ХАРКІВСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ РАДІОЕЛЕКТРОНІКИ

Кучеренко Валерій Євгенович

УДК 004.358: 681.518

АВТОМАТИЗОВАНЕ УПРАВЛІННЯ СКЛАДНИМИ

ОБ’ЄКТАМИ ЗА УМОВ НЕВИЗНАЧЕНОСТІ НА ОСНОВІ

ГІБРИДНИХ ІМІТАЦІЙНИХ МОДЕЛЕЙ

05.13.06 – автоматизовані системи управління та

прогресивні інформаційні технології

АВТОРЕФЕРАТ

дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата технічних наук

Харків – 2007

Дисертацією є рукопис.

Робота виконана у Харківському національному університеті радіоелектроніки Міністерства освіти і науки України.

Науковий керівник доктор технічних наук, професор Філатов Валентин Олександрович,

Харківський національний університет радіоелектроніки, професор

кафедри штучного інтелекту

Офіційні опоненти: доктор технічних наук, професор Самойленко Микола Іванович,

Харківська національна академія міського господарства Міністерста

освіти і науки України, завідувач кафедри прикладної математики і

інформаційних технологій

кандидат технічних наук, доцент Петров Костянтин Едуардович,

Харківський національний університет внутрішніх справ Міністерства

внутрішніх справ України, доцент кафедри прикладної математики і

аналітичного забезпечення діяльності ОВС

Провідна установа Херсонський національний технічний університет Міністерства освіти

і науки України, кафедра інформаційних технологій, м. Херсон

Захист відбудеться “18 квітня 2007 р. о 14 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради

Д 64.052.01 у Харківському національному університеті радіоелектроніки за адресою:

61166, м. Харків, пр. Леніна, 14.

З дисертацією можна ознайомитись у бібліотеці Харківського національного університету радіоелектроніки за адресою: 61166, м. Харків, пр. Леніна, 14.

Автореферат розісланий “15” березня 2007 р.

Вчений секретар спеціалізованої вченої ради Чалий С.Ф.

1

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми. Реалізація практичних задач у великомасштабних системах, до яких насамперед слід віднести задачі автоматизованого управління, обробки інформації, її аналізу, прийняття рішень, часто виконується за умови невизначеності, нечіткості, неточності, стохастичності процесів предметних галузей. Для одержання вірогідних даних виникає потреба у використанні слабко формалізованих оперативних та довгострокових даних про стан об’єкта дослідження, знань експертів, задіяння методів математичного програмування при стохастичних та нечітких обмеженнях, а також врахування множини причинно-наслідкових зв’язків між процесами, які можуть бути подані в координатах ”умова - дія”. До таких процесів насамперед слід віднести такі, що реалізуються при забезпеченні багатономенклатурних виробництв матеріальними ресурсами в умовах малого та середнього бізнесу. Одержання достовірних ефективних рішень за умов ризику, жорстких обмежень на часові та матеріальні ресурси без автоматизації процесів прийняття рішень у ряді випадків викликає суттєві труднощі. Це є наслідком того, що дані процеси є трудомісткими, значно залежать від впливу суб’єктивного фактора, наявності конкурентів, які можуть мати сталі традиції та вагомі досягнення, переваги інформаційного, ресурсного та деякого іншого характеру.

Існує значна кількість досліджень, моделей, методів і програмних продуктів, які вирішують конкретні задачі та проблеми автоматизованого управління, обробки даних, проектування та використання засобів автоматизованого управління за умов невизначеності, неточних, нечітких, стохастичних даних і знань. Найбільш істотними працями є дослідження вчених: В.М. Глушкова, М.П. Бусленка, С.В. Ємельянова, В.М. Левикіна, О.А. Павлова, В.Д. Романенка, І.В. Сергієнка, І.Б. Сіроджі, R.E. Shannon, A. Garcia-Diaz, E.H. Mamdani, A. Pritsker, D.A. Waterman.

Рішення за таких умов є малоефективними, їх можливі розширення мало дослідженими. Вони не дають можливостей комплексного розв’язання складних задач забезпечення достовірності рішень, що приймаються. Це викликає потребу подальших досліджень з метою одержання нових наукових і практичних рішень в цьому напрямку. Перспективною складовою нових досліджень може бути розробка та використання для реалізації мети гібридних імітаційно-управляючих моделей, методів та інструментальних засобів, які дозволять моделювати, досліджувати та формувати процеси з автоматизованого управління в реальному часі на основі використання переваг існуючих підходів і моделей. У зв’язку з цим робота є актуальною, що і визначає перспективність як теоретичних, так і її практичних результатів.

2

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дисертаційна робота виконана відповідно до тематичного плану науково-дослідних робіт Харківського національного університету радіоелектроніки в межах держбюджетних науково-дослідних тем: „Розробка методологічних основ та інструментальних засобів створення просторових систем підтримки прийняття рішень” (ДР 0103U001566), шифр теми – 173; „ Розробка моделей та засобів інтеграції неоднорідних інформаційних систем та розподілених баз даних” (ДР 0106U003152), шифр теми 654. Здобувачем, як виконавцем, розроблено нові методи і засоби автоматизованого управління в інформаційних системах з використанням гібридних імітаційно–управляючих моделей. Моделі ґрунтуються на інтеграції розширень Е-мереж (Extended nets), потокових мереж, моделей баз знань, засобах оптимізації ресурсів при нечітких алгоритмічних обмеженнях.

Мета і задачі дослідження. Метою дисертаційної роботи є створення нових, науково обґрунтованих гібридних моделей, методів і засобів їх ефективного використання в автоматизованих системах управління складними об’єктами за умови часткової невизначеності, що дає можливість підвищити вірогідність рішень, які приймаються.

Відповідно до поставленої мети, в дисертаційній роботі здійснюється розв’язання таких основних задач:

- розробка підходів до автоматизованого управління складними об’єктами, що функціонують за умови невизначеності з використанням гібридних імітаційно-управляючих моделей на основі інтеграції розширених Е-мереж, стохастичних потокових мереж, моделей нечітких баз знань та засобів оптимізації управління, що ґрунтуються на моделях і методах з нечіткими алгоритмічними обмеженнями;

- розробка методу та методичних засобів автоматизованого управління складними об’єктами з використанням розширеної гібридної імітаційно-управляючої моделі в інформаційно-управляючих системах об’єктів управління, що функціонують за умови часткової невизначеності;

- розробка структури і визначення функцій інструментальних засобів вирішення практичних задач.

Об’єкт дослідження – автоматизоване управління складними об’єктами, що функціонують за умови невизначеності.

Предмет дослідження – автоматизоване управління складними об’єктами з використанням гібридних імітаційно–управляючих моделей за умови часткової невизначеності.

3

Методи дослідження. Для досягнення поставленої мети автоматизованого управління складними об’єктами за умови невизначеності використовувались методи імітаційного моделювання, що базуються на положеннях дискретної математики, теорії Е-мереж, стохастичних потокових графів, реляційних моделях і баз знань, теорії математичного програмування та нечіткої логіки. Експериментальні дослідження проводилися в лабораторних умовах та на реальних об’єктах.

Наукова новизна одержаних результатів. На основі виконаних теоретичних та експериментальних досліджень автором особисто отримано такі нові наукові результати:

1. Вперше одержано розширену гібридну імітаційно-управляючу модель вирішення задач автоматизованого управління складними об’єктами, яка включає реляційну модель, модель нечітких баз знань, мережеву модель на основі Е-мереж та стохастичних потокових графів, модель на основі засобів математичного програмування з нечіткими алгоритмічними обмеженнями, що дозволяє підвищити вірогідність рішень за рахунок більш повного урахування діючих чинників під час прийняття рішень, що приймаються за умов часткової невизначеності.

2. Набула подальшого розвитку мережева імітаційно-управляюча модель на основі апарату удосконалених Е-мереж (Extended nets), на відміну від існуючих, введено кольори маркерів у позиції мережі, розширено функції обчислювальних позицій, запропоновано інтерпретовані метапозиції та метапереходи ієрархічної Е-мережі, що дозволяє управляти простором станів і структурою моделі та розширити функціональні можливості моделювання і автоматизованого управління складними об’єктами за умов часткової невизначеності.

3. Набув подальшого розвитку метод автоматизованого управління взаємодіючими процесами, на відміну від існуючих, використано гібридну імітаційно-управляючу модель та її подання динамічними об’єктами, що дозволило включити модель в контур автоматизованого управління та реалізувати управління в реальному часі розвитку процесів.

4. Удосконалено метод лінійного програмування, на відміну від існуючих, введено нечіткі алгоритмічні обмеження, що дозволяє вирішувати задачі математичного програмування за умов нечіткості вихідних даних для автоматизованого управління складними об’єктами.

Практичне значення отриманих результатів. Розроблені нові гібридні імітаційно-управляючі моделі, методи їх ефективного використання в задачах автоматизованого управління складними об’єктами являють собою базу для розробки та впровадження алгоритмічних та інструментальних засобів обробки даних та управління в інформаційних системах за умови часткової невизначеності (нечіткість, стохастичність процесів).

Розроблено, досліджено та впроваджено такі основні практичні результати:

4

- методичні та алгоритмічні засоби автоматизованого управління простором станів і структурою імітаційно-управляючої моделі на основі маркірування обчислювальних позицій як результату реалізації задач лінійного програмування з нечіткими алгоритмічними обмеженнями, логічного виведення на базах знань та моделювання процесів на стохастичних потокових графах;

- запропоновано та обґрунтовано структуру і функції інструментальних засобів вирішення практичних задач автоматизованого управління. Засоби мають принципові можливості адаптації до конкретного об’єкта, дозволяють підвищити вірогідність рішень, що приймаються за умов часткової невизначеності, скоротити терміни виконання робіт.

Результати дисертаційних досліджень впроваджено: у роботах АТ „Східенергопром” (Україна) для забезпечення автоматизованого управління в задачах формування матеріальних ресурсів у впроваджувальних роботах підприємства (акт впровадження від 22.03.2006 р.); у навчальний процес кафедри штучного інтелекту Харківського національного університету радіоелектроніки, видано та впроваджено методичні вказівки до проведення лабораторних робіт (акт впровадження від 12.05.2006 р.).

Особистий внесок здобувача. Усі результати, що виносяться на захист, отримано здобувачем особисто. У роботах, опублікованих у співавторстві, здобувачу належать: у [3] - сформульовано та обґрунтовано постановку задачі синтезу динамічних структур взаємопов’язаних задач з використанням мережевих моделей. Удосконалено апарат Е-мереж, на відміну від існуючого, введено інтерпретовані метапозиції та метапереходи ієрархічної Е-мережі, що дозволяє реалізувати ієрархію мереж і моделей, автоматизоване управління простором станів і структурою моделі з метою мінімізації використованих ресурсів; у [4] - сформульовано та розв’язано задачу лінійного програмування та оптимізації процесів прийняття рішень при нечітких алгоритмічних обмеженнях, удосконалено метод та алгоритми автоматизованого прийняття рішень, на відміну від існуючого, враховано нечіткі алгоритмічні обмеження в умовах нечітких або погано формалізованих даних і знань; у [5] - запропоновано нові науково-технічні результати розробки стратегій, методичних та інструментальних засобів автоматизованого управління з використанням гібридних моделей, обґрунтування обчислювальної складності методу вирішення прикладних задач у залежності від їх розміру, ефективність яких підтверджується результатами впровадження; у [6] - з метою автоматизованого управління та прийняття рішень в інформаційно-управляючих системах, вперше одержано мережеву модель на основі інтеграції удосконалених Е-мереж і мереж зі стохастичною структурою, що реалізують ГЕРТ (Graphical Evaluation and Review Technique) - технології та сформульовано рекомендації щодо практичного використання моделей.

5

Апробація результатів дисертації. Основні положення і результати дисертаційної роботи доповідалися, обговорювалися на: 8-му та 9-му Міжнародних молодіжних форумах “Радіоелектроніка і молодь у ХХІ ст.” (Харків, 2004 р., 2005 р.), Міжнародній науковій конференції „Искусственный интеллект. Интеллектуальные многопроцессорные системы – 2004” (Кацівелі, 2004 р.), Міжнародному радіоелектронному форумі „Прикладна радіоелектроніка. Стан та перспективи розвитку” МРФ – 2005 (Харків, 2005 р.), 8 Міжнародній науково-практичній конференції “Інформаційні технології в освіті та управлінні” (Нова Каховка, 2006 р.), Міжнародній науковій конференції „Образование, наука, производство и управление в ХХІ веке” (Старый Оскол, РФ, 2004 р.).

Публікації. За темою дисертації видано 11 науково-технічних публікацій: 5 статей (2 з яких опубліковано одноосібно) у виданнях, що внесено до переліку видань ВАК України, у яких можуть публікуватися результати дисертаційних робіт на здобуття наукового ступеня кандидата та доктора наук за спеціальностями “Технічні науки”; 6 публікацій у збірниках наукових праць, матеріалах, тезах доповідей Міжнародних науково-технічних конференцій та форумів.

Структура та обсяг роботи. Дисертація складається зі вступу, п’яти розділів, висновків, списку джерел з 131 найменування (12 сторінок) та додатку на 2 сторінках. Загальний обсяг роботи складає 145 сторінок, у тому числі 128 сторінок основного тексту, ілюстрованих 19 рисунками (1 сторінка без тексту), 2 таблиці.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі обгрунтовано актуальність обраної теми дослідження, формулюється мета та завдання дослідження, вказується об’єкт, предмет і методи досліджень, визначається наукова новизна та практичне значення отриманих результатів, а також особистий внесок автора в роботи, виконані у співавторстві, апробація результатів дисертації та кількість публікацій за темою дисертаційної роботи.

У першому розділі на основі аналітичного огляду існуючих підходів до автоматизованого управління процесами складних об’єктів, моделей та засобів прийняття рішень за умови часткової невизначеності (нечіткість, стохастичність процесів) зроблено висновок про необхідність застосування гібридних імітаційно-управляючих моделей з метою підвищення вірогідності рішень, що приймаються. Сформульовано постановку задачі, що складає суть дисертаційної роботи, як вирішення актуальних теоретичних та практичних задач автоматизованого управління складними

6

об’єктами новими засобами на основі використання гібридних імітаційно-управляючих моделей та методів їх реалізації.

Нехай при реалізації мети інформаційної системи існує множина задач

. (1)

На множині задач (1) існує деяка їх підмножина

, (2)

яка визначає процеси автоматизованого управління

(3)

для вибору альтернатив у забезпеченні матеріальними ресурсами багатономенклатурних виробництв (виробничі високотехнологічні підприємства середнього та малого бізнесу).

Процеси автоматизованого управлінн можуть бути подані детермінованими (D), ймовірнісними (Pr), нечіткими (F) процесами. Процеси (3) автоматизованого вибору альтернатив характеризуються паралельно-послідовною взаємодією, як правило, вони погано формалізовані.

Як інформація на вході використовуються довгострокові та оперативні дані та знання про стан об’єкта дослідження, умови виробництва, контролю, транспортування, поставок виробів (у тому числі і міждержавні), що реалізуються в умовах ризику, невизначеності, пов’язаних зі станом об’єктів і середовища їх функціонування. З метою підвищення вірогідності прийняття рішень, зниження часових та ресурсних витрат, потрібно: запропонувати й обґрунтувати принципи та підходи до автоматизованого управління складними об’єктами, що функціонують за умови невизначеності з використанням гібридних імітаційно-управляючих моделей на основі інтеграції розширених Е-мереж, стохастичних потокових мереж, моделей нечітких баз знань і засобів оптимізації процесів, що ґрунтуються на моделях з нечіткими алгоритмічними обмеженнями; розробити методи, методичні засоби та структуру і функції інструментальних засобів автоматизованого управління процесами прийняття рішень з використанням розширених гібридних імітаційно-управляючих моделей в інформаційно-управляючих системах, що функціонують за умови часткової невизначеності у реальному часі досліджуваних процесів.

У другому розділі на основі ґрунтовного аналізу та вибраного напрямку досліджень для розв’язання задач автоматизованого управління з використанням імітаційних управляючих моделей визначено, що перспективним та відносно мало дослідженим напрямком є розробка та застосування гібридних імітаційно-управляючих мережевих моделей, які функціонують у реальному часі обробки

7

даних та управління. Вони дають принципову можливість підвищити якість систем та вірогідність процесів прийняття рішень.

Задачі організаційно-технічного автоматизованого управління та обробки даних зазвичай носять паралельно-послідовний дискретний характер, є багатокритеріальними, що вимагає врахування множини факторів {Lj }, jJ та обмежень {Fj}, iI, які визначаються предметною областю, можуть бути нечіткими, стохастичними. Обґрунтовано, що це, в свою чергу, вимагає застосування мережевих структур на основі Е-мереж та їх можливих розширень. Перевагою Е-мереж є можливість управління структурою та простором станів моделі за рахунок використання обчислювальних позицій у залежності від зовнішніх для мережі умов. Але деяка їх громіздкість та відносно низька інформативність та інтерпретованість вимагає пошуку нових рішень.

У зв’язку з викладеним, у роботі визнано доцільним створення та реалізацію такої мережі у складі моделей, яка має переваги існуючих підходів, але в якій відсутні недоліки існуючих рішень. Подальший розвиток Е – мережі має вигляд:

E(m) =<P, T , I(T), O(T), Q, , M0> , (4)

де P - кінцева непуста множина позицій; T - кінцева непуста множина переходів; I(T), Q(T) - відповідно зв’язки позицій на вході та виході переходів T; Q - кінцева множина обчислювальних процедур, що керують виконанням переходів і виключають конфлікти на переходах мережі; - кінцева множина умов виконання переходів та маркірування позицій простору станів мережі, що керує зміною кольору (атрибутів) маркера, визначає пріоритети щодо позицій на вході й виході переходу та визначає функцію часу Z виконання переходів; M0 - вектор початкового маркірування Е - мережі.

Введено поняття дозволених (актуальних)

I(T)Iu(T), O(T)Ou(T) (5)

та заборонених (неактуальних)

I(T)Inu(T), O(T)Onu(T) (6)

на мережі (4). На основі (5), (6) реалізується можливість автоматизованого управління структурою мережі відповідно до логіки функціонування обєкта управління.

Для мети використання Е - мережі у складі мережевих моделей з керованою структурою (ММКС) введено такі правила інтерпретації: множина переходів T інтерпретує множину дій автоматизованої системи обробки даних; множина позицій P інтерпретує множину умов виконання

переходів

PB, PRc

8

де B - множина периферійних позицій, Rc - множина обчислювальних позицій, яка одержує маркірування, якщо для відповідних дій виконуються умови, що визначаються даними бази даних (БД), логічним виведенням на правилах бази знань (БЗ) та вхідними даними системи.

Зв’язки I(T), O(T) визначають причинно–наслідкові зв’язки реального об’єкта. Зв’язки (5) та (6) визначають відповідно дозволені та заборонені причинно – наслідкові зв’язки реального об’єкта. Функція часу виконання переходів інтерпретує часові характеристики виконання дій. Кінцева множина обчислювальних процедур Q визначає атрибути маркірування позицій , що визначається результатами виконання логічного виведення, умовами та даними на вході

Q=QD QPr QF,

де QD,, QPr, QF - кінцева множини відповідно детермінованих, імовірнісних, нечітких обчислювальних процедур, що мають вигляд правил if/then та керують виконанням переходів і виключають конфлікти на переходах мережі.

Кінцева множина умов виконання компонент, їх приоритету та простору станів мережі визначається станами предметної області. Для забезпечення пріоритетів виконання переходів запропоновано використання інгібіторних дуг у функціях I(T), O(T) з урахуванням їх інтерпретації. Вектор початкового маркірування M0 Е-мережі визначає початковий стан простору станів об’єкта дослідження, а множина векторів маркірування {Ml}, lL Е-мережі визначає простір станів об’єкта дослідження; керування структурою мережі виконується шляхом зміни складових (5) та (6) і реалізації кінцевої множини обчислювальних процедур Q з урахуванням їх складових, де L - множина виконаних переходів Е-мережі.

Подальшим розвитком розширених Е-мереж є врахування можливостей подання стохастичних процесів, що носять складний характер взаємодії. Як базову приймаємо розширену Е-мережу (4). Для реалізації процедур моделювання стохастичних процесів обґрунтовано використання потокових мереж, що використовують ГЕРТ (Graphical Evaluation and Review Technique) – технології

G=<N, K>, (7)

де N - множина вузлів мережі, N=N1N2, N1 - вузли з детермінованими виходами, N2 - вузли з імовірнісними виходами, причому, у загальному випадку

N1N2, N2N1, K - множина дуг.

Тоді гібридна мережева імітаційно-управляюча модель може бути поданою як інтеграція

, (8)

причому мережа (7) віднесена до обчислювальних позицій Е-мережі, що обґрунтовано доведенням.

9

Перевагою запропонованого підходу є можливість використання для моделі на основі мережі (8) топологічного рівняння Мейсона для потокових графів, що знижує трудомісткість процедур моделювання та вплив суб’єктивного фактора на кінцевий результат моделювання.

Розв’язання топологічного рівняння для мережі (8) дозволяє розширити умови маркірування обчислювальних позицій на випадок стохастичних процесів.

З метою адаптації результатів досліджень даного розділу до широкого класу об'єктів дослідження, перспективним напрямком подальшого розвитку одержаних результатів є використання для маркірування обчислювальних позицій мережі (8), довгострокових та оперативних даних, результатів логічного виведення БЗ, положень теорії оптимізації реальних процесів.

У третьому розділі на основі виконаного аналізу можливих підходів до моделювання та автоматизованого управління запропоновано структуру розширених гібридних імітаційно-управляючих моделей (рис. 1).

Відповідно до моделі (рис. 1), дані на вході включають дані про обєкти, які носять як довгостроковий, так і оперативний характер. Вони формують БД та умови оперативного характеру про обєкти, що визначають додаткові умови функціонування ММКС. БЗ включає детерміновані, ймовірнісні, нечіткі правила, які реалізують на основі логічного виведення умови виконання дій мережевої моделі. Позначення на моделі: ВД – дані на вході системи; - множина даних про об’єкти; if/then- множина правил, що включає детерміновані (D), ймовірнісні (Pr) та нечіткі (F) правила; ПРММПр – прийняття рішень методами математичного програмування; ММКС – мережеві моделі з керованою структурою; ОПР - особа, яка приймає рішення.

Особливості прийняття рішень методами математичного програмування визначаються присутністю обмежень алгоритмічного характеру, що мають нечіткі змінні. Їх використання вимагає додаткових досліджень.

Для випадку автоматизованого управління та обробки даних систем, що функціонують в умовах сучасних виробництв, виникає потреба врахування додаткових факторів та даних, які не передбачені при проектуванні систем. Це задачі пошуку ресурсів, наприклад, транспортних засобів, для яких не виконуються умови пошуку в основних джерелах даних.

Нехай структура засобів прийняття рішень подана у вигляді сукупності послідовно-паралельних взаємодіючих задач .

10

Рис. 1 - Структура моделі

______ - основні зв’язки

_ _ _ _ _ - допоміжні зв’язки

Деяка підмножина

(9)

може бути виконана за допомогою додатково введених підпорядкованих задач

. (10)

Розширення підмножини (9) на

може носити як постійний, так і тимчасовий характер, що приводить до складної, багаторівневої ієрархії підзадач.

З метою управління простором станів і структурою моделей в умовах ієрархії задач введено поняття інтерпретованих метапозицій та мета переходів, відповідно

,

11

мережі , які включають деяку підлеглу мережу або її фрагмент та інтерпретують деяку підмножину підпорядкованих задач (10) множини (9). Це дає реальну можливість автоматизованого управління структурою т а простором станів мережі та настроювання її на вирішення поставлених задач. Розв’язання підпорядкованих задач розглядається на основі генерації мереж . Розглядається також випадок вилучення з розгляду неактуальних задач шляхом введення заборонених (неактуальних) зв’язків (6) на мережі, що дозволяє додаткого мінімізувати

обчислювальні ресурси системи. Одержані результати розповсюджуються і на деяку ієрархію Е-мереж з урахуванням їх особливостей і потреби генерації метапозицій та метапереходів.

Характерною задачею для автоматизованих систем управління та прийняття рішень є визначення деякого ресурсу типу , який забезпечено інформаційною підтримкою та зберігається у двох або більше системах БД з розширенням .dbf:

; (11)

,

Рис. 2 - Е – мережа з розширенням

де – кількість баз даних. Потрібно визначити задану кількість ресурсу типу на множинах (11).

Пошук рішення виконується за такою схемою: пошук у БД ; якщо умова не виконується,

то пошук у базах даних . Фрагмент задачі подамо Е-мережею при (рис. 2). Позиція керує вибором з альтернативних рішень, та виключає можливі конфлікти.

12

Якщо умова виконання переходу не задовольняється: , то для цього переходу із , генерується підпорядкована мережа (рис. 2).

Засобами мережі моделюємо процеси прийняття рішень та реалізуємо пошук за схемою: Insert into b1…Select b2….From b2.

Нині значна кількість досліджень присвячена процесам прийняття рішень з використанням засобів математичного програмування, але їх можливості обмежено відсутністю або обмеженим використанням нечіткого простору станів. У роботі запропоновано підходи до автоматизованого управління за умов нечітких алгоритмічних обмежень. Розв’язання задач у складі гібридних імітаційно-управляючих моделей полягає у вирішенні класичної задачі лінійного програмування типу

(12)

для якої додатково вводяться нечіткі алгоритмічні обмеження типу

, (13)

що уточнюють чисельні характеристики в (12) для відповідної предметної області шляхом використання прямого та зворотного логічного виведення Заде-Мамдані і вводу додаткових обмежень в (12) на змінні, де - деякі функції належності. Рішення відповідно до (12), (13) визначають додаткові умови маркірування обчислювальних позицій гібридної моделі.

Використання модифікованого підходу на основі цілеспрямованого розв’язання (12) та (13) розширює можливості існуючих методів лінійного програмування і гібридних моделей у практичних реалізаціях.

У четвертому розділі розроблено й обґрунтовано методи моделювання та автоматизованого управління з використанням гібридних імітаційно-управляючих моделей. На рис. 3 наведено структуру методу, що реалізує функції з використання гібридних імітаційно-управляючих

моделей і включає такі складові: ОД – об’єкт дослідження; 0 - надбання знань від експерта; 1 - аналіз і фільтрація даних на вході; 2 - формування і наповнення БД, реалізація відповідних запитів та додатків; 3 - формування і наповнення БЗ та реалізація алгоритмів

13

логічного виведення; 4 - реалізація обчислювальних рішень засобами математичного програмування; 5 - формування структури та простору станів мережі ; 6 - формування умов виконання переходів мережі; 7 - формування на мережі множини дозволених зв’язків та вилучення з розгляду множини заборонених зв’язків; 8 - визначення на моделі альтернатив із множини можливих рішень; 9 - визначення альтернатив, які задовольняють сформовані критерії на множині обмежень предметної області та формування рішень; 10 - формування рекомендацій для автоматизованого управління процесами прийняття рішень; 11 – особа, що приймає рішення (ОПР).

Рис. 3 – Схема структурна методу

Для реалізації методу введено поняття динамічних об’єктів (ДО) Е–мережі, які визначають вершини, простір станів і зв’язки моделі. Для кожного ДО визначено формати та атрибути, умови їх взаємодії. ДО можуть бути модифіковані як під час моделювання та автоматизованого управління, так і при врахуванні особливостей предметної області. Особливістю обчислювальної

позиції як ДО є необхідність додатково врахування множини кольору маркерів , які характеризують оперативні дані, результати виконання алгоритмів логічного виведення бази знань, моделювання засобами стохастичних потокових графів та лінійного програмування з нечіткими алгоритмічними обмеженнями.

Особливістю методу є також забезпечення умови маркірування позицій та дозволеності переходів у масштабі часу виконання реальних процесів. По суті, Е-мережа розглядається на рівні взаємодії ДО. Це знижує складність відображення моделей у реальних додатках, коли гібридна імітаційно-управляюча модель функціонує в контурі автоматизованого управління. Важливою складовою методу є розв’язання задачі мінімізації мережевої моделі, яка у практичних реалізаціях може бути достатньо громіздкою та привести до значних витрат обчислювальних і часових ресурсів.

Присутність при моделюванні та поданні на моделі характерних компонент виробничих систем:

14

процесів, опрерацій, дій, що повторюються, - дає принципову можливість редукції розміру моделей. Для таких дій запропоновано макроблоки, які реалізують функції: послідовне виконання деякої множини дій; формування та забезпечення засобів для транспортування виробів, матеріалів, комплектуючих з можливим виробничим контролем; формування та забезпечення засобів для транспортування виробів, матеріалів, комплектуючих з можливим адміністративним контролем і (або) формуванням рекомендацій ОПР. Для побудови макроблоків запропоновано функціональний принцип. Мінімізація мережевої моделі сприяє також зменшенню ресурсних витрат та адаптації до інших задач автоматизованого управління. Застосування підходу у практичних додатках дозволило до 20% зменшити розмір моделі без втрати її інформативності.

Для вирішення задач автоматизованого управління засобами математичного програмування з нечіткими алгоритмічними обмеженнями розроблено структуру методу, що включає декілька етапів. Спочатку, на основі поставленої мети та знань про предметну область виконується формування даних на вході; створюється та обгрунтовується математична модель задачі; формулюється функція мети; формуються обмеження. Потім нечіткі обмеження (13) вводяться в базу знань, визначається та обґрунтовується метод математичного програмування з використанням класичних методів математичного програмування без урахувань нечітких алгоритмічних обмежень. Далі на основі нечітких алгоритмів реалізується пряме нечітке логічне виведення Заде-Мамдані з урахуванням одержаних результатів. Нарешті, після нечіткого логічного виведення та дефаззіфікації виконується аналіз одержаних результатів на відповідність задоволення конкретним правилам, що визначають факт одержання очікуваних результатів.

Якщо результат незадовільний, то методами зворотного логічного виведення Заде-Мамдані визначаються додаткові обмеження, які додаються до початкової математичної моделі (12) з подальшим знаходженням очікуваних результатів. В одній з реалізованих версій обчислювальна складність не перевищує квадратичної від розміру мережевої моделі.

У п’ятому розділі запропоновано методичні засоби, структуру та функції інструментальних засобів для реалізації процесів автоматизованого управління складними об’єктами за умови невизначеності. Інструментальні засоби реалізують такий комплекс основних функцій: формування і наповнення БЗ та моделі у вигляді ДО, що дозволяє оперувати процесами у термінах розширених Е-мереж; формування та введення початкових даних задач лінійного програмування з нечіткими алгоритмічними обмеженнями; процедури нечіткого логічного виведення Заде-Мамдані, моделювання, керування структурою та простором станів моделі за умови невизначеності (стохастичність, нечіткість процесів); визначення множини альтернатив автоматизованого управління

15

для забезпечення матеріальними ресурсами багатономенклатурних виробництв; формування рекомендацій для прийняття рішень на множині альтернатив. Інтерфейс користувача реалізує функції доступу до компонент та редагування моделі, формує рішення та звіти для користувача, який не є програмістом.

Застосування моделей, методів, методичних, алгоритмічних та інструментальних автоматизованих інформаційно-пошукових засобів на об’єктах впровадження ЗАТ „Східенергопром” для забезпечення матеріальними ресурсами оперативного контролю складу домішок та вологості газових сумішей підприємств газопостачання і газопереробки в енергозберігаючих технологіях на основі промислових газових хроматографів дозволило підвищити вірогідность рішень, що приймаються за умови часткової невизначеності, скоротити до 12% терміни виконання робіт для забезпечення розробок, постачання та впровадження спеціалізованого обладнання за умови ризику та часткової невизначеності відносно існуючих рішень. Практичні результати підтверджено актами впровадження.

У додатку наведено акти впровадження результатів дисертаційної роботи.

ВИСНОВКИ

У дисертаційній роботі, відповідно до поставленої мети, наведено теоретичне узагальнення і нове вирішення наукової задачі автоматизованого управління складними об’єктами за умов невизначеності з застосуванням нових гібридних імітаційно-управляючих моделей, методів і засобів

їх ефективного використання. Отримані результати мають важливе наукове та практичне значення для побудови ефективних автоматизованих комп’ютеризованих засобів управління у вже існуючих та створюваних інформаційно-управляючих системах.

В ході виконаних досліджень одержано нові наукові та практичні результати:

1. Вперше одержано розширену гібридну імітаційно-управляючу модель вирішення задач автоматизованого управління складними об’єктами, що включає реляційну модель, модель нечітких баз знань, мережеву модель на основі Е-мереж та стохастичних потокових графів, модель на основі засобів математичного програмування з нечіткими алгоритмічними обмеженнями, яка має переваги над існуючими рішеннями, дозволяє підвищити вірогідність рішень. Це забезпечується за рахунок більш повного врахування діючих чинників під час прийняття рішень, що приймаються за умов часткової невизначеності.

16

2. Набула подальшого розвитку мережева імітаційно-управляюча модель на основі апарату удосконалених Е-мереж (Extended nets), на відміну від існуючих, введено кольори маркерів у позиції мережі, розширено функції обчислювальних позицій, запропоновано інтерпретовані метапозиції та метапереходи ієрархічної Е-мережі, що дозволяє управляти простором станів і структурою моделі та розширити функціональні можливості моделювання та автоматизованого управління складними об’єктами за умов часткової невизначеності (стохастичність, нечіткість).

3. Набув подальшого розвитку метод автоматизованого управління взаємодіючими процесами, на відміну від існуючих, використано гібридну імітаційно-управляючу модель та її подання динамічними об’єктами, що дозволило включити модель в контур автоматизованого управління та його реалізацію на основі сучасних інформаційних технологій при вирішенні практичних задач.

4. Удосконалено метод лінійного програмування, на відміну від існуючих введено нечіткі алгоритмічні обмеження, що дозволяє вирішувати задачі математичного програмування за умов нечіткості вихідних даних для автоматизованого управління складними об’єктами.

5. Для вирішення практичних завдань розроблено та впроваджено алгоритмічні та інструментальні засоби автоматизованого управління складними об’єктами за умови нечіткості, стохастичності процесів управління з використанням гібридних імітаційно-управляючих моделей.

6. Результати досліджень впроваджено в автоматизованих інформаційно-пошукових засобах ЗАТ „Східенергопром” забезпечення матеріальними ресурсами оперативного контролю складу домішок та вологості газових сумішей підприємств газопостачання і газопереробки в енергозберігаючих технологіях на основі промислових газових хроматографів. Це дозволило підвищити вірогідность рішень, що приймаються за умови нечіткості та стохастичності даних і

знань про стан потенційних виробників та постачальників промислових газових хроматографів, їх фінансовий стан, умови транспортування, ризики та скоротити терміни розробок та виконання робіт до 12% відносно існуючих рішень (акт впровадження від 22.03.2006 р.). Результати дисертаційних досліджень також впроваджено у навчальний процес Харківського національного університету радіоелектроніки (акт впровадження від 12.05.2006 р.).

7. Результати теоретичних і практичних досліджень дисертаційної роботи доцільно розвивати і використовувати в науково-технічних розробках і впровадженнях інформаційно-управляючих автоматизованих систем складних об’єктів.

СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ

1. Кучеренко В.Є. Моделі аналізу процесів обробки даних в автоматизованих системах // Радиоэлектроника и информатика. - 2004. - № 3. – С. 103 – 107.

17

2. Кучеренко В.Є. Методи аналізу процесів моделювання та обробки даних у складних системах // Штучний інтелект. - Донецьк: ІПШІ „Наука і освіта”, 2004. – №4. - С. 126 – 134.

3. Филатов В.А., Кучеренко В.Е. О моделях обработки данных на основе иерархии сетей высокого уровня // Радіоелектроніка. Інформатика. Управління. - Запоріжжя: ЗНТУ, 2004. – № 1 (11). – С. 95 – 100.

4. Филатов В.А., Кучеренко В.Е. О методах оптимизации процессов принятия решений в автоматизированных системах управления при алгоритмических ограничениях // Прикладная радиоэлектроника. - 2005. – Т. 4. - № 3. – С. 298 – 303.

5. Филатов В.А., Кучеренко В.Е. Гибридные модели в системах поддержки принятия решений // Вестник Херсонского национального технического университета. – Херсон, 2006. - № 1 (24). – С. 183 -187.

6. Филатов В.А., Кучеренко В.Е. Процессы принятия решений, основанные на интеграции сетей с управляемой структурой и стохастических сетях, в информационно-управляющих автоматизированных системах // Проблеми підвищення ефективності інфраструктури. – Київ: КУЕТТ, 2006. – Вип. 12. – С. 58 – 65.

7. Кучеренко В.Е. Моделирование процессов обработки информации для принятия решений в информационных системах // 8-й международный молодежный форум „Радиоэлектроника и молодежь в ХХІ веке”: Сб. материалов форума. – Харьков: ХНУРЭ, 2004. – С. 222.

8. Кучеренко В.Є. Питання автоматизації процесів прийняття рішень при алгоритмічних обмеженнях // 9-й міжнародний молодіжний форум „Радіоелектроніка і молодь в ХХІ ст.”: Зб. матеріалів форуму. – Харків: ХНУРЕ, 2005. – С. 437.

9. Кучеренко В.Е. О построении и редуцировании моделей в информационных системах на основе модифицированных Е-сетей // „Прикладная радиоэлектроника. Состояние и перспективы развития” МРФ - 2005. Сборник научных трудов. Том 3. Международная конференция „Информационные системы и технологии”. – Харьков: АН ПРЭ, ХНУРЭ, 2005. – С. 11 – 13.

10. Кучеренко В.Є. Моделювання та аналіз даних і знань у складних системах // Искусственный интеллект. Интеллектуальные многопроцессорные системы – 2004. Материалы Международной научной конференции. - Таганрог (РФ): Изд-во ТРТУ, 2004. – Ч. 2. – С. 202 – 204.

11. Кучеренко В.Е. Модели и методы представления данных в информационно-аналитических системах // Образование, наука, производство и управление в ХХІ веке: Сб. трудов Международной научн. конф. В 4 - х т.: Под ред. проф. В.Б. Крахта. – Cтарый Оскол (РФ): ООО „ТНТ”, 2004. – Т. 4. – С. 307 – 310.

18

АНОТАЦІЯ

Кучеренко В.Є. Автоматизоване управління складними об’єктами за умов невизначеності на основі гібридних імітаційних моделей. Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – автоматизовані системи управління та прогресивні інформаційні технології. Харківський національний університет радіоелектроніки, Харків, 2007.

Дисертаційна робота присвячена автоматизованому управлінню складними об’єктами за умов невизначеності з використанням нових гібридних імітаційно-управляючих моделей, методів та засобів їх використання. Отримано нові наукові та практичні результати: вперше одержано розширену гібридну модель вирішення задач автоматизованого управління, що інтегрує реляційну модель, модель нечітких баз знань, мережеву модель на основі Е-мереж та стохастичних потокових графів, модель на основі засобів математичного програмування з нечіткими алгоритмічними обмеженнями, яка дозволяє підвищити вірогідність рішень, що приймаються за умов невизначеності; удосконалено Е-мережі та моделі, одержали подальший розвиток методи їх застосування в автоматизованих системах управління, що дозволяє реалізувати ієрархію мереж і моделей, автоматизоване управління простором станів і структурою моделі з метою мінімізації ресурсів та розширення функціональних можливостей управління; удосконалено метод лінійного програмування, на відміну від існуючих, введено нечіткі алгоритмічні обмеження, що дозволяє вирішувати задачі математичного програмування за умов нечіткості вихідних даних; розроблено методичні, алгоритмічні та інструментальні засоби автоматизованого управління простором станів і структурою імітаційно-управляючої моделі для практичного використання.

Ключові слова: автоматизоване управління, гібридна імітаційно-управляюча модель, розширені Е–мережі, стохастичні потокові графи, математичне програмування, нечіткі алгоритмічні обмеження, мінімізація ресурсів.

АННОТАЦИЯ

Кучеренко В.Е. Автоматизированное управление сложными объектами в условиях неопределенности на основе гибридных имитационных моделей. – Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.06 – автоматизированные системы управления и прогрессивные информационные технологии. – Харьковский национальный университет радиоэлектроники, Харьков, 2007.

Диссертационная работа посвящена автоматизированному управлению сложными объектами

19

в условиях неопределенности с использованием новых гибридных имитационно-управляющих моделей, методов и средств их использования для реализации процессов автоматизированного управления в условиях неопределенности в информационных системах. Целью работы является повышение достоверности решений, которые принимаются в условиях неточности, нечеткости, стохастичности в автоматизированных системах управления, на основе создания и использования новых, научно обоснованных гибридных имитационно-управляющих моделей, методов и средств их эффективного использования в практических приложениях.

На основе аналитического обзора существующих подходов к автоматизированному управлению сложными объектами, моделей и средств в