va boshqarish kuchlarining ruxsat etilgan tuzilishini cheklash holatlarida chiziqli bo'lmagan tizimlarni barqarorlashtirish usullarini ishlab chiqish. · Boshqarish ob'ekti va faoliyat muhiti parametrlarining noaniqligining deterministik, ehtimollik va boshqa modellari sharoitida ishonchli va moslashuvchan kuzatish va nazorat qilish usullarini ishlab chiqish. · Uzluksiz, diskret va ko‘p bosqichli uzluksiz-diskret dinamik modellarni sifat va miqdoriy tahlil qilish usullari va algoritmlarini ishlab chiqish va vektor va matritsalarni taqqoslash funksiyalari va model o‘zgarishlari bilan reduksiya usuliga asoslangan boshqaruv sintezi. · Ichki jismlarning konfiguratsiyasi yoki harakatining o'zgarishi tufayli qarshilik ko'rsatadigan muhitda harakatlanadigan yangi sinf mexanik tizimlarni optimal boshqarish muammosini o'rganish. · Quruq ishqalanish borligida mexanik tizimlarning zarba o‘zaro ta’siri masalalarini matematik rasmiylashtirish va yechish usullarini ishlab chiqish. · Diskret-uzluksiz va impulsli dinamik tizimlarni optimal boshqarish usullarini ishlab chiqish. · Dinamik o'yinlar ko'rinishida nazoratsiz buzilishlarga duchor bo'lgan chiziqli bo'lmagan ob'ektlarni kafolatlangan boshqarish usullarini ishlab chiqish. · Kvant tizimlarini boshqarish nazariyasini ishlab chiqish. · Turli darajadagi jarayonlar dinamikasining geterogen tavsifi bilan tizimlarning ko'p darajali boshqaruvining holatini va sintezini baholash uchun barqarorlik, o'zgarmaslik, dissipativlik kabi dinamik xususiyatlarni tahlil qilish usullari va algoritmlarini ishlab chiqish. Yo'nalish 2.1 · Tarqalgan parametrlar va turli masshtabdagi jarayonlar (fazoda va vaqtda) bo'lgan katta o'lchamli tarmoq markazlashtirilgan tizimlarni boshqarish muammolarini hal qilish usullari. · Taqsimlangan loyihalar va dasturlarni markazlashmagan aloqa-tarmoqli aqlli boshqarish modellari va usullari. · Ko'p darajali va markazlashmagan tizimlar strukturasini optimallashtirish usullari. · Tarmoqqa markazlashtirilgan boshqaruvni taqsimlangan va parallel hisoblashning matematik jihatdan bir hil fazoda kompyuterda amalga oshirish usullari va tuzilmalari. · To'liq bo'lmagan, bir xil bo'lmagan, sifatli va sub'ektiv ma'lumotlarga asoslangan guruh qarorlarini qabul qilish modellari va usullari. · Murakkab texnik va transport-logistika tizimlarida o'zaro bog'liq operatsiyalar komplekslarini rejalashtirish va boshqarish modellari va usullari. · Multi-agentli texnologiyalar asosida taqsimlangan dasturiy ta’minotning intellektual tizimlarini yaratish tamoyillari, 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 kiritish xususiyatlarini aks ettiruvchi vaziyatni boshqarishning umumlashtirilgan modellarini ishlab chiqish. · Boshqariladigan dinamik ob'ektlar guruhining aloqa barqarorligi xususiyatini ta'minlovchi marshrutlarni rejalashtirish usulini ishlab chiqish, ularning model ko'rinishida heterojen (miqdoriy va sifat). · Dengizdagi mobil ob'ektlarga ilova bilan boshqaruv ob'ektlarining nochiziqliligi, ko'p ulanishliligi, yuqori o'lchamliligini hisobga olgan holda real vaqt rejimida moslashtirilgan modellashtirish platformalarini tahlil qilish va sintez qilish usullarini ishlab chiqish. · Konfliktli muhitda harakatlanuvchi ob'ektlarni ko'p darajali boshqarishning intellektual tizimlarini, ularning guruh o'zaro ta'sirini, ko'p mezonliligini, noaniqlik va xavfni hisobga olgan holda optimallashtirish. · Intellektual boshqaruv tizimlari uchun texnik ko'rishni ta'minlash usullarini ishlab chiqish. · Tizimning davlat makonida majburiy harakatni tashkil etish asosida murakkab manevrlarni bajaruvchi dinamik ob'ektlarni aqlli boshqarish usullarini ishlab chiqish. Yo'nalish2.3 · Noaniqlik va struktura buzilishlari sharoitida ochiq arxitekturaga ega real vaqt rejimining ob'ektga yo'naltirilgan ko'p darajali axborotni boshqarish tizimlarining modulli tuzilmasini tahlil qilish va optimallashtirish modellari va usullari. · Elektr energetika tizimlarining rejimlarini tahlil qilish va optimallashtirish va ularni boshqarish usullari. · Boshqaruv vazifalari uchun zaiflik nuqtalarini qidirishga stsenariy-indikator yondashuvining modellari va usullari. · Harakatlanuvchi ob'ektlarni ko'p rejimli boshqarish jarayonlarini modellashtirish, tahlil qilish va optimallashtirish usullari. · Boshqaruv ob'ekti haqidagi aprior ma'lumotlarga asoslangan texnologik bilimlar bazasini shakllantirish orqali boshqarish samaradorligini oshirish uchun nochiziqli statsionar bo'lmagan ob'ektlarni aqlli identifikatsiyalash usullari va algoritmlarini ishlab chiqish. · Megapolislar ekotizimlarini boshqarish vazifalarida tabiiy va texnogen komplekslarni modellashtirish uchun geoaxborot texnologiyalari. · Navigatsiya va boshqaruv tizimlarini axborot bilan ta'minlashni tahlil qilish va optimallashtirish. · Ishlab chiqarish jarayonlarini boshqarish modellari va usullari. Boshqarish tizimlarini tahlil qilish va sintez qilishning ishlab chiqilgan nazariyasi va usullarining natijalari quyidagi yo'nalishlarda qo'llaniladi: · aviatsiya va kosmonavtika, quruqlik va dengiz ob'ektlarida harakatni boshqarish; transport vositalari; · ko'p agentli tarmoq markazlashtirilgan tizimlar, ishlab chiqarish tizimlari, hisoblash, telekommunikatsiya va boshqa tarmoqlar ; · transport va logistika tizimlari ; · Global energiya, gaz uzatish va boshqa yirik infratuzilma tizimlari; · To'liq bo'lmagan ma'lumotlar va qarama-qarshilik sharoitida boshqaruv vazifalarini axborot bilan ta'minlash va strategik va tezkor qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlari. Boshqaruv tizimlarini qurish nazariyasining fundamental muammolari ularni jadal rivojlantirishni talab qiladi. Ushbu yo'nalishdagi tadqiqotlarni rivojlantirish quyidagilarga imkon beradi: Boshqarish-hisoblash-aloqa murakkab uchlik muammosini hal qilishning nazariy asoslarini ishlab chiqish (muammo " Boshqaruv- Hisoblash- Aloqa") murakkab axborot va boshqaruv tizimlari uchun, shu jumladan aloqa kanallari cheklovlari va quyi tizimlarning ishdan chiqishi sharoitida; Harakatlanuvchi ob'ektlar, maxsus maqsadli ob'ektlar, texnologik va tashkiliy tizimlar bilan bog'liq bo'lgan printsipial jihatdan yangi ob'ektlar va jarayonlarni boshqarish muammolarini hal qilish; Funktsional diagnostikaning samarali usullarini yaratish va boshqaruv tizimlarining nosozliklariga chidamliligini ta'minlash samolyot va boshqa harakatlanuvchi ob'ektlar, shuningdek, elektr energiya tizimlarining dinamik barqarorligi; Boshqarish tizimlarini ishlab chiqish jarayonini algoritmlashtirish va avtomatlashtirish orqali loyihaviy yechimlarni ishlab chiqish sifatini oshirish, tezlashtirish va xarajatlarini kamaytirish. Bundan keyin menejment keng ma'noda tushuniladi, jumladan, aloqa tarmog'i, guruh, taqsimlangan nazorat(ingliz adabiyotida - tarmoqlarda nazorat, tarmoqlar ustidan nazorat, taqsimlangan boshqaruv va boshqalar) Ushbu maqola ham mavjud: Rosenberg Igor Naumovich Intellektual boshqaruv // Zamonaviy texnologiyalar boshqaruv... ISSN 2226-9339... -. Maqola raqami: 7608. E’lon qilingan sana: 2017-04-10. Kirish rejimi: https: // sayt / maqola / 7608 / Kirish Intellektual nazorat - semiotik, kognitiv va axborot nazoratining umumlashtirilishi. Transportni aqlli boshqarishda quyidagi yo'nalishlar ajralib turadi: aqlli transport tizimlari, aqlli semiotik boshqaruv va aqlli kognitiv nazorat. Intellektual semiotik boshqaruv mantiqning turli shakllari, ishlab chiqarish tizimlari, evolyutsion algoritmlar bilan bog'liq. Intellektual kognitiv nazorat assotsiativ kanallar va yashirin bilimlarni tahlil qilish yordamida inson kompyuter boshqaruvining sintezi sifatida qaraladi. Intellektual boshqaruv noaniqlik sharoitida qaror qabul qilish vositasi sifatida qaraladi. Axborotni aqlli boshqarish aqlli axborot texnologiyalari boshqaruvini qo'llab-quvvatlash sifatida qaraladi. Aqlli boshqaruv zarurati Jamiyat rivojlanishi va ob'ektlar va boshqaruv vazifalarining murakkablashishi bilan boshqaruv texnologiyalari ham o'zgardi. Menejmentda eng keskin qiyin vaziyatlar"katta ma'lumotlar" muammosi aniqlandi. Bu texnologiya uchun axborot to'sig'ini yaratadi " tashkiliy boshqaruv". Uchun zamonaviy boshqaruv noto'g'ri tuzilgan ma'lumotlarning o'sishi xarakterlidir. Bu aqlli boshqaruvga o'tishga olib keladi, bu esa, o'z navbatida, bilimlarni boshqarish texnologiyalarini qo'llash zaruriyatini keltirib chiqaradi. Intellektual boshqaruv aqlli tizimlar va aqlli texnologiyalarga asoslangan. Intellektual tizim - bu ma'lum bir fan sohasiga tegishli bo'lgan muammolarga ijodiy echimlarni olishga qodir bo'lgan texnik yoki dasturiy-texnik tizim bo'lib, ular haqidagi bilimlar bunday tizim xotirasida saqlanadi. Soddalashtirilgan holda, aqlli tizimning tuzilishi uchta asosiy blokni o'z ichiga oladi - bilimlar bazasi, hal qiluvchi va aqlli interfeys. Erituvchi aqlli tizimning asosiy komponentidir. Birinchi tartibli mantiqda hal qiluvchi mantiqiy ifodalarning yechimlarini olish mexanizmidir. Sun'iy intellekt deb tasniflangan ko'p agentli tizimlarda hal qiluvchi tushunchasi ham qo'llaniladi. Agent - bu muammoni hal qiluvchi, u o'z maqsadlariga erishish uchun harakat qila oladigan dasturiy ta'minot ob'ektidir. Simvolik modellashtirishda s-solver xabarning ixtisoslashuv qiymati hisoblanadi. Rossiyada birinchilardan bo'lib ushbu kontseptsiyani kiritgan Efimov E.I. ... Ushbu qisqa ro'yxatda hal qiluvchining aqlli tizimlar va aqlli texnologiyalar uchun ahamiyati keltirilgan. Amaliy semiotika doirasida aqlli boshqaruv Semiotika umumiy belgilar nazariyasini yaratish uchun belgilarning tabiati, turlari va funktsiyalari, belgilar tizimlari va inson faoliyati, tabiiy va sun'iy tillarning belgi mohiyatini o'rganadi. Semiotika sohasida “amaliy semiotika” yoʻnalishi mavjud boʻlib, uning asoschisi D.A. Pospelov. Semiotikada belgilarni qo'llashning ikkita sohasi ajralib turadi: bilish va aloqa. Bu semiotikani ikki qismga ajratadi: bilish semiotikasi; semantik aloqalarning semiotikasi. Aqlli boshqaruvning asosi semiotik tizimdir. Pospelovning fikriga ko'ra, tartiblangan sakkizta to'plam W semiotik tizim deb ataladi: W =< T, R, A, P, τ, ρ, α, π>, (1) qayerda T - asosiy belgilar to'plami; R - sintaktik qoidalar to'plami; A - fan sohasi bo'yicha juda ko'p bilim; P - qarorlarni chiqarish qoidalari (pragmatik qoidalar); t - T to'plamini o'zgartirish qoidalari; r - R to'plamini o'zgartirish qoidalari; a - A to'plamini o'zgartirish qoidalari; p - P to'plamini o'zgartirish qoidalari. Birinchi ikkita to'plam W tizimining tilini yaratadi va τ va ρ uning o'zgarishini amalga oshiring. Qoidalar α mavzu bo'yicha ko'plab bilimlarni o'zgartirish. Agar bilimni rasmiy tizimning aksiomalari deb hisoblasak (u W ning dastlabki to'rtta elementi tomonidan tuzilgan), u holda qoidalar α , mohiyatiga ko'ra, V. semiotik tizim tilining asosiy belgilarining talqinini va demak, to'g'ri tuzilgan formulalarini o'zgartiradi. Dastlabki to'rtta to'plam rasmiy tizimni tashkil qiladi FS, beshinchidan sakkizinchigacha bo'lgan elementlar rasmiy tizimni o'zgartirish qoidalarini tashkil qiladi. Shunday qilib, ular rasmiy tizimning moslashuvini ta'minlaydi, uni tizim ichidagi muammolar va muammolarni hal qilish uchun "sozlaydi". FS hal qilib bo‘lmaydi. Shunday qilib, semiotik tizimni (1) kompozit dinamik tizim sifatida aniqlash mumkin: W = , qayerda FSi- semiotik tizimning holatini aniqlaydi va MFsi- uning holatini o'zgartirish qoidasi. Bunda shuni ta'kidlash kerakki, garchi keladi semiotik tizim haqida, de-fakto, bunday tizim boshqaruv ob'ektini, ya'ni boshqaruv ob'ektining holatini va uning dinamikasini tavsiflaydi. Shuning uchun semiotik tizimga yangi talqin berilishi mumkin. Kompozit dinamik tizim: W = FSi, axborot holati yoki axborot holatidagi holatni belgilaydigan, dinamik MFsi, bu boshqaruv ob'ektining bir axborot holatidan ikkinchisiga o'tish qoidalarini belgilaydi. Qoidalar MFsi = (t, r, a, p), formal sistema (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 qoidalarni qo'llashga olib keladi. Ushbu bog'liqliklar murakkab, ularning analitik ifodasi yo'q va bu qiyin va sun'iy intellektning semiotik tizimlarida tadqiqot mavzusidir. Shuning uchun, axborot yondashuvidan foydalanish osonroq va axborotni modellashtirish. Dinamik komponentlar ko'rinishidagi rasmiy boshqaruv tizimlarining kengaytmalari MFsi tizimlarning ochiqligi xususiyatlarini ta'minlash. Ular boshqaruv ob'ektini boshqaruv ta'siriga va o'zgaruvchan tashqi sharoitlarga moslash qobiliyatini yaratadi. Bu, xususan, noaniqlik, to'liq bo'lmagan va dastlabki ma'lumotlarning nomuvofiqligi sharoitida qarorlar qabul qilishni qo'llab-quvvatlash imkoniyatlarini sezilarli darajada kengaytirish imkonini beradi. Aqlli nazoratni amalga oshirishdagi noaniqlik turlari An'anaviy nazorat usullari, shu jumladan aqlli boshqaruvning ayrim turlari ob'ektning holati va boshqaruv modellari uning xatti-harakatlarini to'g'ri tavsiflaydi degan taxminga asoslanadi. Ushbu taxminga asoslangan usullar klassik nazorat nazariyasiga kiritilgan. Biroq, hajmlarning o'sishi, tuzilmagan ma'lumotlarning o'sishi va tashqi muhitning ta'siri sharoitida bu holatdan chetga chiqish xarakterlidir. Deyarli har qanday model haqiqiy ob'ekt, uning holati va xatti-harakatlarining soddalashtirilgan tavsifidir. Soddalashtirish darajasi chidash mumkin yoki noaniqlik yaratishi mumkin. Boshqarish ob'ektining xatti-harakatlari dinamikasida ob'ektning ba'zi xususiyatlari uning ishlashi jarayonida sezilarli darajada o'zgarishi mumkin. Bularning barchasi ob'ektni tavsiflashning turli modellarida noaniqliklarni keltirib chiqaradi va uni boshqarishni qiyinlashtiradi, shu jumladan intellektual. Boshqarish algoritmi yoki o'rnatilgan nazorat qoidalari to'plami asosidagi tipik boshqaruv modeli nominal deb ataladi. Muhim noaniqlik sharoitida nazorat nazariyasining klassik usullari qo'llanilmaydi yoki qoniqarsiz natijalar beradi. Bunday hollarda noaniq modelli ob'ektlar uchun boshqaruv tizimlarini tahlil qilish va sintez qilishning maxsus usullaridan foydalanish kerak. Birinchi qadam noaniqlikning turi va qiymatini baholashdir. Boshqaruv modellarida noaniqliklarning asosiy turlari ajratiladi: parametrik, funktsional, tizimli va signalli. Parametrik noaniqlik, modelning doimiy parametrlari noma'lum yoki aniq emasligini anglatadi. Masalan, nuqta qiymatlari o'rniga interval qiymatlari ishlatiladi. Axborotni o'lchash tizimlariga o'tishda parametrlarning axborot aniqligi yo'qligi haqida gapirish 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 oqimlari nominal signallarni sezilarli darajada o'zgartiradigan shovqinlar ta'sirida ekanligini anglatadi. Boshqarish jarayonini nominaldan chetga surib qo'yadigan bunday signallarga buzilishlar yoki shovqinlar deyiladi. Farqi shundaki, shovqin passiv bo'lib, faqat signal-shovqin nisbatini 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. Intellektual tizim murakkab muammolarni, jumladan, rejalashtirish, maqsadlarni belgilash, prognozlash va hokazolarni hal qilishi kerak. Yechimlarning ko'p qirraliligi, moslashuvi va aniqligi uchun ko'p maqsadli aqlli boshqaruvdan foydalanish tavsiya etiladi. Intellektual boshqaruv tizimining ko'p darajali arxitekturasi uchta darajadan iborat: kontseptual, axborot va operatsion (1-rasm). Bunday arxitekturaga asoslangan tizim avtonom va kollektiv o'zaro ta'sir sharoitida murakkab texnik ob'ektlarning xatti-harakatlarini boshqaradi. Kontseptual daraja yuqori intellektual funktsiyalarni amalga oshirish uchun javobgardir. 1-rasm. Ko'p darajali aqlli boshqaruv. Kontseptual darajada bilimning semiotik (belgi) ifodasi qo'llaniladi va qolgan darajalar bilan xabarlar almashiladi. Axborot va operatsion darajalar turli intellektual va axborot protseduralarini qo'llab-quvvatlaydigan va ularni boshqaruvga aylantiradigan modullarni o'z ichiga oladi. Konseptual darajadagi boshqaruvning asosiy vazifasi semiotik (ramziy) shaklda taqdim etilgan kontseptual bilimlarni saqlash, egallash va ulardan foydalanishdir. Kompozit dinamik tizim: W = ikkita komponentni o'z ichiga oladi: statik FSi dinamik belgilar tizimini belgilaydi MFsi, bu qoidalar tizimini belgilaydi (1-rasm). Bilimlarni egallash tashqi muhitdagi real vaziyat modeliga asoslanadi. Eng yuqori intellektual funktsiyalarga sahnalashtirish funktsiyalari kiradi asosiy maqsad va kichik maqsadlar, xatti-harakatlarni rejalashtirish va umumiy harakatlar rejasida ta'sirlarni taqsimlash. Ustida axborot darajasi boshqaruv, axborotni modellashtirish vazifalari hal etiladi, ularning asosiylari: tarkibiy qismga mos keladigan axborot holatini, axborot pozitsiyasini yaratish. FSi... Axborotni boshqarish darajasida kontseptual darajadagi qoidalar tizimining aksi bo'lgan va tarkibiy qismga mos keladigan axborot tuzilmasini qurish vazifalari hal qilinadi. Mfsi. Axborot darajasidagi semiotik nazoratning til muhiti turli axborot birliklari yordamida amalga oshiriladi. Ular axborot holatini, axborot pozitsiyasini va axborot tuzilmasini yaratish uchun asos bo'lib xizmat qiladi. Operatsion (ijro etuvchi) darajada boshqaruv qarorlarini (boshqaruv ta'sirini) amalga oshirish amalga oshiriladi. Boshqaruv ta'siri nazorat ob'ektining axborot o'rnini o'zgartirishi shart. Boshqaruv ta'siri, agar kerak bo'lsa, boshqariladigan ob'ektning axborot holatini o'zgartirishi mumkin. Shu bilan birga, odatda, axborot holatini o'zgartirishga hojat yo'q. Ushbu darajadagi asosiy vazifa boshqaruv ob'ektining holati va pozitsiyasini o'zgartirish va o'zgarishlar haqida kontseptual darajaga xabar berishdir. Qatlamli arxitektura bir qator xususiyatlarga ega. U insonning bir qator kognitiv funktsiyalarini o'z ichiga oladi. U aqlli boshqaruvga axborot yondashuvidan foydalanishga tayanadi. Intellektual va axborot texnologiyalari o'rtasidagi farqni ta'kidlash kerak. Axborot texnologiyalari aqlli boshqaruvni qo'llab-quvvatlash funktsiyalarini bajarish. Asosiy rolni aqlli qaror qabul qilish texnologiyalari o'ynaydi. Ular yechim bilan birga yoki yechimni olish jarayonida yangi bilimlarni izlash va intellektual resurslarni to'plash imkonini beradi. Axborot texnologiyalari faqat axborot resurslarini yaratadi. Bu shuni anglatadiki, aniq shaklda rasmiylashtirilgan bilimlar o'zlashtirilgach, tajriba va bilimlar bazasining bir qismiga aylanishi va u tomonidan muammolarni hal qilish va qarorlar qabul qilish uchun ishlatilishi mumkin. Xulosa Rasmiy ishlash modellarini topish qiyin yoki imkonsiz bo'lgan murakkab ob'ektlarni boshqarishda aqlli boshqaruv samarali va zarurdir. Intellektual boshqaruvning asosini birinchi o'rinda semiotik modellar, ikkinchi o'rinda esa informatsion modellar tashkil etadi. Aqlli boshqaruv usullari xilma-xil bo'lib, texnik, kognitiv va transport tizimlarida qo'llanilishi mumkin. Intellektual boshqaruv ko'p maqsadli boshqaruv uchun keng qo'llaniladi. Zamonaviy aqlli boshqaruv bulutli platformalar va xizmatlarga integratsiya qilinmoqda. Taqsimlangan tashkilotlar va korporatsiyalarni boshqarishda fazoviy munosabatlar va fazoviy bilimlarni hisobga olish zarur bo'ladi.
1b-EE talabasi Annaberdiyev Xemra