Программные продукты и системы

Статьи из выпуска № 2 за 2015 год.

Упорядочить результаты по: Дате публикации | Заголовку статьи | Авторам

21. Система раннего предупреждения о нарушении показателей качества питьевой воды [№2 за 2015 год]
Автор: Бубырь Д.С.
Просмотров: 10122
В настоящее время процесс очистки воды вызывает большой интерес в связи со сложной экологической ситуацией, обусловленной производственной и бытовой деятельностью людей. Очень важно поддерживать качество очистки воды на должном уровне, так как это напрямую влияет на здоровье человека. Поскольку со временем состояние водоисточника может меняться, необходимо адаптировать процесс водоочистки к данным изменениям. Требуется постоянно следить не только за состоянием источника поступающей воды, но и за результатами каждой водоочистки. С целью своевременного реагирования на возможную аномальную ситуацию, при которой показатели качества питьевой воды выходят за допустимые пределы, разработана система раннего предупреждения. Физико-химические показатели водоисточника и питьевой воды, полученной после очистки, а также управляемые факторы, оказывающие влияние на качество очистки, контролируются регулярно, результаты измерений образуют систему временных рядов. Процедура выявления возможной аномальной ситуации состоит из двух этапов. На первом этапе проводятся моделирование и прогнозирование факторов, характеризующих состояние источника водоснабжения, на основе под-хода векторной авторегрессии. На втором этапе для прогнозирования показателей качества питьевой воды используются кусочно-линейные регрессионные зависимости показателей качества (с разрывом по отклику) от физико-химических параметров источника водоснабжения и управляемых параметров, характеризующих работу системы водоочистки. При этом для каждого показателя качества питьевой воды строится своя модель оптимального порядка на основе моделирующей выборки оптимального объема. Качество работы системы оценивается с применением контрольной выборки.

22. Согласованное принятие решений в производственных системах изготовления наукоемких изделий [№2 за 2015 год]
Авторы: Бурдо Г.Б., Виноградов Г.П., Исаев А.А.
Просмотров: 8887
Особенности многономенклатурного производства наукоемких изделий обусловлены тем, что одновременно выполняется большое число заказов и при этом решаются задачи развития (эволюции) производства. Выполнение заказов должно осуществляться в русле некоторой концептуальной схемы, определяющей перспективные и тактические цели производства. Функционирование многономенклатурного производства происходит в условиях неопределенности, когда руководитель не может точно определить состояние внешней среды и, как следствие, испытывает трудности при выборе способа действия. Для снятия неопределенности при принятии решений используются субъективные оценки как ситуации, так и варианта решения, полученные на основе согласования мнений всех заинтересованных в выполнении заказа сторон. Такая проблема связана прежде всего с различием в восприятии ситуации выбора при выполнении заказов производственным персоналом структурных единиц производства. Для решения этой проблемы в качестве теоретической основы предложены информационная теория иерархических систем и теория активных систем. Однако разработка практически пригодных моделей принятия решения в иерархических системах, где в силу общности целей и интересов нет антагонистических противоречий, далека от завершения. По убеждению авторов, решение этой проблемы лежит в специфике современного наукоемкого производства, функционирующего в условиях риска, неопределенности и динамики как внешней, так и внутренней среды. В работе даны математическая постановка и описание задачи принятия согласованных решений, предполагающие, что агенты, управляющие своими подсистемами, на уровне своих представлений хорошо знают и чувствуют свои объекты управления, что позволяет им «проигрывать» производственные ситуации и оценивать полезность вариантов способов действия. Показаны модель и алгоритм принятия согласованных решений, и на основе их реализации представлен пример использования методики на базовом предприятии.

23. Формирование представлений агента о предметной области в ситуации выбора [№2 за 2015 год]
Авторы: Виноградов Г.П., Шматов Г.П., Борзов Д.А.
Просмотров: 8974
Эффективность информационных технологий при управлении многоагентной системой в условиях неопределенности зависит от того, как агенты с их помощью формируют субъективные представления о свойствах ситуации вы-бора. Для формирования «правильного представления» агент (субъект) организует сбор информации для «снятия» различного рода неопределенностей и формирования гипотетической модели ситуации выбора. Цель данной работы – развитие методов моделирования, направленных на выявление психических стратегий конкретного агента путем анализа его поведения, речевых паттернов, невербальных реакций в ситуациях целеустремленного состояния, выбора и реализации способов действия. Это предполагает интерактивное взаимодействие исследователя и агента. В процессе взаимодействия выявляются специфичные когнитивные, лингвистические и поведенческие навыки, которые использует субъект в ситуациях выбора для достижения желаемых результатов. Они, в свою очередь, отражают систему ценностей, норм, способностей, убеждений и знаний, присущих конкретному субъекту. Эти структуры выражаются в процедурах формирования решений и реализации их в поведении, поэтому представляют интерес разработка математических моделей, учитывающих поведение агента, на основе теории нечетких систем и теории отношений и обоснование возможности применения нечетких мер для включения субъективных оценок в модель выбора. Выбранные авторами методы исследования: общая методология и методы системного анализа, аналитического моделирования, а также методы теорий множеств, активных систем, принятия решений, искусственного интеллекта, нечетких систем и нечеткого логического вывода, теории игр. В работе исследованы структура и виды представлений агента о ситуации целеустремленного состояния. Формализована модель выбора на основе субъективных представлений о реальности. Показано, что описание представлений средствами языка, которым располагает агент, образует модель, оценку которой он делает с помощью термов лингвистической переменной «убежденность в полезности». Такая оценка выражает уверенность агента в полезности модели-представления для перехода из одного целеустремленного состояния в другое. Показано, как изменяется эта оценка при поступлении новой информации. Для вычисления функций принадлежности предложено использовать композиционное правило Заде. Введены оценки для описания уровня убежденности и степени сомнения агента в полезности своих представлений. Показано, что для случая, когда агент оценивает свои представления набором параметров, в условиях неопределенности оценку качества представлений можно выполнить с помощью нечеткого интеграла. Такой прием позволил предложить алгоритм формирования определенного уровня убежденности агента в полезности его представлений. Описано применение в задачах медицинской диагностики.

24. Фрактальная теория информационных технологий обработки, анализа и классификации больших потоков астрономических данных [№2 за 2015 год]
Автор: Мышев А.В.
Просмотров: 7447
В работе рассматриваются новые подходы к построению моделей и логических схем алгоритмов и процедур информационных технологий обработки, анализа и классификации больших потоков астрономических данных об орбитах и траекториях малых тел. Методология построения таких моделей и схем основана на построении оценок критериев близости и связанности орбит и траекторий в пространстве возможных состояний с помощью соответствующего математического аппарата фрактальных размерностей. Логическая, алгоритмическая и содержательная сущности методов и технологий теории заключаются, во-первых, в обработке и анализе потока данных орбит и траекторий с тем, чтобы определить, образует ли он фрактальную структуру (если да, то необходимо определить центры фрактальной связанности потока и получить оценки индекса информационной связанности орбит или траекторий), во-вторых, в выделении монофрактальных структур в потоке и классификации их по признаку принадлежности к классам перколирующего фрактала или фрактального агрегата. Фрактальная теория информационных технологий обработки, анализа и классификации больших потоков данных в отличие от традиционных методов и способов позволяет учитывать как свойства регулярности и нерегулярности структуры пространства состояний информационной шкалы данных потока, так и их динамическую и информационную связанность. Формализм и логика теории позволяют более полно раскодировать информацию, скрытую в потоках данных астрономических наблюдений или измерений. В этом случае получается более полная и недеформированная содержательно-смысловая информационная картина объекта исследования, что позволяет дать, с одной стороны, более полное математическое и логическое описание пространства возможных состояний наблюдаемых объектов на траекториях их эволюции в условиях замкнутости, ограничений, обмена и неопределенности, с другой – математическое описание и отражение распределения наблюдаемых объектов в реальном трехмерном пространстве их расположения как в локальные моменты времени, так и в эволюционном развитии. Методы и подходы теории в логических и алгоритмических схемах когнитивных информационных технологий обработки и анализа потоков данных астрономических наблюдений и результатов моделирования позволяют отразить, описать и интерпретировать их как генетическую информацию, которая является носителем доминантных и рецессивных признаков. Эти признаки определены как доминирующие для технологий раскодирования информации, содержащейся в данных наблюдений и результатах моделирования. Такой подход к математическому описанию и представлению, логической структуризации и организации потоков данных наблюдений и результатов моделирования позволяет выявить скрытые закономерности, которые в рамках традиционных ме-тодов анализа получить невозможно.

25. Экспертная система мониторинга технологического процесса [№2 за 2015 год]
Авторы: Буров А.Н., Калабин А.Л., Козлов А.В., Пакшвер Э.А.
Просмотров: 12922
В статье рассматривается экспертная система, предназначенная для помощи в обработке и анализе данных технологам, работающим с процессами производства полиакрильного волокна или нити. Экспертная система является частью разработанной ранее системы мониторинга технологических процессов. Система мониторинга предназначена для сбора, хранения и обработки данных о состоянии параметров технологического процесса. Экспертная система позволяет автоматически анализировать накопленные данные и состоит из двух частей: блока формирования правил и блока использования правил. Блок формирования правил дает возможность технологу-эксперту совместно с инженером по знаниям создавать правила и сохранять их в базу правил. Это позволяет накапливать опыт и знания эксперта по ведению технологического процесса. Каждое правило состоит из набора логических выводов (условий ЕСЛИ – ТО). Левая сторона (ЕСЛИ) включает в себя предикаты логического вывода, которые могут быть различного типа, а именно: параметры технологического процесса, функции (действия) и факты которых влияют на результат логического вывода. Правая часть (ТО) представляет собой новый факт, который экспертная система получает в ходе своей работы и может использовать для дальнейших рассуждений. Система позволяет создавать сложные правила, которые могут зависеть от других. Блок использования правил предназначен для эксплуатационных технологов, которые могут применить некоторое правило к данным и получить конкретные рекомендации к дальнейшим действиям в зависимости от результата. В статье описываются общая архитектура программной системы, ее место в системе мониторинга и организация взаимодействия с другими модулями системы. Рассматривается алгоритм работы системы на примере оценки корреляции между параметрами.

◄ ← Предыдущая | 1 | 2 | 3