Noaniqlik

Noaniqlik - bu qarorni bajarish shartlari, tasodifiy fakt yoki qarshi choralar mavjudligi haqidagi ma'lumotlarning to'liq emasligi yoki noaniqligi. Shunday qilib, noaniqlik sharoitida qaror qabul qilish, bir yoki bir nechta harakatlar natijasida ma'lum natijalarga olib keladigan, lekin ularning ehtimoli to'liq noma'lum yoki hech qanday ma'noga ega bo'lmagan holda, qaror variantini tanlash demakdir.
Hozirgi kunda olib borilayotgan ko‘plab ilmiy-amaliy tadqiqotlar dinamik sistemalar uchun boshqaruv masalalarining matematik modellariga olib keladi. Bunday modellarni tadqiq etish uchun hozirgi zamon matematikasining differensial tenglamalar va matematik fizika, dinamik sistemalar nazariyasi, funksional va qavariq tahlil, silliqmas tahlil kabi bo‘limlarining eng ilg‘or usullaridan keng foydalanilmoqda. Natijada optimal jarayonlarning matematik nazariyasi har tomonlama rivojlanmoqda [1–10]. Bu nazariyaning zamonaviy uchuvchi apparatlar va murakkab texnologik jarayonlarni boshqarishda, texnika, iqtisodiyot, energetika, ekologiya, tibbiyot va boshqa sohalardagi turli amaliy masalalarga tatbiqlari yanada kengaymoqda.
Noaniqlik sharoitidagi boshqaruv sistemalari modellarini o‘rganish tahlikali va ziddiyatli vaziyatlarda qaror qabul qilish masalalari uchun muhim ahamiyatga ega hisoblanadi [9–12]. Bu kabi tadqiqotlar noaniq parametrlarining tasodifiy taqsimot qonunlarini hisobga oluvchi modellari va o‘yinlar nazariyasi, shuningdek, differensial o‘yinlar modellari bo‘yicha tadqiqotlar bilan uzviy bog‘liqdir.
Shunday qilib, ushbu ishda chiziqli boshqaruv sistemasi uchun boshlang‘ich va tashqi qo‘zg‘atuvchi ta’irlar bo‘yicha ma’lumotlar noaniqligi sharoitidagi modeli qaraldi. Nomalum parametrlar to‘g‘risidagi axborot juda cheklangan, ya’ni faqatgina ularning mumkin bo‘lgan qiymatlar to‘plamigina ma’lum deb hisoblangan. Boshqaruv sifatini baholashda chiziqli funksiyalar minimumi tipidagi silliqmas funksiyadan foydalanildi. Noaniqlik sharoitini hisobga olgan holda, trayektoriyalar ansambli terminal(chetki) holatini boshqarishda minimaksli masala qo‘yildi va tadqiq etildi. Optimal boshqaruvning masalasining ushbu modeli uchun trayektoriyalar ansamblining va silliqmas terminal funksionalning xossalari o‘rganildi. Bu xossalar qaralgan masalada optimal boshqaruvni mavjudligi va uning sifat belgilarini aniqlashda, sh jumladan optimallikning zaruriy va yetarli shartlarini tadqiq etishda qo‘llanilishi mumkin
Noaniqlik sharoitidagi tizimlarni boshqarish masalalarida asosiy yondashuvlardan biri –
sifat mezonining kafolatlangan qiymatiga erishish maqsadining qo‗yilishidan iborat. Bu esa
minimaksli meson bo‗yicha optimal boshqarishga, ya‘ni boshqarish sifatini miqdoriy baholovchi
maqsad funsionalining maksimumini minimallash masalasiga olib keladi [4,5]. Ushbu tipdagi
masalalarga xos muhim belgi – maqsad funsionalining silliqmasligidir. Bunday modellarga oid
tadqiqotlar natijasida silliqmas optimal boshqaruv masalalarini yeshish usullari rivojlanmoqda

Ishda chiziqli dinamik tizimni tashqi ta‘sir parametrlari noaniqligi
sharoitida optimal boshqarish masalasi modeli qaralgan. Shu modelda maximin tipdagi
silliqmas terminal funksionalning ba‘zi xossalari o‗rganilgan.
Boshqaruvning amaliy masalalari modellashtirilganda o‗lchash xatolari, tashqi kuchlar
ta‘siri, axborotning kechikishi va noaniqligi kabi bir qator muhim omillarni hisobga olish zarur
bo‗ladi. Amaliyot uchun muhim ahamiyatga ega bunday modellar tadqiqi noaniqlik sharoitidagi
optimal boshqarish masalalari matematik nazariyasining rivojlanishiga olib keldi [1,


SHIMLARKOSTYUMLARJINSLAROYOQ KIYIMLARISOAT SIZ SHU YERDAMISIZ:uy »Kostyumlar »Noaniqlik sharoitida boshqaruv. "Noaniqlik sharoitida ko'p darajali, intellektual va tarmoqni boshqarish tizimlarining ishlashini tahlil qilish va optimallashtirish. Asosiy maqsad va vazifalar. Noaniqlik sharoitida boshqaruv. "Noaniqlik sharoitida ko'p darajali, intellektual va tarmoqni boshqarish tizimlarining ishlashini tahlil qilish va optimallashtirish. Asosiy maqsad va vazifalar. Ushbu vaziyatdan chiqish yo'llaridan biri bu rad etishni o'z ichiga olgan aqlli boshqaruv usullaridan foydalanish: - ob'ektning aniq matematik modelini olish zarurati; - boshqaruv harakatlarini shakllantirish uchun "qattiq" (qoida tariqasida, chiziqli) algoritmlardan foydalanishga yo'naltirish; - har qanday holatda ham ishlab chiquvchiga ma'lum bo'lgan, boshqa, oddiyroq ob'ektlar sinflari uchun o'zini ijobiy isbotlagan sintez usullaridan foydalanishga intilish. Aqlli boshqaruvga o'tishdan oldin, mahalliy ilmiy maktablar tomonidan ishlab chiqilgan mashinani boshqarishning dunyoda tan olingan va klassik tendentsiyalarini e'tiborga olmaslik mumkin emas. 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., Pusha V.E., Sosonkina V.L., Timiryazev V.L.Tu.Golorniy, Timiryazev V.A.L.K.ning asarlaridir. va boshq. . Xususan, ishlar mahsulot ishlab chiqarish sifati nuqtai nazaridan dastgohlar uchun moslashtirilgan boshqaruv tizimini yaratishga bag'ishlangan. Nazorat dasturlarini tez-tez o'zgartirish bilan xarajatlarni kamaytirish, ishonchlilik va moslashuvchanlikni (qayta sozlash qobiliyatini) oshirishga imkon beradigan moslashuvchan avtomatlashtirilgan ishlab chiqarish (FAP) ishlarda batafsil tavsiflangan. Integratsiyalashgan avtomatlashtirilgan ishlab chiqarishning bir qismi sifatida CNC dasturlarini yaratish va ularni amalga oshirish xususiyatlari ko'rib chiqiladi. Ishda texnologik jarayonlar va uskunalarni boshqarishning zamonaviy usullarining batafsil tahlili berilgan bo'lib, unda zamonaviy boshqaruv nazariyasi yutuqlari, xususan, regulyatorlarni analitik loyihalash usullaridan foydalanish (Letov AM va boshqalar), modal nazorat ( Pospelov GS va boshqalar. ), dinamikaning teskari muammolari (Krutko P.D. va boshqalar), invariant boshqaruv (Shchipanov G.V., Kulebakin V.S., Petrov B.N. va boshqalar), adaptiv boshqaruv (Tsipkin Ya.D. va boshqalar) va boshqalar. Ta'kidlanishicha, boshqaruv tizimlarini sintez qilishda vakilliklarning eng yuqori cho'qqisi kontrollerlarning analitik dizayni hisoblanadi. Sinergetik boshqaruv nazariyasiga asoslangan boshqaruv tizimlarini qurishning tubdan farqli usuli maqolada tasvirlangan. Ishlarda davlat koordinatalari atrof-muhit bilan o'zaro bog'liq bo'lgan boshqaruv tizimida sinergik yondashuvga asoslangan evolyutsion o'zgarishlar va o'zini o'zi tashkil etish tamoyillari bayon etilgan. Boshqarish tizimlarini sintez qilishning barcha qayd etilgan yondashuvlari va tamoyillari o'zlarining afzalliklari va kamchiliklariga ega, ammo ularning barchasi uchun umumiy narsa shundaki, ular u yoki bu tarzda olingan boshqaruv ob'ektining matematik modeliga asoslanadi va matematik model jarayonlar yoki ob'ektlarning fizik mohiyatini tavsiflovchi differensial yoki farqli tenglamalar tizimi. Boshqarishning tubdan boshqacha yondashuvi boshqariladigan ob'ekt haqidagi bilimlarning matematik modellarini qo'llashdir, ya'ni. aqlli nazorat usullaridan foydalanish. TO ga kelsak, ushbu tadqiqot sohasi ishlarda taqdim etilgan. Intellektual boshqaruv o'zgaruvchan murakkablik va noaniqlik modellaridan foydalanishga asoslangan, qaror qabul qilish, xatti-harakatni rejalashtirish, o'rganish va o'z-o'zini o'rganish kabi insonga xos bo'lgan intellektual funktsiyalarni bajarish bilan 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 o'rganish - bu tashqi sozlashsiz, ya'ni "o'qituvchi" - operatorning ko'rsatmalarisiz o'rganish. Intellektual boshqaruv tizimi (IMS) - bu o'rganish va moslashish jarayonida boshqaruv ob'ekti va atrof-muhitning noma'lum xususiyatlari to'g'risidagi bilimlar shakllanadigan va undan olingan ma'lumotlar avtomatik ravishda qaror qabul qilish jarayonida foydalaniladigan tizimdir. nazorat sifati yaxshilanadi. IMS ning zaruriy xususiyati - boshqaruv vazifasini aniqlashtirish va uni hal qilishning oqilona usulini tanlash imkonini beruvchi ma'lumotlar (faktlar), modellar va qoidalarni o'z ichiga olgan bilimlar bazasining mavjudligi. Intellektual tizimlar ko'pincha bilimga asoslangan tizimlar deb ataladi. Amalga oshirilgan intellektual funktsiyalarning tabiatiga, ya'ni intellekt darajasiga qarab, IMS intellektual "katta" va "kichik" bo'linadi. Boshqaruv tizimlariga ko'ra, aqlli "katta" bu quyidagi besh tamoyilga (to'liq) muvofiq tashkil etilgan va ishlaydigan tizimlardir. 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. Dinamik o'zgaruvchan tashqi dunyoda tashqi dunyo va tizimning o'z xatti-harakatlari o'zgarishini bashorat qilish mexanizmlarining mavjudligi. 4. Qoidaga muvofiq qurilgan ko'p darajali ierarxik tuzilmaning mavjudligi: tizimdagi ierarxiya darajasi oshgani sayin razvedkani oshirish va modelning aniqligiga qo'yiladigan talablarni kamaytirish (va aksincha). 5. Boshqaruv tuzilmasi ierarxiyasining yuqori darajalaridan bog'lanishlar uzilgan yoki nazorat harakatlari yo'qolganida ishlashning davom etishi (ehtimol sifat yoki samaradorlikning biroz yo'qolishi bilan, ya'ni ma'lum bir maqbul degradatsiya bilan). "Kichikda" aqlli boshqaruv tizimlari yuqorida sanab o'tilgan tamoyillarni qondirmaydi, lekin bilimlardan (masalan, qoidalar ko'rinishida) o'z faoliyati davomida kirish ma'lumotlarining noaniqligi, ma'lumotlarning noto'g'riligini bartaraf etish vositasi sifatida foydalanadi. 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 bilan, bu omillar haqida "loyqa" ma'lumotlar, kesish jarayonining o'zi stokastik tabiati, shuningdek, ma'lum bir ishlov berishni ta'minlashning turli usullari bilan. aniqlik, aqlli boshqaruv tizimlari dastgoh asboblarini tadqiq qilish va rivojlantirishning istiqbolli yo'nalishidir. Hozirgi vaqtda eng ko'p qo'llaniladigan aqlli boshqaruv usullari quyidagi to'rtta sinfga tegishli: - ekspert tizimlari (ES); - loyqa kontrollerlar (NR); - neyron tarmoqlari (NN); - genetik algoritmlar (GA). Ekspert tizimlari (ekspert tizimlari) yuqori darajadagi sun'iy intellektning vazifalari bilan shug'ullanadi, atrof-muhit to'g'risida xulosalar olish va joriy (yoki bashorat qilingan) vaziyatning xarakterini hisobga olgan holda boshqaruv qarorlarini shakllantirish uchun ramziy ma'lumotlar bilan ishlaydi. Ekspert tizimlari ekspertning xatti-harakatlariga taqlid qilishga urinishda evristik bilimlarni to'playdi va boshqaradi. 1.2-rasmda TO boshqaruviga nisbatan ES va an’anaviy kontroller (yoki kontrollerlar tizimi) kombinatsiyasi bo‘lgan ekspert-kontrollerni qurish misoli keltirilgan. Texnologik tizim modelida yanada murakkab tuzilma (ESning alohida bloklarining batafsil tavsifi bilan) taklif etiladi, ular qismlarni ishlab chiqarish jarayonida prognozli tuzatish kiritish to'g'risida qaror qabul qilish tamoyiliga asoslanadi. muayyan vaziyat. Ekspert tizimi, 1.2-rasmda va ko'rsatilganidek, boshqaruvning yuqori, nazorat darajasini tashkil qiladi va bir qator quyi tizimlarni o'z ichiga oladi. Identifikatsiya va bashorat qilish quyi tizimi - boshqaruv ob'ektining matematik modelini bevosita ishlash jarayonida, uning kirish/chiqish o'zgaruvchilarini kuzatish natijalari asosida topishni ta'minlaydi. Ya'ni, blokning vazifalari qaror qabul qilish uchun zarur bo'lgan ma'lumotlarni olishni o'z ichiga oladi. Ushbu blok ishchi organlarning harakatlarini dasturiy ta'minot bilan tartibga solishni amalga oshiradi, tashqi muhit holatining parametrlarini o'lchaydi va aniqlaydi - F, nazorat harakatlari - U, OITS tizimi natijalari - Y. Ma'lumotlar bazasida OITS tizimi va atrof-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 ishining o'ziga xos xususiyatlari, maqsadlari, strategiyalari va boshqarish algoritmlari, OITS tizimining xususiyatlarini aniqlash va bashorat qilish natijalari to'g'risidagi bilimlarni o'z ichiga oladi. Mantiqiy xulosalar quyi tizimi boshqaruvchining ratsional (xizmat ko'rsatish uchun ma'lum bir qismni qayta ishlash vaqtida eng mos) tuzilishi va parametrlarini, shuningdek, ehtimol identifikatsiya va bashorat qilish algoritmlarini tanlaydi. Interfeys quyi tizimi mutaxassis (o'rganish rejimi) ishtirokida bilimlar bazasini to'ldirish va foydalanuvchi-operator (professional ishchi) bilan aloqani ta'minlash, shu jumladan ma'lum 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 quyidagi muhim funktsiyalarni ta'minlaydi: * 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 o'z tajribasi, bilim va ko'nikmalari bilan qoplashga qodir bo'lgan real vaqt rejimidagi ekspert tizimlari sinfiga kiritish imkonini beradi. qayta ishlash sifatiga erishish. Noaniq kontrollerlar. Tizimlar nazariyasi sohasidagi taniqli mutaxassis amerikalik L.Zade tomonidan birinchi marta 1964 yilda ifodalangan loyqa mantiq g'oyalari Yevropada real texnik ob'ektlarni boshqarish muammolarida o'zining birinchi qo'llanilishini topdi. 1974 yilda ingliz olimlari E.X. Mamdani va S. Assilian, bug 'generatorini maxsus ishlab chiqilgan loyqa qoidalar (ishlab chiqarish) yordamida tartibga solish muammosiga bag'ishlangan. HP bilan IMSning tipik tuzilishi 1.3-rasmda ko'rsatilgan. Oddiylik uchun biz boshqaruv ob'ektini (masalan, doimiy to'g'ridan-to'g'ri to'g'ridan-to'g'ri dvigatelga (to'g'ridan-to'g'ri to'g'ridan-to'g'ri to'g'ridan-to'g'ri to'g'ridan-to'g'ri to'g'ridan-to'g'ri to'g'ridan-to'g'ri to'g'ridan-to'g'ri ishlaydigan vosita) asoslangan) bir o'lchovli, ya'ni bitta kirish (boshqaruv signali - u) va bitta chiqish (dvigatel milining aylanishi) deb faraz qilamiz. tezlik - y). O'rnatish harakati va ob'ektning chiqishi (boshqariladigan o'zgaruvchi) y o'rtasidagi farq bo'lgan boshqaruv xatosi e, loyqalanish blokining kirishlaridan biriga beriladi. Ushbu blokning boshqa kirishi farqlash moslamasi (DU) yordamida hisoblangan lotin signalini oladi. Loyqalashtirish blokining maqsadi e xato signallarining qiymatlarini va uning hosilasini a'zolik funktsiyalari bilan aniqlangan 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 funksiyalarini qurish misoli va 1.3-rasmda ko'rsatilgan, bu erda quyidagi belgilar qo'llaniladi: Z - "Nolga yaqin" (zego); MR - "O'rta ijobiy" (o'rta ijobiy); LP - "Katta ijobiy" (katta ijobiy); MN - "O'rta salbiy" (o'rta salbiy); LN - "Katta salbiy" (katta salbiy). Bilimlar bazasi bilimlarni qoidalar ko'rinishida saqlaydi, ularning chap qismlarida "Boshqaruv xatosi" va "Xato hosilasi" lingvistik o'zgaruvchilarning yuqoridagi qiymatlari bilan bog'liq shartlar, o'ng qismlarida esa qiymatlari bo'yicha bayonotlar mavjud. lingvistik o'zgaruvchi "Control Increment" (indeks k bu erda tk vaqtning k -th momentini bildiradi). 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 = ijobiy o'rtacha) VA (xato hosilasi = katta salbiy), THEN (boshqaruv o'sishi = ijobiy o'rtacha) va boshqalar. Ushbu qoidalarni amalga oshirish tizimga uning vaqtinchalik funktsiyasining istalgan turini (berilgan tezlik, monotonlik, vaqtinchalik jarayonning zaif tebranishi, masalan, nazorat qilish nuqtai nazaridan) ta'minlash bilan bog'liq bo'lgan muayyan talablarning bajarilishini kafolatlaydi deb taxmin qilinadi. va metall kesish mashinasining servo drayviga bezovta qiluvchi ta'sirlar). Bir nuqtali loyqa to'plamlar (singletonlar) ko'rinishidagi "Boshqarish harakatining o'sishi" lingvistik o'zgaruvchining asosiy qiymatlarini aniqlaydigan a'zolik funktsiyalarini o'rnatishning mumkin bo'lgan varianti 1.4-rasmda ko'rsatilgan. Xulosa qilish mexanizmining ishlashi maksimal-minimal usul yoki maksimal mahsulot usuliga asoslanadi. Ushbu usullarni qo'llash ek va signallarning o'ziga xos (ya'ni hozirgi vaqtda tk o'lchanadigan) qiymatlarini hisobga olgan holda "Boshqarish harakatining o'sishi" (1.4-rasm) lingvistik o'zgaruvchining natijaviy a'zolik funktsiyasini olish imkonini beradi. - loyqa kontrollerning kirishlari. Va nihoyat, a'zolik funksiyasi bilan tavsiflangan natijaviy 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 bu yerda -c 1 , -c 2 , 0, -c 1 , -c 2 nuqtalardagi a'zolik funksiyasining qiymatlari tegishli qoidalarning faollik darajalari deb ataladi va xulosa qilish mexanizmi yordamida hisoblanadi. Loyqa boshqaruvchi chiqishi u k formula orqali topiladi bu yerda u k-1 - boshqaruv harakatining oldingi qiymati u; - kontrollerning k-tsikli bo'yicha hisoblangan o'sish. Loyqa boshqaruvchining yana bir turi Sugeno tipidagi kontrollerdir. Bunday holda, faqat qoidalarning (shartlarning) chap qismlarida lingvistik o'zgaruvchilar mavjud; ushbu qoidalarning o'ng tomoni (chiqishlar) nazoratchi kirish o'zgaruvchilarining chiziqli birikmalari va doimiy komponent (ofset). Masalan, loyqa qoidalar quyidagicha ko'rinishi mumkin: 1) AGAR (Boshqaruv xatosi = nolga yaqin) VA (Xato hosilasi = nolga yaqin), KEYIN 2) AGAR (Boshqaruv xatosi = O'rtacha ijobiy) VA (Xato hosilasi = Katta salbiy), KEYIN Bu erda - berilgan (mutaxassis tomonidan tanlangan) raqamli koeffitsientlar; k-siklda o'lchanadigan xato signali va uning hosilasi qiymatlari. Olingan natija har bir qoidaning natijalarining o'rtacha og'irligi (1.3) i-qoidaning faollik darajasi qayerda; N - bunday qoidalar soni; - aniq qiymatlar uchun i-qoida yordamida hisoblangan o'sish. Texnik xizmat ko'rsatishni boshqarishda loyqa kontrollerlardan foydalanishning asosiy afzalligi - bilimlarni qayta ishlash mexanizmini o'xshashlik bilan modellashtirish orqali ularning xarakteristikalari noaniqlik sharoitida OITS tizimining bir qismi bo'lgan murakkab dinamik ob'ektlarni samarali boshqarish qobiliyatidir. malakali ishchi (operator). Neyron tarmoqlar. Sun'iy neyron tarmoqlari (artificialneuralnetworks) tarixi amerikalik olimlar U.Makkallok, U.Pitts (1943 - rasmiy neyron modeli) va F. Rozenblat (1958 - bir qatlamli neyron tarmoq) ishlaridan boshlanadi, uni u shunday atagan. perseptron). Bugungi kunda neyron tarmoqlar (NN) odatda inson miyasi bilan bog'liq bo'lgan biologik jarayonlarni modellashtiradigan parallel hisoblash tuzilmalariga ishora qiladi. NN misollardan o'rganish va ularga taqdim etilgan ko'p o'lchovli ma'lumotlarni sharhlash uchun ularning og'irliklarini sozlash orqali domen bilimlarini olish qobiliyatiga ega. 1.5-rasmda to'g'ridan-to'g'ri tarqalish NS - ko'p qatlamli perseptronning blok diagrammasi ko'rsatilgan. Doiralar (cho'qqilar) elementar ma'lumot o'zgartiruvchilarni - 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 necha neyron qatlamlaridan iborat: * kirish signallari to'plami qo'llaniladigan kirish qatlami; * bir yoki bir nechta "yashirin" (oraliq) qatlamlar; * neyronlarning chiqish qatlami. NN o'quv jarayonining mohiyati quyidagi ko'p bosqichli protsedurani bajarishdir. Qadam 1. O'quv majmuasi ("topshiriqlar kitobi") o'rnatiladi ularning elementlari trening juftliklari. Bunday 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. Qadam 3. Kirish vektori tarmoq kiritishiga beriladi; chiqish qatlamidagi neyronlarning javoblari aniqlanadi. Qadam 4. Istalgan tarmoq javobi va uning haqiqiy chiqishi o'rtasidagi farqni hisoblang, ya'ni, shuningdek, umumiy kvadrat xatosi Qadam 5. Neyron tarmog'ining og'irliklari xatoni kamaytiradigan tarzda tuzatiladi. 6-qadam. 3-5-bosqichlar har bir o'quv to'plami juftligi uchun butun to'plamdagi xato kichik, oldindan belgilangan E* qiymatiga yetguncha takrorlanadi. Trening natijasi sinaptik ulanishlar og'irliklarining shunday sozlashidir, bunda tarmoq har bir kirish vektori bilan kerakli (yoki unga yaqin) chiqishni bog'laydi. Ko'p qatlamli NNni o'qitishda o'zini muvaffaqiyatli isbotlagan birinchi algoritmlardan biri 1986 yilda Rummelhart (AQSh) va uning hamkasblari (Bask-ProgationAlgorithm) tomonidan taklif qilingan orqaga tarqalish algoritmi bo'lib, keyinchalik 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) NS; * radial asosli funktsiyalarga asoslangan tarmoqlar; * Xopfild tarmoqlari; * Kohonen tarmoqlari; * neokognitronlar va boshqalar. 1.6-rasmda murakkab dinamik ob'ektni boshqarish muammosini hal qilish uchun NS dan foydalanish misoli ko'rsatilgan (loyqa boshqaruvchi misolida DPT drayveri uchun berilgan tezlikni saqlash ko'rib chiqiladi). NN bu holda chiziqli bo'lmagan boshqaruvchi sifatida ishlaydi, bu o'quv jarayoni tugagandan so'ng, mos yozuvlar modeli (EM) va umuman ACS TO natijalari o'rtasidagi minimal mos kelmaslikni ta'minlaydi. Ko'p qatlamli NS dan TO kontrollerlari sifatida foydalanishning afzalliklari ularning bir qator xossalari bilan izohlanadi: 1) avtomatik boshqaruv tizimlaridagi kabi bunday NS da signallar bir, oldinga yo'nalishda tarqaladi; 2) zaruriy nochiziqli boshqaruv algoritmlarini shakllantirishda asosiy rolni ushbu tarmoqlarning universal yaqinlashuv xossalari bajaradi; 3) ko'p qatlamli NN ning o'rganish qobiliyati adaptiv xususiyatlarni beradi; 4) neyron tarmoqlarning 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 NN 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 (genetik algoritmlar). Bu so'nggi yillarda mustaqil foydalanish uchun ham, boshqa aqlli boshqaruv usullari bilan birgalikda intensiv ravishda ishlab chiqilgan moslashuvchan qidiruv va ko'p parametrli optimallashtirish usullarining katta guruhi. 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 differentsiatsiyasini nazarda tutadi va qoida tariqasida gradient protseduralaridan foydalanadi. Genetik algoritmlar (GA) anʼanaviy optimallashtirish usullaridan bir qancha jihatlari bilan farq qiladi. Asosan, GA ma'lum tasodifiy qonunlar bo'yicha rivojlanadigan populyatsiyani tashkil etuvchi bir nechta tegishli kodlangan nuqtalarni (yechimlar uchun nomzodlar) qidirish jarayonida foydalanishga asoslangan global ekstremumni parallel qidirish usulidir. Bu holatda qo'llaniladigan tanlash mexanizmlari, birinchi navbatda Charlz Darvin tomonidan aniq shakllantirilgan (“Eng kuchli omon qoladi!”), bizga eng mos keladigan variantlarni ajratib olishga va aksincha, eng to'liq javob beradigan variantlarning ijobiy fazilatlarini ajratib ko'rsatishga va keyin yaxshilashga imkon beradi. maqsad. Keling, TO ga nisbatan GA yordamida hal qilinadigan vazifalar doirasini belgilaymiz. Optimallashtirish muammolari ACS TO ning turli sinflarini loyihalashda markaziy o'rinlardan birini egallaydi. Buning sababi - tizim yoki modelni qurishning eng oddiy variantini tanlash, uning ishlash sifati uchun belgilangan talablarga javob berish (strukturaviy sintez muammosi) yoki ko'p komponentli parametrlar uchun maqbul sozlamalarni topishning tabiiy istagi. berilgan tuzilishga ega tizim (parametrik sintez muammosi). Tegishli vazifalarni belgilashning bir nechta misollari keltirilgan. Vazifa 1. Ekspert nazoratchi bilan IMS TO qismi sifatida foydalaniladigan ob'ekt xususiyatlarini aniqlash va bashorat qilishning optimal algoritmini topish talab qilinadi (1.2-rasmga qarang). O'zgaruvchan 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. Vazifa 2. ACS TOda boshqaruv jarayonlarining belgilangan sifatini ta'minlovchi loyqa boshqaruvchining a'zolik funksiyalarining shakli va o'zaro joylashishini 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. Maqsadli funktsiya sifat ko'rsatkichi (funktsional) bo'lib, uning minimal qismi mos yozuvlar o'tkinchi jarayonlariga mos keladi. Vazifa 3. 1.6-rasmda ko'rsatilgan ICS TOda chiziqli bo'lmagan boshqaruvchi sifatida foydalaniladigan ko'p qatlamli perseptronning strukturasini (topologiyasi, arxitekturasi) tanlash talab qilinadi. O'zgaruvchan parametrlar qatlamlar soni va NN ning har bir qatlamidagi neyronlar soni. Maqsad funktsiyasi - tarmoqni o'qitish xatosi, bu ob'ektning natijalari va tizimning mos yozuvlar modeli o'rtasidagi nomuvofiqlikdir. Yuqoridagi 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 topish uchun 2 , …, V n) ko'rsatilgan V 1 , V 2 , …, V n parametrlari ruxsat etilgan maydonni qondirish sharti bilan. Har bir alohida holatda cheklovlar maydonini belgilash hal qilinayotgan muammoning o'ziga xos xususiyatlari bilan belgilanadi. Masalan, 2-masalada hudud turi a’zolik funksiyalarining kerakli optimal parametrlari izlanadigan oraliqlar chegaralarini tanlash bilan aniqlanadi. 3-masalada tegishli cheklovlar o'rganilayotgan NN sinfining maksimal ruxsat etilgan 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'lchovlilik la'nati"); * har bir qidiruv bosqichida maqsad funksiyaning hosilalarini (gradientini) hisoblash zarurati bilan bog'liq bo'lgan qidiruv algoritmlarining mahalliy xususiyati; * qidiruv algoritmini mahalliy ekstremallardan biriga yaqin joyda "osib qo'yish" imkoniyati; * algoritmning past shovqin immuniteti; * "jarlik" holatlarida past qidiruv samaradorligi. GA ning jozibadorligi aniq shundaki, ular asosan bu kamchiliklardan mahrum. Genetika va tirik tabiat evolyutsiyasi nazariyasidan olingan GA terminologiyasiga ko'ra, ular har biri ko'rib chiqilayotgan muammoni hal qilish uchun da'vogar 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 maqsadli funktsiyalardan biri (1-3-topshiriqlarga qarang) bunday moslik ko'rsatkichi sifatida harakat qilishi mumkin. Bundan tashqari, eng munosib shaxslarga populyatsiyadagi boshqa individlar bilan "kesish" orqali "ko'paytirish" imkoniyati beriladi. Natijada, har bir "ota-onasidan" ba'zi xususiyatlarni meros qilib olgan yangi shaxslar - "avlodlar" paydo bo'ladi. Shunday qilib, aholining eng kam sog'lom 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 birinchi navbatda eng mos shaxslar o'rtasida belgilar almashinuvini rag'batlantirish orqali populyatsiyani doimiy ravishda yaxshilash mumkin, bunda shaxslarning eng kuchli tomonlarini saqlab qolish va oshirish mumkin. 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 keng ko'lamli, shu jumladan hal qilish qiyin bo'lgan muammolarga "etarlicha yaxshi" echimlarni topishga imkon beradi. boshqa usullar bilan. Genetik algoritmlarni qo'llash tarixi R.Xolstien va De Yongning ishlaridan boshlanadi, ularda bir qancha misollar yordamida GA ning ko'p parametrli optimallashtirish masalalarini yechish imkoniyatlari birinchi marta namoyish etilgan. 1975-yilda J.Gollandning “Tabiiy va sun’iy sistemalarda moslashish” nomli monografiyasi nashr etildi, unda metodning nazariy asoslanishi berilgan va uning asosida yotgan asosiy tamoyillar shakllantirilgan. Va nihoyat, 1989 yilda nashr etilgan va klassikaga aylangan D.Goldbergning "Izlash, optimallashtirish va mashinani o'rganishda genetik algoritmlar" kitobi juda ko'p misollar va ilovalarning turli sohalaridan mumkin bo'lgan muammoli bayonotlarni o'z ichiga olgan holda katta shuhrat qozondi. GA yordamida hal qilinadi. So'nggi yillarda GA ko'lami sezilarli darajada kengaydi. Ushbu usullar quyidagi muammolarni hal qilishda samarali ekanligi ko'rsatilgan: * murakkab dinamik ob'ektlarni aniqlash; * ko'p agentli robot tizimlarining optimal konfiguratsiyasini tanlash; * ko'p bo'g'inli robot-manipulyatorlarni boshqarishning optimal algoritmlarini sintez qilish; * kosmik kemalarning o'rnatilishini optimal boshqarish; * to'siqlar qarshisida transport vositalari uchun marshrutlarni 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, mashina jihozlarini boshqarish vazifalarida HA keng ko'lamli muammolarni hal qilish uchun ham qo'llanilishi mumkin. TOda qayta ishlashning belgilangan sifatini ta'minlash uchun IMSning barcha darajalarida aqlli nazoratni tashkil qilish kerak: tashkiliy, muvofiqlashtiruvchi va taktik. Bu shuni anglatadiki, regulyatorlar tizimi ham, ESning bir qismi sifatida identifikatsiyalash va prognozlash bloki 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 bashorat qilish 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 ning intellektual boshqaruvini tashkil qilishda loyqa mantiqning ham, NNning ham afzalliklaridan foydalanish uchun keng imkoniyatlarga ega neyro-loyqa (gibrid) ESni yaratish maqsadga muvofiqdir. Bundan tashqari, IMS TO ning barcha darajalarida aralash (gibrid) boshqaruv strategiyasidan foydalanish kerak, chunki bu nafaqat boshqaruvning yuqori (tashkiliy va muvofiqlashtiruvchi) darajasida, balki aqlli boshqaruv usullarining afzalliklaridan to'liq foydalanish imkonini beradi. shuningdek, real vaqtda aktuatorlarni boshqarish uchun turli strategiyalar uchun chiziqli bo'lmagan algoritmlarga ehtiyoj mavjud bo'lgan quyi (taktik) darajada. Iqtisodiy qarorlar, mumkin bo'lgan natijalar yoki oqibatlarning aniqligiga qarab, uchta model doirasida ko'rib chiqiladi: qarorni aniqlik sharoitida tanlash, agar har bir harakat uchun u doimo biron bir natijaga olib kelishi ma'lum bo'lsa; agar har bir harakat ko'plab mumkin bo'lgan aniq natijalardan biriga olib kelsa va har bir natija hisoblangan yoki ekspert tomonidan taxmin qilingan yuzaga kelish ehtimoli bo'lsa, xavf ostida bo'lgan qarorni tanlash; noaniqlik sharoitida qarorlarni tanlash, agar u yoki bu harakat ko'plab aniq natijalarga olib kelsa, lekin ularning ehtimoli noma'lum. Ehtimoliy usullar qaror qabul qilish uchun qulay shart-sharoitlarni va tanlov sifatining mazmunli kafolatlarini ta'minlaydi. Bu ma'nolar, imtiyozlar va niyatlar haqidagi mulohazalar inson tajribasining qimmatli abstraktsiyalari va qarorlar qabul qilish uchun qayta ishlanishi mumkin degan taxminga asoslanadi. Voqealarning ehtimolligi haqidagi mulohazalar ehtimollar bilan kvalifikatsiya qilingan bo'lsa, harakatlarning maqsadga muvofiqligi haqidagi hukmlar tushunchalar bilan ifodalanadi. Bayes metodologiyasi kutilgan foydali U(d) ni yechim sifatini baholash sifatida ko'rib chiqadi d. Shunga ko'ra, agar biz d 1 yoki d 2 harakatni tanlashimiz mumkin bo'lsa, biz U(d 1),U(d 2) ni hisoblaymiz va eng katta qiymatga mos keladigan harakatni tanlaymiz. Foydalilikning semantikasi xavfni tavsiflashdan iborat. Risk deganda, odatda, ma'lum bir moliyaviy siyosatni amalga oshirish natijasida shaxs yoki tashkilot o'z resurslarining bir qismini yo'qotish, daromadlarning etishmasligi yoki qo'shimcha xarajatlar paydo bo'lishi ehtimoli (tahdidi) tushuniladi. Xavf darajasi deganda yo'qotishlarning ob'ektiv yoki sub'ektiv ehtimoli tushuniladi. Maqsad - bu hisob-kitoblar yoki tajribalar yordamida olingan tasodifiy hodisa ehtimolining miqdoriy o'lchovi, bu hodisani aniqlash ehtimolini baholash imkonini beradi. Subyektiv - bu e'lon qilingan hukmning ishonchliligi va haqiqat o'lchovidir va ekspert tomonidan belgilanadi. Xavf darajasini "yuqori", "o'rta", "kichik" kabi atributiv baholashlar yordamida osongina aniqlash mumkin. Atributiv riskni baholashning o'zgarishi harf kodidir. Bunday holda, xavfni oshirish va ishonchlilikni pasaytirish uchun A dan D gacha bo'lgan lotin harflari qo'llaniladi. AAA - eng yuqori ishonchlilik; AA - juda yuqori ishonchlilik; A - yuqori ishonchlilik; D - maksimal xavf. Risk darajasini buxgalteriya hisobi va statistik hisobot ko'rsatkichlari yordamida baholash mumkin. Barcha mumkin bo'lgan ko'rsatkichlar ichida joriy likvidlik koeffitsienti (CTL) bu maqsad uchun eng yaxshisidir - sherikning likvidli mablag'larining uning qarzlariga nisbati, bu sherik qarzlarini faol likvid aktivlari bilan qoplay oladimi yoki yo'qmi degan savolga javob beradi. Vaziyatni tahlil qilish natijasida sabab-ta'sir diagrammasi ("sabablar daraxti") va qaramlik diagrammasi quriladi. Sabab-oqibat diagrammasi - muammoli vaziyatning tuzilishini ierarxik ochiq grafik shaklida rasmiy ko'rsatish, uning uchlari muammoning elementlariga mos keladi, uning paydo bo'lish sabablarini aks ettiradi va yoylar mos keladi. ular orasidagi aloqalarga. Element-kichik muammolar munosabati “sabab-oqibat” munosabati sifatida ko'rsatiladi (11.1-rasm). OLTR - ma'lumotlarni saqlash va onlayn tranzaksiyalarni qayta ishlash vositalari; OLAR - operativ axborotni qayta ishlash vositalari. Ma'lumotlar ombori sifatida tashkil etilgan korporativ ma'lumotlar bazasi OLTR va OLAR texnologiyalaridan foydalangan holda ma'lumotlar bilan to'ldiriladi. Yarim tuzilgan muammolar uchun DSSni ishlab chiqish va amalga oshirish uchun quyidagi usullar va vositalarni ishlab chiqish va uning shartlariga moslashtirish kerak: muammoli vaziyatlarni ro'yxatga olish uchun belgilar tizimi; muammoli vaziyatlarning tanqidiylik darajasini baholash usullari; muammoli vaziyatlarning sabablarini diagnostika qilish uchun sabab-oqibat sxemalari; qaror variantlarini shakllantirish va tanlash uchun qarorlar jadvali; qarorlar natijalarini bashorat qilish usullari; korxona faoliyati va tashqi muhit modellari. 11.1-rasm. Qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimi modeli Texnik-iqtisodiy ko'rsatkichlar yordamida muammolarni aniqlashning eng keng tarqalgan shakli ularning haqiqiy qiymatlarini standart va o'rtacha qiymatlar bilan solishtirishdir. Ierarxiyaning quyi darajalarida joylashgan muammo sabablarini mantiqiy tahlil qilish shuni ko'rsatadiki, ular ko'p hollarda yuqori darajadagi muammolarni hal qilish variantlarini shakllantirishga imkon beradi. Masalan, mahsulotlarni ishlab chiqarish va sotish hajmini qisqartirish muammosini hal qilish variantlari sifatida alternativa mumkin: narxning o'zgarishi; to'lov shakllarining o'zgarishi; xodimlar sonining qisqarishi; mahsulot tannarxida yarim doimiy xarajatlar ulushini kamaytirish; buyurtmalarni bajarish muddatlarini qisqartirish; marketing xizmatini kuchaytirish. Xatarning ob'ektiv ehtimolini hisoblash uchun zarur bo'lgan statistik ma'lumotlar mavjud bo'lmaganda, mutaxassislarning sezgi va tajribasiga asoslangan sub'ektiv baholashga murojaat qiling. J.Keyns subyektiv ehtimollik tushunchasini kiritdi. Befarqlik printsipiga ko'ra, bir xil mantiqiy hodisalar yoki hukmlar bir xil ehtimollikka ega bo'lishi kerak, bu matematik tarzda quyidagicha yoziladi: A ~ B ≡ P(A) = P(B), bu yerda ~ befarqlik yoki bag‘rikenglik munosabatini bildiruvchi belgi. Ko'proq ishonarli hodisa yoki hukm kattaroq ehtimolga ega bo'lishi kerak, ya'ni. agar A>B, u holda P(A)>P(B). Ehtimollikning sub'ektiv baholari og'zaki va miqdoriy qiymatlarni bog'laydi (4-jadval). 4-jadval Qimmatli qog'ozlar bozorida operatsiyalarni amalga oshirishda risklarning quyidagi shakllari mavjud: Tizimli risk - bu butun qimmatli qog'ozlar bozorining pasayishi xavfi. Muayyan xavfsizlik bilan bog'liq emas. Tizimsiz risk - bu ma'lum bir qimmatli qog'oz bilan bog'liq barcha turdagi risklarni birlashtirgan umumiy tushunchadir. Mamlakat tavakkalchiligi - ijtimoiy-iqtisodiy ahvoli beqaror, investor rezidenti bo‘lgan davlat bilan do‘stona munosabatda bo‘lgan davlat yurisdiktsiyasi ostida joylashgan korxonalarning qimmatli qog‘ozlariga investitsiya qilish xavfi. Xususan, siyosiy xavf. Qonunchilikdagi o'zgarishlar xavfi - yangi qonunlarning paydo bo'lishi yoki amaldagi qonunlarning o'zgarishi natijasida qimmatli qog'ozlarga investitsiyalarning bozor qiymatining o'zgarishi natijasida yo'qotish xavfi. Inflyatsion risk - bu inflyatsiya yuqori bo'lganda investorlarning qimmatli qog'ozlardan olgan daromadlarining qadrsizlanishi xavfi. Valyuta riski - bu valyuta kursining o'zgarishi bilan bog'liq bo'lgan xorijiy valyutadagi qimmatli qog'ozlarga investitsiyalar bilan bog'liq risk. Sanoat riski - bu alohida tarmoqlarning o'ziga xos xususiyatlari bilan bog'liq bo'lgan xavf. Mintaqaviy tavakkalchilik - yagona mahsulot sohalariga (qishloq xo'jaligi, harbiy, og'ir, engil sanoat) xos bo'lgan xavf. Korxona riski - bu muayyan korxonaning qimmatli qog'ozlariga investitsiya qilish natijasida yuzaga keladigan moliyaviy yo'qotish xavfi. Kredit riski - qimmatli qog'ozlar emitentining ular bo'yicha foizlarni to'lay olmasligi xavfi. Likvidlik riski - qimmatli qog'ozni sotishda uning bahosi o'zgarishi natijasida yo'qotish ehtimoli bilan bog'liq xavf. Foiz stavkasi riski - foiz stavkalarining o'zgarishi sababli investorlar ko'rishi mumkin bo'lgan yo'qotishlar xavfi. Kapital riski - bu qimmatli qog'ozlar portfeli sifatining sezilarli darajada yomonlashishi xavfi. Investitsion portfelni tanlash va mablag'larni taqsimlash bo'yicha qaror qabul qilishning bir necha mashhur yondashuvlari mavjud. Eng sodda, mos keladigan portfel investitsiya kompaniyasining o'ziga xos talablariga javob beradigan tarzda ishlab chiqilishini talab qiladi. Ushbu yondashuvga muvofiq, investor turli toifadagi qimmatli qog'ozlarga qat'iy belgilangan miqdorda badallar kiritadi. Firma qimmatli qog'ozlarining sifatini baholash kompaniya kapitalining hajmi, uning faoliyat ko'rsatkichlari va boshqa tashkilotlarning hissalariga asoslanishi mumkin. Milliy va jahon iqtisodiyoti fazalariga ko'ra aktivlar aralashtiriladigan strategiyalar aktivlarni taktik taqsimlash deb ataladi. Aktivlarni taktik joylashtirish mos keladi, shu bilan birga mablag'lar narxi tushib ketgan aktivlarga investitsiya qilinadi. Turli xil aktivlar sinflariga investitsiya qilingan mablag'lar ulushi makroiqtisodiy parametrlarning ba'zi istiqbolli baholariga asoslangan bo'lsa, bu yondashuv stsenariy taqsimoti deb ataladi. Portfel tanlashda eng ko'p qo'llaniladigan yondashuv Garri Markowitz tomonidan taklif qilingan o'rtacha variatsiya usulidir. Asosiy g'oya - moliyaviy vosita tomonidan keladigan kelajakdagi daromadni tasodifiy o'zgaruvchi sifatida ko'rib chiqish, ya'ni alohida investitsiya ob'ektlari bo'yicha daromadlar ma'lum chegaralarda tasodifiy o'zgaradi. Keyin, agar biron-bir tarzda har bir investitsiya ob'ekti bo'yicha realizatsiya qilishning aniq ehtimoli aniqlansa, har bir investitsiya muqobilligi uchun daromad olish ehtimoli taqsimotini olish mumkin. Soddalashtirish uchun Markowitz modeli investitsiya alternativalari bo'yicha daromadlar odatda taqsimlanadi deb taxmin qiladi. Markowitz modeliga ko'ra, investitsiyalar va risklar miqdorini tavsiflovchi ko'rsatkichlar aniqlanadi, bu sizga maqsadlar bo'yicha kapitalni investitsiya qilishning turli xil variantlarini solishtirishga imkon beradi va shu bilan turli kombinatsiyalarni baholash shkalasini yaratadi. Amalda, eng ehtimolli qiymat bir qator mumkin bo'lgan daromadlardan kutilayotgan daromadlar shkalasi sifatida qo'llaniladi, bu normal taqsimotda matematik kutish bilan mos keladi. Markowitz modelining markazida portfel tanlash optimallashtirish muammosi bo'lib ko'rinadi: cheklovlar ostida , , qayerda n– mavjud qimmatli qog‘ozlar soni; turdagi qimmatli qog‘ozlar tarkibidagi portfelning bir qismi i;R i= E(r i) qimmatli qog'ozlar bo'yicha daromadning kutilayotgan qiymati i;R p =E(r p) – kutilayotgan portfel daromadining maqsadli darajasi; s ij- qimmatli qog'ozlar bo'yicha daromadlarning kovariatsiyasi i Va j;V p - portfel daromadining dispersiyasi. Bu muammo kvadratik dasturlash masalasidir. KIRISH Zamonaviy texnologik komplekslarning ishlash shartlari nazorat va boshqaruv jarayonida hisobga olish zarurligiga olib keladi noaniqlikning quyidagi turlari: 1. Boshqaruv ob'ektlaridan olingan tezkor ma'lumotlarning past aniqligi; texnologik parametrlarni (oqim, bosim va boshqalar) o'lchash uchun sensorlarning katta xatosi, ularning past ishonchliligi, aloqa kanallarining ishlamay qolishi, boshqaruv darajalari bo'ylab ma'lumot uzatishning katta kechikishi, parametrlarni o'lchash imkoniyatining umuman yo'qligi tufayli yuzaga keladi. modellar uchun zarur bo'lgan texnologik jarayonning nuqtalari. 2. Boshqaruv va boshqaruv ob'ektlari modellarining noaniqligi, quyidagilar sabab bo'ldi: amaliyotda qo'llaniladigan tizimli ko'p darajali ierarxik modellar va individual mahalliy muammolar echimlarining ekvivalent emasligi; umumiy nazorat topshirig'ini noto'g'ri bajarilgan dekompozitsiya, texnologik jarayon modelini haddan tashqari ideallashtirish, texnologik kompleksdagi muhim bo'g'inlarni buzish, chiziqlilashtirish, diskretlashtirish, uskunaning haqiqiy xususiyatlarini pasport xususiyatlariga almashtirish, tenglamalarni chiqarishda qilingan taxminlarni buzish. (statsionarlik, izotermiklik, bir xillik va boshqalar). 3. Qaror qabul qilish jarayonida noaniqlik ko'p bosqichli ierarxik tizimlarda, nazorat va boshqaruvning har bir darajasida va har bir mahalliy boshqaruv qurilmasi uchun aniq (aniq) maqsadlar va muvofiqlashtiruvchi qarorlarning mavjudligi muvofiqlashtirish jarayonini murakkablashtiradi va muvofiqlashtiruvchi qarorlarning uzoq takrorlanish xususiyatini oldindan belgilab beradi. 4. Inson operatorining, shu jumladan boshqaruv siklida dispetcherning mavjudligi va muvofiqlashtirish jarayonini haqiqiy ishlab chiqarish tizimida tabiiy tilda olib borish, dispetcher bilimlarini algoritmlar shaklida ifodalash qiyinchiliklarini va uni baholash bilan EHM tomonidan olingan yechimning izchilligini hisobga olish zarurligiga olib keladi. "Aniqlikka bo'lgan haddan tashqari ishtiyoq nazorat nazariyasi va tizimlar nazariyasini bekor qiladigan ta'sir ko'rsata boshladi, chunki bu ushbu sohadagi tadqiqotlar faqat aniq echimga ega bo'lgan muammolarga qaratilganligiga olib keladi. Ma'lumotlar, maqsadlar va cheklovlar aniq matematik tahlil qilish uchun juda murakkab yoki noto'g'ri aniqlangan muhim muammolarning ko'p sinflari faqat matematik ishlov berish uchun mos emasligi sababli chetda qoldirilgan va shunday bo'lib qolmoqda. L.Zadeh Zamonaviy ishlab chiqarish jarayonlari orasida avtomatik boshqaruvning klassik nazariyasi (TAU) uchun kutilmagan sifatlar majmuasiga ega bo'lganlar ko'p. Bu "noqulay" yoki, odatda, deyilganidek, "zaif tuzilgan" yoki "noto'g'ri belgilangan" ob'ektlar o'ziga xoslik kabi xususiyatlarga ega mavjudlik va optimallikning rasmiylashtirilgan maqsadining yo'qligi, struktura va parametrlarning statsionar emasligi, ob'ektning rasmiy tavsifining to'liq emasligi yoki deyarli to'liq yo'qligi. Kontseptual asoslar noaniqlik sharoitida boshqaruv Noaniqlik omillari, noaniqlik manbalari sifatida tushuniladiganlar, odatda, quyidagi uchta katta guruhga bo'linadi: 1. noaniqlik va vaziyat haqida to'liq ma'lumot Tizimning ishlash sifatini baholash yoki tizimning ishlashini boshqarishni shakllantirish to'g'risida qaror qabul qilish uchun foydalaniladi - tizim va atrof-muhit noaniqlik omili; 2. noaniqlik, loyqa fikrlash va inson bilimi tomonidan yaratilgan omillar- insonning tizim va uning muhiti bilan o'zaro ta'sirida namoyon bo'ladigan noaniqlik; 3. noaniqliklar, loyqalik(noaniqlik) to'plangan bilim, sun'iy intellekt tizimlarining bilim bazalarida jamlangan, amalga oshirish jarayonida ushbu bilimlarni ishlatishning noaniqligi ma'lumot to'plash va qayta ishlash, boshqaruv qarorlarini ishlab chiqish, tanlash va qabul qilish uchun u yoki boshqa mantiqiy va mantiqiy-algebraik protseduralar. Noaniqlik omillari (manbalari) tasnifi, murakkab tizimlarni o'rganishda ularni hisobga olishni talab qiladigan, B.1-rasmda ko'rsatilgan. B.1-rasm. Noaniqlik omillarining tasnifi Noaniqlik omillarini tahlil qilish va hisobga olish metodologiyasi murakkab tashkiliy-texnik tizimlarda boshqaruv... (DSS va DSS qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlari va qaror qabul qilish tizimlariga ega ACS) 1. Muammolar va ishlab chiqish va qo'llash vazifalarini umumlashtirilgan rasmiylashtirish noaniqlik sharoitida boshqaruv qarorlarini qabul qilish…. 2. Shartlarda qaror qabul qilishda deterministik o'yin yondashuvi noaniqlik qarshisida …………………………………………………….. 3. Qaror qabul qilish muammolarini hal qilishda stoxastik yondashuv noaniqlik shartlari ………………………………………………… 4. AQShda qaror qabul qilishda ehtimollik - statistik yondashuv- noaniqlik shartlari ……………………………………………… 5. Noaniqlik sharoitida qaror qabul qilishda ehtimoliy yondashuv dangasalik …………………………………………………………………… 6. Sharoitlarda qaror qabul qilishda noaniq – stoxastik yondashuv noaniqlik ……………………………………………………………….. 7. Imkoniyatlar nazariyasi va sharoitlarda qaror qabul qilish muammosi noaniqliklar ……………………………………………………………… 8. Noaniq - sharoitlarda qaror qabul qilishda potentsial yondashuv noaniqliklar …………………………………………………………. 9. Noaniqlik sharoitida qaror qabul qilishda lingvistik yondashuv bo'linmalar ..…………………………………………………………………. Yarim tuzilgan ob'ektlarni boshqarish klassik TAU nuqtai nazaridan ancha murakkab, amalda hal qilib bo'lmaydigan vazifadir. Buning sababi shundaki, an'anaviy avtomatik boshqaruv tizimini (ACS) qurishda birinchi navbatda boshqaruv ob'ektini rasmiy ravishda tavsiflash va miqdoriy toifalar bilan ishlaydigan matematik apparatlar asosida boshqaruv mezonlarini shakllantirish kerak. Agar ob'ektning aniq matematik tavsifini va uni boshqarish mezonlarini miqdoriy jihatdan berishning iloji bo'lmasa, an'anaviy TAU qo'llanilmaydi. Masalan, deterministik va stokastik tizimlarga ega klassik TAU samolyotlar, elektr stantsiyalari va boshqalar uchun ACS qurishda muvaffaqiyatli qo'llaniladi, ammo an'anaviy usullarni biosintez, qovurish, eritish bilan bog'liq ko'p fazali kimyoviy va texnologik jarayonlar kabi sohalarga kengaytirishga harakat qiladi. , kataliz va boshqalar, ularni tavsiflashning tobora murakkablashib borayotgan matematik usullariga qaramay, aniq amaliy natijalarni bermadi. Biroq, amalda bunday yarim tuzilgan ob'ektlarni inson operatori juda muvaffaqiyatli boshqaradi, unga ma'lumotni kuzatish, tahlil qilish va eslab qolish, ma'lum xulosalar chiqarish va h.k. va natijada to'g'ri qaror qabul qilish qobiliyati yordam beradi. to'liq bo'lmagan va noaniq ma'lumotlar muhitida qarorlar. Sizning aqlingiz tufayli, inson nafaqat miqdoriy bilan ishlay oladi(mashina ma'lum darajada qila oladi), balki sifat jihatidan rasmiylashtirilmagan tushunchalar bilan ham, buning natijasida u nazorat jarayonining noaniqligi va murakkabligi bilan muvaffaqiyatli kurashadi. Shu sababli, insonning taxminiy fikrlash modellarini qurish va ularni ACSda qo'llash bugungi kunda TAU rivojlanishining eng muhim yo'nalishlaridan biridir. Shubhasiz, murakkab ob'ektlarni boshqarish samaradorligini sezilarli darajada oshirish fan sohasidagi bilimlarni o'zlashtirish, tahlil qilish, tasniflash bilan bog'liq bo'lgan shaxsning ma'lum intellektual harakatlarini ma'lum darajada takrorlashga qodir bo'lgan aqlli ACSni yaratishda yotadi. jarayonni boshqarish, shuningdek, ob'ektni boshqarish bo'yicha amaliy faoliyat jarayonida inson operatori yoki tizimning o'zi tomonidan to'plangan operatsion bilimlari. Bunday sharoitlarda ishlash zarurati standart avtomatlashtirish tizimlari va jarayonlarni boshqarish tizimlaridan foydalanishni qiyinlashtiradi. Jarayonni boshqarish tizimlari va avtomatlashtirish tizimlari uchun qat'iy (aniq) cheklovlarni o'rnatish ushbu tizimlarning avtomatik yoki qo'lda o'chirilishiga olib keladigan bunday sharoitlarda uskunaning ruxsat etilgan ishlash rejimlari sohalarini tavsiflash ayniqsa qiyin. Shuning uchun uskunaning ruxsat etilgan ish rejimlarini tavsiflash va rasmiylashtirish uchun foydalanish imkoniyati juda muhimdir. sun'iy intellekt (AI) va aqlli tizimlar (IS) nazariyalari. So'nggi paytlarda kompyuter texnologiyalarining jadal rivojlanishi tufayli sanoatda aqlli boshqaruvning yangi usullaridan foydalanish boshlandi. Garchi aqlli ACS ning birinchi qo'llanilishi Evropada bo'lgan bo'lsa-da, bunday tizimlar Yaponiyada eng intensiv ravishda amalga oshirilmoqda. Ularning qo‘llanish doirasi keng: sanoat robotlarini boshqarish, distillash zavodlari va portlash pechlaridan tortib kir yuvish mashinalari, changyutgichlar va mikroto‘lqinli pechlargacha. Shu bilan birga, aqlli avtomatik boshqaruv tizimlari resurs va energiya xarajatlarini kamaytirish bilan birga mahsulot sifatini yaxshilashga imkon beradi va an'anaviy avtomatik boshqaruv tizimlariga nisbatan bezovta qiluvchi omillarga yuqori qarshilik ko'rsatadi. Aqlli tizim(K.A. Pupkov) axborot jarayoni bilan birlashtirilgan, shaxs (odamlar jamoasi) bilan birgalikda yoki avtonom tarzda ishlaydigan, maqsadni sintez qilish, harakat qilish uchun qaror qabul qilish va maqsadga erishishning oqilona usullarini topishga qodir bo'lgan texnik vositalar va dasturiy ta'minot to'plami. . Ajratib turadigan asosiy me'moriy xususiyat Intellektual boshqaruv tizimlari (IMS) "an'anaviy"bu o'z funktsiyalarini amalga oshirish uchun bilimlarni olish, saqlash va qayta ishlash mexanizmi. Intellektual boshqaruv tizimlarini yaratish ikki tamoyilga asoslanadi: vaziyatni boshqarish (tashqi vaziyatlar yoki hodisalarni tahlil qilish asosida boshqarish) va bilimlarni qayta ishlash uchun zamonaviy axborot texnologiyalaridan foydalanish (ekspert tizimlari, sun'iy neyron tarmoqlar, loyqa mantiq, genetik algoritmlar, va boshqa bir qator). OEMMPU RAS ning 14-sonli fundamental tadqiqotlar dasturi «NOANIQLIK HOZIRDAGI KO'P DARAJALI, INTELLEKTLI VA TARMOQLARNI BOSHQARISH TIZIMLARINI FAOLIYATINI TAHLIL VA OPTIMALLASH». 1. Dasturning asoslari 1.1. Ilmiy va amaliy ahamiyati Texnologiyaning jadal rivojlanishi (tarmoqlarni yaratish, 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. markazlashmagan multi-agent tizimlarining tarmoq darajasi (aloqa tarmog'i, guruh) o'zaro ta'siri. Boshqaruv tizimlari tobora ko'proq axborot va boshqaruv tizimlari xarakteriga ega bo'lib, boshqaruv, hisoblash va aloqa nazariyalari chorrahasida o'rganilmoqda. Shunday qilib, aloqa kanallarining (aloqalarning) 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 muhim ahamiyatga ega. ko'rish, harakatni rejalashtirish, o'qitish, ko'p mezonli qarorlar qabul qilish, mulohaza yuritish va boshqalar. Xususan, boshqaruvning intellektualizatsiyasi dinamikaning miqdoriy modellari yoki buzilishlar mavjud bo'lmaganda tizimlar ishlashining avtonomiya darajasini oshirish uchun mo'ljallangan. boshqaruv ob'ektining ishlashi, miqdoriy modellarning (masalan, murakkab tizim evolyutsiyasini tavsiflovchi tenglamalar) adekvatligini yo'qotishiga olib keladi, sifat rolini oshiradi ("bilim" deb ataladigan, masalan, mantiqiy-lingvistik) boshqaruv tizimining yuqori darajalarida qo'llaniladigan ob'ekt va muhitning modellari. Dastur Rossiya Federatsiyasining ilm-fan, texnologiya va texnikaning ustuvor yo'nalishlarida yuzaga keladigan fundamental muammolarni hal qilishga qaratilgan. 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; joriy diagnostika va texnik holatni nazorat qilish bilan harakatni boshqarish tizimlari va texnologik jarayonlarni yaratish nazariyasi, shuningdek, zamonaviy axborot texnologiyalari asosida avtomatlashtirilgan loyihalash tizimlari va aqlli boshqaruvni yaratish nazariyasi. Turli xil ilovalarda (transport, logistika, ishlab chiqarish, aviatsiya va kosmik tizimlar, suv osti kemalari va yer usti kemalari va boshqalar) boshqaruv nazariyasi, tahlil va optimallashtirishning xilma-xilligi tufayli murakkablik omillarining ko'p sonini hisobga olish kerak. , kabi: ko'p darajali boshqaruv, markazsizlashtirish, chiziqli bo'lmaganlik Ko'plik Parametrlarni taqsimlash jarayonlarning makon va vaqtdagi o'zgaruvchanligi, yuqori o'lcham, Quyi tizimlar tavsifining heterojenligi, multimodallik, Impulsiv ta'sirlarning 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; boshqaruv yoki ob'ektda kechikish effektlarining mavjudligi; · zamonaviy boshqaruv tizimlarining umumiy strukturaviy murakkabligi. Belgilangan maqsadga erishish va asosiy vazifalarni hal qilish uchun Dastur quyidagi asosiy yo'nalishlar bo'yicha 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 boshqarish 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 tizim ichida 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 kvantlarda, uzluksiz yoki diskret vaqtda tasvirlashning klassik usullaridan foydalanish qiyin, chunki paydo bo'ladigan ichki va / yoki tashqi o'zaro ta'sir kuchlari, shuningdek, boshqaruv harakatlari vaqtinchalik, impulsivdir. tabiatda va aniq hisoblash mumkin emas. . Tizim turli vaqt shkalalarida ishlayotganga o'xshaydi: haqiqiy (sekin) va tez (impuls). Bunday vaqtinchalik ko'p miqyoslilik ko'plab zamonaviy boshqaruv tizimlarining, shu jumladan ko'p darajali boshqaruvga ega bo'lgan tizimlarning ichki mulki bo'lib, ularda yuqori darajalar sifatli va diskret modellardan foydalanadi, quyi darajalar esa doimiy vaqtga ega miqdoriy modellardan foydalanadi. Shu sababli, gibrid (uzluksiz-diskret) vaqt ichida bunday tizimlarning ishlashi tavsifini matematik rasmiylashtirish usullarini ishlab chiqish, ularning to'liq bo'lmagan ma'lumotlar, qarshi va nostandart cheklovlar sharoitida boshqarilishi va barqarorligi uchun xususiyatlarini o'rganish. boshqaruv elementlari va faza o'zgaruvchilari bo'yicha dolzarb vazifadir. Xuddi shu dolzarb vazifa - deterministik va stokastik doimiy-diskret tizimlarning optimal boshqaruvini sintez qilish usullarini ishlab chiqish. Bundan tashqari, noaniqlik va aprior ma'lumotlarning etishmasligi sharoitida ma'lumotlarni yig'ish va qayta ishlash jarayonini optimallashtirish muammolari (kuzatish nazorati va optimal filtrlash) juda dolzarbdir. Yo'nalish 2. Tashkiliy va texnik xarakterdagi ko'p darajali va markazlashmagan tizimlarda boshqaruv va optimallashtirish 2.1. Tarmoqqa asoslangan tizimlarda boshqarish 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 ob'ektlarning aks ettirilishi bilan tavsiflanadi. Katta o'lchamli diskret va uzluksiz taqsimlangan ko'p bog'langan tizimlarni rejalashtirish va boshqarish muammolari nafaqat vaqt bo'yicha, balki kosmosda tarqalish va miqyosda ham turli xil miqyosdagi jarayonlar bilan tavsiflanadi va eng murakkab va vaqt talab qiladigan sinflardan birini ifodalaydi. optimallashtirish muammolari. Shu sababli, aniq va taxminiy echimlarni topish uchun tadqiqot usullari va yondashuvlarini, shuningdek, murakkab texnik, tashkiliy (shu jumladan transport-logistika) va axborot tizimlarini rejalashtirish, loyihalash va boshqarish uchun qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlarida foydalanish uchun simulyatsiya vositalarini ishlab chiqish tavsiya etiladi. . Aloqa kanallaridagi cheklovlar va hisob-kitoblarning murakkabligi, axborotni qayta ishlash xususiyatlari sharoitida markazlashtirilmagan tashkiliy-texnik tizimlar (tarmoq markazlashtirilgan tizimlar, ishlab chiqarish tizimlari, hisoblash, telekommunikatsiya va boshqa tarmoqlar va boshqalar) tarkibiy qismlarining guruhli o'zaro ta'sirini boshqarish. jarayonlar, shuningdek, qaror qabul qilish vaqtini cheklash, hisoblash imkoniyatlari va aloqa kanallarining o'tkazish qobiliyati. Shu sababli, murakkab tashkiliy-texnik tizimlar tuzilmasini optimallashtirish (yuqoridagi cheklovlarni hisobga olgan holda) usullarini ishlab chiqish, shu jumladan bir vaqtning o'zida ko'plab mezonlar: dastlabki ma'lumotlarning batafsilligi, ma'lumot to'plash samaradorligi. , rejalashtirish va aks ettiruvchi qarorlar qabul qilish, individual kompyuterlarning cheklangan ishlashi, ishlarning takrorlanishini kamaytirish , shuningdek, ma'lumotlarni uzatishni ta'minlash bilan bog'liq yordamchi hisob-kitoblarning nisbati. Ko'p darajali va markazlashmagan tizimlar axborotga qarshi kurash sharoitida real vaqt rejimida taqsimlangan qarorlar qabul qilish, shuningdek, axborotning 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 qarshi choralar sharoitida strategik va tezkor qarorlar qabul qilinishini qo'llab-quvvatlash va 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, guruh xatti-harakatlari va uni bashorat qilish modellari, manfaatlar muvozanatini baholash va koalitsiyalarni shakllantirish. ushbu tizimlarda, shuningdek, tashqi muhit va intellektual agentlarning bilimlari haqida axborot texnologiyalari va axborotni taqdim etish vositalarini ishlab chiqish. 2.2. Harakatlanuvchi ob'ektlarni aqlli boshqarish Belgilangan vazifalarni hal qilish uchun miqdoriy modellarni yaratish har doim ham mumkin emas, shuning uchun dastur an'anaviy usullar bilan bir qatorda sun'iy intellekt usullaridan ham foydalanadi. Sun'iy intellekt, bilim sohasi sifatida, so'nggi ellik yil ichida aql tushunchasini ishlab chiqish va takomillashtirishda ham, sun'iy intellektni inson faoliyatining turli sohalarida amaliy qo'llash sohasida ham ulkan sakrashni boshdan kechirdi. texnologiya, iqtisod, biznes, tibbiyot, taʼlim va boshqalar sunʼiy intellektning koʻpgina nazariy qoidalari va usullari bilimga asoslangan amaliy intellektual texnologiyalarga aylantirildi. Intellektual tizimlarning zamonaviy avlodining o'ziga xos xususiyati shundaki, ular tashqi muhitning murakkab modeliga asoslanadi, bunda miqdoriy ma'lumotlar ham, sifat modellari ham hisobga olinadi - tashqi muhitning turli ob'ektlarining mumkin bo'lgan xatti-harakatlari va ularning o'zaro bog'liqliklari haqidagi bilimlar. Bunday modellardan foydalanish bilimlarni ifodalash usullarini ishlab chiqish, turli manbalardan olingan ma'lumotlarni integratsiyalash usullari, kompyuterlar 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 qarorlar qabul qilish imkonini beradi va bu qarorlarning sifati bu erda bo'lgan shaxs tomonidan qabul qilingan qarorlar sifatini oshirishi mumkin. axborotning haddan tashqari yuklanishi, cheklangan vaqt va stress sharoitlari. Shu munosabat bilan, yuqorida sanab o'tilgan 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 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. strukturaviy buzilishlar va favqulodda vaziyatlar (ESS). Ushbu nazorat 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 axborot bilan ta'minlash va samarali boshqaruv harakatlarini ishlab chiqish mexanizmlari. Bular, birinchi navbatda, ochiq arxitekturaga ega ob'ektga yo'naltirilgan IMS RT ning modulli tuzilishi, turli xil samaradorlik mezonlari bo'yicha optimalni sintez qilish modellari va usullarini o'z ichiga olgan ochiq axborot va boshqaruv tizimlarini loyihalashning rasmiylashtirilgan metodologiyasini ishlab chiqishni o'z ichiga oladi. Dinamik tahlil bosqichida olingan natijalar asosida ma’lumotlarni qayta ishlash va boshqarishning optimal funksional modulli strukturasi sintezlanadi, ya’ni RT IMS modullarining optimal tarkibi va soni aniqlanadi, tizim interfeysi sintezlanadi va uning tuzilishi. ilovalarning kirish oqimlarini qayta ishlash uchun dasturiy ta'minot va axborot ta'minoti belgilanadi. Noaniqlik, tuzilmaviy buzilishlar va favqulodda vaziyatlar sharoitida harakatlarni rejalashtirish va qarorlar qabul qilishni qo'llab-quvvatlash uchun IMS RTda stsenariy tahlili va samarali nazorat harakatlarining sintezi usullaridan foydalanish tavsiya etiladi. Bunda konstruktiv buzilishlar va favqulodda vaziyatlarning tarqalishining matematik modeli vaznli yoki funktsional belgilar grafiklari tilida shakllantiriladi. Ushbu modelga asoslanib, ob'ektlarni boshqarishning oqilona stsenariylari ularning tarkibiy elementlarining ishlash qobiliyati, chidamliligi va omon qolish qobiliyati tushunchalaridan foydalangan holda sintez qilinadi. 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 boshqarishning teskari muammolarini hal qilish uchun formulalar va usullarni ishlab chiqish kerak. Yuqorida qayd etilgan boshqaruv tizimlari va obyektlarining o‘ziga xos xususiyatlari, ular uchun nazorat, tahlil va optimallashtirish masalalarini hal etishning ilmiy va amaliy ahamiyati 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 nazorat qilish uchun ilovalar bilan murakkab dinamik va intellektual tizimlarni boshqarish sohasida 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 ish muhiti parametrlarining noaniqligining deterministik, ehtimollik va boshqa modellari sharoitida ishonchli va moslashuvchan monitoring 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 konfiguratsiyasini yoki harakatini o'zgartirish orqali qarshilik ko'rsatadigan muhitda harakatlanadigan mexanik tizimlarning yangi sinfini optimal boshqarish muammosini o'rganish. · Quruq ishqalanish borligida mexanik tizimlarning ta’sir o‘zaro ta’siri masalalarini matematik rasmiylashtirish va yechish usullarini ishlab chiqish. · Diskret-uzluksiz va impulsiv dinamik tizimlarni boshqarishning optimal 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 ko'p darajali boshqaruv tizimlarini holatni baholash va sintez qilish uchun barqarorlik, o'zgarmaslik, dissipativlik kabi dinamik xususiyatlarni tahlil qilish usullari va algoritmlarini ishlab chiqish. Yo'nalish 2.1 · Tarqalgan parametrli va ko‘p masshtabli (fazo va vaqt bo‘yicha) jarayonlarga ega bo‘lgan yirik tarmoq markazlashtirilgan tizimlar uchun boshqaruv masalalarini yechish usullari. · Tarqalgan loyihalar va dasturlarni markazlashtirilmagan aqlli boshqarishning aloqa-tarmoq modellari va usullari. · Ko'p darajali va markazlashmagan tizimlar strukturasini optimallashtirish usullari. · Matematik jihatdan bir hil taqsimlangan va parallel hisoblash makonida tarmoq markazlashtirilgan boshqaruvni 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 marshrutni rejalashtirish usulini ishlab chiqish, ularning model ko'rinishida heterojen (miqdoriy-sifat). · Dengizdagi harakatlanuvchi ob'ektlarga tatbiq etilgan holda boshqaruv ob'ektlarining chiziqli bo'lmaganligi, ko'p ulanishi, yuqori o'lchamliligini hisobga oladigan moslashuvchan real vaqt rejimida modellashtirish platformalari uchun tahlil va sintez usullarini ishlab chiqish. · Konfliktli muhitda harakatlanuvchi ob'ektlarni ko'p darajali boshqarish uchun aqlli tizimlarni optimallashtirish, ularning guruhdagi o'zaro ta'siri, ko'p mezonlari, noaniqligi va tavakkalchiligini hisobga olgan holda. · Intellektual boshqaruv tizimlari uchun texnik ko'rishni ta'minlash usullarini ishlab chiqish. · Tizim holatlari makonida majburiy harakatni tashkil etish asosida murakkab manevrlarni bajaruvchi dinamik ob'ektlarni aqlli boshqarish usullarini ishlab chiqish. Yo'nalish2.3 · Noaniqlik va tizimli buzilishlar sharoitida ochiq arxitekturaga ega bo'lgan real vaqt rejimida ob'ektga yo'naltirilgan ko'p darajali axborot va boshqaruv tizimlarining modulli strukturasini tahlil qilish va optimallashtirish modellari va usullari. · Elektr energetika tizimlari va ularni boshqarish rejimlarini tahlil qilish va optimallashtirish 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’lumotlar asosida texnologik bilimlar bazasini shakllantirish orqali boshqaruv samaradorligini oshirish uchun chiziqli bo‘lmagan statsionar ob’ektlarni aqlli identifikatsiyalash usullari va algoritmlarini ishlab chiqish. · Megapolislar ekotizimlarini boshqarish muammolarida 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 kosmonavtikada, quruqlik va dengiz inshootlarida, transport vositalarida harakatni boshqarish; · ko'p agentli tarmoq markazlashtirilgan tizimlar, ishlab chiqarish tizimlari, hisoblash, telekommunikatsiya va boshqa tarmoqlar ; · transport va logistika tizimlari ; · global energetika, gaz transporti va boshqa yirik infratuzilma tizimlari; · to'liq bo'lmagan ma'lumotlar va qarshi choralar sharoitida strategik va tezkor qarorlar qabul qilinishini qo'llab-quvvatlash va boshqaruv vazifalarini axborot bilan ta'minlash 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 samolyotlar va boshqa harakatlanuvchi ob'ektlarni boshqarish tizimlarining nosozliklariga chidamliligini, shuningdek, elektr energiya tizimlarining dinamik barqarorligini ta'minlash; Boshqarish tizimlarini ishlab chiqish jarayonini algoritmlashtirish va avtomatlashtirish orqali loyihaviy yechimlarni ishlab chiqish sifatini oshirish, tezlashtirish va xarajatlarini kamaytirish. Bundan keyin boshqaruv keng ma'noda tushuniladi, jumladan, aloqa-tarmoq, guruh, taqsimlangan boshqaruv (ingliz adabiyotida - tarmoqlarda nazorat, tarmoqlar ustidan nazorat, taqsimlangan boshqaruv va boshqalar
Источник: https://delovyelyudi.ru/uz/costumes/upravleniya-v-usloviyah-neopredel-nnosti-analiz-i-optimizaciya/

Aqlli boshqaruv tizimini qurish muammosining yangi yechimi noyob usullardan

foydalanish bilan birgalikda ko'rib chiqiladi: Asosiy ontologiya bo'yicha semantik
tarmoqlarni qurish va kassok modeli mavjud bo'lmagan omillarning polinomial
o'zgarishi. kerak emas. Summa Technology kompaniyasi noyob metodologiyalardan
foydalanishni birlashtirib, intellektual boshqaruv tizimini (IACS) qurish
muammosiga yangi yechimini taklif qiladi: asosiy ontologiya asosida semantik
tarmoqni yaratish, bu murakkab multifaktorli modelni ma'lum bir cheklangan lug'at
bo'yicha semantik tarmoq va omillarning polinomik o'zgarishi, ularning mohiyati mutaxassisning sifatli bilimlarini chiziqli bo'lmagan polinom funksiyasi shaklida
matematik modelga aylantirishdir. Metodologiyalarning birinchisi predmet sohasidan
qat'i-nazar universallik xususiyatiga ega, ikkinchisi ushbu sohaning o'ziga xos
xususiyatlarini mutaxassislarning tajribasi va bilimlari orqali yetkazadi. Ishlab
chiqilgan IASU sanoat sinovlari natijalari "kompleks tizim" xususiyatiga ega va
ishlaydigan "MMC Norilsk Nikel" OAJ qutb bo'linmasi mis zavodida sulfidli mis-
nikel xomashyosini eritish jarayoniga tatbiq etildi. "Muhim noaniqlik" sharoitida
taqdim etiladi.
Kirish. Turli xil sanoat tarmoqlarida (kimyo, qora va rangli metallurgiya, tog'-
kon sanoati va neft-gaz qazib olish, issiqlik elektrotexnika, qishloq xo'jaligi va
boshqalar) aksariyat texnologik jarayonlarni avtomatlashtirilgan boshqarish
vazifalarini tahlil qilib, ularni birlashtirgan muammoni ajratib ko'rsatish mumkin. ular
texnologik jarayonlarning matematik modelini yaratish zaruriyatidan iborat bo'lib, u
barcha kerakli ma'lumotlarni hisobga olish, uning mumkin bo'lmagan noaniqligi,
to'liqsizligini hisobga olish va shu bilan birga ma'lumotlarni olish (boshqarish
harakati, prognoz) ) texnologik jarayonning mavjud holatiga mos keladigan chiqishda
muhim ahamiyat kasb etadi. [1-4]. Ma'lumki, modellashtirishga an'anaviy yondashuv
(ya'ni jarayon haqidagi bilimlarning to'liqligi va aniqligi taxmin qilingan holda
an'anaviy usullar asosida modellashtirish) odatda rasmiylashtirilishi qiyin bo'lgan
murakkab ko'p faktorli jarayonlarni ko'rib chiqishda amalda qo'llanilmaydi. Haqiqiy
jarayonlarning murakkabligi ularning matematik modellarini qurish va boshqarishni
optimallashtirish uchun noan'anaviy usullarni izlashni belgilaydi. Bunday holda,
nafaqat optimal nazorat qilish jihati, balki jarayonning hozirgi holatini tahlil qilish
jihati ham juda muhimdir, chunki bu jarayonning hozirgi holati to'g'risida xulosa,
unda optimal boshqaruvni tanlashga imkon beradi. Bunday tahlilni real vaqt rejimida
jarayonning texnik holatini tarkibiy-oqim ko'p darajali tan olish tizimi asosida amalga
oshirish mumkin [4]. Rasmiy modellarni qurish va bunday murakkab jarayonlarning
texnik holatini an'anaviy usullar bilan tavsiflashga urinishlarni qadrsizlantiradigan
asosiy omil bu kirish ma'lumotlarining "muhim noaniqligi"dir [1]. Bu bunday
jarayonlarning texnik holatining bir qator asosiy parametrlarining qiymatlarini
barqarorlashtirish va o'lchashning obyektiv imkonsizligida namoyon bo'ladi. Buning
natijasi - bu jarayonning texnologik izchilligining asosiy mezonlarini buzilishi bo'lib,
u yakuniy mahsulotlarning sifatiga ham, umuman jarayonning barqarorligiga ta'sir
qiladi [2, 3]. Matematika tilida bunday jarayonlar "murakkab texnik tizimlar" yoki
"yarim tuzilgan tizimlar" deb nomlanadi, ular uchun hozirgi kunda
modellashtirishning umumiy nazariyasi mavjud emas [1, 4, 5]. An'anaviy APCS
jihozni saqlash yoki qayta taqsimlashni avtomatlashtirishga qaratilgan bo'lib, uning
funktsiyalari, ta'rifi bo'yicha, jarayonni optimal boshqarish va uning holatini tahlil
qilish masalalarini o'z ichiga olmaydi. Masalan, jarayonni boshqarish tizimi blokga xizmat qiluvchi boshqaruv mexanizmlarining holatini o'zgartirishga, blok
bo'linmalarining ulangan ishlashini kuzatishga va blokning ishlash ko'rsatkichlarini
va uning ishlash rejimini o'zgartirishga imkon beradi. Ammo jarayonning holati,
tayyor mahsulot sifati, kiruvchi mahsulotlarning elementar tarkibi bo'yicha nisbati -
bu masalalar ko'pincha qurilmaning asosiy avtomatizatsiyasidan tashqarida. Shunday
qilib, faqat asosiy boshqaruv tizimi mavjud bo'lganda, operator nafaqat birlikka, balki
unda sodir bo'layotgan jarayonga ham xizmat ko'rsatish funksiyalarini bajarishga
majbur bo'ladi. Aynan shu narsa "inson omili" muammosiga olib keladi, chunki
operator har doim ham boshqaruvning barcha ko'p qirrali maqsadlariga to'liq erisha
olmaydi. Bundan tashqari, jihozning konstruktiv xususiyatlari har doim ham
jarayonlarni boshqarish tizimi darajasidagi barcha masalalarni to'liq hal qilishga
imkon bermaydi. Bunga misol, jarayonni boshqarish tizimining amaldagi versiyasida
reaksiya zonasiga real vaqt rejimida yetkazib beriladigan materiallar sifati va
miqdorini baholashda kirish ma'lumotlarining talab qilinadigan ishonchliligini
ta'minlash muammosi [2, 3]. Intelligent ACS (IACS) - bu tizimning asosiy
avtomatizatsiyasini kirish ma'lumotlarining manbai sifatida ishlatadigan va sun'iy
intellekt texnologiyalari asosida blokda olib boriladigan jarayon modelini yaratishga,
mavjud holatini tahlil qilishga imkon beruvchi tizim. Model bo'yicha jarayon va tahlil
asosida ma'lum bir birlikni optimal boshqarish masalasini hal qilish.
Mavjud "kalit kalit qutisi yechimlari" deb nomlangan narsa jihozni to'liq
avtomatlashtirish yoki "noldan" qayta taqsimlash zarurligini anglatadi. Shu bilan
birga, mijozga avtomatizatsiya va dasturiy ta'minotning ikkala qo'shimcha
komponentlari yetkazib beriladi. Bunday yechimning funksional imkoniyatlari juda
keng bo'lishi mumkin, shu jumladan intellektual komponentni o'z ichiga oladi, ammo
shu bilan birga mijozning hozirgi boshqaruv tizimlariga to'liq mos kelmaydi. Bu
ko'pincha texnik yechimning murakkabligi va narxining keskin o'sishiga olib keladi.
Mutaxassislarning bilimlari asosida, asosiy avtomatizatsiyadan foydalangan holda,
intellektual ACSni yaratish bo'yicha taklif qilinayotgan variant, ushbu bo'linmada
sodir bo'layotgan jarayonni aniq nazorat qilish va boshqarishga qaratilgan. Bunday
tizim "muhim noaniqlik" sharoitida [1, 2, 4] o'lchovlanmagan yoki yomon o'lchangan
parametrlarni baholashga, ularni miqdoriy jihatdan to'g'ri talqin qilishga, jarayonning
hozirgi texnik holatini aniqlashga va nazoratni eng maqbul harakatlarini tavsiya
etishga qodir. Vujudga kelgan ziddiyat (texnologik jarayonning izchilligi ziddiyatli
bo'lgan taqdirda) [2, 3].
IASU ushbu versiyada aqlli texnologiyalardan foydalangan holda quyidagilarga
imkon beradi:
• mijozning bo'linmasida yoki qayta taqsimlashda mavjud bo'lgan har qanday
asosiy ACS bilan integratsiyani amalga oshirish;
Texnologik jarayon modellashtirish obyekti sifatida.
Ko'pgina texnologik jarayonlar, shu jumladan Vanyukov jarayoni [7],
"murakkab texnik tizimlar" ning barcha xususiyatlariga ega - ko'p parametrli va kirish
ma'lumotlarining "muhim noaniqligi". Bunday sharoitda TP ning texnologik
izchilligini saqlash masalasini hal qilish uchun vaziyatni ekspert baholash va
mutaxassisning bilim va tajribasi asosida xulosa shakllantirish usullaridan
foydalanish maqsadga muvofiqdir [2, 6].
Summa Texnologii kompaniyasi Gensym platformasi G2 (AQSh) asosida OAJ
MMC Norilsk Nikel qutb bo'linmasi mis zavodining Vanyukov pechi (IASU PV-3)
uchun IASU ishlab chiqdi, bu quyidagi vazifalarni hal qilish uchun. Vanyukov
jarayoni:
• eritish mahsulotlarining sifatini barqarorlashtirish;
• texnologik jarayonning o'lchovsiz yoki yomon o'lchanmagan (bir qator
obyektiv va subyektiv sabablarga ko'ra) parametrlarini va birliklarning holatlarini
bilvosita usullar bilan miqdoriy baholash;
har xil zaryadlovchi materiallarni qayta ishlash jarayonida energiya sarfini
kamaytirish;
• rejalashtirilgan maqsadlar va maqsadlarni saqlab, jarayonning harorat rejimini
barqarorlashtirish.
1 PV ning asosiy strukturaviy elementlarining joylashishini ko'rsatadi. Qurilma
pastki qismida joylashgan to'rtburchaklar shaklidagi kassetali suv bilan sovutilgan 2-
gachasi valdir, uning tomida zaryad materiallarini eritish uchun berish uchun ikkita
truba mavjud 3 va mat 4 va shlakli drenaj teshiklari 9 va 10 bo'lgan 5 ta sifon navbati
bilan, so'nggi devorlar yonidan tutashgan. Gazlarni evakuatsiya qilish uchun 6-
dorixona ta'minlanadi. 6-gachasi zaryad materiallari tuyeralar orqali kislorod-havo
aralashmasi (OAC) bilan puflanadigan eritmaga kiradi va tuyer zonasida loy-shlakli
emulsiyani intensiv ravishda puflaydi. . Kislorodli KVS temir sulfidni oksidlaydi va
shu bilan mot "munchoq" larni (tomchilarni) boyitadi, mat va shlakning
aralashmaydigan suyuqlik zichligi farqi tufayli pastki qismga ajratiladi. Bunday
holda, eritma massasi oqimlarining harakati mos ravishda 9 va 10 chiqish teshiklari
orqali sifonlardan mot 4 va shlak 5 ning doimiy ravishda zaryadsizlanishi tufayli
pastga qarab yo'naltiriladi. Shaklda ko'rsatilgan dizayn xususiyatlari tufayli. 1,
Vanyukov jarayonining o'zi amalga oshiriladi, uning asosiy g'oyasi yuqoridagi
tavsifdan aniq.
Vanyukov jarayonining boshqa, shu jumladan xorijiy, pirometallurgiya
texnologiyalaridan ajralib turadigan xususiyatlarini ta'kidlash kerak: yuqori
mahsuldorlik - kuniga 1 m2 hammom yuzasidan 120 tonnagacha (penetratsiya 160 t /
s gacha); past chang emissiyasi - <1%; 100 mm gacha bo'lgan va> 16% namlikdagi
zaryadni qayta ishlash.
APCS PV-3 amalga oshiriladigan dasturiy-texnik kompleks uch bosqichli
arxitekturaga ega. Quyi darajaga datchiklar, elektr yuritmalar, boshqaruv valflari,
aktuatorlar, o'rta daraja - PLC, yuqori darajaga - shaxsiy elektron kompyuterlar
(kompyuter) kiradi. AWP asosida operator va boshqaruv tizimining o'zaro aloqasi,
ovozli signal tizimi va jarayonlar tarixini saqlash uchun grafik interfeysi mavjud (2-
rasm).
Eritish jarayoni operatorning ish stantsiyasidan ("konsol") boshqariladi. Bu
holda, erituvchi vannaning xatti-harakatlarining o'ziga xos xususiyatlarini
(chayqalishlarning kattaligi va "zo'ravonligi", hammomning umumiy holati) kuzatib,
eritgich va aktuatorlardan nafaqat ma'lumot, balki organoleptik ma'lumot ham
ishlatiladi. va boshqalar), olingan taxminlarni operator konsoliga o'tkazadi. Jismoniy
mohiyati jihatidan heterojen bo'lgan ushbu barcha ma'lumot manbalari operatorga
mavjud vaziyatni ko'pgina o'zgaruvchilar bo'yicha baholashga imkon beradi, masalan,
"Yuklab olish", "Vanna balandligi", "Eritma harorati" va boshqalar. yanada umumlashtirilgan tushunchalarni aniqlang: "Eritilgan vannaning holati", "Umuman
olganda jarayonning holati" [2, 3].
Obyektiv ravishda yuzaga keladigan ishlab chiqarish sharoitlari ko'pincha
Vanyukov jarayoniga nisbatan qat'iy talablarga olib keladi; masalan, texnogen xom
ashyoni ko'p miqdorda eritish zarurati, bu jarayonning texnologik izchilligini saqlash
vazifasini sezilarli darajada murakkablashtiradi, chunki texnogen tarkibiy qismlar
tarkibi va namligi jihatidan yomon taxmin qilinmoqda. Natijada, operator, bunday
xom ashyoning xususiyatlari to'g'risida etarli ma'lumotga ega emas, har doim ham
to'g'ri qaror qabul qila olmaydi va haroratni ham, oxirgi mahsulot sifatini ham
"yo'qotadi".
Ishlab chiqilgan IASU PV-3 yakuniy mahsulot sifatini oshirish va blokning
ekspluatatsion xususiyatlarini saqlab qolish uchun jarayonning texnologik
izchilligining asosiy mezonlariga muvofiq jarayonni ancha tor "yo'lak" da o'tkazish
printsipiga asoslanadi. IASU PV-3 mutaxassislarning bilimlari asosida ishlab
chiqilgan maxsus mezonlarni tahlil qilish orqali ularning kelib chiqishining dastlabki
bosqichlarida texnologik muvofiqligi buzilganligi to'g'risida operatorni erta prognoz
qilish va xabardor qilish uchun mo'ljallangan. Mezonlar jarayonni boshqarish
maqsadlarini belgilaydi va operatorga jarayonning hozirgi holati to'g'risida ma'lumot
beradi. Bunday holda, mezonlarning qiymatlarining ruxsat etilgan chegaralardan
tashqariga chiqishi tizim tomonidan "ziddiyat" ning boshlanishi sifatida talqin etiladi
va operator uchun ular tavsiya etilgan boshqaruv harakatlarini qabul qilish zarurati
signalidir. jarayonni texnologik izchillik holatiga qaytarish.
Xulosa. Summa Technology tomonidan ishlab chiqilgan va MMC Norilsk Nikel
MMC Polar bo'linmasi mis zavodida sinovdan o'tgan Vanyukov IASU PV-3
jarayonini nazorat qilish va nazorat qilishning aqlli avtomatlashtirilgan tizimi
"murakkab texnik tizim" sifatida ba'zi bir umumlashtirishlarni amalga oshirishga
imkon beradi. olingan bilim va sanoatning boshqa sohalarida olingan natijalardan
foydalanishga nisbatan.
Yuqorida keltirilgan mustaqil texnologiyalarning sintezi deyarli har qanday
"murakkab texnik tizim" uchun IACS-ni yaratishda mijozning mavjud asosiy
avtomatizatsiyasi va "sezilarli noaniqlik" sharoitida bunday tizimlarni ancha samarali
ishlaydigan yuqori malakali mutaxassislar mavjud bo'lganda yaratishga imkon beradi.
IASUni qurishga taklif qilinayotgan yondashuv yana bir qancha afzalliklarga
ega. Birinchidan, bu birinchi texnologiya (ontologik yondashuvdan foydalangan
holda) dasturiy ta'minotda allaqachon amalga oshirilganligi va bilimlar bazasidagi har
qanday modellar haqidagi bilimlarni qayta ishlashga imkon beradiganligi sababli
vaqtni sezilarli darajada tejashni ta'minlaydi, ikkinchisi (tizim tizimini yaratish)
murakkab texnologik jarayonning matematik tenglamalari) retsepti asosida dasturni
ishlab chiqish uslubida mutaxassisga minimal chaqiriqlar kerak. Ikkinchidan, ma'lum bir ob'ektning texnik holatini baholashga nisbatan ekspert bilimlaridan foydalanish
uning ishlashi uchun texnologik qoidalar sharoitida amalga oshiriladi, bu tizimning
noto'g'ri echimini ishlab chiqish xavfini minimallashtiradi va real vaqt rejimida
kuzatib boradi. cheklangan (favqulodda holatgacha) jarayon holatlariga yondashuvni
erta aniqlashga yordam beradi. Uchinchidan, har qanday sohada murakkab texnologik
jarayonlar, ob'ektlar yoki hodisalarning texnik holatini ko'p darajali tan olishni hal
qilishda eng umumiy yondashuv amalda amalga oshiriladi - rangli va qora
metallurgiya, konchilik va neft-gaz qazib olish, kimyo sanoati, issiqlik elektrotexnika,
qishloq xo'jaligi va boshqalar.

Foydalanilgan adabiyotlar

1. Соколов Б.В., Юсупов Р.М. Концептуальные основы оценивания и
анализа качества моделей и полимодельных комплексов.//Изв. РАН. Теория и
системы управления. 2004. № 6. С. 6–16.
2. Спесивцев А.В. Металлургический процесс как объект изучения: новые
концепции, системность, практика. - СПб: Изд-во Политехн. ун-та, 2004. - 306
с.
3. Спесивцев А. В., Лазарев В. И., Дайманд И. Н., Негрей Д. С. Оценивание
степени согласованности функционирования технологического процесса на
основе экспертных знаний.//Сб. докладов. ХV Международная конференция по
мягким вычислениям и измерениям SCM. С.-Петербург, 2012, Т. 1. - С. 81–86.
4. Охтилев М.Ю., Соколов Б.В., Юсупов Р.М. Интеллектуальные
технологии мониторинга и управления структурной динамикой сложных
технических объектов. - М.: Наука, 2006. - 410 с.