ПРИМЕНЕНИЕ МЯГКИХ СИТУАЦИОННО-КОГНИТИВНЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ СЛОЖНЫМИ СИСТЕМАМИ И ПРОЦЕССАМИ
Аннотация
В настоящее время востребованным является создание методов и технологий интеллектуального управления сложными системами и процессами, которые учитывают ситуационную осведомленность о решаемых проблемах, различные стратегии управления и сценарии достижения целевых ситуаций в условиях неопределенности различного типа. В наибольшей степени специфику ситуационной осведомленности при управлении такими системами и процессами учитывают модели и методы, основанные на нечетком ситуационном и нечетком когнитивном подходах. Однако ограничениями известных нечетких ситуационных моделей (НСМ) и основанных на этих моделях методов при управлении сложными системами и процессами в условиях неопределенности, является: сложность учета взаимовлияния ситуационных признаков, приводящая к неоднозначности переходов из одной нечеткой ситуации в другую при воздействии соответствующих управляющих решений; сложность оценки одновременного воздействия нескольких управляющих решений на различные взаимозависимые ситуационные признаки; недостаточный учет фактора времени и продолжительности воздействия управляющих решений на ситуационные признаки; сложность задания и моделирования сценарной динамики НСМ с учетом различных стратегий управления. В данной статье рассмотрены вопросы применения новой предложенной разновидности мягких ситуационно-когнитивных моделей (МСКМ), в которых результаты нечеткого когнитивного моделирования используются для оценки степени и времени воздействия управляющих решений на взаимозависимые ситуационные признаки НСМ. За счет этого формируется наилучшая, в зависимости от выбранной стратегии, последовательность управляющих решений, и обосновывается время их применения. В качестве примера рассмотрено интеллектуальное управление турбокомпрессорными воздушными установками (ТВУ) на основе применения предлагаемых МСКМ. Проведены экспериментальные исследования, получены результаты сравнительной оценки, которые позволяют обосновать повышение качества интеллектуального управления и эффективности функционирования ТВУ в условиях неопределенности с использованием МСКМ для различных стратегий управления и сценариев достижения целевых ситуаций
Список литературы
1. Borisov V.V. Sistematizatsiya nechetkikh i gibridnykh nechetkikh modeley [Systematization of fuzzy and hybrid fuzzy models], Myagkie izmereniya i vychisleniya [Soft Measurements and Computations], 2020, Vol. 29, No. 4, pp. 98-120.
2. Gladkov L.A., Kureychik V.V., Kureychik V.M. Geneticheskie algoritmy [Genetic algorithms], ed. by V.M. Kureychika. 3rd ed. Moscow: Fizmatlit, 2025, 368 p.
3. Gladkov L.A., Veselov G.E., Gladkova N.V. Development and research of algorithms for the synthesis of combinational logic circuits based on the evolutionary approach, Lecture Notes in Networks and Sys-tems. Vol. 776 “Proceedings of the 7th International Scientific Conference “Intelligent Information Technologies for Industry” (IITI’23)”. Vol. 1. Springer Nature Switzerland AG 2023, pp. 210-221.
4. Kureychik V.V., Rodzin S.I. Vychislitel'nye modeli bioevristik, osnovannykh na fizicheskikh i kogni-tivnykh protsessakh (obzor) [Computational models of bioheuristics based on physical and cognitive processes (review)], Informatsionnye tekhnologii [Information Technologies], 2021, Vol. 27, No. 11, pp. 563-574.
5. Bulygina O.V., Yartsev D.D., Prokimnov N.N., Vereykina E.K. Napravleniya gibridizatsii algoritmov roevogo intellekta i nechetkoy logiki dlya resheniya optimizatsionnykh zadach v sotsial'no-ekonomicheskikh sistemakh [Directions of hybridization of swarm intelligence algorithms and fuzzy log-ic for solving optimization problems in socio-economic systems], Prikladnaya informatika [Applied In-formatics], 2024, Vol. 19, No. 5, pp. 65-87.
6. Kureychik V.V., Rodzin S.I. Vychislitel'nye modeli evolyutsionnykh i roevykh bioevristik (obzor) [Com-putational models of evolutionary and swarm bioheuristics (review)], Informatsionnye tekhnologii [In-formation Technologies], 2021, Vol. 27, No. 10, pp. 507-520.
7. Altunin A.E. Teoreticheskoe i prakticheskoe primenenie metodov prinyatiya resheniy v usloviyakh neo-predelennosti [Theoretical and practical application of decision-making methods under uncertainty]. In 3 vol. Vol. 1. [b. m.]: Izdatel'skie resheniya, 2019, 484 p.
8. Melikhov A.N., Bershteyn L.S., Korovin S.Ya. Situatsionnye sovetuyushchie sistemy s nechetkoy logikoy [Situational advisory systems with fuzzy logic]. Moscow: Nauka, 1990, 272 p.
9. Fedunov B.E. Mekhanizmy vyvoda v baze znaniy bortovykh operativno sovetuyushchikh ekspertnykh sistem [Inference mechanisms in the knowledge base of on-board operational advisory expert systems], Izvestiya RAN. TiSU [Bulletin of the Russian Academy of Sciences. Control Theory and Systems], 2002, No. 4, pp. 42-52.
10. Borisov V.V., Zernov M.M. Realizatsiya situatsionnogo podkhoda na osnove ierarkhicheskoy situatsion-no-sobytiynoy seti [Implementation of a situational approach based on a hierarchical situational-event network], Iskusstvennyy intellekt i prinyatie resheniy [Artificial Intelligence and Decision Making], 2009, No. 1, pp. 17-30.
11. Borisov V.V., Avramenko D.Yu. Nechetkoe situatsionnoe upravlenie slozhnymi sistemami na osnove ikh kompozitsionnogo gibridnogo modelirovaniya [Fuzzy situational control of complex systems based on their compositional hybrid modeling], Sistemy upravleniya, svyazi i bezopasnosti [Control, Communica-tions and Security Systems], 2021, No. 3, pp. 207-237.
12. Sokolov A.M., Budzko V.I., Zatsarinnyy A.A. Fuzzy situational precedent analysis and modeling of pro-cesses in complex technical systems, Pattern Recognition and Image Analysis, 2024, Vol. 34,
No. 3, pp. 673-678.
13. Sokolov A.M., Borisov V.V. Rekurrentnye nechetkie situatsionno-pretsedentnye modeli dlya operativnogo upravleniya slozhnymi tekhnicheskimi ob"ektami po pretsedentam [Recurrent fuzzy situational-precedent models for operational control of complex technical objects based on precedents], Programmnye produkty i sistemy [Software Products and Systems], 2024, No. 4, pp. 42-51.
14. Borisov V.V., Sokolov A.M. Situatsionno-pretsedentnoe upravlenie slozhnymi sistemami [Situational-precedent control of complex systems]. Smolensk: Universum, 2024, 130 p.
15. Dli M.I., Cernovalova M.V., Sokolov A.M. Postroenie nechetkikh situatsionno-pretsedentnykh modeley regional'nykh ekonomicheskikh sistem s ispol'zovaniem ontologiy [onstruction of fuzzy situational-precedent models of regional economic systems using ontologies], Prikladnaya informatika [Applied In-formatics], 2025, Vol. 20, No. 2, pp. 112-125.
16. Borisov V.V., Fedulov A.S., Fedulova S.A. Podderzhka prinyatiya situativnykh resheniy na osnove so-chetaniya nechetkogo situatsionnogo i kognitivnogo podkhodov [Support for making situational deci-sions based on a combination of fuzzy situational and cognitive approaches], Iskusstvennyy intellekt i prinyatie resheniy [Artificial Intelligence and Decision Making], 2025, No. 4, pp. 95-111.
17. Nikiforov A.G., Popova D.Yu., Soldatova K.V., Solov'eva O.A. Opyt obobshcheniya rezul'tatov raschetnogo issledovaniya bezlopatochnykh diffuzorov tsentrobezhnykh kompressornykh stupeney s pomoshch'yu neyronno-setevoy modeli [Experience of generalizing the results of a computational study of vaneless diffusers of centrifugal compressor stages using a neural network model], Kompressornaya tekhnika i pnevmatika [Compressor Technology and Pneumatics], 2015, No. 4, pp. 14-17.
18. Nikiforov A.G., Popova D.Yu., Soldatova K.V. Neyrosetevye modeli politropnogo KPD i koeffitsienta napora promezhutochnoy stupeni tsentrobezhnogo kompressora [Neural network models of polytropic efficiency and pressure coefficient of the intermediate stage of a centrifugal compressor], Kompressor-naya tekhnika i pnevmatika [Compressor Technology and Pneumatics], 2015, No. 6, pp. 30-33.
19. Fedulova S.A. Programmnye sredstva intellektual'noy podderzhki prinyatiya resheniy na osnove nechetkogo situatsionno-kognitivnogo podkhoda [Software for intelligent decision support based on a fuzzy situational-cognitive approach], Tr. XXVII Mezhdunarodnoy nauchnoy konferentsii «Sistemy komp'yuternoy matematiki i ikh prilozheniya» (SKMP-2026, Smolensk, 22-23 maya 2026 g.) [Proceed-ings of the XXVII International Scientific Conference "Systems of Computer Mathematics and their Applications" (SKMP-2026, Smolensk, May 22-23, 2026)], Issue 27, Vol. 1, pp. 84-86. Smolensk: Izd-vo SmolGU, 2026, 319 p.
20. Borisov V.V., Zharkov A.P., Fedulova S.A., Chernovalova M.V. Svidetel'stvo o gosudarstvennoy regis-tratsii programmy dlya EVM № 2025691523 ot 14.11.2025. Programma analiza i modelirovaniya slozhnykh protsessov na osnove nechetkogo situatsionno-kognitivnogo podkhoda [Certificate of state registration of computer program No. 2025691523 dated November 14, 2025. Program for analysis and modeling of complex processes based on a fuzzy situational-cognitive approach].
