Найти

Результаты поиска

• МЕТОД АВТОМАТИЧЕСКОЙ ОПТИМИЗАЦИИ БАЗЫ НЕЧЕТКИХ ПРАВИЛ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ РЕГУЛЯТОРОВ НА ОСНОВЕ СУБТРАКТИВНОЙ КЛАСТЕРИЗАЦИИ

  А.С. Игнатьева , В.В. Шадрина , В. В. Игнатьев , А.В. Максимов

  181-197

  2025-07-24

  Аннотация ▼

  Целью работы является разработка метода оптимизации базы нечетких правил интеллектуального регулятора для управления техническим объектом с использованием субтрактивной кластеризации. В статье приведен обзор и краткий анализ состояния дел в области оптимизации работы интеллектуальных систем управления. Для достижения цели исследования разработана гибридная модель, в которой управление техническим объектом реализуется с помощью классического ПИ-регулятора и нечеткого ПИ-регулятора с сгенерированной структурой системы нечеткого вывода типа Cyгено и разработанной моделью адаптивной системы нейро-нечеткого вывода. Данная конфигурация модели позволяет формировать базу нечетких правил, которая не зависит от знаний эксперта в предметной области. В статье предложен новый метод оптимизации базы правил нечеткого регулятора на основе методов кластеризации, в частности субтрактивной кластеризации, позволяющий уменьшать количество правил нечеткого логического вывода и увеличить быстродействие системы управления техническим объектом. Сначала проведено моделирование гибридной модели, синтезированной на основе значений нечеткого и классического регуляторов до применения субтрактивной кластеризации. Применение субтрактивной кластеризации по разработанному в исследовании способу для значений классического регулятора и нечеткого, позволило добиться их количественного сокращения в 1,7 и 5,25 раз соответственно. Затем проведено моделирование гибридной модели, синтезированной на основе значений нечеткого и классического регуляторов после применения субтрактивной кластеризации. Результаты, полученные в процессе моделирования показали высокую эффективность предложенного метода оптимизации базы правил нечеткого регулятора. За счет применения субтрактивной кластеризации в гибридной модели для интеллектуального регулятора удалось значительно уменьшить количество функций принадлежности, требуемых для описания входных лингвистических переменных (с пяти до четырех) и уменьшить количество правил нечеткого логического вывода (с двадцати пяти до шестнадцати). Анализ полученных графиков переходных процессов, полученных для гибридных моделей до и после применения субтрактивной кластеризации, показал, что основные показатели качества процесса управления остаются неизменными при существенном сокращении проводимых вычислений.

• ГИБРИДНЫЙ МЕТОД РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ РАЗМЕЩЕНИЯ ЭЛЕМЕНТОВ ЦИФРОВЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ УСТРОЙСТВ

  Л. А. Гладков, Н.В. Гладкова , М. Д. Ясир

  2021-11-14

  Аннотация ▼

  Рассматривается задача размещения элементов цифровой вычислительной техники.
  Проведен анализ современного состояния исследований по данной теме, отмечена актуаль-
  ность рассматриваемой задачи. Подчеркнута важность разработки новых эффективных ме-
  тодов решения подобных задач. Показано место задачи размещения в общем цикле конструк-
  торского этапа проектирования. Отмечена важность качественного решения задачи разме-
  щения с точки зрения успешного выполнения последующих этапов проектирования. Отмечена
  важность минимизации задержек соединений в процессе проектирования устройств большой
  размерности. Проведен обзор и анализ различных моделей и критериев оценки решения задачи
  размещения. Подчеркнуто, что важнейшим критерием является длина соединений, она оказы-
  вает существенное влияние на применяемые при проектировании технологии. Выполнена ком-
  плексная математическая постановка задачи размещения элементов цифровой вычислитель-
  ной техники. Приведена целевая функция и ограничения рассматриваемой задачи размещения
  как задачи оптимизации. Проанализированы перспективные подходы к решению задач проек-
  тирования, описаны гибридные методы и модели решения сложных многокритериальных задач
  оптимизации и проектирования. Описаны принципы работы и модель нечеткого логического
  контроллера. Приведено описание используемой схемы нечеткого управления. Определены
  функции различных блоков нечеткого логического контроллера. Предложена структура много-
  слойной нейронной сети, реализующей функцию Гаусса. Описано взаимодействие блоков нечет-
  кого генетического алгоритма. Предложена модель гибридного алгоритма решения задачи
  размещения. Определены управляющие параметры нечеткого логического контроллера. Пред-
  лагаемый гибридный алгоритм реализован в виде прикладной программы. Были проведены серии
  вычислительных экспериментов для определения эффективности разработанного алгоритма и
  выбора оптимальных значений управляющих параметров.

• ПРОБЛЕМА ВЫБОРА ДЕМПИНГ-ФАКТОРА В МОДЕЛИ ЭФФЕКТИВНЫХ УПРАВЛЕНИЙ ДЛЯ НАПРАВЛЕННЫХ ВЗВЕШЕННЫХ ЗНАКОВЫХ ГРАФОВ

  А.Н. Целых, В. С. Васильев, Л. А. Целых

  2020-07-20

  Аннотация ▼

  Рассматривается проблема выбора демпинг-фактора в модели эффективных управ-
  лений на основе максимизации передачи влияний для нечетких когнитивных моделей, пред-
  ставленных направленными взвешенными знаковыми графами. Для передачи влияния ис-
  пользуется модель управления, реализующая развитие системы. Алгоритм эффективных
  управлений основан на решении оптимизационной задачи отыскания вектора внешних воз-
  действий, максимизирующего накопленный рост приращений показателей вершин. Опти-
  мальным управляющим воздействием признаётся управление, доставляющее максимум
  отношению квадрата нормы вектора отклика системы к квадрату нормы вектора управ-
  ления. Демпинг-фактор такой модели управляет сравнительным масштабом прямого и
  косвенного влияния всех внутрифакторных связей системы в целом. Целью исследования
  является определение таких областей допустимых значений для получаемых решений, при
  которых (i) соблюдается условие непротиворечивости результата; (ii) изменение рангов
  вершин носит медленный характер. Под непротиворечивостью результата мы понимаем
  удовлетворение правилами работы системы в целом. Эти правила могут выражаться в
  наложении ограничений на статус вершин, на знак воздействий и откликов. В работе ус-
  танавливается значение демпинг-фактора, называемое резонансным, при котором проис-
  ходит резонансный всплеск значения целевой функции задачи максимизации влияния, когдасонаправленность между резонансным откликом и вызывающим его воздействием отсут-
  ствует. Выбор демпинг-фактора влияет на значение целевой функции задачи максимиза-
  ции влияния и на вектор эффективного управления, на котором это решение достигается.
  Значение резонансного демпинг-фактора можно интерпретировать как предел возможной
  управляемости системы, т.е. предел потенциальной возможности воздействия на систе-
  му без причинения ей вреда. Оценка предложенного решения производится по степени ус-
  тойчивости ранга узлов модели в зависимости от влияния изменений демпинг-фактора,
  алгоритмизации определения области его допустимых значений и форме проявления резо-
  нанса в границах значений демпинг-фактора.