Введение к работе
Актуальность работы
Современные системы обработки информации и управления имеют такие структурно-функциональные особенности, как иерархическая многоуровневая структура, наличие множества подсистем, многокритериальность целей управления, необходимость функционирования в условиях неопределенности.
Как известно, перечисленные особенности подобных структурно-сложных систем (ССС) наиболее полно могут быть учтены игровыми подходами, в особенности, с помощью иерархических игровых моделей управления. Одним из перспективных является направление, основанное на комбинировании теоретико-игровых принципов оптимальности, что позволяет учитывать различные виды конфликтного взаимодействия подсистем, а также находить конфликтно-оптимальные решения игровых задач управления с заданными свойствами. В частности использование иерархических стабильно-эффективных компромиссов дает возможность находить оптимальные решения, обладающие свойствами предельной эффективности и устойчивости на всех уровнях управления.
Однако существующие алгоритмы поиска стабильно-эффективных игровых решений (в сочетании с проблемой глобальной оптимизации) обладают высокой вычислительной сложностью и не удовлетворяют требованиям их реализации в режиме реального времени, что является существенным препятствием при решении практических задач. Эти же причины требуют представления управляющих сил в виде параметризованных программно-корректируемых законов управления.
Одним из самых динамично развивающихся подходов к решению в режиме реального времени задач оптимизации управления является технология искусственных нейронных сетей (ИНС), которые все более активно используются при реализации сложных систем обработки информации и управления.
В то же время распространение технологии нейроуправления на задачи оптимизации управления иерархическими многокритериальными конфликтными системами (ИМКС) в условиях неопределенности требует разработки новых нейросетевых архитектур, а также новых эффективных обучающих процедур, учитывающих особенности решаемых задач.
Все вышесказанное обусловливает актуальность темы диссертационного исследования.
Цель и задачи
Цель диссертационной работы состоит в разработке формализованного подхода к решению в режиме реального времени задачи оптимизации управления иерархической системой в условиях конфликта и неопределенности на основе иерархических нейросетевых ансамблей (ИНСА).
Поставленная цель предполагает решение следующих основных задач: - обоснование целесообразности использования ИНСА при решении задачи многокритериальной конфликтной оптимизации управления иерархической системой
в условиях неопределенности;
формализация постановки задачи оптимизации управления иерархической системой в условиях конфликта и неопределенности в нейросетевом базисе;
разработка архитектуры ИНСА с учетом особенностей решаемой задачи;
разработка алгоритмического обеспечения обучения ИНСА;
разработка методики синтеза алгоритмов многокритериального нейро-управления иерархической системой в условиях конфликта и неопределенности.
Объект исследования - процессы управления в иерархических многокритериальных конфликтных системах, функционирующих в условиях неопределенности.
Предмет исследования - нейросетевые технологии оптимизации управления иерархическими многокритериальными конфликтными системами в условиях неопределенности.
Методы исследования
При решении поставленных задач применялись методы теории искусственных нейронных сетей, многокритериальной оптимизации и принятия решений в условиях конфликта и неопределенности, дискретной математики, теории информации. При проведении экспериментов использовались вычислительные методы и моделирование на ЭВМ.
Научная новизна
В диссертации сформирован комплексный формализованный подход к решению в режиме реального времени задачи оптимизации управления иерархической многокритериальной конфликтной системой, функционирующей в условиях неопределенности, на основе иерархических нейросетевых ансамблей.
В рамках предложенного подхода получены следующие основные научные результаты:
Постановка задачи оптимизации управления ИМКС в условиях неопределенности формализована в нейросетевом базисе. Для решения поставленной задачи предложено использовать принцип иерархического стабильно-эффективного игрового компромисса.
Разработана структура ИНСА, включающего в себя в качестве базовых элементов унифицированные нейросетевые классификаторы (УНК), которые осуществляют построение множеств конфликтно-оптимальных решений, соответствующих выбранным принципам оптимальности.
Разработана методика многокритериального обучения унифицированного нейросетевого классификатора, позволяющая:
повысить достоверность результатов функционирования УНК;
решать задачу классификации входных сигналов УНК в режиме реального времени.
Практическая значимость
Научные результаты диссертации реализованы в виде инженерной методики
синтеза алгоритмов многокритериального неироуправления иерархической системой в условиях конфликта и неопределенности.
Разработанная методика реализована в виде комплекса программных средств (КПС) и использована при исследовании эффективности управления нагрузкой в каналах связи системы передачи радиоэлектронной информации, функционирующей в условиях конфликтного взаимодействия подсистем и неопределенности входных информационных потоков.
На библиотеку, в которой реализован базовый вычислительный модуль КПС, получено свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ в Федеральной службе по собственности, патентам и товарным знакам (РОСПАТЕНТ) №2011618436, 26.11.2011г.
Результаты диссертационной работы использованы при выполнении научно-исследовательской работы № ИТГб/602 на тему «Разработка эволюционных методов оптимизации управления и принятия решений в многокритериальных конфликтных системах в условиях неопределенности», а также в учебном процессе на кафедре «Управление и моделирование систем» МГУПИ при проведении практических занятий и лабораторных работ по дисциплине «Технологии системного моделирования».
Апробация работы
Основные результаты работы представлены на конференциях: Шестая международная конференция-выставка «Промышленные контроллеры 2011: от А до Я», Новые информационные технологии - XIV Всероссийская научно-техническая конференция (Москва 18-20 апреля 2011г.), Новые информационные технологии - X Всероссийская научно-техническая конференция (Москва 19-20 апреля 2007г.).
Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на кафедрах факультета «Информационные технологии» ФГБО ВПО «Московский государственный университет приборостроения и информатики».
Публикации
По теме диссертации опубликовано 7 печатных работ, в том числе 3 статьи в изданиях, рекомендованных ВАК для опубликования научных положений диссертационных работ, получено свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ в Федеральной службе по собственности, патентам и товарным знакам (РОСПАТЕНТ) № 2011618436, 26.11.2011 г.
Структура и объем работы
Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы, состоящего из 97 наименований. Объем работы составляет 117 страниц, включая 23 рисунка и 12 таблиц.
