WWW.DISS.SELUK.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА
(Авторефераты, диссертации, методички, учебные программы, монографии)

 

На правах рукописи

Маджара Тарас Игоревич

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА ДЛЯ РЕШЕНИЯ

ЗАДАЧ ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ С

ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫМИ ОСОБЕННОСТЯМИ

05.13.01 – Системный анализ, управление

и обработка информации

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Владивосток 2011

Работа выполнена в лаборатории оптимального управления Института динамики систем и теории управления Сибирского отделения РАН (ИДСТУ СО РАН).

Научный руководитель: доктор технических наук Горнов Александр Юрьевич

Официальные оппоненты: чл.-корр. РАН, доктор физико-математических наук, профессор Федотов Анатолий Михайлович доктор технических наук, профессор Жирабок Алексей Нилович

Ведущая организация: Институт программных систем им. А.К. Айламазяна РАН (г. Переславль-Залесский)

Защита состоится « 05 » декабря 2011 г. в 14 часов на заседании диссертационного совета Д 005.007.01 в Институте автоматики и процессов управления ДВО РАН по адресу: 690041, г. Владивосток, ул. Радио, 5.. Иркутск, ул. Лермонтова,

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института автоматики и процессов управления ДВО РАН.

Автореферат разослан « 03 » ноября 2011 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Д 005.007.01, к.т.н. А.В. Лебедев

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. В настоящее время при решении сложных практических задач, направленных на создание или изучение объектов и процессов в самых разных областях человеческой деятельности, все чаще используются методы системного анализа. Одним из наиболее востребованных средств исследования закономерностей функционирования и развития таких объектов и процессов стали задачи оптимального управления (ЗОУ), охватывающие широкий спектр проблем, таких как динамика полета вертолетов [В.И. Гурман, В.А. Батурин], самолетов и других летательных аппаратов на различных этапах полета [А.И. Тятюшкин, R. Pytlak, R.B. Viner], управление космическими [Р.П. Федоренко] и подводными [M. Chyba, T.

Haberkorn, S.B. Singh, R.N. Smith, S.K. Choi] аппаратами, ядерными [Л.Т.

Ащепков] и биохимическими [S. Park, W.F. Ramirez] реакторами и многих других. Естественным продолжением теоретических разработок в области численных методов решения ЗОУ стала их реализация на ЭВМ в виде многочисленных комплексов программ. Однако было отмечено, что подавляющее большинство успешно решенных практических задач потребовало привлечения авторов этих программных комплексов, одновременно выступающих в роли экспертов по оптимизации. Решение каждой конкретной практической задачи нуждалось в ручном поиске оригинального вычислительного сценария, предусматривающего многократный запуск комплекса с уточнением алгоритмических параметров и анализом промежуточных результатов, осуществляемых самим разработчиком.

Необходимость его привлечения объяснялась многими факторами, в числе которых объективная трудность решения задач оптимизации динамических систем, основную роль в преодолении которой играет не столько простое применение самого численного метода, сколько наличие у пользователя опыта и глубинных знаний предметной области. Понимание этого факта диктовало необходимость дальнейшего усовершенствования методов и средств решения ЗОУ. В частности, вместо использования численного метода в виде последовательности шагов было предложено разработать интеллектновычислительный метод, представляющий собой процесс логического анализа, формирующего ту или иную последовательность вычислений, причем отдельные вычисления, в свою очередь, «встроены» в процесс анализа. Сам метод оптимизации в этом случае перестает существовать в традиционном его понимании и превращается в гибрид метода логического вывода и простых вычислений [Коршунов, Коткин, 1991]. Одним из малоисследованных классов ЗОУ, требующих применения экспертного опыта в процессе численного решения, является класс задач с вычислительными особенностями, вызывающими аварийные отказы («АВОСТы») оптимизационных алгоритмов, и, как следствие, не допускающих прямое применение существующих средств оптимизации.

На основании рассмотренных выше задач и требований можно выделить следующие актуальные направления в разработке методов численного решения сложных прикладных ЗОУ с использованием современных программных систем:

1. Исследование класса задач оптимального управления с вычислительными особенностями (ЗОУВО).

2. Формализация накопленного экспертами опыта решения задач рассматриваемого класса.

3. Разработка высокоадаптивных интеллектуальных технологий, позволяющих интегрировать экспертные знания в существующие средства численной оптимизации.

Целью работы является повышение эффективности и надежности существующих средств оптимизации сложных динамических систем рассматриваемого класса путем применения методов искусственного интеллекта, в частности методов продукционной логики. Для этого необходимо решить следующие задачи:

создание структур данных и алгоритмов, реализующих расчетные методики эксперта при решении задач рассматриваемого класса;

разработка интеллектуальных программных компонент, осуществляющих принятие решений в ходе управления вычислительным процессом;

адаптация существующих программных средств под современные интеллектуализации;

проверка работоспособности предложенных вычислительных технологий на тестовых, модельных и содержательных задачах.

Методы и средства исследования. При выполнении работы использовались методы теории оптимального управления, элементы теории построения экспертных систем, метод вычислительного эксперимента, методы построения комплексов прикладных программ, методы искусственного интеллекта и инструментальная среда для разработки экспертных систем CLIPS.

Научная новизна:

1. На множестве ЗОУ выделен класс задач с вычислительными особенностями, описаны подходы к их регуляризации и сформулированы количественные критерии эффективности численного решения.

2. Впервые предложено семейство интеллектуальных алгоритмов, формализующих механизм принятия решения экспертом-вычислителем при численном решении задач рассматриваемого класса.

3. Впервые для оценки и повышения эффективности функционирования средств численной оптимизации динамических систем разработан и применен интеллектуальный динамический планировщик (ИДП).

4. Сформирована оригинальная коллекция задач рассматриваемого класса, включающая в себя как известные, так и специально сконструированные тестовые задачи.

Практическая значимость диссертационной работы состоит в разработке и реализации технологий, совершенствующих существующие средства численного анализа сложных систем с использованием современных методов искусственного интеллекта. Результаты диссертации использованы при реализации проектов, поддержанных грантами РФФИ № 00-01-00731-а «Многометодные процедуры оптимального управления», № 02-01-00889-а «Приближенные методы решения вырожденных задач оптимального управления», № 02-07-90343-в «Internet-технология поддержки удаленного пользователя пакета прикладных программ «OPTCON-2» при решении сложных задач оптимального управления», № 05-01-00477-а «Алгоритмы локально-оптимального синтеза управления с использованием нетейлоровских аппроксимаций условий Кротова и уравнения ГамильтонаЯкобиБеллмана», № 05-01-00659-а «Автоматизация интеллектуального обеспечения методов решения задач оптимального управления», № 09-07-00267-а «Вычислительные технологии интеллектуального анализа временных рядов на основе математических методов теории управления», РГНФ № 09-02- «Разработка компьютеризованных методик для исследования социально значимых медико-экологических проблем региона». Практическая значимость работы подтверждена Актами о практическом использовании в ИАиЭ СО РАН и в ИК им. Борескова СО РАН. Результаты диссертационного исследования используются в учебном процессе НГУ (при подготовке студентов по направлению 230100 – «Информатика и вычислительная техника»).

Достоверность полученных результатов. Разработка и реализация интеллектуального динамического планировщика, представленного в диссертации, проведена с использованием признанного инструментария и в соответствии с теорией построения экспертных систем. Достоверность результатов вычислений обусловлена корректным применением математического аппарата и зарекомендовавших себя программных средств для решения ЗОУ. Для всех решенных задач условия оптимальности (линеаризованный принцип максимума Понтрягина) проверены и выполняются. Работоспособность разработанных технологий подтверждена вычислительными экспериментами на пакете тестовых задач.

Апробация работы. Основные результаты диссертации докладывались и обсуждались на российских и международных конференциях и школахсеминарах: XI Байкальская школа-семинар «Методы оптимизации и их приложения» (Иркутск, 1998), 10-я юбилейная международная конференция по вычислительной механике и современным прикладным программным средствам (Переславль-Залесский, 1999), XII Байкальская международная конференция «Методы оптимизации и их приложения» (Иркутск, 2001), Международная конференция «Математика, ее приложения и математическое образование» (Улан-Удэ, 2002), IV конференция молодых ученых «Навигация и управление движением» (Санкт-Петербург, 2002), школа-семинар молодых ученых «Математическое моделирование и информационные технологии»

(ИркутскАнгасолка, 2002), конференция ИДСТУ СО РАН «Ляпуновские чтения» (Иркутск, 2002), Международная конференция «Вычислительные и информационные технологии в науке, технике и образовании» (Алматы, Казахстан, 2004, 2008), Всероссийская конференция «Математика, информатика, управление» (Иркутск, 2004), Всероссийская конференция молодых ученых по математическому моделированию и информационным технологиям (Кемерово, 2005), Всероссийская конференция «Информационные и математические технологии в науке, технике и образовании», (Северобайкальск, 2005), Международная конференция «Алгоритмический анализ неустойчивых задач» (Екатеринбург, 2008), XIII Байкальская Всероссийская конференция «Информационные и математические технологии в науке и управлении» (Иркутск, 2008), Международная конференция «Вычислительные и информационные технологии в науке, технике и образовании» (Копаоник, Врнячка Баня, Сербия, Будва, Черногория, 2009, 2011).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 16 научных работ, в том числе 3 статьи в рекомендованных ВАК научных журналах, 1 в научном периодическом издании и 12 статей и тезисов в сборниках трудов конференций различного уровня.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы, содержащего 103 наименования. Общий объем работы составляет 149 страниц, в тексте содержится 24 рисунка.

Основные защищаемые положения:

1. Структуры данных и алгоритмы их обработки, реализующие расчетные методики эксперта при исследовании задач оптимального управления с вычислительными особенностями.

2. Вычислительная технология, позволяющая решать задачи оптимального управления рассматриваемого класса в автоматизированном режиме.

3. Архитектура и программная реализация интеллектуального динамического планировщика и программных интерфейсных компонент, позволяющих конструктивно преодолевать нештатные ситуации, возникающие при работе алгоритмов оптимизации.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность работы, ставятся цели и задачи исследования и приводятся основные положения.

Первая глава посвящена рассмотрению задач оптимального управления с вычислительными особенностями и методов, позволяющих успешно находить их решения. В разделах 1.1 и 1.2 приводится общая постановка задач оптимального управления, содержится обзор существующих теоретических разработок и программных комплексов, освещаются проблемы, возникающие при численном исследовании ЗОУ.

Пусть задан отрезок времени T = [t 0,t1 ], на котором определены векторфункции u (t ) R m, x(t ) R n, t T, задающие управление и фазовое состояние некоторого объекта в момент времени t и удовлетворяющие системе дифференциальных уравнений Вектор-функция x(t ) предполагается кусочно-дифференцируемой, а u (t ) обозначают через D. На множестве D задан целевой функционал I = F ( x(t1 )).

Решение задачи оптимального управления состоит в поиске улучшающей называются оптимальной траекторией и оптимальным управлением соответственно. Все итерационные алгоритмы численного решения ЗОУ предполагают априорное наличие некоторой допустимой пары, состоящей из начального управления u 0 (t ) и соответствующей ему траектории x 0 (t ), являющихся стартовым элементом улучшающей последовательности {x s (t ), u s (t )} D, генерируемой алгоритмами.

особенностями будем понимать ЗОУ, которая:

1. Имеет решение (множество допустимых не пусто).

2. Имеет хотя бы одно управление, при котором в системе (1) возникает одно из условий: а) нарушены условия роста1, гарантирующие существование решения на всем промежутке времени; б) нарушены области определения элементарных математических функций, входящих в правую часть; в) значения переменных выходят за границы возможностей машинного представления чисел с плавающей точкой.

Филлипов А.Ф. Дифференциальные уравнения с разрывной правой частью.

При решении такого типа задач с использованием программных комплексов в улучшающей последовательности {x s (t ), u s (t )} D, генерируемой алгоритмом оптимизации, порождается элемент, использование которого в последующих процедурах вычислительного метода приводит к аварийному завершению работы («АВОСТу»).

Одним из подходов, позволяющих успешно решать ЗОУВО, можно назвать метод продолжения по параметру2. В разд. 1.3 приводится описание нескольких классов постановочных параметров, изменяющих постановку задачи и погружающих ее в семейство аппроксимирующих вспомогательных задач. Например, вместо управляемой системы (1) рассматривается система («pf-параметризация») Здесь p = { pi } векторный параметр, p i (0,1], i = 1, n, n размерность фазового пространства. Очевидно, что при p1 = p2 =... = pn = 1 система (3) полностью идентична исходной. На практике, обычно, рассматривается частный случай построения вектора параметра, когда p1 = p2 =... = pn = p.

Далее, значение параметра p, при котором соответствующая ему задача идентична исходной, будем обозначать p*. Помимо представленного выше вида параметризации в разделе описаны такие методы построения аппроксимирующего семейства, как изменение начальных условий задачи Коши (1), изменение границ областей определения элементарных функций, входящих в правую часть динамической системы, ослабление или усиление ресурса управления путем параметризации ограничений (2), построение составных целевых функционалов специального вида, учитывающих специфику задачи и др. Далее формулируется итерационный метод нахождения оптимального управления в исходной задаче на основе решений серии задач из параметрического семейства. В основе метода лежит экспертная гипотеза о том, что две задачи из параметрического семейства, порождаемые двумя близкими по значению параметрами, имеют также близкие решения. Как правило, путем вычислительного эксперимента в аппроксимирующем семействе удается найти последовательность ЗОУ, решение каждой из которых позволяет строить «хорошее» начальное управление для последующей, а в итоге и для исходной задачи. Информация о возможных способах параметризации задачи и применения метода продолжения по параметру носит экспертный характер, а значит метод не может быть применен пользователем, не имеющим достаточной квалификации.

Во второй главе формализуется ряд расчетных методик эксперта при решении ЗОУВО методом продолжения по параметру. В разделах 2.1 и 2. описаны основные структуры данных: локальные вычислительные схемы и Холодниок М., Клич А., Кубичек М., Марек М. Методы анализа нелинейных динамических моделей.

вычислительные стратегии. Пусть последовательность ЗОУ параметрического семейства порождается значениями параметра p, изменяющимися в пределах отрезка Pi = pi0, piki, i = 0, N 1, внутри каждого из которых два соседних значения параметра pij, pij +1 отличаются на фиксированную величину pi, которую назовем шагом по параметру на данном участке.

локальными вычислительными схемами. Пусть последовательностью значений параметра pij, j = 0, k i этой схемы, обрабатывается алгоритмом «продолжения по параметру» в штатном режиме (без возникновения «АВОСТа»).

Вычислительной стратегией назовем упорядоченное множество, состоящее из N локальных вычислительных схем s = {S 0, S1,..., S N 1 } = {Si }iN 1 на отрезке P. Оно определяет ход всего процесса решения исходной ЗОУ, задавая начальное значение постановочного параметра p = p0 и дальнейший «кусочнопостоянный» шаг его изменения на всем интервале P. Пример вычислительной стратегии представлен на рис. 2.

p0 = p Будем говорить, что вычислительная стратегия успешна, если все составляющие ее локальные схемы успешны.

Далее в разд. 2.3 вводится три критерия сравнения вычислительных стратегий. В разд. 2.4 расчетные методики формализуются в виде многовариантных итерационных алгоритмов «улучшения» с использованием введенных критериев. Алгоритмы имеют структуру «если-то», что позволяет реализовать их в виде правил-продукций. Нахождение первой успешной вычислительной стратегии эквивалентно построению решения исходной ЗОУВО.

соответствующая некоторому значению параметра p с начальным управлением u 0. Выражением оптимального управления u * в задаче Z { p, u 0 }. u 0 начальное управление в исходной задаче. В таких обозначениях ход метода продолжения по параметру в пределах некоторой локальной вычислительной схемы S = ( p 0, p M, p) описывается последовательностью задач Если локальная схема успешна, то Z {S, vS } vS.

Аналогично, ход метода продолжения по параметру, задаваемый s = {Si }iN 1, можно описать последовательностью задач Z {s, u 0 } = {Z {S i, v S i }}i = 0, где vS 0 = u 0, vSi = vS i1. Если вычислительная стратегия s успешна, то vS N 1 оптимальное управление в исходной задаче.

Алгоритмы поиска успешной стратегии разбиты на 3 группы:

1-я группа: Сужение области поиска в пространстве вычислительных стратегий. Алгоритмы данного этапа являются наиболее простыми и всего лишь устанавливают границы возможного варьирования значений параметра и направление обхода их последовательности в зависимости от выбранного способа параметризации исходной задачи. Например, если: pf-параметризация, то: P = [ p 0,1], 0 < p0 < 1, pik < pik +1.

2-я группа: Выбор значения p0 с одновременным генерированием начальной вычислительной стратегии s0 путем выдвижения и последующей проверки через вычислительный эксперимент соответствующих экспертных гипотез.

2.1. Полагаем p0 =0,9. Если Z {0,9, u 0 }, то переходим к п. 2.2, иначе p найдено, в качестве s0 выбирается стратегия (0,9; 1; 0,1) и осуществляется переход на этап ее улучшения.

2.2. Построим итерационную процедуру поиска p0. Обозначим через p0k ) и ( s0k ) соответственно приближение p0 и начальную стратегию s0 на k-й итерации, положив p00) = p * = 1, s00) пусто.

2.3. Пусть проведено k итераций. Последовательно выдвигаются и проверяются s0 = {s0k ), (0,5 p0k ) ; 0,6 p0k ) ; 0,1 p0k ) ), (0,6 p0k ) ; p0k ) ; 0,2 p0k ) ) };

полагая p0 = 0,2 p0k ) и s0 = {s0k ), (0,2 p0k ) ; p0k ) ; 0,2 p0k ) ) };

s0 = {s0, (0,1 p0 ; 0,4 p0 ; 0,1 p0 ), (0,4 p0 ; p0 ; 0,2 p0 ) };

s0k +1) = { s0k ), (0,1 p0k ) ; 0,2 p0k ) ;0,05 p0k ) ), (0,2 p0k ) ;0,4 p0k ) ;0,1 p0k ) ), (0,4 p0k ) ; p0k ) ;0,2 p0k ) ) } и пункт 2.3 повторяется (осуществляется переход на следующую итерацию).

3-я группа: Итерационное улучшение полученной на предыдущем этапе вычислительной стратегии s0. Основная задача 3-й группы алгоритмов исключить из начальной вычислительной стратегии неуспешные локальные вычислительные схемы и заменить их найденными успешными. Обозначим через s( k ) = {Si( k ) }i=k0 вычислительную стратегию на k-й итерации, состоящую из N k локальных вычислительных схем Si(k ) с шагом pi(k ). Обозначим также через m(pi(k ) ) мантиссу шага pi(k ). Приведем общую схему алгоритмов 3-й группы. Пусть проведено k итераций.

3.1. Если Z {s( k ), u 0 } u *, то s(k ) успешна и u * найдено, 3.2. Последовательно выдвигаются и проверяются 2 или 3 гипотезы об эффективном уменьшении шагов по параметру в локальных схемах S (j k ), S (j +1 :

p j = ap (jk ), p j +1 = bp (jk 1, где а и b выбираются из таблицы:

m(p (k ) ) 2 a={0.5; 0.25; 0.1} a={0.5; 0.25; 0.1} a={0.5; 0.25; 0.1} 3.3.

s( k +1) = {S 0 k ),..., S (j 1, S, S j +1,..., S Nkk)1} и процесс переходит на следующую если a Z {S j, vS ( k ) }, то 1) локальная вычислительная схема S (k ) разбивается на M одношаговых схем {S ij }iM01 с фиксированным p (k ), где s( k +1) = {S 0 k ),..., S (j 1, S 0, S 1,..., S M 1, S j +1,..., S Nkk)1} и процесс переходит на следующую итерацию с п. 3.1.

Таким образом, каждая итерация алгоритмов 2-й и 3-й группы разбита на две части: 1) вычислительный эксперимент по решению серии задач из параметрического семейства (часть «если»); 2) модификация вычислительной стратегии в зависимости от результата эксперимента (часть «то»).

Коэффициенты дробления, стоящие в алгоритмах при значениях параметров и шагов, а также сами механизмы построения вычислительных стратегий получены экспертами в результате практического опыта решения задач рассматриваемого класса и являются, вообще говоря, недоступными широкому кругу пользователей.

Третья глава посвящена описанию технологий реализации автоматизированного программного обеспечения для решения ЗОУ OPTCON/SMART. В разд. 3.1 проведен краткий анализ традиционного подхода к построению программных средств для решения ЗОУ, позволивший сделать вывод о целесообразности его модификации в целях повышения уровня автоматизации и надежности работы комплексов численной оптимизации динамических систем, в частности, на рассматриваемом классе задач. Далее в разд. 3.2 предлагается расширить существующую архитектуру до двухуровневой иерархии, представленной на рис. 3. На рисунке черными стрелками обозначены управляющие воздействия, а серыми – информационные потоки.

Экспертная Система) 2. Управление технологическими этапами решения;

Исполнительный уровень реализуется вычислительным комплексом для решения ЗОУ, построенным по традиционной схеме с тем отличием, что он управляется не непосредственно конечным пользователем, а уровнем эксперта.

Язык взаимодействия экспертного и исполнительного уровней основан на XML.

Программные компоненты, реализующие верхний и нижний уровень архитектуры, названы интеллектуальным динамическим планировщиком (ИДП) и исполнительным модулем (ИМ) соответственно.

В разд. 3.3 представлена общая архитектура автоматизированной системы OPTCON/SMART, схематически отображаются информационные потоки и управляющие воздействия между ее элементами и описаны средства программной реализации каждой компоненты.

Разд. 3.4 посвящен реализации датчиков нештатных ситуаций оригинальных программных компонентов, целью работы которых является своевременное информирование ИМ о возникновении «АВОСТа» и одновременно недопущение аварийного завершения процесса в операционной системе. Работа датчиков OPTCON/SMART основана на низкоуровневых механизмах обработки исключительных ситуаций, предлагаемых Intelсовместимыми процессорами.

В разд. 3.5 приведена архитектура (рис. 4) и реализация ИДП, описаны программные механизмы его взаимодействия с ИМ. На рисунке черными и серыми стрелками обозначены, соответственно, управляющие воздействия и информационные потоки.

Формирование и выполнение "Объяснение" хода решения Планировщик реализован в операционной среде декларативного программирования CLIPS и состоит из трех основных компонентов: 1. База фактов (рабочая память). Содержит как статические данные о решаемой задаче (заданные пользователем априори), так и динамические, т.е. полученные в ходе решения. Важнейшей динамической информацией, содержащейся в базе фактов, является набор локальных вычислительных схем и их текущий статус (успешна, не успешна, не проверена); 2. База знаний (правил). Содержит формализованные в виде правил-продукций алгоритмы, представленные в главе 2, а также правила, управляющие технологическими этапами решения серий задач; 3. Машина вывода (интерпретатор правил). Механизм, непосредственно реализующий расчетные методики эксперта-вычислителя на основе правил, содержащихся в Базе знаний.

В разд. 3.5.2 на языке CLIPS описаны структуры данных, содержащиеся в Базе фактов: локальные вычислительные схемы, содержащие атрибуты экспертных гипотез; состояния вычислительного процесса; аппроксимирующие семейства. Например, шаблон неупорядоченного факта CLIPS, описывающего локальную вычислительную схему, задается следующим образом:

(deftemplate ls (slot p0 (type INTEGER))(slot p1 (type INTEGER)) (slot dp (type INTEGER))(slot status)(multislot role))) Здесь p0 – слот, содержащий начальное значение постановочного параметра;

p1 – слот, содержащий конечное значение постановочного параметра; dp – слот, содержащий шаг по параметру на промежутке от p0 до p1, status – слот, описывающий текущий статус схемы. Содержимое данного слота может принимать одно из 3-х значений: active активная локальная схема (локальная схема, обрабатываемая в настоящий момент исполнительным модулем); none пассивная локальная схема (локальная схема, планируемая к обработке исполнительным модулем, либо еще не проверенная гипотеза об эффективном уменьшении шага по параметру); success успешная схема (локальная схема, полностью обработанная исполнительным модулем в штатном режиме без возникновения нештатной ситуации). role – слот, описывающий роль схемы в процессе принятия решения. Может принимать два значения: std обычная локальная схема; spec гипотеза об эффективном уменьшении шага по параметру, проверяемая либо планируемая к проверке исполнительным модулем.

В разд. 3.5.3 описываются принципы построения Базы знаний. Правилапродукции группируются по следующим категориям: резидент нештатных ситуаций; конструктор вычислительных схем; конструктор начального состояния; «супервайзер» вычислительного процесса. LHS правил представляют собой набор условных элементов – ограничений, используемых для того, чтобы определить удовлетворяет ли некоторый факт данному условию. RHS правил определяются набором шаблонов некоторых действий, которые необходимо сформировать и выполнить в случае «срабатывания»

данного правила.

RHS правил содержат действия следующих двух основных категорий:

а) управление набором локальных вычислительных схем (добавление, модификация, удаление, проверка на успешность); б) управление ИМ (формирование вычислительного эксперимента, конфигурация и вызов ИМ).

В разд. 3.5.3 описана машина вывода. Работа машины вывода традиционно представляет собой цикл, на котором последовательно выполняются следующие три операции: 1) сопоставление – LHS каждого правила сопоставляется с текущими элементами Базы фактов. Результат сопоставления – активирование одного или нескольких правил базы знаний;

2) выбор (разрешение конфликта) одного правила, наиболее подходящего по заданному критерию, если активировано несколько правил; 3) действие – формирование и выполнение всех действий, заключенных в RHS выбранного правила.

Критерием останова является отсутствие в базе фактов элементов, способных активировать хотя бы одно правило.

Разд. 3.6 содержит описание менеджера программной постановки специализированного модуля, основными задачами которого являются автоматическая параметризация математических выражений, составляющих программную постановку задачи, а также обеспечение пользователя возможностью свободного именования переменных модели.

В разд. 3.7 приведена архитектура и программная реализация исполнительного модуля. Сформулированы требования к вычислительному ядру, позволяющие ему работать под управлением ИДП; описан перечень возможностей вычислительного ядра OPTCON-III. Приводится XMLспецификация протокола взаимодействия ИДП и ИМ.

Совокупность всех представленных в третьей главе технологий позволяет успешно интегрировать существующие средства численного решения задач оптимального управления с интеллектуальным динамическим планировщиком.

При этом расчетные методики эксперта-вычислителя, представленные в главе и записанные в виде правил ИДП (фактически – в отдельном текстовом файле), могут свободно корректироваться и дополняться, не требуя доработки самого исполнительного модуля.

Четвертая глава посвящена исследованию возможностей предложенных технологий по решению тестовых, модельных и содержательных ЗОУВО. В разд. 4.1 изложены основные принципы построения коллекции тестовых задач рассматриваемого класса, приводятся постановки и решения 15-ти задач коллекции. Для каждой тестовой задачи строятся аппроксимации множества достижимости с выделением на его плоскости зон попадания траекторий в нештатные ситуации. Ниже приводятся постановка и решение (рис.5) одной из тестовых задач коллекции. Вычислительная особенность этой задачи выражается в нарушении алгоритмом оптимизации области определения функции квадратного корня. На рис. 6, отражающем ход процесса решения, N номер вычислительного эксперимента, p значение постановочного параметра.

Белые точки на графике обозначают возникновение нештатной ситуации в конкретном эксперименте, а черные его штатное завершение. На рис. 7, представляющем аппроксимацию множества достижимости, черным цветом обозначена граница зоны возникновения нештатных ситуаций. В результате применения предлагаемого подхода было получено значение функционала I * = 8.24918 *10-4.

Рис. 6. Ход вычислительного процесса В разд. 4.2 приводятся решения нескольких модельных задач исследуемого класса, в частности, задачи о брахистохроне и задачи Годдарда. В разд. 4.3 4.5 решены также содержательные задачи об оптимальном управлении биореактором и оптимальном маневре дельтаплана.

Задача о вертикальном взлете ракеты (задача Годдарда). Данный вариант задачи описывает движение ракеты в атмосфере следующей динамической системой:

Здесь h(t ) высота полета ракеты относительно центра планеты, v(t ) вертикальная скорость подъема, 0 T (t ) 3.5 тяга двигателя, m(t ) масса ракеты, p постановочный параметр. Целью задачи является максимизация высоты полета в конечный момент времени при выполнении терминального ограничения m(t f ) = 0.6m(0). Управлением в задаче служит тяга T (t ).

Наилучшее из известных для данного варианта задачи значение функционала h(t f ) = 1.01283 при t f = 0.2. С использованием разработанной системы было получено значение h(t f ) =1.01283 при том же значении t f. При этом m(t f ) = 0.59995.

В заключении сформулированы основные результаты диссертационной работы и выводы из проведенных исследований. Приводятся возможные направления дальнейшей работы.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Разработано семейство оригинальных интеллектуальных алгоритмов, реализующих расчетные методики эксперта-вычислителя и позволяющих существенно повысить эффективность существующих средств оптимизации для ЗОУ.

На основе разработанных алгоритмов реализован интеллектуальный динамический планировщик (ИДП), а также ряд программных интерфейсных компонент, позволяющих интегрировать его с существующими комплексами для численного решения ЗОУ.

Разработано специализированное программное обеспечение OPTCON/SMART, включающее интеллектуальный динамический автоматизированном режиме. Работоспособность проверена на тестовых, модельных и прикладных задачах.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Маджара Т.И. Технология поиска начального приближения при численном решении задач оптимального управления // Вычислительные технологии. 2004. Т. 9 (3). С. 111119.

Маджара Т.И. Подход к численному решению задач оптимального управления с вычислительными особенностями // Современные технологии.

Системный анализ. Моделирование. – 2008. № 3 (1). – С. 2429.

Маджара Т.И., Горнов А.Ю. Коллекция тестовых задач оптимального управления с вычислительными особенностями // Современные технологии.

Системный анализ. Моделирование. – 2009. – № 3 (23). – С. 49–56.

Батурин В.А., Маджара Т.И., Урбанович Д.Е. Автоматизация решения задач оптимального управления с использованием базы знаний // Оптимизация, управление, интеллект. 2004. № 8. С. 4655.

автоматизированной системе для решения задач оптимального управления // Тр. XII Байкальской междунар. Конф. «Методы оптимизации и их приложения». Иркутск, 2001. Т. 2. С. 120-123.

Маджара Т.И. Автоматизированная система для решения задач оптимального управления // Сб. материалов междунар. конф. «Математика, ее приложения и математическое образование». Улан-Удэ, 2002. С. 265272.

Батурин В.А., Маджара Т.И., Урбанович Д.Е. Автоматизация решения задач оптимального управления // Сб. тр. III всерос. конф. «Математика, информатика, управление». Иркутск, 2004.

Маджара Т.И. Интеллектуальный динамический планировщик для решения одного класса задач оптимального управления с вычислительными особенностями // Сб. тр. XIII Байкальской всерос. конф. «Информационные и математические технологии в науке и управлении». Иркутск, 2008. C.

213221.

Маджара Т.И. Технология решения задач оптимального управления с вычислительными особенностями // Сб. тр. междунар. конф. «Вычислительные и информационные технологии в науке, технике и образовании». Алматы, Казахстан, 2008. С. 333341.

Личный вклад. Все основные результаты, представленные в диссертационной работе, получены автором лично. В работах [4, 7] автором предложена архитектура и описаны основные компоненты интеллектуальной системы. В работе [3] автором сформирована часть коллекции ЗОУВО, получены их решения и построены аппроксимации множеств достижимости.

Интеллектуальная система для решения задач оптимального управления с вычислительными особенностями Подписано к печати 28.10.2011 Усл. п.л. 1.0 Уч.-изд.л. 0. Редакционно-издательский отдел Учреждения Российской академии наук Института динамики систем и теории управления 664033, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 134.



Похожие работы:

«КУСТОВ Максим Олегович Комплексное лечение воспалительных заболеваний наружного слухового прохода 14.01.03 – болезни уха, горла, носа 14.03.09 – клиническая иммунология, аллергология АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата медицинских наук Санкт-Петербург – 2012 2 Работа выполнена на кафедре оториноларингологии ГБОУ ВПО Северо-Западный государственный медицинский университет имени И.И. Мечникова Миздравсоцразвития России (ГБОУ ВПО СЗГМУ им. И.И....»

«ДУМИНА МАРИЯ ВЛАДИМИРОВНА Роль мембранных транспортных белков в регуляции продукции цефалоспорина С у Acremonium chrysogenum 03.01.06 – Биотехнология (в том числе бионанотехнологии) АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата биологических наук Москва, 2013 Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном учреждении науки Центре Биоинженерия Российской академии наук Научные руководители: кандидат биологических наук Эльдаров Михаил Анатольевич...»

«Титов Александр Андреевич ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ПОВЕРХНОСТНЫХ УГЛУБЛЕНИЙ НА ТЕПЛООБМЕН И СОПРОТИВЛЕНИЕ В ПОТОКЕ СЖИМАЕМОГО ГАЗА Специальность 01.04.14 – Теплофизика и теоретическая теплотехника АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Москва – 2010 2 Работа выполнена в НИИ механики МГУ. Научный руководитель : доктор технических наук, профессор, академик РАН Леонтьев Александр Иванович Официальные оппоненты : доктор...»

«УДК 616-0.53.5.: 616.342-002.616.366 ХАРИТОНОВА ОЛЬГА ЮРЬЕВНА ОСОБЕННОСТИ ТЕЧЕНИЯ ХРОНИЧЕСКОГО ГАСТРОДУОДЕНИТА С СОПУТСТВУЮЩЕЙ ПАТОЛОГИЕЙ ЖЕЛЧНОГО ПУЗЫРЯ У ДЕТЕЙ И ВОПРОСЫ ТЕРАПИИ 14.00.09 – Педиатрия Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата медицинских наук Нижний Новгород – 2006 2 Работа выполнена в ФГУ Нижегородский научно-исследовательский институт детской гастроэнтерологии Федерального Агентства по здравоохранению и социальному развитию Научный...»

«КЛИМЕНОВА Юлия Игоревна ОНТОЛОГИЯ МЕТАФОРЫ В АНГЛОЯЗЫЧНОМ ЭКОНОМИЧЕСКОМ МЕДИАДИСКУРСЕ Специальность 10.02.04 – Германские языки АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата филологических наук Москва 2010 Работа выполнена на кафедре английского языкознания филологического факультета ФГОУ ВПО Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова. доктор филологических наук, Научный руководитель : профессор Александрова Ольга Викторовна доктор...»

«Варнавский Дмитрий Юрьевич Влияние профессионального опыта на развитие управленческой компетентности руководителя Специальность 19.00.13 – психология развития, акмеология (психологические наук и) АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата психологических наук Москва-2013 2 Работа выполнена на кафедре акмеологии и психологии профессиональной деятельности Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального...»

«Михайлов Юрий Зиновьевич ВЛИЯНИЕ ЭКОЛОГИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ НА ФОРМИРОВАНИЕ ЛЕСНЫХ ФИТОЦЕНОЗОВ ПРИАНГАРЬЯ Специальность 03.00.16. – Экология АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата сельскохозяйственных наук Братск 2008 2 Работа выполнена на кафедре лесоинженерного дела ГОУВПО Братский государственный университет (г. Братск). Научный руководитель - доктор сельскохозяйственных наук, профессор Елена Михайловна Рунова Официальные оппоненты – доктор биологических...»

«Пустобаев Владимир Петрович Теория и технология использования средств формализации для информационного моделирования учебного материала 13.00.02 - теория и методика обучения (создание и использование средств обучения) Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора педагогических наук Москва-2000 Работа выполнена в Институте информатизации образования Российской академии образования Научный консультант : доктор педагогических наук, профессор Роберт И.В....»

«Шувалов Павел Вадимович МОДЕЛИРОВАНИЕ ТЕЧЕНИЙ РАЗРЕЖЕННОГО ГАЗА НА ОСНОВЕ КИНЕТИЧЕСКОГО УРАВНЕНИЯ БОЛЬЦМАНА НА КЛАСТЕРНЫХ И ГРАФИЧЕСКИХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМАХ Специальность 05.13.18 – Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук Москва – 2013 Работа выполнена на кафедре моделирования ядерных процессов и технологий Московского физико-технического института...»

«Рухленко Алексей Сергеевич Математическое моделирование процессов тромбообразования в интенсивных потоках крови Специальность 05.13.18 – Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук Долгопрудный – 2013 Работа выполнена на кафедре физики живых систем Московского физико-технического института (государственного университета) Научный руководитель : доктор...»

«ДАВЫДОВА МАРИНА ВЛАДИМИРОВНА ПЕДАГОГИЧЕСКОЕ СОПРОВОЖДЕНИЕ ФОРМИРОВАНИЯ ОСНОВ ЗДОРОВОГО ОБРАЗА ЖИЗНИ РЕБЕНКА В АСПЕКТЕ ПРЕЕМСТВЕННОСТИ ДОШКОЛЬНОГО И НАЧАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ 13.00.02 – теория и методика обучения и воспитания (дошкольное образование) АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата педагогических наук Челябинск 2013 1 Работа выполнена в ФГБОУ ВПО Челябинский государственный педагогический университет Научный руководитель : Трубайчук Людмила...»

«УДК 629.7.36 ЮН АЛЕКСАНДР АЛЕКСАНДРОВИЧ ИССЛЕДОВАНИЕ ГАЗОПАРОТУРБИННОЙ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ УСТАНОВКИ С ДВУКРАТНЫМ ПОДВОДОМ ТЕПЛА В КАМЕРАХ СГОРАНИЯ И РЕГЕНЕРАЦИЕЙ ТЕПЛА В ГАЗОЖИДКОСТНОМ ТЕПЛООБМЕННИКЕ Специальность: 05.07.05 Тепловые, электроракетные двигатели и энергоустановки летательных аппаратов АВТОРЕФЕРАТ Диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук МОСКВА Работа выполнена на кафедре Теория воздушно реактивных двигателей Московского авиационного...»

«Захарьян Семен Владимирович ИССЛЕДОВАНИЕ СОРБЦИОННЫХ МЕТОДОВ ИЗВЛЕЧЕНИЯ РЕНИЯ ИЗ ПРОМЫВНОЙ КИСЛОТЫ И РАЗРАБОТКА ТЕХНОЛОГИИ ПОЛУЧЕНИЯ ВЫСОКОЧИСТОГО ПЕРРЕНАТА АММОНИЯ Специальность 05.16.02 — Металлургия черных, цветных и редких металлов Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Москва — 2012 2 Работа выполнена в ТОО Kazakhmys Smelting (Казахмыс Смэлтинг), г. Балхаш, Республика Казахстан Научный руководитель : Доктор технических наук...»

«Чащин Владимир Владимирович ФОРМИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ МАРКЕТИНГА ПЕРСОНАЛА НА РЫНКЕ ТРУДА Специальность 08.00.05 – экономика и управление народным хозяйством: маркетинг АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора экономических наук Ростов-на-Дону – 2013 Работа выполнена на кафедре Маркетинг и реклама в ФГБОУ Волгоградском государственном университете. Научный консультант : Попкова Елена Геннадьевна доктор экономических наук, профессор ФГБОУ ВПО Волгоградский...»

«ФИЛИМОНОВА Наталья Владимировна ФРАЗЕОЛОГИЗМЫ, НОМИНИРУЮЩИЕ ЧЕЛОВЕКА ПО ЧЕРТАМ ХАРАКТЕРА, В РУССКОМ И НЕМЕЦКОМ ЯЗЫКАХ: СТРУКТУРНЫЙ И СЕМАНТИЧЕСКИЙ АСПЕКТЫ Специальность 10.02.20 – Сравнительно-историческое, типологическое и сопоставительное языкознание АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата филологических наук Челябинск, 2011 Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования Челябинский государственный...»

«Матюшок Артем Владимирович СОВРЕМЕННЫЕ ТЕНДЕНЦИИ НА МИРОВОМ РЫНКЕ СЛИЯНИЙ И ПОГЛОЩЕНИЙ Специальность 08.00.14. – Мировая экономика АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание учёной степени кандидата экономических наук Москва – 2008 2 Диссертация выполнена на кафедре экономико-математического моделирования экономического факультета Российского университета дружбы народов. Научный руководитель : кандидат экономических наук, доцент Прохоренков Валерий Гаврилович Официальные оппоненты...»

«Поливникова Ольга Валентиновна УДК.621.385.7 ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА ЭФФЕКТИВНЫХ МАГНЕТРОННЫХ КАТОДОВ НА ПРИНЦИПЕ ПЕРЕНОСА АКТИВНОГО ВЕЩЕСТВА ИЗ НЕЗАВИСИМОГО ИСТОЧНИКА НА ЭМИТИРУЮЩУЮ ПОВЕРХНОСТЬ ЧЕРЕЗ ВАКУУМ Специальность 05.27.02 Вакуумная и плазменная электроника АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Фрязино, 2006 г. 2 Работа выполнена на Федеральном Государственном Унитарном Предприятии Научно-производственное предприятие Исток...»

«ДУДНИКОВ Максим Васильевич ГЕНЕТИЧЕСКИЙ ПОЛИМОРФИЗМ ЯРОВОЙ ТРИТИКАЛЕ ПО УСТОЙЧИВОСТИ К ПАТОГЕННОМУ КОМПЛЕКСУ ВОЗБУДИТЕЛЕЙ ФУЗАРИОЗА КОЛОСА В УСЛОВИЯХ МОСКОВСКОЙ ОБЛАСТИ Специальность: 03.02.07 – генетика АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание учёной степени кандидата биологических наук Москва 2012 1 Работа выполнена на кафедре генетики и биотехнологии ФГБОУ ВПО Российский государственный аграрный университет – МСХА имени К.А. Тимирязева Научный руководитель : доктор...»

«Макаренко Виктор Григорьевич ПЕДАГОГИЧЕСКОЕ УПРАВЛЕНИЕ ФИЗКУЛЬТУРНЫМ ОБРАЗОВАНИЕМ ДЕТЕЙ ДОШКОЛЬНОГО ВОЗРАСТА 13.00.02 – теория и методика обучения и воспитания (дошкольное образование) Автореферат диссертации на соискание учёной степени доктора педагогических наук Челябинск – 2012 Работа выполнена на кафедре Теоретических основ физической культуры в ФГБОУ ВПО Челябинский государственный педагогический университет Научный консультант : Никитина Елена Юрьевна доктор...»

«Филимонов Иван Сергеевич КИНЕТИЧЕСКИЕ ЗАКОНОМЕРНОСТИ КАТАЛИЗА И ИНАКТИВАЦИИ ФЕРМЕНТА ПРОСТАГЛАНДИН Н СИНТАЗЫ Специальность 03.01.02. – Биофизика АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание учёной степени кандидата физико-математических наук Москва – 2010 Работа выполнена в Международный учебно-научном биотехнологическом центре МГУ имени М.В.Ломоносова и Институте биохимической физики имени Н.М.Эмануэля РАН. Научный руководитель : доктор химических наук, профессор Вржещ Петр...»








 
2014 www.av.disus.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Авторефераты, Диссертации, Монографии, Программы»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.