Введение к работе
Актуальность темы. В современных условиях существенно повышаются требования к качеству процессов принятия решений в рамках систем управления сложными объектами, характер функционирования которых является принципиально вероятностным, что обусловлено наличием большого числа как внутренних, так и внешних неконтролируемых источников возмущения. К данному классу объектов, в том числе относятся производство оптоволоконного кабеля, производственные объекты химической промышлености, металлургические производства и т.д.
Специфика стохастических объектов управления, кроме того связана с неоднородностью циркулирующих информационных потоков, многокритериальностью процесса принятия управленческих решений, высокой динамикой показателей качества и эффективности функционирования, а также факторами неопределенности, имеющими не только стохастический характер, но и характер нечеткости.
Все это ограничивает возможность использования в этой области, как строгих аналитических моделей, так и аппарата теории вероятностей и математической статистики. Альтернативой здесь является реализация систем управления, основанных на нечетких моделях принятия решений. Методология нечеткого моделирования базируется на экспертном способе формирования нечеткой информации и положительно зарекомендовала себя в различных предметных областях как аппарат интеллектуальной поддержки при принятии управленческих решений в технических, экономических, медицинских и социальных системах. Необходимость использования нечеткого подхода возникает в следующих ситуациях: во-первых, когда объект управления с точки зрения математического описания сложен настолько, что его модель в традиционном понимании построить не представляется возможным; во вторых, когда модель существует, но для её машинной реализации требуются значительные вычислительные ресурсы.
Теоретической проработке вопросов нечеткого моделирования посвящены научные работы Т. Тегано, К. Asai, М. Sugeno, L.A. Zadeh, H.J. Zimmermann, О. Cordon, В.В. Борисова, В.В. Круглова, Н.Г. Ярункина и др. Полученные результаты являются основой проведения дальнейших прикладных исследований.
Нечеткие модели представляют собой модели реальных объектов управления со сложным сочетанием и определенным множеством входных и выходных переменных, формализация связей и зависимостей между которыми осуществляется на качественном уровне в форме продукционных правил.
Таким образом, актуальность темы диссертационной работы определяется необходимостью дальнейшего повышения качества управления сложными стохастическими объектами, функционирующими в условиях неопределённости, имеющей нечеткий характер, за счет совершенствования моделей и алгоритмов интеллектуальной поддержки процессов принятия решений.
Диссертационная работа выполнена в ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» и соответствует научному направлению «Вычислительные комплексы и проблемно - ориентированные системы управления».
Цель исследования. Целью диссертационной работы является разработка моделей и алгоритмов интеллектуализации процессов принятия решений, ориентированных на повышение качества управления сложными стохастическими объектами, функционирующими в условиях неопределенности, имеющей нечеткий характер.
Задачи исследования. Для реализации данной цели в работе поставлены и решены следующие основные задачи:
с системных позиций осуществить анализ основных видов неконтролируемого взаимодействия параметров, целенаправленное воздействие на которые существенно влияет на эффективность управления стохастическими объектами;
разработать формализованное описание процесса принятия решений, учитывающее неопределенный характер источников внутренних и внешних возмущений;
разработать нечеткую сетевую модель типовых производственных ситуаций, реализующую соответствующий набор оптимальных управляющих решений;
разработать модель принятия решений в условиях нечеткой зависимости между входными и выходными параметрами объекта управления, а также процедуру идентификации альтернативных состояний объекта управления в процессе принятия управленческих решений;
разработать программное обеспечение моделей и алгоритмов интеллектуализации принятия управленческих решений на основе аппарата нечеткой логики.
Методы исследования. В работе использованы методы системного анализа, теории графов, теории моделирования, теории нечетких множеств, теории управления, нечеткой логики.
Объектом исследования являются стохастические объекты управления, функционирующие в условиях неопределённости, имеющей нечеткий характер.
Предмет исследования - математические модели и алгоритмы принятия управленческих решений на основе реализации аппарата нечеткой логики.
Соответствие диссертации паспорту специальности.
П.9 Разработка проблемно-ориентированных систем управления, принятия решений и оптимизации технических, экономических, биологических, медицинских и социальных объектов.
П. 10 Методы и алгоритмы интеллектуальной поддержки при принятии управленческих решений в технических, экономических, биологических, медицинских и социальных системах.
Научная новизна исследования. В диссертации получены следующие результаты, отличающиеся научной новизной:
- предложено формализованное описание процесса принятия решений, отлича
ющееся учетом случайных внешних воздействий, а также неконтролируемых источ
ников внутренних возмущений, обусловливающих неопределенность состояния
объекта управления;
предложена нечеткая модель формирования и принятия управленческих решений в условиях неопределенности, отличающаяся включением средств определения оптимальных параметров работы стохастического объекта;
разработана нечеткая ситуационная сеть, представляющая собой нечёткую сетевую модель типовых ситуаций, в которых потенциально может находиться объект управления, отличающаяся возможностью формирования соответствующего набора оптимальных решений для каждой вершины, интерпретирующей типовую производственную ситуацию;
предложена процедура идентификации альтернативных состояний объекта управления, отличающаяся реализацией специальной матрицы переходов в соответствии с нечеткой ситуацией;
разработана структура программного обеспечения алгоритмов и моделей принятия управленческих решений стохастических объектов, отличающаяся реализацией механизмов интеграции в промышленные программные комплексы.
Практическая значимость. Информационная поддержка предложенных в работе моделей и алгоритмов принятия решений реализована в виде специального программного обеспечения, ориентированного на использования в рамках систем управления стохастическими объектами и апробированного на примере систем управления производством волоконно-оптического кабеля.
В свою очередь разработанное программное обеспечение является многоцелевым в условиях многомерных стохастических систем с перекрестными связями, действующих под воздействием неконтролируемых источников внешних и внутренних технологических возмущений. Разработанное программное обеспечение может быть использовано также для исследования систем управления, реализующих аппарат нечеткой логики3 а также задач, имеющих прикладное значение.
Реализация и внедрение результатов работы. Разработанное программное обеспечение системы управления стохастическим производством, а также теоретические результаты работы внедрены в производство на «OFS-Sviazstroy-1-VOKK».
Ожидаемый годовой экономический эффект от использования разработанных инструментальных средств, в рамках комплексов программ различного иерархического уровня управления, составляет 980 тыс. руб. в ценах 2013 г., и получен за счёт повышения качества принимаемых управленческих решений.
Результаты исследования внедрены в учебный курс «Системный анализ», «Исследование операций», «Моделирование систем управления» кафедры «Электропривода, автоматики и управления в технических системах» ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет».
Апробация результатов работы. Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на следующих научных конференциях: всероссийской конференции «Прикладные задачи электромеханики, энергетики, электроники» (Воронеж, 2005), всероссийской научно-технической конференции «Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве» (Воронеж, 2006-2010), всероссийской конференции «Интеллектуальные информационные системы» (Воронеж, 2006), международной научно-практической конференции «Молодежь и наука» (Невинномысск, 2008), а также научных семинарах кафедры электропривода, автоматики и управления в технических системах ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» (2005-2013).
Публикации. По результатам исследования опубликовано 12 научных работ, в том числе 5 - в изданиях, рекомендованных ВАК РФ.
В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, лично соискателю принадлежат следующие научные результаты: [1, 5, 11] - самообучающаяся модель стохастического объекта с нечетким управлением; [3, 4, 10, 12] - обобщенная структура модуля интеллектуализации принятия управленческих решений; [2, 6, 7, 8] - модель принятия решения и стратегии управления на основе нечеткой ситуационной сети.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 143 наименований, трех приложений. Основная часть работы изложена на 158 страницах, содержит 57 рисунков, 50 таблиц.
