Mavzu: Umumiy kollektorli kaskadni loyihalash va uni hisoblash

2-BOB. Murakkab dinamik ob’ektlar bilan tanishish va ularni o’rganish

1. 
   SI apparaturalaridan foydalangan holda dinamik obyektlarni tashkil etish va ularni boshqarish
   

Optimal dinamik sistemalarni boshqarish
Dinamik sistema harakatiga qo'yiladigan cheklovlarni ta'minlash muammosi uzoq vaqt davomida boshqaruv nazariyasi va amaliyoti uchun muhim vazifa bo'lib kelmoqda. Ushbu muammoni hal qilishda eng taniqli yondashuvlar Bellmanning maksimumlik prinsipi va dinamik dasturlash uslubiga asoslangan. Bundan tashqari, ushbu yondashuvlarda, avvalambor, biz optimal nazoratni qidiramiz, bu esa maqbullikdan tashqari ba'zi bir belgilangan chegaralarni ta'minlashi kerak. Biroq, sistemani samarali boshqarish, albatta, maqbul emas, bu esa ushbu yondashuvlarning ma'lum bir torligi haqida gapirishga imkon beradi. Bunday holda, sintez jarayoni juda murakkab va yuqori o'lchovli sistemada samarasiz bo'ladi. Sistema harakatiga cheklovlarni boshqarish sinteziga to'g'ridan-to'g'ri yondashuvlar ham ma'lum.
Raqamli yondashuvlardan foydalanish, ularning dinamik sistemalarining turli xil sinflariga deyarli cheksiz qo'llanilishiga qaramay, o'z-o'zidan ancha murakkab muammo bo'lgan samarali taxminiy modellarni yaratishga bog'liq. Bundan tashqari, kerakli yechimlarni qidirish protsedurasi ko'pincha samarali yechimlarga ega bo'lmagan aralash algebraik tengsizliklarning g'ayrioddiy yoki ekstremal muammolariga olib keladi. Lyapunov funksiyasiga asoslangan usullarni qo'llash Lyapunov funksiyasini shakllantirish va Lyapunov tenglamalari yoki tengsizliklarini yechish muammosi bilan bog'liq. Ushbu muammoni chiziqli sistemalar uchun eng oson yechish mumkin va umuman olganda, o'zboshimchalik bilan cheklangan holda, uning yechimi katta qiyinchiliklar bilan bog'liq. Teskari dinamikaning usullaridan foydalanish kerakli harakatni tanlash muammosi tufayli jiddiy qiyinchiliklar bilan bog'liq bo'lib, ular berilgan cheklovlarga javob berishi kerak. 1951 - yilda avtomatik boshqarish nazariyasining amaliy muammolari bo'yicha katta tadqiqotlar taniqli olim A.I.Luri [73] tomonidan taqdim qilingan. Boshqaruv nazariyasidagi fundamental ishlardan biri bu asosiy tadqiqotchilardan biri R.E.Kalman [48] ning asaridir. Ushbu asar muallifning boshqaruv sistemalari va Wiener filtrlarini maqbul dizayni bo'yicha so'nggi ishlarining keyingi yutuqlari haqida. Xususan, barcha holat o'zgaruvchilari o'lchanishi mumkin bo'lmagan yoki o'lchov holatining o'zgaruvchilari shovqin bilan ifloslangan va tasodifiy buzilishlar mavjud bo'lganda o'simlikni boshqarish sistemaini loyihalash muammosi ko'rib chiqiladi. Avvaliga taniqli Kalman filtri, shuningdek chiziqli kvadratik baho (LQE) deb nomlangan ish taqdim etilgan. Kalman filtri asosiy sistema holatini statistik jihatdan maqbul baholash uchun shovqinli kirish ma'lumotlari oqimlari bo'yicha rekursiv ravishda ishlaydi.
Raqamli dinamik dasturlash protseduralari Bellmanning maqbullik printsipiga asoslanadi: "Optimal siyosat shunday xususiyatga ega: dastlabki holat va dastlabki qaror qanday bo'lishidan qat'i nazar, qolgan qarorlar birinchi holatdan kelib chiqadigan holatga nisbatan maqbul siyosatni tashkil qilishi kerak”.
Bellmanning an'anaviy maqbullik prinsipida maqbullik tanlangan skalyar mezonining haddan tashqari qiymati ma'nosida tushuniladi. Biroq, hozirgi paytda eng muhim muammolarni bir mezonli formulaga keltirish mumkin emas, shuning uchun Bellmanning maqbullik printsipi va optimal dastur tushunchasini kengroq talqin qilish uchun dinamik dasturlashni umumlashtirishning sonli sxemalari muammosi dolzarb.
Dinamik dasturlash usulini to'g'ridan-to'g'ri sintez qilishdan iborat bo'lgan yondashuvning asosiy kamchiliklari, masalan, bir nechta mezonlarga ko'ra mutanosiblik va natijada hisoblash resurslarining yetishmasligi , ba'zi mualliflar (D.A.Velichko [92], V.V.Sysoev [89]) tomonidan ko'rib chiqilgan. Masalan, [92] da qarama-qarshi qarorlar sonining ko'payishi sababli mezonlarning soni uchdan ko'p bo'lsa, bunday yondashuv samarasiz bo'lib qolishi nazariy jihatdan ko'rsatilgan. Biroq, Pareto to'plami kamdan-kam variantlarning umumiy soniga mos keladi, garchi barcha mumkin bo'lgan traektoriyalar Pareto optimal bo'ladi, masalan, real sharoitda bunday misollar tez-tez uchramaydi. Shu sababli, to'liq izlanishda yuzaga keladigan qiyinchiliklarni nazariy baholash haddan tashqari oshirib yuborilgan va xulosalar alohida holatlardir.
Аxborot jarayonlarini avtomatlashtirish asosida eng mukammal matematik modellar qurish hamda maqbul rejalashtirish, loyihalash va boshqarish masalalarini yechish usullaridan foydalanishga imkon tugʼiladi. Аxborot jarayonlarini qulda yoki mexanik ravishda bajarishga asoslangan anʼanaviy boshqarish tizimlaridan Boshqaruv ishlarini avtomatlashtirishning farqi shuki, bu tizimni yaratish va foydalanishni tashkil etishning asosiy yoʼlyoʼriqlari maxsus qoidalar koʼrinishida ifodalangan boʼladi. Boshqaruvning ayrim bosqichlaridagijaraenlarni avtomatlashtirish va mexanizatsiyalash masalani yechishga doir maʼlumotlarni tayyorlashga ketadigan mehnatni kamaytirmaydi. Bu holatda axborotni kiritish va chiqarish, namunalar hamda dastur apparatini tayyorlashda parallellikning buzilishi dastur va axborotni qayta ishlovchi texnik vositalarni ishlatishda qiyinchilik tugʼdiradi. Bu qiyinchiliklar tezkor va haqiqiy maʼlumotlar asosida kelajakni uzoq muddatga bashoratlash masalasini hal qilishda, rejali topshiriqlarni tezkorlik bilan bajarishda, boshqarishda foydalaniladigan maʼlumotlarni takdim etishdagi kechikishlarga sabab boʼladi. Boshqaruv ishlarini avtomatlashtirish shu jihatdan ham samaraliki, unda birinchidan hisobga olish va boshqarish masalalari yagona majmua ichida hal boʼladi, ikkinchidan, axborotning harakat yoʼli, yaʼni birlamchi axborotdan tortib to bir tizimga solingan boshqaruv maʼlumotlarigacha butunlay qamraladi. Boshqaruv ishlarini avtomatlashtirish tizimining yagona matematik modeli, yaʼni har xil darajadagi oʼzaro bogʼlangan matematik modellar majmui boʼladi. Bu modellar majmui asosida tizimda avtomatik ravishda maqbullash (optimallash) va rejalashtirish masalasi qoʼyiladi va yechiladi. Bu tizimning unumdorligiga hamma amallarning avtomatik ravishda bajarilishi evaziga erishiladi. Boshqaruv ishlarini avtomatlashtirish boshqaruvning tashkiliyiqtisodiy tizimi turiga kiradi.
Boshqaruv ishlarini avtomatlashtirish murakkab tizim boʼlib, oʼz tarkibida tub tizimlarni mujassamlashtiradi. Bu tizim maʼlum belgilarga asoslanib ajratilgan va boshqarishning aniq maksad hamda masalalariga javob beradigan tizimning bir qismidir. Shu masalalar 12 doirasida uni alohida tizim deb qarash mumkin. Boshqaruv tizimining matematik taʼminoti yoki dasturlar toʼplami odatda ikki guruhga: tashqi va ichki guruhlarga boʼlinadi. Birinchi guruh dasturlar toʼplami tizimining yuqorida sanab oʼtilgan ayrim vazifalarini, yaʼni parametrlarning yoʼl qoʼyilgan oraliqdan chetlashish hollarini hisobga olish, ishlab chiqarish rejalarini tezkorlik bilan tekislash kabi bir qator vazifalarni bajarishga imkon yaratadi. Ichki matematik taʼminot guruhidagi dasturlar esa boshqarish tizimidagi hisoblash majmuining ishlashini taʼminlaydi. EHMlar uchun tuzilgan dasturlar oddiy amallarni bajaruvchi buyruqlar zanjiridan tashkil topadi. Buyruklar zanjiri ixtiyoriy boʼlmasdan, balki masalani yechishning biror matematik usulini amalga oshirishga moʼljallanadi. Bu usul koʼp hollarda oldindan formulalar yoki ifodalar orqali berilgan boʼladi. Аgar matematik formulalar va mantiqiy shartlar asosida qoʼyilgan masalani yechish yuzasidan yuqorida keltirilgan shartlar bajarilsa, u holda bu ketmaketlik qoʼyilgan masalani yechish algoritmi deyiladi. Bunday algoritm jarayonni boshqaruvchi operatorga shu jarayon har xil sharoitlarda qanday qilib maqbul boshqarilishi mumkinligini koʼrsatib beradi.
Intellektual boshqaruv - bu o'rganish, qaror qabul qilish va muammolarni hal qilishda inson aql-zakovatiga taqlid qiluvchi boshqaruv usuli. Odamlar muammolarga yondashish va hal qilish usullarini sinab ko'rishlari, o'rganishlari, moslashtirishlari va o'zgartirishlari mumkin. Kompyuter muhandislari sun'iy intellekt yordamida ushbu tabiiy aqlni qayta yaratish yo'lini izlamoqda. Ushbu nazorat usulini amaliy qo'llash turli sohalarga, jumladan, kompyuter texnologiyalari, harbiy ilovalar, aviatsiya ilovalari va robototexnika sohalariga qaratilgan.
Sun'iy intellektga neyron tarmoqlar, genetik algoritmlar va Bayes ehtimoli kabi ko'plab yondashuvlar mavjud bo'lsa-da, aqlli boshqaruv sohasi hali ham rivojlanmoqda va ko'proq nazorat usullarini yaratmoqda. Intellektual boshqaruv kompyuter fanlari, matematika, operatsiyalarni tadqiq qilish va boshqarish nazariyasi tomonidan qo'llab-quvvatlanadi, shuningdek, hayot haqidagi fanlardan tushunchalarni oladi. Biroq, eng keng tarqalgan boshqaruv usullari neyron tarmoqlari va Bayes ehtimoli hisoblanadi.
Bayes ehtimolligi ehtimollik talqini sifatida ham tanilgan. Ushbu nazorat usuli muammoni o'rganish uchun matematik algoritmlardan foydalanadi va keyin masalani hal qilish uchun matematik usullarni qo'llaydi. Neyron tarmoqlar ishlash uchun tizim identifikatsiyasi va boshqaruv nazariyasidan foydalanadi. U nutqni aniqlash, tasvirni tahlil qilish va adaptiv boshqaruvda qo'llaniladi. Ehtimol, eng mashhur dastur Xbox® Kinect™ boʻlib, foydalanuvchilarga oʻzlarining jismoniy harakatlari yordamida oʻyin bilan oʻzaro aloqada boʻlishlariga imkon beruvchi video va audio datchiklardan foydalanadigan oʻyin konsoli uskunasidir.
Tijorat, harbiy va sanoat ilovalarida ilg'or aqlli boshqaruvga ehtiyoj ortib bormoqda. Ushbu sohalarda muammolar doimo paydo bo'ladi, shuning uchun bu muammolarni mustaqil ravishda hal qila oladigan o'quv jarayonini o'z-o'zini tashkil qilish / nazorat qilish kerak. Aqlli boshqaruvda amaliy qo'llashning yaxshi namunasi - uchuvchisiz samolyot navigatsiyasi, bu erda dronlar ob'ektlarni tanib olish va ulardan qochishni o'rganadilar. Ushbu sohalarda aqlli boshqaruv uchun eng ko'p talab qilinadigan dastur robototexnika va sun'iy intellektdir. Robototexnika va sun'iy intellekt sohalari aqlli boshqaruvni qo'llash uchun kengroq ma'lum. Robotlar o'zlarining dasturlari bilan oldindan dasturlashtirilgan, shuning uchun olimlar va tadqiqotchilar hozirda mavjud bo'lganidan ko'ra ko'proq hayotiy boshqaruv usulini qidirmoqdalar. Robototexnika sohasining kelajagi ilmiy-fantastikda allaqachon o'rganilgan, ammo hozirgi zamon hali ham oldindan dasturlashtirilgan ko'rsatmalarga tayanmaydigan ishlaydigan sun'iy intellektni olishga harakat qilmoqda. Intellektual boshqaruvdan foydalanadigan robototexnika va sun'iy intellektning yorqin namunasi - Biomimetic Body Robotic Child (CB2), android, u o'z sensorlari va dasturlari orqali inson bolasi rivojlanishi mumkin bo'lgan tarzda ishlashni o'rganadi. Shuningdek, u hissiy ifodalarni qayd qiladi va ularni jismoniy hislar bilan moslashtiradi. “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.
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).

2.