Найти

Результаты поиска

• ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ МУЛЬТИАГЕНТНЫМ ВЗАИМОДЕЙСТВИЕМ ПРИ ОРГАНИЗАЦИИ ГРУЗОВЫХ ПЕРЕВОЗОК В ПРИПОРТОВЫХ ТРАНСПОРТНЫХ СИСТЕМАХ

  О. Н. Числов , Э.А. Мамаев , М.В. Колесников , М.В. Бакалов , В.М. Задорожний

  119-129

  2021-10-05

  Аннотация ▼

  В условиях множественности операторов и собственников подвижного состава на сети железных дорог России имеют место следующие проблемы: излишняя загрузка про-пускных и провозных способностей участков, встречный перепробег порожних вагонов одного типа, излишний пробег порожних вагонов, снижение участковой скорости и др. Для решения указанных проблем необходимо более эффективное взаимодействие участников перевозочного процесса на принципах логистики, моделирования рынка грузовых перевозок, формирования математических моделей с использованием методов цифровизации и интеллектуализации управления. Данная работа посвящена исследованию вопросов актуализации принципов моделирования мультиагентного взаимодействия в припортовых транспортных системах. Методической основой исследования являются методы статистического, морфологического, регрессионного и системного анализа, математического и аналитического моделирования. Исследование и моделирование параметров распределения грузо- и вагонопотоков в условиях мультиагентности транспортного комплекса, при котором применяется разработанный авторами экономико-географический метод разграничения «областей влияния» станций позволяет создавать аналитические модели процесса перевозок на основе комплексной оценки транспортно-технологической инфраструктуры железнодо-рожного полигона и стоимости транспортных услуг. Особенностью является построение компьютерной географической модели распределения подвижного состава по видам пере-возок для припортовых станций аналитическими кривыми высших порядков. «Области влияния» станций погрузки, получаемые методом экономико-географического разграниче-ния, позволяют сформулировать ряд предпочтительных направлений при распределении вагонопотоков. Полученная территориальная картина распределения вагонопотоков является основой для решения многокритериальной задачи оптимизации регулирования направлений вагонов с учетом многооператорского рынка подвижного состава, цифровизации и интеллектуализации отрасли. Помимо решения задач регулирования рынка транспортных услуг в форме распределения подвижного состава, вопросы технологического, экономического, финансового и цифрового взаимодействия на принципах логистики в мультиагентных системах остаются ключевыми. Формируемые в этой связи модельные и методологические предложения должны обеспечить снижение транспортно-логистических издержек с параллельным улучшением количественных, качественных и временных показателей реализации интегрированных логистических цепей поставок.

• НЕЙРОСЕТЕВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ЗАДАЧАХ МОНИТОРИНГА ТЕРМОФЛУКТУАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ КАБЕЛЬНОЙ ЛИНИИ С УЧЕТОМ ВЛИЯНИЯ ПОМЕХ

  Н.К. Полуянович , М.Н. Дубяго

  2021-02-13

  Аннотация ▼

  Статья посвящена оценке влияния магнитных помех, при исследовании термофлук-
  туационных процессов в режиме динамической токовой нагрузки силовой кабельной линии
  (СКЛ). На основе таких методов искусственного интеллекта, как нейронные сети и не-
  четкая логика исследовалась термическая стойкость изоляционных материалов СКЛ оп-
  ределяющих пропускную способность кабельной линии электроэнергетических систем.
  Сравнительный обзор существующих на данный момент традиционных неразрушающих
  методов прогнозирования термических процессов в СКЛ показал, что большинство мето-
  дов обладают низкой точностью прогноза, а также обладают высокой степенью сложно-
  сти и большим количеством необходимых вычислительных операций для получения необхо-
  димых данных прогноза термических процессов в СКЛ. Также большинство методов про-
  гноза не способны работать в режиме реального времени, что является крайне сущест-
  венным недостатком. Для решения данной проблемы необходимо прибегнуть к системам
  прогнозирования, которые строятся на базе искусственного интеллекта с применением
  методов машинного обучения. Наиболее перспективным на сегодня представляется метод
  искусственных нейронных сетей (ИНС). Показана необходимость разработки более со-
  вершенной методики анализа старения изоляционных материалов СКЛ. Обоснована акту-
  альность задачи создания нейросетей (НС) для оценки пропускной способности, расчёта и
  прогнозирования температуры жил СКЛ в режиме реального времени на основе данных
  системы температурного мониторинга, с учетом изменения токовой нагрузки линии и
  внешних условий теплоотвода. Разработана нейросеть для определения температурного
  режима токоведущей жилы силового кабеля. Проведен сравнительный анализ эксперимен-
  тальных и расчетных характеристик распределений температуры, при этом исследова-
  лись различные нагрузочные режимы работы и функции изменения тока кабеля. Разрабо-
  тана нейросетевая модель в Matlab Simulink для прогнозирования температуры жилы ка-
  беля. Создание, обучение и моделирование нейронной сети осуществлялось с помощью
  Neural Network Toolbox. Модель может быть использована в устройствах и системах не-
  прерывного диагностирования силовых кабелей по температурным режимам.

• 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.