Для авторов
Найти
Результаты поиска
Найдено результатов: 5.
-
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНВАРИАНТОВ НЕЧЕТКОГО ГРАФА ДЛЯ АНАЛИЗА УСТОЙЧИВОСТИ СЛОЖНЫХ ТРАНСПОРТНЫХ СИСТЕМ
И.Н. Розенберг , И.А. Дубчак136-1452025-12-30Аннотация ▼Рассматриваются вопросы оценки устойчивости транспортно-логистических систем (ТЛС) в условиях неопределенности, которые играют ключевую роль в обеспечении эффективного функционирования цепей поставок. Устойчивость систем анализируется в контексте их способности адаптироваться к внешним и внутренним воздействиям, таким как экономические колебания, изменение спроса, стихийные бедствия и технологические сбои. В данной статье предлагается использовать инварианты нечетких множеств, а именно нечеткое доминирующее множество, для оценки и анализа устойчивости транспортно-логистических систем в условиях неопределенности. Показано, что нечеткое доминирующее множество позволяет решать задачу размещения распределительных узлов в транспортно-логистической системе. Приведены примеры нахождения нечетких доминирующих множеств для нечетких и нечетких темпоральных графов как моделей транспортно-логистической системы. Нечеткие темпоральные графы также позволяют проводить более адекватное моделирование и анализ систем в случаях, когда параметр времени является одним из важных факторов. Практическая значимость исследования заключается в возможности проектирования более надежных и адаптивных ТЛС, способных эффективно функционировать в условиях неопределенности. Результаты могут быть использованы для оптимизации логистических процессов, снижения затрат и повышения устойчивости цепочек поставок. Полученные выводы также открывают перспективы для дальнейших исследований в области интеграции методов искусственного интеллекта и анализа больших данных в управлении транспортными системами. Дальнейшие исследования предлагается направить на интеграцию методов оптимизации потоков с учетом временных факторов и разработку цифровых двойников ТЛС
-
МЕТОД И АЛГОРИТМ ПЛАНИРОВАНИЯ ОПЕРАЦИЙ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ НЕЧЕТКОГО КОНЕЧНОГО АВТОМАТА
М. В. Князева , А. В. Боженюк , И. Н. Розенберг2022-05-26Аннотация ▼Рассматривается задача планирования, как важная оптимизационная задача, стоя-
щая перед многими транспортными и роботизированными приложениями. Для решения
задач планирования подходы основаны на методах оптимизации, методах выборки и дис-
кретизации (sampling-based methods), и обычно такого рода задачи являются NP-
трудными и многомерными. В данной статье разработан метод планирования и состав-
ления расписаний на основе нечеткой модели конечного автомата. Дано нечеткое графо-
вое представление задачи составления расписания и планирования операций. В работе при-
ведены два подхода к формальной постановке задачи планирования с ограниченными ресур-
сами и временными переменными: ориентированный на состояния (с переходами между
состояниями), ориентированный на темпоральное упорядочивание (на временной шкале).
Темпоральное моделирование для задач планирования подразумевает качественный подход
к управлению распределением операций или топологическим упорядочением, а также коли-
чественный подход к обработке неточных длительностей, взаимосвязей между операция-
ми по многочисленным параметрам. Введены понятия нечетких интервалов и нечетких
отношений для планирования операций на графе. Разработан алгоритм планирования, ос-
нованный на основе теории автоматов и темпоральном моделировании в условиях неопре-
деленности. Используя формализм теории автоматов, проблема планирования и нахожде-
ния оптимальных путей решается путем последовательного изменения и анализа состоя-
ний планируемой системы с использованием различных операций, пока не будет найдено
решение. В работе обсуждается идея упорядоченного во времени частичного расписания,
связанного с каждым состоянием планируемой системы. Предложена модель конечного
автомата для системы планирования в условиях неопределенности. Разработан метод и
алгоритм планирования операций на основе недетерминированного конечного автомата и
схемы перечислений. Недетерминированные вычисления для задачи планирования пред-
ставляют собой дерево решения, корень которого соответствует началу процесса плани-
рования, а каждая точка ветвления в дереве соответствует точке вычисления, в которой
у машины есть несколько вариантов выбора. -
ЗНАНИЯ ДЛЯ АРГУМЕНТАЦИИ ПРИ СОПОСТАВЛЕНИИ ПРОСТРАНСТВЕННЫХ СИТУАЦИЙ
С. Л. Беляков , Н.А. Голова , К.С. Яворчук , И. Н. Розенберг2022-05-26Аннотация ▼Традиционно применяемым способом оценки качества решения, которое предлагает-
ся интеллектуальной системой, является объяснение хода логического вывода. Знания о
рассуждениях применяются для аргументации выбора варианта решения. Последователь-
ность примененных правил, использованные факты и подтвержденные гипотезы счита-
ются аргументами, которые должны убедить пользователя в справедливости сформиро-
ванного заключения. Недостатком подобного способа объяснения является то, что он
отражает формально верный, но лишенный смыслового наполнения ход рассуждений.
Аргументация полученного решения основывается на протоколе трассировки, по сути
ничем не отличающегося от отладочной информации при трассировки программ. Аргу-
ментация в таком случае далека от смысла ситуации. Под смыслом понимается заданный
набор преобразований ситуации, сохраняющих неизменность ее восприятия человеком-
аналитиком. Знания о смысловом содержании ситуаций должны представляться специ-
альной моделью. В данной работе рассматривается представление, содержащее преце-
дент и его допустимые преобразования. В такой форме описываются пространственные
ситуации в геоинформационных системах. Для аргументации предлагается использовать
специальные отношения между образами ситуаций. Вводится понятие области примени-
мости образа. Взаимное расположение пространственно-временной и семантической обо-
лочки образов и областей их применимости рассматривается как носитель отношения.
Сведения об отношениях извлекаются из структуры картографической базы данных. Рас-
сматриваются отношения наследования, агрегирования, композиции, генерализации и ас-
социации классов объектов. Знания для аргументации представляются правилами опреде-
ления показателя достоверности экспертного вывода для отдельных отношений и их со-
четаний. Предлагается способ автоматической генерации правил. Приводятся соотноше-
ния для сравнения уровней достоверности правил. -
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА ДЛЯ ПРОСТРАНСТВЕННОГО АНАЛИЗА
С.Л. Беляков , А.В. Боженюк , Н.А. Голова , К.С. Яворчук , И.Н. Розенберг14-262025-07-30Аннотация ▼Работа посвящена анализу механизмов формирования рекомендаций и оценки реак-
ции на них в интерактивном режиме работы пользователя с геоинформационной систе-
мой. Одной из важных областей применения рекомендательных систем является поиск и
принятие решений в пространственных ситуациях. Особенностью данного класса задач
является неопределенность постановки задач и неоднозначность оценивания решений.
Пользователи зачастую сталкиваются с проблемами, которые не имеют четкой форму-
лировки. Стремление их разрешить потребует не только выбора направления поиска ре-
шения, но и нахождения адекватной последовательности задач с четко оформленными
входными и выходными данными. Рекомендации в таких случаях призваны в диалоге с поль-
зователем-аналитиком планировать стратегию поиска решений. В настоящей работе
исследуется интеллектуальная рекомендательная система, использующая опыт диалого-
вого взаимодействия в процессе изучения проблемы. Предлагается модель адаптации к
ментальному образу проблемы, который строит пользователь, с учетом уровней его си-
туационной осведомленности и когнитивной нагрузки. Особенность модели в использова-
нии визуальных картографических объектов, являющихся индикаторами состояния мен-
тального образа. Рекомендация представляется набором объектов, которые внедряются в
область картографического анализа. Тем самым неявно индуцируется определенное смы-
словое направление повышения ситуационной осведомленности. Предлагается критерий
удовлетворенности рекомендациями. Приводится диаграмма состояний рекомендатель-
ной системы, описывающая подбор адекватного решаемой проблеме контекста. Под кон-
текстом понимается информационный объект, способный предоставлять программные
функции и данные для решения задач ограниченного класса. Последовательность контек-
стов в сеансе анализа рассматривается как прецедент опыта. Для возможных цепочек
контекстов предложены показатели тренда, тенденции и ритма. Через данные показате-
ли оценивается степень смысловой близости прецедентов текущему ходу поиска решения.
Их использование позволит повысить скорость адаптации -
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА ДЛЯ ПРОСТРАНСТВЕННОГО АНАЛИЗА
С.Л. Беляков , А. В. Боженюк , Н. А. Голова , К.С. Яворчук , И.Н. Розенберг14-262025-07-31Аннотация ▼Работа посвящена анализу механизмов формирования рекомендаций и оценки реак-
ции на них в интерактивном режиме работы пользователя с геоинформационной систе-
мой. Одной из важных областей применения рекомендательных систем является поиск и
принятие решений в пространственных ситуациях. Особенностью данного класса задач
является неопределенность постановки задач и неоднозначность оценивания решений.
Пользователи зачастую сталкиваются с проблемами, которые не имеют четкой форму-
лировки. Стремление их разрешить потребует не только выбора направления поиска ре-
шения, но и нахождения адекватной последовательности задач с четко оформленными
входными и выходными данными. Рекомендации в таких случаях призваны в диалоге с поль-
зователем-аналитиком планировать стратегию поиска решений. В настоящей работе
исследуется интеллектуальная рекомендательная система, использующая опыт диалого-
вого взаимодействия в процессе изучения проблемы. Предлагается модель адаптации к
ментальному образу проблемы, который строит пользователь, с учетом уровней его си-
туационной осведомленности и когнитивной нагрузки. Особенность модели в использова-
нии визуальных картографических объектов, являющихся индикаторами состояния мен-
тального образа. Рекомендация представляется набором объектов, которые внедряются в
область картографического анализа. Тем самым неявно индуцируется определенное смы-
словое направление повышения ситуационной осведомленности. Предлагается критерий
удовлетворенности рекомендациями. Приводится диаграмма состояний рекомендатель-
ной системы, описывающая подбор адекватного решаемой проблеме контекста. Под кон-
текстом понимается информационный объект, способный предоставлять программные
функции и данные для решения задач ограниченного класса. Последовательность контек-
стов в сеансе анализа рассматривается как прецедент опыта. Для возможных цепочек
контекстов предложены показатели тренда, тенденции и ритма. Через данные показате-
ли оценивается степень смысловой близости прецедентов текущему ходу поиска решения.
Их использование позволит повысить скорость адаптации
1 - 5 из 5 результатов
