авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ

Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |

Разработка теории и основных принципов принятия решений в сапр на основе методов, инспирированных природными системами

-- [ Страница 1 ] --

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

«ЮЖНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

На правах рукописи

СОРОКОЛЕТОВ ПАВЕЛ ВАЛЕРЬЕВИЧ

РАЗРАБОТКА ТЕОРИИ И ОСНОВНЫХ ПРИНЦИПОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В САПР НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ, ИНСПИРИРОВАННЫХ ПРИРОДНЫМИ СИСТЕМАМИ

Специальность: 05.13.12 – Cистемы автоматизации проектирования (вычислительная техника и информатика);

Специальность: 05.13.17 – Теоретические основы информатики

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Научный консультант:

д-р. техн. наук, профессор Курейчик В.В.

Работа выполнена в Технологическом институте Южного федерального университета в г. Таганроге

Научный консультант: доктор технических наук,

профессор Курейчик В.В.

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Васильев В. И. (МГУП, г.Москва)

доктор технических наук, доцент

Рыжов А. П. (МГУ, г.Москва)

доктор технических наук, профессор

Ковалев С. М. (РГУПС, г. Ростов-на-Дону)

Ведущая организация: ГУ РосНИИ информационных технологий и автоматизации проектирования г. Москва

Защита диссертации состоится «_25_» ноября 2010г. в 1420 на заседании диссертационного совета Д 212.208.22 при Южном федеральном университете по адресу: 347928, Таганрог, пер. Некрасовский, 44, ауд. Д-406.

С диссертацией можно ознакомиться в Зональной научной библиотеке Южного федерального университета по адресу: 344000, Ростов-на-Дону, ул. Пушкинская, 148.

Автореферат разослан «14» октября 2010г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 212.208.22,

доктор технических наук, профессор Целых А.Н.

Общая характеристика работы

Актуальность работы. Одной из основных проблем в науке и технике 21 столетия является проблема поддержки принятия решений в неопределенных и нечетких условиях. В настоящее время постоянно происходит увеличение потоков информации, связанных с так называемой проблемой «проклятия размерности», содержащих различные типы данных и знаний. Это требует разработки теории, принципов и построения интегрированных математических моделей и методов для эффективного принятия решений в САПР. Эффективными способами анализа и обработки множества данных и знаний являются моделирование эволюционного развития природы, адаптация, иерархическая самоорганизация, использование генетического поиска, программирования, бионических, генетических и квантовых алгоритмов. Все это должно быть связано с новой концепцией развития ИКТ.

Основополагающими работами, оказавшими влияние на исследования автора, являются труды О.И.Ларичева, Г.С.Поспелова, Д.А.Поспелова, А.Л.Стемпковского, В.Н. Вагина, И.П. Норенкова, А.А. Колесников, Д.И.Батищева, Г.Г.Казенова, В.Н.Гридина, В.П.Корячко, А.И. Петренко, Б.В. Баталова, Ю.Х. Вермишева, Л.С.Берштейна, С.В.Емельянова, А.П.Еремеева, Н.Н.Моисеева, Г.С.Осипова, Э.В.Попова, Л.А.Растригина, Э.А.Трахтенгерца, Л.Заде, М.Месаровича, Д.Фогеля, А.Н. Тихонова, Р.Л. Кини, Х. Райфа, О. Уотермена., Б. Приса, Н.Шервани, Д.Гольдберга, Д.Холланда, Л.Девиса и многих других.





Разработка гибридных человеко-машинных систем поддержки принятия решений (СППР) позволит проводить этапы анализа, синтеза и моделирования альтернативных решений с учетом опыта, знаний и предпочтений разработчиков, конструкторов и технологов. Тогда для эффективного принятия решений в САПР необходимо каждый раз определять сходимость процесса к искомому множеству решений. При этом производится перебор по всему множеству решений (родители), в результате чего возникают новые альтернативные решения - потомки. При этом технология моделирования эволюции преобразуется в комплекс алгоритмов смены поколений. В этой связи становится необходимой интеграция природно-инспирированных и поисковых методов с целью модернизации СППР. Одним из таких подходов является использование методов моделирования эволюции, применение биоинспирированных, бионических, квантовых и генетических алгоритмов, эволюционных стратегий, адаптации и взаимодействия с внешней средой.

В последнее время началась разработка и исследование возможностей применения алгоритмов, инспирированных природными системами, для эффективного принятия решения (ПР) в неопределенных и нечетких условиях при проектировании. При этом постоянно возникает конфликт между сложностью САПР и требованиями принятия эффективных решений в реальном масштабе времени. Данные проблемы не могут быть полностью решены распараллеливанием процесса принятия решений, увеличением числа операторов, пользователей и лиц, принимающих решения (ЛПР). Одним из возможных подходов к решению этой проблемы является использование новых технологий на стыке информатики и бионики.

В этой связи разработка фундаментальной научной теории и принципов принятия эффективных решений в САПР имеет важное экономико-социальное значение и является в настоящее время актуальной и важной.

Цель диссертационной работы. Разработка фундаментальной теории и принципов принятия решений в САПР на основе методoв, инспирированных природными системами.

Указанная цель достигается решением следующих задач.

  1. Построение новых и модифицированных математических моделей эволюционных и поисковых методов принятия решений.
  2. Разработка новых технологий принятия решений на основе методoв, инспирированных природными системами.
  3. Разработка динамических экспертных систем при принятии решений.
  4. Исследование и разработка графовых и гиперграфовых моделей как стандартных блоков в САПР.
  5. Разработка новой инструментальной среды системы поддержки принятия решений при проектировании.

Методы исследования. В диссертационной работе для решения поставленных задач используются элементы теории искусственного интеллекта, сложных систем, системного анализа, аппарат теории четких и нечетких графов, экспертных систем и эволюционного моделирования. В исследованиях широко использовался вычислительный эксперимент и моделирование на основе новых бионических, биоинспирированных и информационных технологий.

Научная новизна работы заключается в теоретическом обобщении и решении научной проблемы, имеющей важное экономико-социальное значение, в области искусственного интеллекта и информационных технологий.

  1. Разработаны основные элементы фундаментальной теории поддержки принятия решений в САПР. Она порождает новую технологию ПР, эффективно сочетающую методы бионики и информатики.
  2. Построена модифицированная интеллектуальная система поддержки принятия решений в САПР. Основное преимущество заключается в использовании интегрированной целевой функции, трехуровнего моделирования и взаимодействия с внешней средой. Это позволяет построить иерархическую систему вывода, действующую по принципу «матрешки».
  3. Предложен единый комбинаторный подход к решению оптимизационных задач принятия решений на графовых моделях. Исследованы и обобщены методы принятия решений в задачах проектирования.
  4. Построены новые архитектуры бионического и квантового поиска, ориентированные на решение задач проектирования.
  5. Разработана методика бионического поиска в СППР на основе методов, инспирированных природными системами, позволяющая получать наборы квазиоптимальных решений.
  6. Исследованы и обоснованы модели принятия решений на основе эволюционных теорий Дарвина, Ламарка, Фризе, Киммуры, Поппера, Дубинина, Шмальгаузена, Эйгена-Фишера и др.
  7. Показана связь между механизмами принятия решений и генетическими алгоритмами.


    Это позволяет применить теорию эволюционного моделирования и генетических алгоритмов для построения эффективных систем поддержки принятия решений.
  8. Разработаны новые алгоритмы принятия решений при проектировании на основе построенных эволюционных моделей. Это позволяет повысить скорость проектирования за счет распараллеливания процесса решения.

Практическая ценность результатов диссертационной работы определяется созданием программной среды и комплекса программных средств принятия решений, позволяющих использовать разработанные математические модели, стратегии, методы, принципы и алгоритмы, отвечающие стандартам проектирования. Разработана специальная программная среда для моделирования задач принятия решений. Комплексы программ реализованы на языке C++ под WINDOWS. Предлагаемые в диссертации программные средства поддержки принятия решений на основе методов, инспирированных природными системами, дают возможность представления задач реального пользователя и ЛПР в виде стандартных блоков и кластеров, что позволяет распараллеливать процесс решения. Широкий спектр экспериментальных исследований, проведенных автором, показал преимущество разработанной фундаментальной теории и принципов принятия решений в САПР на основе методов, инспирированных природными системами, по сравнению с классическими методами. Сравнение проводилось на стандартных тестовых задачах (бенчмарках), известных из литературы. Оно показало, что время решения разработанных алгоритмов позволяет получать наборы оптимальных или квазиоптимальных результатов. Улучшение работы предложенных архитектур генетического поиска по сравнению с известными методами составило по качеству от 15% до 40%, а по времени - от 10% до 25% в зависимости от вида оптимизационных задач проектирования. Время получения лучших результатов соответствует времени, которое требуют итерационные алгоритмы.

Реализация результатов работы. Теоретические и практические результаты, полученные в диссертационной работе, использовались в 7 научно исследовательских работах, выполненных в рамках грантов РФФИ, программ Минобразования, госбюджетной и хоздоговорной тематики. Материалы диссертации использованы в госбюджетных работах: «Разработка теории и принципов построения интеллектуальных систем принятия решений при проектировании на основе квантовых вычислений и бионических методов поиска». В программе развития потенциала научной школы «Разработка бионических методов и принципов поиска оптимальных решений при проектировании». При выполнении грантов РФФИ «Разработка теории и принципов принятия решений при разбиении сложных математических объектов на части на основе моделирования эволюций и фрактальных множеств». «Разработка теории и принципов построения систем автоматизированного проектирования на основе эволюционной адаптации». «Разработка теории и принципов построения систем поддержки принятия решений на основе эволюционной адаптации, самообучения и самоорганизации». «Разработка теории и исследование эволюционных, синергетических и гомеостатических методов принятия решений».

Результаты работы используются в Институте проблем естественных монополий (г.Москва), ОАО «Российские космические системы» (г.Москва), ОАО «РусГидро» (г.Москва), ФГУП «ЦНИИМАШ» (г.Москва), в научных исследованиях Южного федерального университета (г. Ростов-на-Дону), Технологического института Южного федерального университета в г. Таганроге, что подтверждается соответствующими актами.

Результаты научных исследований внедрены в учебный процесс Южного федерального университета (г. Ростов-на-Дону), Технологического института Южного федерального университета в г. Таганроге, что подтверждено актами использования.

Результаты диссертационной работы обобщены в 12 изданных монографиях и 19 работах, опубликованных в изданиях, рекомендованных ВАК для диссертаций на соискание ученой степени доктора наук.

Апробация работы. Основные научные и практические результаты диссертационной работы докладывались, обсуждались и были одобрены на всероссийских научно-технических конференциях с участием зарубежных представителей и международных научно-технических конференциях "Новая информационная технология и проблемы управления" (г. Москва, 1990г.), «Интеллектуальные СППР» (г. Дивноморск 2002-2009гг.), «Интеллектуальные системы» (г. Дивноморск, 2003-2009гг.), III и IV «Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте (г.Коломна, 2005,2007,2009 г.г.) по информационным технологиям, проводимых на международных выставках (г. Шеньян 2006г., г. Харбин 2007г., КНР), и выставке СEBIT (г. Ганновер 2007г., Германия); на научных семинарах Артуа университета (г.Бетюн, Франция, 2006-2010г.г.) и Северо-Кавказкого Научного Центра Высшей Школы (г. Ростов-на-Дону, Таганрог, 2003- 2007г.г.).

Публикации. Основные результаты диссертационной работы отражены в 56 печатных работах, в том числе: 12 монографиях и учебных пособиях. Список основных работ по теме диссертации приведен по мере цитирования в списке использованной литературы в конце диссертации.

Структура и объем диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, пяти разделов, заключения, изложенных на 349 страницах, 97 рисунков, расположенных на 49 страницах, 10 таблиц, списка литературы из 288 наименований и приложений. В приложение вынесены акты об использовании и внедрении результатов диссертационной работы.

Краткое содержание работы

Во введении обоснована актуальность диссертационной работы, приведена цель работы, указаны методы исследования, научная новизна, основные научные положения, выносимые на защиту, приведены сведения о практической ценности, реализации и внедрении, апробации диссертационной работы, дано краткое содержание основных разделов диссертации.

В первом разделе проведен анализ процесса развития систем поддержки принятия решений в проектировании. Сформулирована постановка задачи и рассмотрены существующие основные модели принятия решений. Построена модифицированная классификация методов принятия решений. Рассмотрен информационный подход к разработке систем поддержки принятия решений. Приведены новые и модифицированные способы приобретения знаний при принятии решений. Проведен анализ новых и модифицированных моделей представления нечетких и неопределенных знаний. Сделаны выводы о необходимости построения комплексной методологии на основе методов, инспирированных природными системами, для эффективного принятия решений.

Принятием решений считают множество альтернатив в условиях определенности, позволяющих получать однозначные, непротиворечивые, корректные решения на основе формализованных моделей анализируемых объектов, моделей управления и моделей внешней среды. К задачам поддержки принятия решений в новых информационных технологиях относятся все задачи, включая класс задач в условиях нечеткости и неопределенности, окончательное решение которых осуществляется на основе анализа полученных альтернатив. В этих случаях информацию преобразуют к виду, упрощающему и облегчающему принятие решений. Поэтому при невозможности получения решения задачи при заданных условиях автор предлагает использовать следующие принципы, положения и методы: «Бритвы Оккама» - упрощение условий решения задачи и сведение ее к извест­ной. «Разделяй и властвуй» - разбиение сложной задачи на отдельные подзадачи с возможностью последующей сборки. «Data mining» (DM) - использование интеллектуального анализа извлечения знаний. «Выживание сильнейших» - то есть выбор оптимальных решений в процессе моделирования эволюции.

Сформулируем постановку задачи исследований. Обозначим вектором = {1,…,r} множество неконтролируемых параметров системы проектирования, которые, являясь случайными величинами, влияют на значения выходных параметров. Обозначим другим вектором = (1, 2,…, к) совокупность неконтролируемых параметров, которые, являясь расплывчатыми величинами, влияют также на значения выходных параметров. При этом i = <i, zi>, где i – функция принадлежности элемента zi к множеству , i=[0,1]. Тогда математическое описание системы примет вид:

Y = F (X, Z, , ). (1)

Модель принятия решения включает шесть основных, циклических повторяющихся этапов: сбор всех видов информации, как четкой, так и нечеткой; анализ данных; преобразование данных; разработка критериев оценки решений; получение вариантов решений (альтернатив); исследование альтернатив и выбор помножества вариантов (или одного из них) на основе заданных критериев.

В работе описана модифицированная обобщенная схема поддержки принятия решений. Она имеет иерархический вид, состоящий из нескольких уровней. В методологическом плане, в зависимости от возможностей и полноты их количественного описания, задачи принятия решений можно распределить на такие группы:

  • задачи с полным математическим описанием исходных данных,
    условий, критериев и принципов оптимальности решений;
  • задачи с неполным математическим описанием исходных данных,
    условий и качественным описанием критериев и принципов оптималь­ности;
  • задачи с математическим описанием основных ресурсных исход­ных данных и качественным описанием условий, критериев и принци­пов оптимальности решений.

Под задачей принятия решений в условиях неопределенности понимается тройка {A,X,S}. Взаимодействие рассматриваемых элементов можно представить общей схемой:,т.е. состояние в сочетании с выбранной альтернативой определяет исход решения. Многие задачи СППР являются NP-полными и не поддаются формализации ввиду неопределенности и нечеткости задач проектирования, исходных данных, критериев, ограничений и граничных условий. Задачи ПР в САПР будем рассматривать в контексте поиска в пространстве состояний. Формально задача ПР запишется:

ПР=<U, Sн, Sк, Sдоп., ЦФ, ОГР, ГУ, пр>,

где: U – универсум (множество всех состояний), Sн(Sк) – подмножество начальных (конечных) состояний, Sдоп. – подмножество допустимых (U \Sдоп. - недопустимых) состояний, Sн, Sк, Sдоп.U, пр: Sдоп. Sдоп. - множество правил преобразования, ЦФ- множество целевых функций, критериев оценки найденных решений, ОГР – ограничения, ГУ - граничные условия.

Решением задачи ПР можно считать подмножество альтернативных проектно-конструкторских решений, полученных на основе алгоритмов (последовательности применения правил). При этом результаты композиции и суперпозиции остаются в подмножестве допустимых состояний.

1 2 … n Sк

1 2 … n Sк,

где и знаки композиции и суперпозиции соответственно. На рис.1. приведена обобщенная схема процесса принятия решений при проектировании.

В последнее время появились новые технологии решения задач поддержки принятия решений. К ним относятся бионические и биоинспирированные методы и алгоритмы.

 Обобщенная схема процесса-3

Рис. 1. Обобщенная схема процесса принятия решений при проектировании



Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |
 

Похожие работы:







 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.