MÖVZU 13. İNTELLİKENT İDARƏ SİSTEMLERİ

Yeni nəsil sistemlər - intellektual sistemlər (IS) - sistem komponentlərinin təşkili üçün başqa prinsipləri həyata keçirdi, əvvəllər inkişaflarda və buna görə də elmi ədəbiyyatda rast gəlinməyən digər anlayışlar, terminlər, bloklar meydana çıxdı.

Ağıllı sistemlər bir məqsədi sintez edə, fəaliyyət üçün qərar qəbul edə, məqsədə çatmaq üçün fəaliyyət göstərə, hərəkətin nəticəsinin parametrlərinin dəyərlərini proqnozlaşdıra və onları real olanlarla müqayisə edə, əks əlaqə yarada, məqsədi tənzimləyə və ya nəzarət

Şəkil 13.1-də İS-in blok diaqramı göstərilir, burada sistemin iki böyük bloku vurğulanır: məqsədin sintezi və onun həyata keçirilməsi.

Birinci blokda sensor sistemindən alınan məlumatların aktiv qiymətləndirilməsi əsasında motivasiya və biliyin mövcudluğunda məqsəd sintez edilir və fəaliyyət üçün qərar qəbul edilir. İnformasiyanın aktiv qiymətləndirilməsi tətik siqnallarının təsiri altında həyata keçirilir. Ətraf mühitin dəyişkənliyi və sistemin öz vəziyyəti nəyəsə ehtiyacın yaranmasına (motivasiya) səbəb ola bilər və bilik varsa, məqsəd sintez oluna bilər.

Məqsəd, fəaliyyətin nəticəsinin ideal, zehni gözlənilməsi kimi başa düşülür. Məqsədə çatmaq üçün variantları müqayisə edərkən ətraf mühit və sistemin öz vəziyyəti, o cümlədən idarəetmə obyekti haqqında məlumatları aktiv şəkildə qiymətləndirməyə davam edərək, fəaliyyət üçün qərar verə bilərsiniz.

Bundan əlavə, ikinci blokda dinamik ekspert sistemi (DES), ətraf mühit və İS-in öz vəziyyəti haqqında cari məlumatlara əsaslanaraq, məqsəd və bilik mövcud olduqda, ekspert qiymətləndirməsini həyata keçirir, idarəetmə haqqında qərar qəbul edir, fəaliyyətin nəticələrini proqnozlaşdırır və idarəetməni inkişaf etdirir.

Kodlanmış formada təqdim olunan idarəetmə fiziki siqnala çevrilir və ötürücülərə verilir.

Ötürücülərdən siqnal alan idarəetmə obyekti bu və ya digər hərəkəti yerinə yetirir, onun nəticələri parametrlər şəklində təqdim edilən geribildirim döngəsi 2 vasitəsilə DES-ə verilir, burada onlar proqnozlaşdırılanlarla müqayisə edilir. Eyni zamanda, məqsədin xüsusiyyətlərinə uyğun olaraq şərh edilən və I bloka daxil olan hərəkətin nəticəsinin parametrləri əldə edilmiş nəticənin emosional qiymətləndirilməsi üçün istifadə edilə bilər: məsələn, məqsədə nail olundu, lakin nəticə bəyənilmir.

Əgər məqsədə hər cəhətdən nail olunarsa, o zaman idarəetmə gücləndirilir. Əks halda, nəzarət korreksiyası baş verir. Məqsəd əlçatmaz olduqda, məqsəd düzəldilir.

Qeyd etmək lazımdır ki, ətraf mühitin və ya idarəetmə obyektinin və ya bütövlükdə sistemin vəziyyətinin qəfil dəyişməsi ilə yeni məqsədi sintez etmək və ona nail olmağı təşkil etmək mümkündür.

İS strukturu yeni elementlərlə yanaşı, ənənəvi elementləri və əlaqələri ehtiva edir, dinamik ekspert sistemi burada mərkəzi yer tutur.

Blok 1 - məqsəd sintezi Blok II - məqsədin həyata keçirilməsi

Şəkil 13.1 - İP-nin struktur diaqramı

Formal olaraq İS aşağıdakı altı ifadə ilə təsvir olunur:

T X S M T ;

T M S ST ;

C T S R T;

T X= (A T) X T+(B T) Ü T;

T Y = (D T) X T;

T R Y ilə T ,

burada T vaxt nöqtələri toplusudur;

X, S, M, C, R və Y - sistemin, mühitin, motivasiyanın, məqsədin, proqnozlaşdırılan və real nəticənin vəziyyətlərinin çoxluğu;

A, B və D - parametrlərin matrisləri;

Bilikdən istifadə edən ağıllı çevirmə operatorları.

Bu təsvir sistem obyektlərinin qiymətlər toplusu və ya ifadələr toplusu və ya bəzi digər formalar şəklində təqdimatlarını birləşdirir.

İS-in dinamik xassələri dövlət fəzasında təsvir edilə bilər. İdrak prosesində qavrayış, təmsil, konsepsiyanın formalaşması, mühakimə və nəticə çıxarmalarını həyata keçirən intellektual operatorlar informasiya və biliyin emalı, habelə qərar qəbul etmək üçün formal vasitədir. Bütün bu aspektlər real vaxt rejimində və real dünyada fəaliyyət göstərən DES-in qurulması üçün əsas təşkil etməlidir.

Dinamik ekspert sistemi sistemin və ətraf mühitin vəziyyətini qiymətləndirməyə, istənilən və real fəaliyyətin nəticələrinin parametrlərini müqayisə etməyə, qərar qəbul etməyə və məqsədə çatmağa kömək edən nəzarəti inkişaf etdirməyə qadir olan bir növ mürəkkəb varlıqdır. . Bunun üçün DES-in bilik fondu və problemlərin həlli üsulları olmalıdır. Ekspert sisteminə ötürülən bilikləri üç kateqoriyaya bölmək olar:

1) konseptual (anlayışlar səviyyəsində) bilik insanın nitq sözlərində və ya daha dəqiq desək, elmi-texniki terminlərdə və təbii ki, bu terminlərin arxasında ətraf mühit obyektlərinin sinif və xassələrində təcəssüm olunan bilikdir. Bura həmçinin anlayışlar və onların xassələri arasındakı əlaqələr, əlaqələr və asılılıqlar, həmçinin söz və terminlərlə ifadə olunan mücərrəd əlaqələr daxildir. Konseptual bilik, əsasən, fundamental elmlər sahəsidir, nəzərə alsaq ki, konsepsiya maddənin ən yüksək məhsulunun - beynin ən yüksək məhsuludur;

2) faktiki, predmetli biliklər konkret obyektlərin keyfiyyət və kəmiyyət xüsusiyyətləri haqqında məlumat məcmusudur. Məhz bu bilik kateqoriyası ilə "informasiya" və "məlumat" terminləri əlaqələndirilir, baxmayaraq ki, bu terminlərin belə istifadəsi onların mənasını bir qədər azaldır. İstənilən bilik informasiya daşıyır və məlumat kimi təqdim oluna bilər; faktiki bilik kompüterlərin həmişə məşğul olduqları və indiyə qədər ən çox məşğul olduqları şeydir. Məlumatların yığılmasının müasir forması adətən verilənlər bazası adlanır. Təbii ki, verilənlər bazalarını təşkil etmək, onlarda lazımi məlumatları axtarmaq üçün konseptual biliyə arxalanmaq lazımdır;

3) alqoritmik, prosessual biliklər - bu, adətən "bacarıq", "texnologiya" və s. sözlər adlanır. Hesablama işində alqoritmik biliklər alqoritmlər, proqramlar və alt proqramlar şəklində həyata keçirilir, lakin hamısı deyil, lakin edə bilənlər. əlindən əllərə köçürülür və müəlliflərin iştirakı olmadan istifadə olunur. Alqoritmik biliyin belə həyata keçirilməsi proqram məhsulu adlanır. Proqram məhsulunun ən çox yayılmış formaları tətbiqi proqram paketləri, proqram sistemləri və DES tətbiqinin müəyyən bir sahəsinə yönəlmiş digərləridir. Tətbiq paketlərinin təşkili və istifadəsi konseptual biliklərə əsaslanır.

Aydındır ki, konseptual bilik biliklərin ali, müəyyənedici kateqoriyasıdır, baxmayaraq ki, praktika nöqteyi-nəzərindən digər kateqoriyalar daha vacib görünə bilər.

Yəqin buna görə də konseptual biliklər nadir hallarda kompüterlərdə emal üçün əlçatan olan formada təcəssüm olunur. Əgər təcəssüm olunursa, əksər hallarda natamam və birtərəfli olur. Əksər hallarda insan konseptual biliyin daşıyıcısı olaraq qalır. Bu, bir çox proseslərin avtomatlaşdırılmasını ləngidir.

Konseptual biliyin təmsilləri, daha doğrusu, biliyin hər üç kateqoriyasını həyata keçirən, lakin konseptual biliyi ön plana çıxaran və onun intensiv istifadəsi əsasında işləyən sistemlərə bilik bazaları deyilir.

İS-də bilik bazalarının yaradılması və geniş tətbiqi ən aktual vəzifələrdən biridir. Bilik bazasının konseptual hissəsi domen modeli, alqoritmik hissəsi proqram təminatı sistemi, faktiki hissəsi isə verilənlər bazası adlanacaqdır.

DES-in növbəti funksiyası problemin həllidir. Problemi maşın yalnız o halda həll edə bilər ki, o, formal şəkildə ifadə olunsun – onun üçün formal spesifikasiya yazılsın. Sonuncu müəyyən bilik bazasına əsaslanmalıdır. Domen modeli tapşırığın yarandığı ümumi mühiti, spesifikasiya isə tapşırığın məzmununu təsvir edir. Birlikdə götürdükdə, onlar problemin həlli üçün hansı mücərrəd əlaqə və asılılıqların, hansı birləşmələrdə və hansı ardıcıllıqla istifadə edilməli olduğunu müəyyən etməyə imkan verir.

Tətbiq proqramları bu asılılıqların arxasında konkret alətlərdir və nəticədə yaranan tənliklərin həlli üçün alqoritmləri ehtiva edir. Nəhayət, verilənlər bazası bu alqoritmlərin icrası üçün ilkin məlumatların hamısını və ya bir hissəsini təmin edir; çatışmayan məlumatlar spesifikasiyada olmalıdır.

Bilik bazalarının bu üç hissəsi problemin həllinin üç mərhələsinə uyğundur:

1) mücərrəd həll proqramının qurulması (problemin yaranması, onun formalaşdırılması və dəqiqləşdirilməsi daxil olmaqla);

2) tapşırığın uyğun maşın dilinə tərcüməsi;

3) verilişin yayımı və icrası.

Mücərrəd proqramın qurulması İS-də konseptual biliklərin təmsil olunması və emalı ilə bağlıdır və tərifinə görə, süni intellektin mülkiyyətidir.

Süni intellekt təbii dildə mətnlərin, şifahi mesajların emalı, məlumatların təhlili və emalı (bütün növ təsvirlərin tanınması, teoremlərin sübutu, məntiqi nəticə çıxarma və s.) ilə əlaqələndirilir.

DES-in funksiyaları həm də problemin həlli nəticələrinin qiymətləndirilməsi, fəaliyyətin gələcək nəticəsinin parametrlərinin formalaşdırılması, nəzarət etmək qərarı, nəzarətin inkişafı və arzu olunan və faktiki nəticələrin parametrlərinin müqayisəsidir. . Buraya qiymətləndirmək üçün prosesin modelləşdirilməsi daxildir mümkün nəticələr və problemin həllinin düzgünlüyü.

Qeyd edək ki, real hallarda tədqiq olunan obyektlərin təsviri problemi yaranır. Belə bir təsvir tapşırığın spesifikasiyasının bir hissəsi hesab edilməməlidir, çünki, bir qayda olaraq, bir çox tapşırıq bir obyektə verilir, bu, əlbəttə ki, bilik bazasını formalaşdırarkən nəzərə alınmalıdır. Bundan əlavə, ortaya çıxan problemin, məsələn, obyektin spesifikasiyasının və ya təsvirinin tam olmaması səbəbindən avtomatik olaraq tamamilə həll edilə bilməyəcəyi ortaya çıxa bilər.

Buna görə də İS-də müəyyən mərhələlərdə DES ilə interaktiv iş rejimi məqsədəuyğundur. Yadda saxlamaq lazımdır ki, domen modeli ümumi mühiti (biliyi), spesifikasiya isə tapşırığın məzmununu təsvir edir. Çox mühüm problemlər vahid proqram mühitinin yaradılması və bilavasitə problemin ifadəsinə uyğun olaraq alqoritmlərin sintezidir.

İS-in qarşısında duran məqsəddən, biliklər bazasından, problemin həlli, qərar qəbul edilməsi, idarəetmənin işlənib hazırlanması alqoritmlərindən asılı olaraq, təbii ki, öz növbəsində problemlərin həllinin xarakterindən asılı olaraq fərqli təsvir ola bilər. Müvafiq olaraq, üç növ DES görülə bilər. Birinci növ DES-in strukturu Şəkil 13.2-də göstərilmişdir.

Şəkil 13.2 - Birinci tip DPP-nin strukturu

Burada güman edilir ki, konseptual və faktiki biliklər müəyyən predmet sahəsinə aid prosesləri və məlumatları dəqiq əks etdirir.

Sonra bu sahədə yaranan problemin həlli sərt riyazi üsullar əsasında, tərtib və dəqiqləşdirməyə uyğun olaraq alınacaqdır. Qərarın öyrənilməsi və proqnozlaşdırılmasının nəticələri ekspert rəyi almaq və idarəetmə ehtiyacı barədə qərar vermək üçün istifadə olunur. Sonra biliklər bazasında mövcud olan uyğun idarəetmə alqoritmi əsasında idarəetmə hərəkəti formalaşır.

Bu təsirin effektivliyi və ardıcıllığı idarəetmə obyektinə daxil olmamışdan əvvəl simulyasiya riyazi modelindən istifadə etməklə qiymətləndirilir. Qiymətləndirmə İS-də real proseslərdən daha sürətli olmalıdır.

Bununla belə, qərar qəbulunu həyata keçirən DES avtomatik qərar qəbul etmək və ya qərar qəbul edənlərə kömək etmək üçün nəzərdə tutulmuş kompleks proqram sistemləridir və mürəkkəb sistem və proseslərin operativ idarə edilməsində, bir qayda olaraq, ciddi vaxt məhdudiyyətləri altında işləyirlər.

Optimal həlli tapmaq üçün nəzərdə tutulmuş və ciddi riyazi metodlara və optimallaşdırma modellərinə əsaslanan birinci tip DES-dən fərqli olaraq, ikinci növ DES-lər əsasən tam və mürəkkəb həllər olmadıqda rəsmiləşdirilməsi çətin olan məsələlərin həllinə yönəldilmişdir. etibarlı məlumat(Şəkil 13.3). Burada bu problem sahəsində ekspertlərin - mütəxəssislərin bilikləri əsasında qurulan ekspert modelləri və həll yolunu tapmaq üçün evristik üsullardan istifadə olunur.

İkinci tipli DES-in layihələndirilməsində əsas problemlərdən biri qərar qəbuletmə proseslərini təsvir etmək üçün formal aparatın seçilməsi və onun əsasında problem sahəsinə adekvat olan (semantik cəhətdən düzgün) qərar qəbuletmə modelinin qurulmasıdır. Belə aparat kimi adətən istehsal sistemlərindən istifadə olunur. Bununla belə, əsas tədqiqat həllin tapılması üçün özünəməxsus ardıcıl sxemi olan istehsal sisteminin alqoritmik (deterministik) şərhi kontekstində aparılır.

Çıxarılan modellər həllin tapılması prosesində qeyri-determinizm ilə xarakterizə olunan real problem sahələri üçün çox vaxt qeyri-adekvatdır. Bu vəziyyətdən çıxış yolu axtarışda paralellikdir.

Əslində, birinci və ikinci növ DES-ləri üçüncü növ hesablama və məntiqi DES-də birləşdirməyə diqqət yetirilməlidir, burada bilik bazası ciddi riyazi düsturlar şəklində təsviri ekspert məlumatı ilə, həmçinin müvafiq olaraq riyazi metodları birləşdirir. qeyri-ciddi evristik üsullarla həll tapmaq üçün və bir və ya digər komponentin çəkisi mövzu sahəsinin adekvat təsvirinin mümkünlüyü və həllin tapılması üsulu ilə müəyyən edilir (Şəkil 13.4).

Şəkil 13.3 - İkinci səviyyəli DES-in strukturu

DES-in inkişafı zamanı aşağıdakı problemlər yaranır:

1. biliklər bazasının tərkibinin müəyyən edilməsi və onun formalaşması;

2. İS-də informasiya proseslərinin təsviri üçün yeni nəzəriyyələrin və metodların işlənib hazırlanması və istifadə edilməsi;

3. biliyin təmsil edilməsi və istifadəsinin təşkili yollarının işlənib hazırlanması;

4. paralelləşdirmə və “çevik məntiq”dən istifadə ilə alqoritmlərin və proqram təminatının hazırlanması;

1. DES-in formalaşmasında paralel alqoritmlərin həyata keçirilməsi üçün uyğun hesablama mühitlərinin tapılması.

Şəkil 13.4 - Üçüncü səviyyəli DES-in strukturu

Yuxarıda göstərilənlərlə yanaşı, qeyd etmək lazımdır ki, DES dinamik problem sahəsinə uyğunlaşma, vəziyyətlərin təsvirinə yeni elementlər və münasibətlər təqdim etmək, obyektlərin işləməsi üçün qayda və strategiyaları dəyişdirmək qabiliyyətinə malik olmalıdır. qərarların qəbulu və nəzarətin inkişafı prosesi, natamam, qeyri-səlis və ziddiyyətli məlumatlarla iş və s.

Dinamik ekspert sistemləri əks əlaqə ilə İS-lərin bir hissəsi kimi fəaliyyət göstərir və buna görə də belə İS-lərin stabil fəaliyyətini təmin etmək vacibdir.

Ənənəvi mövqelərdən, DES-in giriş hərəkətlərinə reaksiyasının müddətini, yəni. daxil olan məlumatların işlənməsinə və nəzarət hərəkətinin yaradılmasına sərf olunan vaxt sırf gecikmədir. Tezlik təhlili əsasında sistemin faza xassələrinin dəyişməsini təxmin etmək və bununla da sabitlik marjasını müəyyən etmək mümkündür. Lazım gələrsə, sistem filtrlər vasitəsilə düzəldilə bilər.

Bununla belə, klassik idarəetmə nəzəriyyəsi nöqteyi-nəzərindən IS-lər çoxobyektli çoxşaxəli əlaqəli sistemlərdir, sabitlik təhlili ənənəvi üsullarla çox çətindir.

Hazırda möhkəm idarəetmə nəzəriyyəsi (-nəzarət nəzəriyyəsi, -nəzarət) nəzarət nəzəriyyəsinin intensiv inkişaf edən sahələrindən biridir. Nisbətən gənc (ilk əsərlər 1980-ci illərin əvvəllərində ortaya çıxdı), müxtəlif növ pozğunluqlar və parametr dəyişiklikləri şəraitində işləyən çoxölçülü xətti idarəetmə sistemlərinin sintezində aktual praktik problemlərdən yarandı.

Qeyri-müəyyənlik şəraitində fəaliyyət göstərən real mürəkkəb obyektin idarə edilməsinin layihələndirilməsi probleminə başqa cür yanaşmaq mümkündür: bir növ idarəetmədən – adaptiv və ya möhkəmdən istifadə etməyə çalışmayın. Aydındır ki, sistemdə mövcud olan məlumatlardan müəyyən edilən ətraf mühitin və sistemin vəziyyətinə uyğun olan növü seçmək lazımdır. Sistemin işləməsi zamanı məlumatların qəbulunu təşkil etmək mümkündürsə, ondan idarəetmə prosesində istifadə etmək məqsədəuyğundur.

Lakin belə birləşmiş nəzarətin həyata keçirilməsi, son vaxtlara qədər nəzarət növünün seçilməsi üçün alqoritmin müəyyən edilməsində keçilməz çətinliklərlə qarşılaşırdı. Süni intellekt problemlərinin hazırlanmasında əldə edilən irəliləyiş belə bir alqoritmin sintezini mümkün edir.

Həqiqətən də, gəlin tapşırıq verək: adaptiv və möhkəm idarəetmədən istifadə edən və süni intellekt metodları əsasında idarəetmə növünü seçən sistem dizayn etmək. Bunun üçün hər iki növün xüsusiyyətlərini nəzərdən keçirəcəyik və onların xüsusi keyfiyyətlərini nəzərə alaraq, birləşmiş idarəetmə sisteminin necə qurulacağını müəyyənləşdirəcəyik.

Güclü idarəetmə nəzəriyyəsində əsas anlayışlardan biri qeyri-müəyyənlik anlayışıdır. Obyektin qeyri-müəyyənliyi həm parametrik, həm də struktur baxımından obyekt modelinin qeyri-dəqiqliyini əks etdirir.

Sadə sistemdən - bir giriş və bir çıxışdan istifadə etməklə, möhkəm idarəetmə nəzəriyyəsində qeyri-müəyyənliyin təyin edilməsi formalarını daha ətraflı nəzərdən keçirək (Şəkil 13.5).

Siqnalların aşağıdakı şərhi var: r - giriş siqnalının təyin edilməsi; u - obyektin giriş siqnalı (girişi); d - xarici pozğunluq; y - ölçülən obyektin çıxış siqnalı (çıxışı).

Şəkil 13.5 - Bir giriş və bir çıxış olan sistem

Nəzarət nəzəriyyəsində tezlik sahəsində qeyri-müəyyənliyi təyin etmək rahatdır. Fərz edək ki, normal bitkinin köçürmə funksiyası P-dir və transfer funksiyası pozulmuş bir bitkini nəzərdən keçirək.

,

burada W sabit ötürmə funksiyasıdır (çəki funksiyası);

bərabərsizliyi təmin edən ixtiyari sabit köçürmə funksiyasıdır.

Belə bir pozğunluq məqbul adlandırılacaqdır. Aşağıda qeyri-müəyyənlik modelləri üçün bəzi seçimlər verilmişdir:

(1+W)P; P+W; P/(1+WP); P/(1+W).

Hər bir halda kəmiyyətlər və W üçün müvafiq fərziyyələr aparılmalıdır.

Giriş siqnallarının qeyri-müəyyənliyi d obyektə və nəzarətçiyə təsir edən xarici pozğunluqların müxtəlif xarakterini əks etdirir. Beləliklə, qeyri-müəyyən bir obyektə obyektlər toplusu kimi baxmaq olar.

Əlaqə ilə sistemlərin bəzi xüsusiyyətlərini, məsələn, sabitliyi seçək. Qeyri-müəyyənliklə müəyyən edilmiş obyektlər toplusundan hər hansı birində bu xüsusiyyət varsa, C tənzimləyicisi bu xüsusiyyətə münasibətdə möhkəmdir.

Beləliklə, möhkəmlik anlayışı nəzarətçinin, bir sıra obyektlərin mövcudluğunu və sistemin müəyyən bir xarakteristikasının fiksasiyasını nəzərdə tutur.

Bu işdə biz nəzarət nəzəriyyəsi çərçivəsində həll olunan bütün problemlər toplusuna toxunmayacağıq. Biz yalnız minimum həssaslıq probleminə toxunacağıq: qapalı sistemi stabilləşdirən və y çıxışına xarici pozuntuların təsirini minimuma endirən, başqa sözlə, xaricdən funksiyaların ötürülməsi matrisinin normasını minimuma endirən belə bir nəzarətçi C-nin qurulması. y çıxışında pozuntular.

Bunun və həqiqətən də bütün möhkəm idarəetmə problemlərinin həllinin xüsusiyyətlərindən biri, nəzarətçinin layihələndirilməsi prosesində əvvəlcədən qeyri-bərabərlik şəklində obyektin giriş hərəkətlərinə və qeyri-müəyyənliyinə məhdudiyyətlər qoymağımızdır. .

Güclü sistemin işləməsi zamanı sistemdəki qeyri-müəyyənliklər haqqında məlumat nəzarət üçün istifadə edilmir.

Təbii ki, bu, möhkəm sistemlərin konservativ olmasına gətirib çıxarır və keçici proseslərin keyfiyyəti bəzən bu sistemlərin tərtibatçılarını qane etmir.

Güclü adaptiv idarəetmə sistemi kimi, o, sistem əməliyyatının başlanğıcında hansı və ya təsirləri haqqında məlumat olmayan obyektlər üçün qurulur. Çox vaxt uyğunlaşma xüsusiyyəti obyektin və ya giriş hərəkətinin riyazi modelinin açıq və ya gizli formada formalaşması ilə əldə edilir.

Bu, həm nəzarət keyfiyyəti indeksinin ekstremumunun axtarışına və saxlanmasına əsaslanan kəşfiyyat xarakterli adaptiv idarəetmə, həm də idarə olunan koordinatlarda faktiki dəyişikliklərin arzu olunan dəyişikliklərdən yayınmasının kompensasiyasına əsaslanan axtarışsız idarəetmə arasındakı fərqdir. keyfiyyət göstəricisinin tələb olunan səviyyəsinə uyğundur. Bundan əlavə, zərif modelə uyğun olaraq, adaptiv nəzarətçi tənzimlənir.

Beləliklə, adaptiv idarəetmə sistemlərinin əsas xüsusiyyəti əməliyyat prosesində məlumat əldə etmək və bu məlumatlardan idarəetmə üçün istifadə etmək qabiliyyətidir.

Bundan əlavə, adaptiv sistemlərdə həmişə sistemdəki qeyri-müəyyənlik haqqında aprior məlumat istifadə olunur. Adaptiv yanaşma ilə möhkəm yanaşma arasındakı əsas fərq budur.

Obyektin girişində səs-küyün olması halında giriş siqnalının izlənilməsini təmin edən ən sadə adaptiv idarəetmə sistemini nəzərdən keçirək (Şəkil 13.6).

Şəkil. 13.6 - Adaptiv idarəetmə sistemi

Şəkil 13.5-dəki sxemdən formal fərq, obyektin çıxış siqnalına və verilmiş keyfiyyəti xarakterizə edən siqnala əsaslanaraq, adaptiv nəzarətçinin əmsallarının tənzimlənməsi üçün siqnal yaradan A uyğunlaşma blokudur.

Tənzimləyicilərin hər birinin çatışmazlıqlarını nəzərə alaraq, obyekti idarə etmək üçün birləşmiş sxem təklif etməklə onların üstünlüklərindən istifadə etməyə çalışmaq məsləhətdir. Adaptiv sistem uyğunlaşma blokunun köməyi ilə xarici mühitin vəziyyəti haqqında müəyyən məlumat yaradır. Xüsusilə, baxılan işdə xarici təlaş haqqında məlumat əldə etmək olar d. İdarəetmə alqoritmi C a uyğunlaşma blokunda qoyulmuş meyara uyğun olaraq xarici mühitin cari vəziyyətinə uyğundur. Lakin adaptiv sistem r giriş siqnalının kifayət qədər geniş tezlik diapazonuna malik olmasını tələb edir və d xarici pozulma siqnalının dəyərinə və tezlik spektrinə ciddi məhdudiyyətlər qoyur. Buna görə də, adaptiv sistemlər yalnız giriş siqnalının dar diapazonlarında işləyə bilər r və xarici narahatlıq d. Bu diapazonlardan kənarda, adaptiv sistem aşağı idarəetmə keyfiyyətinə malikdir və hətta sabitliyini itirə bilər.

Güclü və adaptiv idarəetmənin yuxarıdakı xüsusiyyətləri belə nəticəyə gəlməyə əsas verir ki, sistemin işləməsi prosesində bəzi hallarda möhkəm idarəetmədən istifadə etmək sərfəlidir, digərlərində - adaptiv, yəni. xarici mühitin vəziyyətindən asılı olaraq nəzarəti birləşdirməyi bacarmalıdır.

Kombinə edilmiş idarəetmə. Kombinə edilmiş idarəetmə sistemlərinin layihələndirilməsində əsas sual bu və ya digər idarəetmə növünün necə, hansı biliklər (informasiya) əsasında seçilməsindən ibarətdir.

Bunun üçün ən böyük imkanlar süni intellektin üsullarıdır. Onların sadə kommutasiya alqoritmlərindən üstünlüyü idarəetmə növünün seçilməsi üçün alqoritmin formalaşdırılması üçün geniş məlumat və biliklərdən istifadə edilməsidir.

Şəkil 13.5, 13.6-da göstərilən sxemləri formal olaraq birləşdirsək, birləşmiş idarəetmə sxemini alırıq (Şəkil 13.7).

Şəkildən göründüyü kimi, idarəetmə siqnalı və möhkəm nəzarətçidən adaptiv birinə və əksinə keçməlidir - sistemin işləməsi zamanı ətraf mühit dəyişdiyi üçün. İntellektual sistemlər nəzəriyyəsinin metodlarından istifadə etməklə sistemin iş şəraitindən asılı olaraq bir idarəetmə növündən digərinə keçidi təmin etmək mümkündür.

Şəkil 13.6 - Kombinə edilmiş idarəetmə sxemi

Əvvəlcə sistemin intellektual bölməsinin işləməsi üçün hansı məlumatların istifadə oluna biləcəyini nəzərdən keçirək. Məlum olduğu kimi, bir giriş və bir çıxış olan sistemlər tezlik domenində yaxşı təsvir edilmişdir. Buna görə də nəzarət növünü seçərkən qərar qəbuletmə prosesini təşkil etmək üçün tezlik xüsusiyyətlərindən istifadə etmək təbiidir.

Yuxarıda qeyd edildiyi kimi, möhkəm idarəetmə ilə sistemin tezlik reaksiyası qeyri-müəyyənlik bölgəsində parametrlərin ən pis birləşməsinə uyğundur. Buna görə də, seçilmiş idarəetmənin sərhədlərindən biri kimi möhkəm idarəetmə götürülə bilər.

Başqa bir məhdudiyyət tədqiq olunan sistemin imkanları ilə müəyyən edilir (sürücünün sürəti, güc-çəki nisbəti və s.). Bu iki sərhəd arasında adaptiv nəzarətdən istifadənin məqsədəuyğun olduğu sahə var.

Şəkil 13.7 - Kombinə edilmiş idarəetmə sxemi

Adaptiv alqoritm sistemin işinin ilkin mərhələsinə həssas olduğundan, bu mərhələdə xarici səs-küyün dəyişmə sürətinə kifayət qədər həssas olmayan möhkəm idarəetmədən istifadə etmək məqsədəuyğundur. Lakin onun dezavantajı keçid proseslərin uzun müddət davam etməsi və müdaxilənin təsiri altında çıxış koordinatının böyük icazə verilən dəyərləridir.

Müəyyən müddətdən sonra möhkəm idarəetməni adaptiv idarəetməyə keçirməyin mənası var.

Adaptiv idarəetmə müdaxilə haqqında məlumat olduqda giriş siqnalını daha dəqiq izləməyə imkan verir. Adaptiv idarəetmə giriş siqnalının spektrinin zənginliyini tələb edir və məsələn, yavaş dəyişən siqnallarla uyğunlaşma prosesləri pozula və ya ciddi şəkildə yavaşlaya bilər. Belə bir vəziyyətdə sistemin sabitliyinə zəmanət verən güclü idarəetməyə qayıtmaq lazımdır.

Yuxarıda deyilənlərdən belə nəticə çıxır ki, sistemin işləməsi üçün faydalı müdaxilə siqnalının tezlik spektri və siqnalın səs-küy nisbəti haqqında məlumata malik olmaq lazımdır.

Bundan əlavə, adaptiv sistemin işlədiyi tezlik spektri və qeyri-müəyyənlik bölgəsinin sərhədlərində idarəetmə obyektinin xüsusi xüsusiyyətləri haqqında ilkin məlumat tələb olunur. Bu məlumatlardan hər bir obyekt sinfi üçün fərdi olan məlumatların əvvəlcədən daxil edildiyi verilənlər bazası yaratmaq olar. Faydalı siqnalın tezlik spektri, müdaxilə və siqnal-küy nisbəti haqqında məlumatlar sistem işlədikcə verilənlər bazasına daxil olur və daim yenilənir.

Məlumat bazasının məzmunundan qaydalar şəklində formalaşan biliklər bazasında istifadə oluna bilər. Sistemin spesifik xüsusiyyətlərindən asılı olaraq iki növ idarəetmə keçidi təyin edilə bilər. Tələb olunan qaydalar baxılan işə uyğun məntiqi sistemlərdən birində formalaşdırılır.

Verilənlər bazası və biliyə malik olmaqla, sistemin iş şəraitindən asılı olaraq idarəetmə növünün düzgün seçilməsini təmin edəcək qərar qəbuletmə mexanizmini hazırlamaq mümkündür.

Şəkil 13.8 - Ağıllı bölmə (IB) olan sistemin struktur diaqramı

Sistemin intellektual hissəsi müəyyən vaxt intervallarında diskret olaraq işləyir. Şəkil 13.8-də idarəetmə növünün seçimini təmin edən intellektual IS bloku olan sistemin blok diaqramı göstərilir.

Blokun girişi r siqnalını və y obyektinin ölçülmüş çıxış siqnalını qəbul edir. BPOI-nin məlumatlarının ilkin emalı blokunda, giriş siqnalının tezlik xarakteristikası r(w) və xarici pozulma d(w), r(w) və d(w) spektrlərinin nisbi mövqeyi və xarakterik siqnal-küy nisbəti r(w)/d(w). Bütün bu məlumatlar verilənlər bazası bazasına daxil olur. BPR qərar bloku yaradılan KB məlumat bazasından və DB məlumatlarından istifadə edərək, idarəetmə növlərindən birinin işə salındığı qərar hazırlayır. Növbəti intervalda proses yeni verilənlərdən istifadə etməklə təkrarlanır.

Məqalə də mövcuddur (bu məqalə də mövcuddur):

Rozenberq İqor Naumoviç

Ağıllı idarəetmə// Müasir texnologiyalar idarəetmə. ISSN 2226-9339. - . Məqalə nömrəsi: 7608. Buraxılış tarixi: 2017-04-10. Giriş rejimi: https://site/article/7608/

Giriş

Ağıllı idarəetmə semiotik, idrak və ümumiləşdirmədir məlumatların idarə edilməsi. İntellektual nəqliyyat idarəçiliyində sahələr var: ağıllı nəqliyyat sistemləri, ağıllı semiotik nəzarət və intellektual idrak nəzarəti. Ağıllı semiotik idarəetmə müxtəlif məntiq formaları, istehsallar sistemi və təkamül alqoritmləri ilə əlaqələndirilir. Ağıllı idrak nəzarəti assosiativ kanallardan və gizli bilik analizindən istifadə edərək insan kompüter idarəetməsinin sintezi kimi qəbul edilir. İntellektual nəzarət qeyri-müəyyənlik şəraitində qərar qəbul etmək vasitəsi kimi qəbul edilir. İntellektual məlumat idarəetməsi informasiya texnologiyalarının köməyi ilə intellektual idarəetməni dəstəkləmək kimi qəbul edilir.

Ağıllı idarəetmə ehtiyacı

Cəmiyyət inkişaf etdikcə, idarəetmənin obyektləri və vəzifələri mürəkkəbləşdikcə idarəetmə texnologiyaları da dəyişdi. Mürəkkəb vəziyyətlərin idarə edilməsində ən kəskin problem “böyük verilənlər” problemi idi. Texnologiyalar üçün informasiya maneəsi yaradır” təşkilati idarəetmə". üçün müasir idarəetmə zəif strukturlaşdırılmış məlumatların artması ilə xarakterizə olunur. Bu, intellektual idarəetməyə keçidə səbəb olur ki, bu da öz növbəsində biliklərin idarə edilməsi texnologiyalarının tətbiqi zərurətinə səbəb olur. İntellektual idarəetmənin əsasını intellektual sistemlər və intellektual texnologiyalar təşkil edir. İntellektual sistem müəyyən bir fənn sahəsinə aid olan problemlərin yaradıcı həllərini əldə etməyə qadir olan, bilikləri belə bir sistemin yaddaşında saxlanılan texniki və ya proqram-texniki sistemdir. Sadələşdirilmiş şəkildə, intellektual sistemin strukturuna üç əsas blok daxildir - bilik bazası, həlledici və intellektual interfeys. Həlledici intellektual sistemin dominant komponentidir. Birinci dərəcəli məntiqlərdə həlledici məntiqi ifadələrin həlli üçün mexanizmdir. Süni intellekt sahəsinə aid olan multi-agent sistemlərdə həlledici anlayışından da istifadə edilir. Agent, qarşıya qoyulmuş məqsədlərə nail olmaq maraqları naminə fəaliyyət göstərə bilən proqram təminatı olan bir problem həlledicisidir. Simvolik modelləşdirmədə s-həlledici mesajın ixtisas dəyəridir. Efimov E.I. Rusiyada bu konsepsiyanı ilk tətbiq edənlərdən biri idi. . Bu qısa siyahıdan ağıllı sistemlər və ağıllı texnologiyalar üçün həlledicinin əhəmiyyəti göstərilir.

Tətbiqi semiotika çərçivəsində intellektual nəzarət

Semiotika işarələrin təbiətini, növlərini və funksiyalarını öyrənir, işarə sistemləri və insanın işarə fəaliyyəti, işarələrin ümumi nəzəriyyəsini qurmaq üçün təbii və süni dillərin işarə mahiyyəti. Semiotika sahəsində “tətbiqi semiotika” istiqaməti mövcuddur ki, onun yaradıcısı D.A. Pospelov.

Semiotikada işarələrin iki tətbiq sahəsi fərqləndirilir: idrak və ünsiyyət. Bu, semiotikanı iki hissəyə ayırır: biliyin semiotikası; semantik ünsiyyətin semiotikası. İntellektual nəzarətin əsasını semiotik sistem təşkil edir. Pospelova görə, W semiotik sistemi sıralı səkkiz çoxluqdur:

W=< T, R, A, P, τ, ρ, α, π>, (1)

harada
T əsas simvollar toplusudur;
R sintaktik qaydalar toplusudur;
A - mövzu sahəsi haqqında biliklər toplusu;
P qərar çıxarma qaydaları toplusudur (praqmatik qaydalar);
τ T çoxluğunun dəyişdirilməsi qaydalarıdır;
ρ R çoxluğunun dəyişdirilməsi qaydalarıdır;
α - A çoxluğunun dəyişdirilməsi qaydaları;
π P çoxluğunun dəyişdirilməsi qaydalarıdır.

İlk iki dəst W sisteminin dilini yaradır və τ və ρ onun modifikasiyasını həyata keçirin. Qaydalar α mövzu sahəsi haqqında bir çox biliyi dəyişdirin. Biliyi formal sistemin aksiomları kimi qəbul etsək (W-dən ilk dörd elementdən əmələ gəlir), onda qaydalar α , mahiyyət etibarı ilə W semiotik sisteminin dilinin əsas simvollarının və deməli, düzgün formalaşmış düsturların şərhini dəyişdirir.

İlk dörd dəst formal sistemi təşkil edir FS, beşincidən səkkizinciyə qədər olan elementlər formal sistemin dəyişdirilməsi qaydalarını təşkil edir. Bununla onlar formal sistemin uyğunlaşdırılmasını, sistem daxilində olan problemləri və problemləri həll etmək üçün onu “tənzimləyərək” təmin edirlər. FS həll edə bilmir.

Beləliklə, semiotik sistemi (1) kompozit dinamik sistem kimi təyin etmək olar: W= , harada FSi- semiotik sistemin vəziyyətini müəyyən edir və MFsi- onun vəziyyətinin dəyişdirilməsi qaydası. Burada qeyd etmək lazımdır ki, söhbət semiotik sistemdən getsə də, faktiki olaraq belə bir sistem idarəetmə obyektini, yəni idarəetmə obyektinin vəziyyətini və onun dinamikasını təsvir edir.

Buna görə də semiotik sistemə yeni şərh vermək olar. Kompozit dinamik sistem: W= FSi, informasiya vəziyyətində vəziyyəti və ya informasiya mövqeyini müəyyən edən, dinamik MFsi, idarəetmə obyektinin bir informasiya mövqeyindən digərinə keçid qaydalarını müəyyən edir.

Qaydalar MFsi = (τ, ρ, α, π), formal sistemin vəziyyətinin dəyişməsi (idarəetmə obyekti) semiotik üçbucağın (Frege üçbucağı) elementlərində mövcud olan asılılıqla əlaqələndirilir. Bu o deməkdir ki, bu dördlükdən olan qaydalardan birinin tətbiqi qalan qaydaların tətbiqinə gətirib çıxarır.

Bu asılılıqlar mürəkkəbdir, onların analitik təsviri yoxdur və bu, çətinlik yaradır və süni intellektin semiotik sistemlərinin öyrənilməsi mövzusudur. Ona görə də informasiya yanaşmasını və informasiya modelləşdirməsini tətbiq etmək daha asandır.

Dinamik komponentlər şəklində formal idarəetmə sistemlərinin genişləndirilməsi MFsi sistemlərin açıqlıq xassələrini təmin edir. Onlar idarəetmə obyektini idarəetmə təsirlərinə və dəyişən xarici şəraitə uyğunlaşdırmaq imkanı yaradır.

Bu, xüsusilə, qeyri-müəyyənlik, natamamlıq və ilkin məlumatların uyğunsuzluğu şəraitində qərarların qəbulunun dəstəklənməsi imkanlarını əhəmiyyətli dərəcədə genişləndirməyə imkan verir.

İntellektual nəzarətin həyata keçirilməsində qeyri-müəyyənlik növləri

Ənənəvi idarəetmə üsulları, o cümlədən bəzi intellektual idarəetmə növləri obyektin vəziyyəti və idarəetmə modellərinin onun davranışını dəqiq təsvir etdiyi fərziyyəsinə əsaslanır. Bu fərziyyəyə əsaslanan üsullar klassik nəzarət nəzəriyyəsinə daxil edilmişdir. Lakin həcmlərin artması, strukturlaşdırılmamış məlumatların artması və xarici mühitin təsiri şəraitində bu vəziyyətdən kənarlaşmalar xarakterikdir.

Demək olar ki, hər hansı bir model real obyektin, onun vəziyyətinin və davranışının sadələşdirilmiş təsviridir. Sadələşdirmə dərəcəsi məqbul ola bilər və ya qeyri-müəyyənlik yarada bilər. İdarəetmə obyektinin davranış dinamikasında obyektin bəzi xüsusiyyətləri onun fəaliyyəti zamanı əhəmiyyətli dərəcədə dəyişə bilər. Bütün bunlar qeyri-müəyyənlik yaradır. müxtəlif modellər obyektin təsviri və onun idarə edilməsini çətinləşdirir, o cümlədən intellektual. Nəzarət alqoritmi və ya müəyyən edilmiş idarəetmə qaydaları toplusunun əsasında duran tipik idarəetmə modeli nominal adlanır.

Əhəmiyyətli qeyri-müəyyənlik şəraitində nəzarət nəzəriyyəsinin klassik üsulları tətbiq olunmur və ya qeyri-qənaətbəxş nəticələr verir. Bu hallarda qeyri-müəyyən modelləri olan obyektlər üçün idarəetmə sistemlərinin təhlili və sintezinin xüsusi üsullarından istifadə etmək lazımdır. İlk addım qeyri-müəyyənliyin növünü və dəyərini qiymətləndirməkdir.

İdarəetmə modellərində qeyri-müəyyənliyin əsas növləri var: parametrik, funksional, struktur və siqnal.

Parametrik qeyri-müəyyənlik modelin sabit parametrlərinin naməlum və ya qeyri-dəqiq müəyyən edilməsi deməkdir. Məsələn, nöqtə dəyərləri əvəzinə interval dəyərləri var. İnformasiya-ölçü sistemlərinə keçid zamanı parametrlərin məlumat dəqiqliyinin olmamasından danışmaq olar. Buna görə də, bir çox hallarda, parametrlərin faktiki dəyərləri qəbul edilmiş nominal dəyərlərdən əhəmiyyətli dərəcədə fərqlənə bilər.

Siqnal qeyri-müəyyənliyi o deməkdir ki, idarəetmə sistemindəki idarəetmə fəaliyyətinə və ya məlumat axınlarına nominal siqnalları əhəmiyyətli dərəcədə dəyişən müdaxilə təsir edir. İdarəetmə prosesini nominaldan kənarlaşdıran belə siqnallara pozulmalar və ya müdaxilələr deyilir. Fərq ondadır ki, müdaxilə passivdir və yalnız siqnal-küy nisbətini dəyişir. Perturbasiya eyni müdaxilə ilə siqnalı dəyişir.

Müasir intellektual idarəetmə sistemləri bir çox əlaqəli texniki obyektlərin avtonom işləməsini təmin etməlidir. Bu, intellektual idarəetmə sistemi (İMS) haqqında danışmağa əsas verir. İntellektual sistem mürəkkəb problemləri həll etməlidir, o cümlədən planlaşdırma, məqsəd qoyma, proqnozlaşdırma və s. Həlllərin universallığı, uyğunlaşması və dəqiqliyi üçün çoxməqsədli ağıllı idarəetmədən istifadə etmək məsləhətdir.

İntellektual idarəetmə sisteminin çoxsəviyyəli arxitekturası üç səviyyədən ibarətdir: konseptual, informasiya və əməliyyat (şək. 1). Belə bir arxitekturaya uyğun qurulmuş sistem, muxtar və kollektiv qarşılıqlı əlaqə şəraitində mürəkkəb texniki obyektlərin davranışına nəzarət edir. Konseptual səviyyə daha yüksək intellektual funksiyaların həyata keçirilməsinə cavabdehdir

Şəkil 1. Çox səviyyəli ağıllı nəzarət.

Konseptual səviyyədə biliyin semiotik (işarə) təmsilindən istifadə edilir və digər səviyyələrlə mesajlar mübadiləsi aparılır. İnformasiya və əməliyyat səviyyələri müxtəlif intellektual və informasiya prosedurlarını dəstəkləyən və onları nəzarətə çevirən modulları ehtiva edir.

Konseptual səviyyədə idarəetmənin əsas vəzifəsi semiotik (simvolik) formada təqdim olunan konseptual biliklərin saxlanması, mənimsənilməsi və istifadəsidir.

Kompozit dinamik sistem: W= iki komponentdən ibarətdir: statik FSi işarə sisteminin dinamikasını təyin edən MFsi, qaydalar sistemini müəyyən edən (şək. 1).

Biliyin mənimsənilməsi xarici mühitdə real vəziyyətin modelinə əsaslanır. Ən yüksək intellektual funksiyalara əsas məqsəd və alt məqsədlərin təyin edilməsi, davranışın planlaşdırılması və ümumi fəaliyyət planında təsirlərin paylanması funksiyaları daxildir.

İdarəetmənin informasiya səviyyəsində informasiya modelləşdirməsinin vəzifələri həll olunur, bunlardan əsasları bunlardır: komponentə uyğun olan informasiya vəziyyəti, informasiya mövqeyi. FSi. İdarəetmənin informasiya səviyyəsində konseptual səviyyəli qaydalar sisteminin əksi olan və komponentə uyğun gələn informasiya strukturunun qurulması vəzifələri həll edilir. mfsi. İnformasiya səviyyəsində semiotik nəzarətin dil mühiti müxtəlif informasiya vahidlərindən istifadə etməklə həyata keçirilir. İnformasiya vəziyyəti, informasiya mövqeyi və informasiya konstruksiyasının qurulması üçün əsas kimi xidmət edir.

Əməliyyat (icra) səviyyəsində icra baş verir idarəetmə qərarları(idarəetmə təsirləri). İdarəetmə təsirləri uğursuz olmadan idarəetmə obyektinin məlumat mövqeyini dəyişdirmək. İdarəetmə tədbirləri, lazım olduqda, idarəetmə obyektinin məlumat vəziyyətini dəyişə bilər. Eyni zamanda, informasiya vəziyyətini dəyişməyə ehtiyac yoxdur, çox vaxt. Bu səviyyənin əsas vəzifəsi idarəetmə obyektinin vəziyyətini və mövqeyini dəyişdirmək və dəyişiklikləri konseptual səviyyəyə çatdırmaqdır.

Çoxsəviyyəli arxitektura bir sıra xüsusiyyətlərə malikdir. Buraya bir sıra insanın idrak funksiyaları daxildir. O, intellektual idarəetməyə informasiya yanaşmasından istifadəyə əsaslanır.

İntellektual və informasiya texnologiyaları arasındakı fərqi qeyd etmək lazımdır. İnformasiya texnologiyaları intellektual idarəetmənin dəstəklənməsi funksiyalarını yerinə yetirir. Əsas rolu ağıllı qərar vermə texnologiyaları oynayır. Onlar həll yolu ilə yanaşı və ya həllin əldə edilməsi zamanı yeni biliklərin axtarışına və intellektual resursların toplanmasına imkan verir. İnformasiya texnologiyaları yalnız informasiya resurslarını yaradır. Bu o deməkdir ki, açıq şəkildə rəsmiləşdirilmiş biliklər mənimsənildikdən sonra təcrübənin və bilik bazasının bir hissəsinə çevrilə bilər və onlar tərəfindən problemlərin həlli və qərarların qəbulu üçün istifadə oluna bilər.

Nəticə

Ağıllı idarəetmə formal işləmə modellərini tapmaq çətin və ya qeyri-mümkün olan mürəkkəb obyektlərin idarə edilməsində effektiv və zəruridir. İntellektual nəzarətin əsasını ilk növbədə semiotik modellər, ikinci yerdə isə informasiya modelləri təşkil edir. Ağıllı idarəetmə üsulları müxtəlifdir və texniki, koqnitiv və nəqliyyat sistemlərinə tətbiq oluna bilər. Ağıllı idarəetmə çox məqsədli idarəetmə üçün geniş istifadə olunur. Müasir intellektual idarəetmə bulud platformalarına və xidmətlərinə inteqrasiya olunur. Paylanmış təşkilatları və korporasiyaları idarə edərkən, məkan münasibətlərini və məkan biliklərini nəzərə almaq zəruri olur. Başqa bir problem gizli biliklərlə işləmək üçün məhdud sayda intellektual texnologiyalardır. Texniki cəhətdən biliklərin idarə edilməsi problemi informasiya ehtiyatlarının intellektual resurslara çevrilməsi və onların intellektual texnologiyalarda tətbiqi ilə bağlıdır.

Biblioqrafik siyahı

1. Pospelov D.A. Tətbiqi semiotika və süni intellekt// Proqram məhsulları və sistemləri. - 1996. - No 3. – C.10-13
2. Tsvetkov V.Ya. Koqnitiv nəzarət. Monoqrafiya - M .: MAKS Press, 2017. - 72 s. ISBN 978-5-317-05434-2
3. Tsvetkov V.Ya. İnformasiya idarəçiliyi. – LAP LAMBERT Academic Publishing GmbH & Co. KG, Saarbrücken, Almaniya 2012 -201c
4. Osipov G.S. Situasiya idarəetməsindən tətbiqi semiotikaya qədər. Süni intellekt xəbərləri. 2002, № 6.
5. Nikiforov V. O., Slita O. V., Uşakov A. V. Qeyri-müəyyənlik altında ağıllı nəzarət. - Sankt-Peterburq: Sankt-Peterburq Dövlət Universiteti ITMO, 2011.
6. McAfee A., Brynjolfsson E. Böyük məlumatlar: idarəetmə inqilabı //Harvard biznes icmalı. – 2012. – yox. 90. - S. 60-6, 68, 128.
7. Tsvetkov V.Ya Markelov V.M., Romanov İ.A. İnformasiya maneələrinin aradan qaldırılması // Distant və virtual öyrənmə. 2012. No 11. S. 4-7.
8. Forbes L. S., Kaiser G. W. Dəniz quşlarının yetişdirilməsində yaşayış yeri seçimi: məlumat maneəsini nə vaxt keçmək lazımdır // Oikos. - 1994. - S. 377-384.
9. Tsvetkov V. Ya. ağıllı idarəetmə texnologiyası. // Rus Sosiologiya Jurnalı, 2015, Cild. (2), edir. 2.-r.97-104. DOI: 10.13187/rjs.2015.2.97 www.ejournal32.com.
10. Zilouchian A., Jamshidi M. Yumşaq hesablama metodologiyalarından istifadə edən ağıllı idarəetmə sistemləri. – CRC Press, Inc., 2000
11. Alavi M., Leidner D. E. İcmal: Biliyin idarə edilməsi və biliklərin idarə edilməsi sistemləri: Konseptual əsaslar və tədqiqat məsələləri //MIS rüblük. - 2001. - r.107-136.
12. Pospelov D.A. Düşüncə modelləşdirməsi. Zehni hərəkətlərin təhlili təcrübəsi. - M .: Radio və rabitə, 1989. -184c.
13. De Moura L., Bjørner N. Z3: Effektiv SMT həlledicisi //Sistemlərin qurulması və təhlili üçün alətlər və alqoritmlər. - Springer Berlin Heidelberg, 2008. - S. 337-340.
14. Rozenberq İ.N., Tsvetkov V.Ya. İntellektual sistemlərdə multi-agent sistemlərin istifadəsi logistika sistemləri. // Eksperimental Təhsil Beynəlxalq Jurnalı. - 2012. - No 6. – səh.107-109
15. Efimov E.I. İntellektual problemlərin həlli - M .: Nauka, Fizika-riyaziyyat ədəbiyyatının əsas nəşri, 1982. - 320s.
16. Pospelov D.A., Osipov G.S. Tətbiqi Semiotika // Süni İntellekt Xəbərləri. - 1999. - No 1.
17. Tsvetkov V.Ya. İnformasiya elmlərində məlumat qeyri-müəyyənliyi və müəyyənlik // İnformasiya texnologiyaları. - 2015. - No 1. -səh.3-7
18. Tsvetkov V. Ya. İnformasiya Vəziyyətlərinin Dixotomik Qiymətləndirilməsi və İnformasiya Üstünlüyü // Avropa tədqiqatçısı. Seriya A. 2014, Cild(86), No 11-1, səh.1901-1909. DOI: 10.13187/er.2014.86.1901
19. Tsvetkov V. Ya. İnformasiya vəziyyəti və informasiya mövqeyi idarəetmə vasitəsi kimi // Avropa tədqiqatçısı. Seriya A. 2012, Cild(36), 12-1, s.2166-2170
20. Tsvetkov V. Ya. İnformasiya konstruksiyaları // Avropa Texnologiya və Dizayn jurnalı. -2014, Cild (5), No 3. - s.147-152
21. 22. Pospelov D.A. Semiotik modellər: uğurlar və perspektivlər// Kibernetika. - 1976. - No 6. - S.114-123.
22. 23. Pospelov D.A. İdarəetmədə semiotik modellər. Kibernetika. İşlər praktikdir. - M .: Nauka, 1984. - S. 70-87
23. Osipov G. S. və başqaları Ağıllı idarəetmə nəqliyyat vasitələri: standartlar, layihələr, icra // Aerokosmik cihazlar. - 2009. - yox. 6. - S. 34-43.
24. Snityuk V. E., Yurchenko K. N. Biliklərin qiymətləndirilməsinin ağıllı idarə edilməsi // VE Snityuk, KN Yurchenko. − Cherkasy. – 2013.
25. Puqaçev I. N., Markelov G. Ya. Şəhərlərin nəqliyyat sistemlərinin intellektual idarə edilməsi // Nəqliyyat və xidmət: koll. elmi Materiallar.–Kalininqrad: İ.Kant adına nəşriyyat. – 2014. – yox. 2. - S. 58-66.
26. Atiensia V., Diveev A.I. Çox məqsədli idarəetmənin intellektual sisteminin sintezi // Müasir Məsələlər elm və təhsil. – 2012. – yox. 6.
27. Gribova V. V. və başqaları İntellektual sistemlərin inkişafı və idarə olunması üçün bulud platforması // "İntellektual sistemlərin layihələndirilməsi üçün açıq semantik texnologiyalar" Beynəlxalq Elmi-Texniki Konfransı (OSTIS-2011).- Minsk: BSUIR. - 2011. - S. 5-14.

Proqramlar №14 fundamental tədqiqat OEMMPU RAS

“Qeyri-müəyyənlik şəraitində çoxsəviyyəli, intellektual və şəbəkə nəzarəti SİSTEMLERİNİN FƏALİYYƏTİNİN TƏHLİLİ VƏ OPTİMİZASYASI”

1. Proqramın əsaslandırılması

1.1. Elmi və praktik əhəmiyyəti

Texnologiyanın intensiv inkişafı (şəbəkələrin qurulması, kompüterlərin miniatürləşdirilməsi, onların sürətinin artırılması və s.) müasir idarəetmə sistemlərinə yeni tələblər qoyur və həm daxili idarəetmə sistemləri səviyyəsində (böyük dispetçer mərkəzləri səviyyəsində), həm də idarəetmə sistemləri səviyyəsində yeni imkanlar açır. mərkəzləşdirilməmiş multi-agent sistemlərinin şəbəkə səviyyəsi (kommunikasiya şəbəkəsi, qrup) qarşılıqlı əlaqəsi.İdarəetmə sistemləri getdikcə daha çox informasiya və idarəetmə sistemləri xarakterini alır və idarəetmə, hesablama və rabitə nəzəriyyələrinin kəsişməsində öyrənilir. Beləliklə, rabitə kanallarının (kommunikasiyaların) xüsusiyyətlərini nəzərə almaq, məsələn, mərkəzləşdirilməmiş (çox agent) sistemlərdə zəruridir və daxili kompüterin xüsusiyyətləri texniki kimi çoxsəviyyəli idarəetmə sistemlərində belə intellektual funksiyaları həyata keçirərkən vacibdir. görmə, fəaliyyətin planlaşdırılması, təlim, çox meyarlı qərarların qəbulu, əks etdirmə və s. idarəetmə obyektinin işləməsi, kəmiyyət modellərinin adekvatlığını itirməsinə səbəb olur (məsələn, mürəkkəb sistemin təkamülünü təsvir edən tənliklər), keyfiyyətin rolunu artırır ("bilik" adlanan, məsələn, məntiqi-linqvistik) idarəetmə sisteminin yuxarı səviyyələrində istifadə olunan obyekt və mühitin modelləri.

Proqram elm, texnologiya və mühəndisliyin prioritet sahələrində yaranan fundamental problemlərin həllinə yönəlib Rusiya Federasiyası. Vəzifə qeyri-müəyyənliyi və ilkin məlumatların çatışmazlığını nəzərə alaraq mürəkkəb texniki, insan-maşın və digər sistemlər üçün idarəetmə nəzəriyyəsi sahəsində yeni fundamental və tətbiqi nəticələr əldə etməkdir, o cümlədən: stoxastik sistemlərin təhlili və sintezi nəzəriyyəsi, hərəkət idarəetmə sistemlərinin yaradılması nəzəriyyəsi və texnoloji proseslər, cari diaqnostika və texniki vəziyyətin monitorinqi, həmçinin müasir informasiya texnologiyaları əsasında avtomatlaşdırılmış layihələndirmə sistemləri və intellektual idarəetmənin yaradılması nəzəriyyəsi ilə.

Müxtəlif tətbiqlərdə (nəqliyyat, logistika, istehsalat, aviasiya və kosmik sistemlər, sualtı qayıqlar və yerüstü gəmilər və s.) İdarəetmə nəzəriyyəsi, təhlil və optimallaşdırmanın istifadəsinin müxtəlifliyi səbəbindən çoxlu sayda mürəkkəblik amillərini nəzərə almaq lazımdır. , kimi:

çoxsəviyyəli idarəetmə,

mərkəzsizləşdirmə,

qeyri-xəttilik

Çoxluq

Parametrlərin paylanması

proseslərin məkan və zaman dəyişkənliyi,

yüksək ölçü,

Alt sistemlərin təsvirinin heterojenliyi,

multimodallıq,

impulsiv təsirlərin olması,

koordinat-parametrik, struktur, nizamlı və tək pozğunluqların olması;

dövlət vektoru və sistem parametrləri, ölçmə xətalarının xüsusiyyətləri və xarici mühit haqqında məlumatın qeyri-müəyyənliyini təsvir etmək üçün deterministik və ehtimal modellərindən istifadə;

nəzarətdə və ya obyektdə gecikmə effektlərinin olması,

ümumi struktur mürəkkəbliyi müasir sistemlər idarəetmə.

Qarşıya qoyulan məqsədə nail olmaq və əsas vəzifələri həll etmək üçün Proqrama aşağıdakı əsas istiqamətlər üzrə tədqiqat və təkmilləşdirmələr daxildir:

1. Natamam informasiya ilə çoxsəviyyəli idarəetmə sistemlərinin müxtəlif vaxt şkalalarında işləməsinin təhlili və optimallaşdırılması.

2. Təşkilati-texniki xarakterli çoxsəviyyəli və mərkəzləşdirilməmiş sistemlərdə idarəetmə və optimallaşdırma.

2.1. Şəbəkə mərkəzli sistemlərdə nəzarət və optimallaşdırma.

2.2. Hərəkət edən obyektlərin ağıllı idarə edilməsi.

2.3. Çoxsəviyyəli real vaxt rejimində məlumat və idarəetmə sistemlərinin modelləşdirilməsi və optimallaşdırılması.

İstiqamət 1. İşin təhlili və optimallaşdırılması natamam məlumatlarla çoxsəviyyəli idarəetmə sistemlərinin müxtəlif vaxt şkalaları

Bir çox müasir idarəetmə sistemlərinin mürəkkəbliyi çox vaxt sistem daxilində baş verən proseslərin və onun ətraf mühitlə qarşılıqlı əlaqəsinin tam təsvirini əvvəlcədən almağa imkan vermir. Bir qayda olaraq, real sistemlər dinamikanın qeyri-xətti tənlikləri ilə təsvir edilir və çox vaxt idarəetmə sistemlərinin riyazi modelləri bu parametrləri və xüsusiyyətləri özlərini göstərmədən ayrı-ayrı elementlərin parametrlərində və xüsusiyyətlərində dəyişikliklərin yalnız icazə verilən diapazonlarını nəzərə alır.

Bundan əlavə, bəzi sistemlərdə, xüsusən də mikromexaniki və kvant sistemlərində fasiləsiz və ya diskret zamanda klassik təsvir üsullarından istifadə etmək çətindir, çünki yaranan daxili və/və ya xarici qarşılıqlı təsir qüvvələr, eləcə də idarəetmə hərəkətləri keçici, impulsivdir. təbiətdədir və dəqiq hesablana bilməz. Sistem müxtəlif zaman miqyalarında işləyir: real (yavaş) və sürətli (impuls). Belə müvəqqəti çoxmiqyaslılıq bir çox müasir idarəetmə sistemlərinin, o cümlədən çoxsəviyyəli idarəetmə sistemlərinin daxili xassəsidir ki, burada yuxarı səviyyələr keyfiyyət və diskret modellərdən, aşağı səviyyələr isə davamlı vaxta malik kəmiyyət modellərindən daha çox istifadə edir.

Bu səbəbdən hibrid (fasiləsiz-diskret) zamanda bu cür sistemlərin işləməsinin təsvirinin riyazi rəsmiləşdirilməsi üsullarının işlənib hazırlanması, natamam məlumat, əks təsir və qeyri-standart məhdudiyyətlər şəraitində idarə oluna bilənlik və sabitlik üçün xassələrinin öyrənilməsi. idarəedicilər və faza dəyişənləri haqqında təcili işdir. Eyni aktual vəzifə sintez üçün metodların işlənib hazırlanmasıdır optimal nəzarət oxşar davamlı-diskret sistemlər, həm deterministik, həm də stoxastik.

Bundan əlavə, qeyri-müəyyənlik və aprior məlumatların olmaması şəraitində məlumatın toplanması və emalı prosesinin optimallaşdırılması problemləri (müşahidə nəzarəti və optimal filtrləmə) çox aktualdır.

İstiqamət 2. Təşkilati və texniki xarakterli çoxsəviyyəli və mərkəzləşdirilməmiş sistemlərdə idarəetmə və optimallaşdırma

2.1. Şəbəkə mərkəzli sistemlərdə nəzarət və optimallaşdırma

Müasir mürəkkəb təşkilati-texniki sistemlər yüksək ölçülülük, qeyri-mərkəzləşdirmə, çoxsəviyyəli idarəetmə, təlim nəzərə alınmaqla fəaliyyətin səmərəli planlaşdırılması ehtiyacı, qəbul edilən qərarların çoxmeyarlılığı və nəzarət edilən subyektlərin əks olunması ilə xarakterizə olunur.

Böyük ölçülü diskret və davamlı paylanmış çox əlaqəli sistemlərin planlaşdırılması və idarə edilməsi problemləri həm də təkcə zaman baxımından deyil, həm də məkanda paylanması və miqyası baxımından müxtəlif miqyaslı proseslərlə xarakterizə olunur və ən mürəkkəb və vaxt aparan siniflərdən birini təmsil edir. optimallaşdırma problemləri. Bu səbəbdən, mürəkkəb texniki, təşkilati (o cümlədən nəqliyyat və logistika) və informasiya sistemlərinin planlaşdırılması, layihələndirilməsi və idarə edilməsi üçün qərara dəstək sistemlərində istifadə üçün dəqiq və təxmini həllərin tapılması üçün tədqiqat metodları və yanaşmalarının, habelə simulyasiya vasitələrinin işlənib hazırlanması məqsədəuyğundur. .

Mərkəzləşdirilməmiş təşkilati-texniki sistemlərin komponentlərinin (şəbəkə mərkəzli sistemlər, istehsal sistemləri, hesablama, telekommunikasiya və digər şəbəkələr və s.) rabitə kanallarının məhdudlaşdırılması və hesablamaların mürəkkəbliyi, informasiyanın emalının xüsusiyyətləri şəraitində qrup qarşılıqlı əlaqəsini idarə etmək. proseslər, o cümlədən qərar qəbul etmə vaxtı, hesablama imkanları və rabitə kanallarının ötürmə qabiliyyətinə məhdudiyyətlər. Buna görə də mürəkkəb təşkilati-texniki sistemlərin strukturunun optimallaşdırılması (yuxarıda göstərilən məhdudiyyətləri nəzərə alaraq), o cümlədən eyni zamanda bir çox meyarları nəzərə almaqla metodların işlənib hazırlanması aktualdır: ilkin məlumatların təfərrüatı, məlumat toplanmasının səmərəliliyi. , planlaşdırma və əks etdirən qərarların qəbulu, fərdi kompüterlərin məhdud performansı, işin təkrarlanmasının azaldılması , həmçinin məlumatların ötürülməsinin saxlanması ilə bağlı köməkçi hesablamaların nisbəti.

Çoxsəviyyəli və mərkəzləşdirilməmiş sistemlər şəraitdə real vaxt rejimində paylanmış qərar qəbulu ilə xarakterizə olunur informasiyaya qarşı mübarizə, həmçinin məlumatın natamamlığı və heterojenliyi, çox vaxt çox meyarlı keyfiyyət və subyektiv xarakter daşıyır. Bu səbəbdən, natamam məlumat və əks fəaliyyət şəraitində adekvat informasiya təminatı sistemlərinin yaradılması və strateji və operativ qərarların qəbul edilməsini dəstəkləmək üçün metodlar hazırlamaq lazımdır. Bunun üçün xüsusilə aşağıdakıları hazırlamaq məqsədəuyğundur: dinamik təşkilati və texniki sistemlərin multi-agent modelləri, o cümlədən ziddiyyətli agentlərlə şəbəkə modelləri, qrup davranışı və onun proqnozlaşdırılması modelləri, maraqlar balansının qiymətləndirilməsi və koalisiyaların formalaşması. bu sistemlərdə, eləcə də xarici mühit və intellektual agentlərin bilikləri haqqında informasiya texnologiyaları və məlumat təqdimetmə vasitələrinin inkişafı.

2.2. Hərəkət edən obyektlərin ağıllı idarə edilməsi

Qarşıya qoyulan vəzifələri həll etmək üçün kəmiyyət modelləri yaratmaq həmişə mümkün deyil, buna görə də ənənəvi metodlarla yanaşı, Proqram süni intellekt metodlarından istifadə edir. Süni intellekt, bilik sahəsi kimi, son əlli ildə həm intellekt anlayışının inkişafı və təkmilləşməsində, həm də intellekt sahəsində böyük bir sıçrayış keçirdi. praktik tətbiq süni intellekt insan fəaliyyətinin müxtəlif sahələrində: texnologiyada, iqtisadiyyatda, biznesdə, tibbdə, təhsildə və s.. Süni intellektin bir çox nəzəri müddəaları və üsulları tətbiqi biliklərə əsaslanan intellektual texnologiyalara çevrilmişdir.

Müasir intellektual sistemlər nəslinin özəlliyi ondan ibarətdir ki, onlar həm kəmiyyət məlumatlarını, həm də keyfiyyət modellərini - xarici mühitin müxtəlif obyektlərinin mümkün davranışı və onların qarşılıqlı əlaqəsi haqqında bilikləri nəzərə alan xarici mühitin mürəkkəb modelinə əsaslanır. Bu cür modellərin istifadəsi biliklərin təmsil üsullarının, müxtəlif mənbələrdən məlumatların inteqrasiyası üsullarının inkişafı, kompüterlərin sürətinin və yaddaşının əhəmiyyətli dərəcədə artması sayəsində mümkün olmuşdur.

Xarici mühit modelinin mövcudluğu, hərəkət edən obyektlər üçün müasir intellektual idarəetmə sistemlərinə çoxmeyarlı, qeyri-müəyyənlik və risk şəraitində qərarlar qəbul etməyə imkan verir və bu qərarların keyfiyyəti bir insanın qəbul etdiyi qərarların keyfiyyətindən yüksək ola bilər. məlumat yüklənməsi, məhdud vaxt və stress şərtləri.

Bununla əlaqədar olaraq, yuxarıda sadalanan amillərin mövcudluğu şəraitində hərəkət edən obyektlərin intellektual idarə edilməsinin inkişafı üçün yeni alətlər və üsulların hazırlanması təcili vəzifədir.

2.3. Çoxsəviyyəli real vaxt rejimində məlumat və idarəetmə sistemlərinin modelləşdirilməsi və optimallaşdırılması

Bu istiqamətdə tədqiqatın aktuallığı qeyri-müəyyənlik şəraitində işləyən çox rejimli və çoxməqsədli obyektlərin çoxsəviyyəli açıq modul real vaxt məlumat və idarəetmə sistemlərinin (IMS RT) təhlili və sintezi metodlarının işlənib hazırlanması zərurəti ilə əlaqədardır. struktur pozuntuları və fövqəladə hallar (ESS). Bu nəzarət obyektləri arasında dövlətin təhlükəsizliyini müəyyən edən kritik obyektlər və məsuliyyətli istifadə sistemləri var.

Aydındır ki, bu sinfə aid sistemlərin yaradılması problemləri və vəzifələri bu cür sistemlərin strukturunun dinamik və ssenari təhlili və sintezinin, onların alqoritmik, proqram təminatının vahid nəzəriyyəsi və tətbiqi proqram yönümlü üsullarının inkişafı əsasında uğurla həll edilə bilər. və informasiya dəstəyi, effektiv idarəedici təsirlərin inkişaf etdirilməsi mexanizmləri. Bunlara, ilk növbədə, açıq arxitekturaya malik obyektyönümlü İMS RT-nin modul strukturunun müxtəlif səmərəlilik meyarlarına uyğun olaraq optimalın sintezi üçün modellər və üsullar daxil olmaqla, açıq informasiya və idarəetmə sistemlərinin layihələndirilməsi üçün rəsmiləşdirilmiş metodologiyanın işlənib hazırlanması daxildir. Dinamik analiz mərhələsində alınan nəticələr əsasında verilənlərin emalı və idarə edilməsinin optimal funksional modul strukturu sintez edilir, yəni RT İMS modullarının optimal tərkibi və sayı müəyyən edilir, sistemin interfeysi sintez edilir və onun strukturu müəyyən edilir. tətbiqlərin giriş axınlarının işlənməsi üçün proqram təminatı və informasiya dəstəyi müəyyən edilir.

Qeyri-müəyyənlik, struktur pozğunluqları və fövqəladə hallar şəraitində hərəkətləri planlaşdırmaq və qərarların qəbulunu dəstəkləmək üçün İMS RT-də ssenari təhlili və effektiv nəzarət tədbirlərinin sintezi metodlarından istifadə etmək məqsədəuyğundur. Bu halda çəkili və ya funksional işarə qrafiklərinin dilində struktur pozuntularının və fövqəladə halların yayılmasının riyazi modeli formalaşacaqdır. Bu model əsasında obyektlərin idarəolunması üçün rasional ssenarilər onların tərkib elementlərinin işləklik potensialı, dayanıqlığı və sağ qalma qabiliyyəti anlayışlarından istifadə etməklə sintez ediləcək. Çox rejimli hədəf obyektlərində NSS-nin səbəb və nəticələrinin aradan qaldırılması üçün ssenarilərin sintezi dinamik müəyyən edilmiş vaxt və resurs məhdudiyyətləri nəzərə alınmaqla həyata keçiriləcək. Qeyri-müəyyənlik, struktur pozuntuları və fövqəladə vəziyyətlər şəraitində işləyən çox rejimli və çoxməqsədli obyektlərin yaşama qabiliyyətinin idarə edilməsinin tərs problemlərinin həlli üçün formulalar və üsullar hazırlamaq lazımdır.

Yuxarıda qeyd olunan idarəetmə sistemlərinin və obyektlərinin xüsusiyyətləri, onlar üçün nəzarət, təhlil və optimallaşdırma məsələlərinin həllinin elmi və praktiki əhəmiyyəti Proqramın aşağıdakı əsas məqsəd və vəzifələrini formalaşdırmağa imkan verir.

1.2. Əsas məqsəd və vəzifələr

Proqramın əsas məqsədi texnoloji və texniki obyektlərin və proseslərin hərəkətinə nəzarət tətbiqləri ilə mürəkkəb dinamik və intellektual sistemlərə nəzarət sahəsində dövlət əhəmiyyətli perspektivli layihələrin həyata keçirilməsinə mane olan idarəetmə nəzəriyyəsinin fundamental problemlərini həll etməkdir. təşkilati sistemlər.

Aşağıdakı ümumiləşdirilmiş mövzular üzrə tədqiqat aparılacaq.

İstiqamət 1

· Koordinatların natamam ölçülməsi vəziyyətlərində qeyri-xətti sistemlərin sabitləşdirilməsi üsullarının işlənməsi və idarəetmə qüvvələrinin icazə verilən strukturuna məhdudiyyətlər.

· İdarəetmə obyektinin və əməliyyat mühitinin parametrlərinin qeyri-müəyyənliyinin deterministik, ehtimal və digər modelləri şəraitində möhkəm və adaptiv monitorinq və nəzarət üsullarının işlənib hazırlanması.

· Fasiləsiz, diskret və çoxsəviyyəli davamlı-diskret dinamik modellərin keyfiyyət və kəmiyyət təhlili üsullarının və alqoritmlərinin işlənməsi və vektor və matrislərin müqayisəsi funksiyaları və model çevrilmələri ilə reduksiya metodu əsasında idarəetmə sintezi.

· Daxili orqanların konfiqurasiyasını və ya hərəkətini dəyişdirərək müqavimət göstərən mühitlərdə hərəkət edən yeni sinif mexaniki sistemlərin optimal idarə edilməsi probleminin tədqiqi.

· Quru sürtünmənin mövcudluğunda mexaniki sistemlərin təsir qarşılıqlı əlaqəsi məsələlərinin riyazi formallaşdırılması və həlli üsullarının işlənib hazırlanması.

· Diskret-kontinuum və impulsiv dinamik sistemlər üçün optimal idarəetmə üsullarının işlənib hazırlanması.

· Nəzarət olunmayan pozulmalara məruz qalan qeyri-xətti obyektlərin dinamik oyunlar şəklində zəmanətli idarə edilməsi üsullarının işlənib hazırlanması.

· Kvant sistemlərinin idarə edilməsi nəzəriyyəsinin inkişafı.

· Müxtəlif səviyyələrdə proseslərin dinamikasının heterogen təsviri ilə çoxsəviyyəli idarəetmə sistemlərinin vəziyyətinin qiymətləndirilməsi və sintezi üçün sabitlik, dəyişməzlik, dissipativlik kimi dinamik xassələrin təhlili metodlarının və alqoritmlərinin işlənib hazırlanması.

İstiqamət 2.1

· Paylanmış parametrləri və çoxmiqyaslı (məkan və zaman) prosesləri ilə iri miqyaslı şəbəkə mərkəzli sistemlər üçün idarəetmə problemlərinin həlli üsulları.

· Paylanmış layihə və proqramlara qeyri-mərkəzləşdirilmiş intellektual nəzarətin kommunikasiya-şəbəkə modelləri və üsulları.

· Çoxsəviyyəli və mərkəzləşdirilməmiş sistemlərin strukturunun optimallaşdırılması üsulları.

· Paylanmış və paralel hesablamaların riyazi bircinsli məkanında şəbəkə mərkəzli idarəetmənin kompüterdə həyata keçirilməsi üsulları və strukturları.

· Natamam, heterojen, keyfiyyət və subyektiv məlumatlara əsaslanan qrup qərarlarının qəbulu modelləri və üsulları.

· Mürəkkəb texniki və nəqliyyat-logistika sistemlərində qarşılıqlı əlaqəli əməliyyatların komplekslərinin planlaşdırılması və idarə edilməsi modelləri və üsulları.

· Multi-agent texnologiyaları əsasında paylanmış proqram təminatının intellektual sistemlərinin yaradılması üçün prinsiplərin, arxitekturanın, metodların və alqoritmlərin işlənib hazırlanması.

· Multi-agent şəbəkə strukturlarında informasiyanın idarə edilməsi modellərinin və metodlarının işlənib hazırlanması.

İstiqamət2.2

· Qeyri-səlis, neyron şəbəkə və məntiqi-dinamik elementlərin modellərinin strukturuna daxil edilmə xüsusiyyətlərini əks etdirən situasiya nəzarətinin ümumiləşdirilmiş modellərinin işlənib hazırlanması.

· Model təsvirində heterogen (kəmiyyət-keyfiyyət) idarə olunan dinamik obyektlər qrupunun rabitə sabitliyi xassəsini təmin edən marşrutun planlaşdırılması metodunun işlənib hazırlanması.

· Dənizdə hərəkət edən obyektlərə tətbiqi ilə idarəetmə obyektlərinin qeyri-xəttiliyini, çoxəlaqəliliyini, yüksək ölçülülüyünü nəzərə alan real vaxt rejimində adaptiv modelləşdirmə platformaları üçün analiz və sintez üsullarının işlənib hazırlanması.

· Münaqişə mühitində hərəkət edən obyektlərin qrup qarşılıqlı əlaqəsi, çoxkriteriya, qeyri-müəyyənlik və risk nəzərə alınmaqla onların çoxsəviyyəli idarə edilməsi üçün intellektual sistemlərin optimallaşdırılması.

· İntellektual idarəetmə sistemləri üçün texniki baxışın təmin edilməsi üsullarının hazırlanması.

· Sistem vəziyyətləri məkanında məcburi hərəkətin təşkili əsasında mürəkkəb manevrləri yerinə yetirən dinamik obyektlərin intellektual idarə edilməsi üsullarının işlənib hazırlanması.

İstiqamət2.3

· Qeyri-müəyyənlik və struktur pozuntuları şəraitində açıq arxitekturaya malik obyekt yönümlü çoxsəviyyəli real vaxt informasiya və idarəetmə sistemlərinin modul strukturunun təhlili və optimallaşdırılması modelləri və üsulları.

· Elektrik enerji sistemlərinin rejimlərinin təhlili və optimallaşdırılması üsulları və onların idarə edilməsi.

· İdarəetmə tapşırıqları üçün zəiflik nöqtələrinin axtarışına ssenari-indikator yanaşmasının modelləri və metodları.

· Hərəkət edən obyektlərin çox rejimli idarəetmə proseslərinin modelləşdirilməsi, təhlili və optimallaşdırılması üsulları.

· İdarəetmə obyekti haqqında aprior məlumatlar əsasında texnoloji biliklər bazasını formalaşdırmaqla idarəetmənin səmərəliliyini artırmaq üçün qeyri-xətti qeyri-stasionar obyektlərin intellektual identifikasiyası metodlarının və alqoritmlərinin işlənib hazırlanması.

· Meqapolislərin ekosistemlərinin idarə olunması problemlərində təbii və texnogen komplekslərin modelləşdirilməsi üçün geoinformasiya texnologiyaları.

· Naviqasiya və idarəetmə sistemləri üçün informasiya dəstəyinin təhlili və optimallaşdırılması.

· İstehsal proseslərinin idarə edilməsi modelləri və üsulları.

İdarəetmə sistemlərinin təhlili və sintezi nəzəriyyəsi və metodlarının işlənib hazırlanmasının nəticələri aşağıdakı sahələrdə istifadə olunacaq:

· aviasiya və astronavtikada, quru və dəniz obyektlərində, nəqliyyat vasitələrində hərəkətin idarə edilməsi;

· multi-agent şəbəkə mərkəzli sistemlər, istehsal sistemləri, hesablama, telekommunikasiya və digər şəbəkələr ;

· nəqliyyat və logistika sistemləri ;

· qlobal enerji, qaz nəqli və digər irimiqyaslı infrastruktur sistemləri;

· natamam məlumat və əks fəaliyyət şəraitində strateji və operativ qərarların qəbul edilməsinə dəstək və idarəetmə vəzifələrinin informasiya təminatı sistemləri.

İdarəetmə sistemlərinin qurulması nəzəriyyəsinin fundamental problemləri onların intensiv işlənməsini tələb edir. Bu istiqamətdə tədqiqatların inkişafı imkan verəcək:

İnkişaf nəzəri əsaslar idarəetmə-hesablama-rabitə kompleks üçlü probleminin həlli (problem - " nəzarət- Hesablama- rabitə") mürəkkəb informasiya və idarəetmə sistemləri üçün, o cümlədən rabitə kanallarının məhdudlaşdırılması və alt sistemlərin nasazlığı şəraitində;

Hərəkət edən obyektlər, xüsusi təyinatlı obyektlər, texnoloji və təşkilati sistemlərlə bağlı prinsipcə yeni obyektlərin və proseslərin idarə edilməsi problemlərini həll etmək;

Yaradın təsirli üsullar hava gəmilərinin və digər hərəkət edən obyektlərin idarəetmə sistemlərinin funksional diaqnostikası və nasazlıqlara dözümlülüyünün, habelə elektrik enerjisi sistemlərinin dinamik dayanıqlığının təmin edilməsi;

İdarəetmə sistemlərinin işlənib hazırlanması prosesinin alqoritmləşdirilməsi və avtomatlaşdırılması yolu ilə dizayn həllərinin işlənib hazırlanmasının keyfiyyətini artırmaq, sürətləndirmək və xərcləri azaltmaq.

Bundan sonra nəzarət geniş mənada başa düşülür, o cümlədən rabitə-şəbəkə, qrup, paylanmış nəzarət (ingilis ədəbiyyatında - şəbəkələrdə nəzarət, şəbəkələr üzərində nəzarət, paylanmış nəzarət və s.)

Anlayışlar: ağıllı sistem (IntS), ağıllı idarəetmə sistemi (IntSU)

“İntellektual sistem” anlayışı müxtəlif tədqiqatçılar tərəfindən müxtəlif cür şərh olunur. Müşayiət olunan izahatları daxil etməklə əsas olanları nəzərdən keçirin.

Ağıllı sistem operatorun (qərar qəbul edən - qərar qəbul edən) iştirakı olmadan problemlərin həllində intellektual dəstəyi olan informasiya hesablama sistemidir. Ağıllı sistem operatorun - qərar qəbul edənin iştirakı ilə problemlərin həllində intellektual dəstəyi olan məlumat hesablama sistemidir. İdarəetmə sistemlərinin yaradılmasında əsas intellektual texnologiyalardan, o cümlədən süni neyron şəbəkələri (ANN), genetik alqoritmlər, qeyri-səlis məntiqdən səmərəli istifadə oluna bilər. Eyni zamanda, onların istifadəsinin məqsədəuyğunluğu, lazımi hesablamaların mürəkkəbliyini əhəmiyyətli dərəcədə artırmadan axtarış sahəsini genişləndirməyə imkan verən hesablamaların aparılması üçün paylanmış sxemləri həyata keçirmək qabiliyyəti ilə müəyyən edilir; təbii dilə yaxın "sadə" dil vasitəsilə idarəetmə proseslərini təsvir etmək bacarığı; qeyri-xətti idarəetmə obyektlərinin qeyri-analitik təsvirinin mümkünlüyü və qeyri-müəyyənlik və çoxlu sayda xüsusi vəziyyətlərlə xarakterizə olunan proseslərin təsviri; zəif rəsmiləşdirilmiş problemlərin həlli məkanında tez axtarış etmək bacarığı.

Ağıllı sistemlər Bunlar biliyə əsaslanan sistemlərdir. Bilik kompüterdə işləndikdə verilənlərə bənzər şəkildə çevrilir: 1) Düşüncə nəticəsində insan yaddaşında olan bilik. 2) Biliklərin maddi daşıyıcıları (dərsliklər, dərs vəsaitləri). 3) Bilik sahəsi predmet sahəsinin əsas obyektlərinin, onların atributlarının və onları birləşdirən qanunauyğunluqların şərti təsviridir. 4) Biliyin hansısa modelə (istehsal, semantik, çərçivə və ya digər) əsaslanaraq təqdim edilməsi. İstehsal modeli və ya qaydaya əsaslanan model biliyin cümlələr şəklində təqdim edilməsinə imkan verir “Əgər a , sonra". Semantik şəbəkə təpələri anlayışlar, qövsləri isə onlar arasında əlaqələr olan istiqamətlənmiş qrafikdir. Çərçivə bəzi konseptual obyekti təmsil etmək üçün verilənlər strukturudur. 5) Maşın saxlama vasitələrinə dair bilik bazası. İstehsal modelindən istifadə edərkən biliklər bazası qaydalar toplusundan ibarətdir. Qaydaların sadalanmasına nəzarət edən proqrama nəticə çıxarma mühərriki (mülahizə mexanizmi, nəticə çıxarma mühərriki, deduktiv mühərrik, tərcüməçi, qayda tərcüməçisi, həlledici) deyilir. Çıxış maşını tsiklik işləyir. Hər bir dövrədə işçi yaddaşdan (verilənlər bazasından) mövcud faktlara və biliklər bazasından qaydalara baxır, sonra isə onları müqayisə edir. Seçilmiş qaydalar toplusu qondarma konflikt toplusunu təşkil edir (yəni müəyyən bir vəziyyətdə bir neçə qayda eyni vaxtda tətbiq oluna bilər). Münaqişəni həll etmək üçün nəticə mühərrikinin bir meyar var ki, o, bir qayda seçir və bundan sonra işə salınır. Bu, qaydanın nəticəsini təşkil edən faktların (tövsiyə olunan hərəkətlərin) işlək yaddaşa daxil edilməsi və ya ziddiyyətli qaydaların seçilməsi meyarının dəyişdirilməsi ilə ifadə edilir. Qaydanın nəticəsinə hansısa hərəkətin adı daxildirsə, o zaman işləyir. Nəticə mühərriki modus ponens prinsipinə əsaslanır və bu, aşağıdakı kimi şərh olunur: “Əgər A müddəasının doğru olduğu və “Əgər A, onda B” formasının qaydası olduğu məlumdursa, B müddəasının doğru olduğu bilinir. "

Altında ağıllı sistemlər məqsədyönlü davranış qabiliyyətini nümayiş etdirən hər hansı bioloji, süni və ya formal sistemləri başa düşmək. Sonuncuya ünsiyyətin xüsusiyyətləri (təzahürləri), biliklərin toplanması, qərar qəbul etmə, öyrənmə, uyğunlaşma daxildir. Süni intellekt sahəsində tədqiqatların mərkəzində biliyə əsaslanan yanaşma dayanır. Biliyə güvənmək süni intellektin əsas paradiqmasıdır. Əsərdə biliyin şərhləri dörd qrupa (və ya səviyyəyə) birləşdirilir: psixoloji, intellektual, formal-məntiqi və informasiya-texnoloji. Biliyin psixoloji şərhi - psixi obrazlar, psixi modellər. Biliyin intellektual təfsiri - müəyyən bir predmet sahəsi haqqında məlumatların məcmusudur, o cümlədən bu fənnin obyektləri haqqında faktlar, bu obyektlərin xüsusiyyətləri və onları birləşdirən əlaqələr, bu mövzu sahəsində baş verən proseslərin təsviri, habelə məlumat. həlli üsulları haqqında tipik vəzifələr. Formal-məntiqi şərh - xüsusi prosedurlardan istifadə etməklə bu mövzu sahəsi haqqında yeni biliklər əldə etmək (çıxmaq) üçün istifadə olunan müəyyən bir mövzu sahəsi haqqında rəsmiləşdirilmiş məlumat. İnformasiya texnologiyalarının şərhi - kompüter yaddaşında saxlanılan və intellektual proqramların işində istifadə olunan struktur məlumat.

D.A.-nın əsərlərində. Pospelova və onun həmkarları aşağıdakıları təsvir edirlər biliyin konseptual xüsusiyyətləri: daxili şərh, hər bir məlumat elementini müəyyən edən unikal adların mövcudluğu kimi başa düşülür; strukturluluq, ayrı-ayrı informasiya vahidlərinin bir-birinə rekursiv yerləşməsinin mümkünlüyünü müəyyən edən; xarici əlaqə, informasiya vahidləri arasında funksional, təsadüfi və digər növ əlaqələrin qurulması imkanlarının dəqiqləşdirilməsi; miqyaslılıq informasiya vahidlərinin kəmiyyət, sıra və digər nisbətlərini təyin etmək üçün müxtəlif ölçülərin tətbiqi imkanlarının xarakterizə edilməsi; fəaliyyət, yeni məlumatlar ortaya çıxdıqda bəzi müvafiq tədbirlərin həyata keçirilməsinə başlamaq qabiliyyətini əks etdirir.

intellektual Məlumat Sistemi (və ya biliyə əsaslanan sistem) istifadəçilərin konkret informasiya ehtiyaclarından asılı olaraq müxtəlif siniflərin tətbiqi məsələlərinin həlli variantlarını yaratmaq üçün bilik bazasından istifadə konsepsiyasına əsaslanır. Belə sistemlərin qurulmasında əsas məqsəd təcrübədə yaranan mürəkkəb problemlərin həlli üçün yüksək ixtisaslı mütəxəssislərin biliklərini müəyyən etmək, öyrənmək və tətbiq etməkdir. Biliyə əsaslanan sistemlər qurarkən, müəyyən problemlərin həlli üçün xüsusi qaydalar şəklində mütəxəssislər tərəfindən toplanan biliklərdən istifadə olunur. Bu istiqamət strukturlaşdırılmamış və yarımstrukturlaşdırılmış problemləri təhlil etmək kimi insan sənətini təqlid etmək məqsədi daşıyır.

İntellektual sistemlərin tətbiqi nəzəriyyəsində (IntS) idarəetmə sistemi yalnız onu əhatə edən xarici aləmlə sıx qarşılıqlı əlaqədə nəzərdən keçirilir və intellektual sistem ya onların yaratdığı aktiv subyektlərin və onlara qarşı duran obyektlərin (subyektlərin) məcmusu kimi şərh olunur. subyektin aktiv mövcudluğunun situasiya imkanı, yaxud hansısa sistemin və ya sistemdənkənar subyektin hədəf tapşırığı ilə və intellektual sistemi təşkil edən hər hansı təbiətin bütün elementləri onlar üçün ümumi olan xarici dünyanın təsiri altındadır.

A.V.-nin əsərində. Timofeeva və R.M. Yusupov bildirib ki, İntDU-ya süni intellekt elementləri daxildir ki, bu da konsepsiyaların formalaşmasına və biliklərin toplanmasına, qeyri-müəyyən şəraitdə davranışı planlaşdırmağa və qərarlar qəbul etməyə, təsvirləri tanımağa və ətraf mühitin modelini formalaşdırmağa imkan verir. İntellekt elementlərinin sistemlərə daxil edilməsi avtomatik nəzarət(ACS) onların funksional imkanlarını əhəmiyyətli dərəcədə genişləndirir adaptiv ACS ilə müqayisədə. İntellektuallaşma nəticəsində avtomatik idarəetmə sistemləri adətən bir insana tapşırılan bəzi növ intellektual vəzifələri həll etmək imkanı əldə edir. Buna görə də, vəziyyətin insan operatorunun idarəetmə prosesində birbaşa iştirakına imkan vermədiyi (əsaslandırmadığı) hallarda və ya idarəetmə obyektinin istismarı zamanı operatorun işinin intensivliyini azaltmaq lazım olduqda ITS getdikcə daha çox istifadə olunur. normal rejimlərdə.

ACS-nin intellektuallaşdırılmasına ehtiyac adətən idarəetmə obyektlərinin mürəkkəb olduğu (məsələn, qeyri-müəyyənlik şəraitində işləyən qeyri-xətti dinamikası olan obyektlər) və onların təsviri və ətraf mühitlə qarşılıqlı əlaqəsini strukturlaşdırmaq və rəsmiləşdirmək çətin olduğu hallarda yaranır. Təsvirin natamamlığı həm obyektin və ətraf mühitin modelinin aprior qeyri-müəyyənliyində, həm də idarəetmə məqsədlərinin qeyri-müəyyənliyində və müxtəlifliyində özünü göstərir. Çox vaxt bu cür obyektlərin davranışının təsviri qeyri-müəyyəndir və keyfiyyət xarakterli məlumatları ehtiva edir ( ekspert rəyləri, inandırıcı nəticələr, üzvlük funksiyaları). Belə şəraitdə idarəetmə problemlərinin həlli süni intellekt metodlarından istifadə etmədən, yəni ACS-nin intellektuallaşdırılması olmadan mümkün deyil.

Beləliklə, ACS-nin intellektuallaşdırılması zəruri təlim və uyğunlaşma vasitələrindən istifadə edərək ətraf mühit, obyekt və idarəetmə sistemi haqqında biliklərin təmsil edilməsinə və emalına qədər azalır. Bu bilik və alətlər idarəetmə obyektinin və ətraf mühitin modelini təkmilləşdirməyə və ACS-yə insan operatorunun və ya ekspertin intellektual qabiliyyətlərinə bənzər prinsipial olaraq yeni xüsusiyyətlər verməyə imkan verir. IntDU-nun səciyyəvi xüsusiyyətləri onların biliklərin formalaşması yolu ilə öyrənmək və öz-özünə öyrənmək, davranış nümunələrini sintez etmək və müəyyən etmək, situasiyaları tanımaq və təhlil etmək, müxtəlif amillərlə bağlı özünü təşkil etmək və uyğunlaşmaq qabiliyyətidir. Bu qabiliyyətlər ACS-nin istismarı zamanı yaranan müxtəlif daxili və xarici qeyri-müəyyənlik amillərini kompensasiya etməyə və bunun sayəsində nəzarətin keyfiyyətini yaxşılaşdırmağa və ya optimallaşdırmağa imkan verir.

Aşağıda, IntSU, idarəetmə obyektinin və ətraf mühitin naməlum xüsusiyyətləri haqqında biliklərin öyrənmə və uyğunlaşma prosesində formalaşdığı və bu halda əldə edilən məlumatların avtomatik idarəetmə qərarının qəbulu prosesində istifadə edildiyi bir sistemi adlandıracağıq. nəzarət keyfiyyətinin yaxşılaşdırılması üçün. Qeyd edək ki, öyrənmə və uyğunlaşma prosesləri ya idarəetmə prosesindən təcrid olunmuş şəkildə (məsələn, adətən insan operatoru və ya ekspert olan müəllimlə təlim rejimində) və ya birbaşa real vaxt rejimində avtomatik idarəetmə prosesində baş verə bilər. .

Ağıllı idarəetmə sistemləri sinfinin tipik nümayəndələrinin funksional strukturunun xüsusiyyətlərini nəzərdən keçirək, onları aşağıdakılarla əlaqələndirək. texnoloji obyektlər nəzarət (aqreqatlar, maşınlar, maşın kompleksləri).

Mümkün nəticələrin və ya nəticələrin əminliyindən asılı olaraq iqtisadi qərarlar üç model çərçivəsində nəzərdən keçirilir:

əminlik şəraitində qərarın seçilməsi, əgər hər bir hərəkət üçün onun dəyişməz olaraq hansısa nəticəyə gətirib çıxardığı məlumdursa;

hər bir hərəkət bir çox mümkün konkret nəticələrdən birinə gətirib çıxarırsa və hər bir nəticənin hesablanmış və ya ekspertlər tərəfindən təxmin edilən baş vermə ehtimalı varsa, risk altında olan qərarın seçilməsi;

qeyri-müəyyənlik şəraitində qərarların seçimi, bu və ya digər hərəkətin nəticəsi olaraq bir çox xüsusi nəticələr olduqda, lakin onların ehtimalları məlum deyil.

Ehtimal metodları qərar qəbul etmək üçün əlverişli şərait və seçimin keyfiyyətinə mənalı zəmanət verir. Bu fərziyyəyə əsaslanır ki, mənalar, üstünlüklər və niyyətlər haqqında mühakimələr insan təcrübəsinin qiymətli abstraksiyalarıdır və qərarlar qəbul etmək üçün işlənilə bilər. Hadisələrin baş vermə ehtimalı ilə bağlı mülahizələr ehtimallarla müəyyən edilsə də, hərəkətlərin arzuolunmazlığına dair mühakimələr anlayışlarla təmsil olunur. Bayes metodologiyası gözlənilən faydalılıq U(d)-ni həllin keyfiyyətinin qiymətləndirilməsi kimi nəzərdən keçirir d. Buna uyğun olaraq d 1 və ya d 2 hərəkətini seçə bilsək, U(d 1),U(d 2) hesablayırıq və ən böyük qiymətə uyğun gələn hərəkəti seçirik. Faydalılığın semantikası riski təsvir etməkdir.

Risk ümumiyyətlə müəyyən maliyyə siyasətinin həyata keçirilməsi nəticəsində bir şəxsin və ya təşkilatın öz resurslarının bir hissəsini itirməsi, gəlir çatışmazlığı və ya əlavə xərclərin meydana çıxması ehtimalı (təhlükəsi) kimi başa düşülür.

Risk səviyyəsi itkilərin obyektiv və ya subyektiv ehtimalı kimi başa düşülür. Məqsəd bu hadisənin aşkarlanması ehtimalını qiymətləndirməyə imkan verən hesablamalar və ya təcrübədən istifadə etməklə əldə edilən təsadüfi hadisənin mümkünlüyünün kəmiyyət ölçüsüdür. Subyektiv mülahizələrin etimadının və doğruluğunun ölçüsüdür və ekspert tərəfindən müəyyən edilir.

Risk səviyyəsi "yüksək", "orta", "kiçik" kimi atributiv qiymətləndirmələrdən istifadə etməklə asanlıqla müəyyən edilir. Atributiv risk qiymətləndirməsinin bir variantı hərf kodlaşdırmasıdır. Bu zaman riski artırmaq və etibarlılığı azaltmaq üçün A-dan D-yə qədər latın hərflərindən istifadə olunur.

AAA - ən yüksək etibarlılıq;

AA - çox yüksək etibarlılıq;

A - yüksək etibarlılıq;

D maksimum riskdir.

Risk səviyyəsi mühasibat uçotu və statistik hesabatların göstəricilərindən istifadə etməklə qiymətləndirilə bilər.

Bütün mümkün göstəricilərdən cari likvidlik əmsalı (CTL) bu məqsəd üçün ən yaxşısıdır - partnyorun öz aktiv likvid aktivləri ilə borclarını ödəyə biləcəyi sualına cavab verən tərəfdaşın likvid vəsaitlərinin onun borclarına nisbəti.

Vəziyyətin təhlili nəticəsində səbəb-nəticə diaqramları (“səbəblər ağacı”) və asılılıq diaqramları qurulur. Səbəb-nəticə diaqramı problemli vəziyyətin strukturunun iyerarxik olaraq açıq qrafik şəklində formal nümayişidir, onun təpələri problemin elementlərinə uyğundur, onun baş vermə səbəblərini əks etdirir və qövslər uyğundur. onların arasındakı əlaqələrə. Element-alt problemlərin əlaqəsi “səbəb-nəticə” əlaqəsi kimi göstərilir (şək. 11.1).

OLTR - məlumatların saxlanması və onlayn əməliyyatların işlənməsi vasitələri; OLAR - operativ məlumat emal vasitələri.

Məlumat anbarı kimi təşkil edilən korporativ verilənlər bazası OLTR və OLAR texnologiyalarından istifadə etməklə informasiya ilə doldurulur. Yarım strukturlaşdırılmış problemlər üçün DSS-ni hazırlamaq və tətbiq etmək üçün aşağıdakı üsul və alətlər hazırlanmalı və onun şərtlərinə uyğunlaşdırılmalıdır:

problemli vəziyyətlərin qeydiyyatı üçün işarələr sistemi;

problemli vəziyyətlərin kritiklik dərəcəsinin qiymətləndirilməsi üsullarını;

problemli vəziyyətlərin səbəblərinin diaqnostikası üçün səbəb-nəticə diaqramları;

qərar variantlarının formalaşdırılması və seçilməsi üçün qərar cədvəli;

qərarların nəticələrinin proqnozlaşdırılması üsullarını;

müəssisənin və xarici mühitin fəaliyyət modelləri.

Şəkil 11.1. Qərarlara dəstək sistemi modeli

Texniki-iqtisadi göstəricilərdən istifadə edərək problemləri müəyyən etməyin ən ümumi forması onların faktiki dəyərlərini normativ və orta qiymətlərlə müqayisə etməkdir.

İerarxiyanın aşağı pillələrində yerləşən problem səbəblərinin məntiqi təhlili göstərir ki, onlar bir çox hallarda daha yüksək səviyyəli problemlərin həlli variantlarını formalaşdırmağa imkan verir. Məsələn, məhsulların istehsalının və satışının həcminin azaldılması probleminin həlli variantları kimi alternativlər mümkündür:

qiymət dəyişkənliyi;

ödəniş formalarının dəyişməsi;

işçilərin sayının azaldılması;

məhsulun maya dəyərində yarımsabit məsrəflərin payının azalması;

sifarişlərin icra müddətlərinin azaldılması;

marketinq xidmətinin gücləndirilməsi.

Riskin obyektiv ehtimalını hesablamaq üçün lazım olan statistik məlumatlar olmadıqda, mütəxəssislərin intuisiyasına və təcrübəsinə əsaslanan subyektiv qiymətləndirmələrə müraciət edin. C.Keyns subyektiv ehtimal anlayışını təqdim etdi. Laqeydlik prinsipinə uyğun olaraq, eyni dərəcədə ağlabatan hadisələr və ya mühakimələr riyazi olaraq belə yazılmış eyni ehtimala malik olmalıdır:

A ~ B ≡ P(A) = P(B),

burada ~ biganəlik və ya dözümlülük münasibətini ifadə edən işarədir.

Daha ağlabatan hadisə və ya mühakimə daha böyük ehtimala malik olmalıdır, yəni. əgər A>B, onda P(A)>P(B). Ehtimalın subyektiv qiymətləndirmələri şifahi və kəmiyyət dəyərlərini əlaqələndirir (Cədvəl 4).

Cədvəl 4

Qiymətli kağızlar bazarında əməliyyatlar həyata keçirərkən risklərin aşağıdakı formaları mövcuddur:

Sistematik risk bütövlükdə qiymətli kağızlar bazarının aşağı düşməsi riskidir. Xüsusi təhlükəsizliklə əlaqəli deyil.

Sistemsiz risk, müəyyən bir qiymətli kağızla əlaqəli bütün risk növlərini birləşdirən məcmu anlayışdır.

Ölkə riski - qeyri-sabit sosial-iqtisadi vəziyyəti olan, investorun rezidenti olduğu ölkə ilə qeyri-dost münasibətləri olan ölkənin yurisdiksiyasında yerləşən müəssisələrin qiymətli kağızlarına investisiya qoymaq riski. Xüsusilə, siyasi risk.

Qanunvericilikdə dəyişikliklər riski, yeni qanunların yaranması və ya mövcud qanunlarda dəyişikliklər nəticəsində onların bazar dəyərinin dəyişməsi nəticəsində qiymətli kağızlara investisiya qoyuluşlarından itki riskidir.

İnflyasiya riski, inflyasiya yüksək olduqda, investorların qiymətli kağızlardan əldə etdikləri gəlirin dəyərdən düşməsi riskidir.

Valyuta riski valyuta məzənnəsinin dəyişməsi ilə əlaqədar olaraq xarici valyutada qiymətli kağızlara investisiyalarla bağlı riskdir.

Sənaye riski ayrı-ayrı sahələrin xüsusiyyətləri ilə əlaqəli riskdir.

Regional risk - tək məhsul sahələrinə (kənd təsərrüfatı, hərbi, ağır, yüngül sənaye) xas olan risk.

Müəssisə riski müəyyən bir müəssisənin qiymətli kağızlarına sərmayə qoymaqdan maliyyə itkisi riskidir.

Kredit riski qiymətli kağızların emitentinin onlar üzrə faizləri ödəyə bilməməsi riskidir.

Likvidlik riski qiymətli kağızın qiymətində dəyişiklik nəticəsində onun satışında itki ehtimalı ilə bağlı riskdir.

Faiz dərəcəsi riski investorların faiz dərəcələrinin dəyişməsi səbəbindən baş verə biləcəyi itki riskidir.

Kapital riski qiymətli kağızlar portfelinin keyfiyyətinin əhəmiyyətli dərəcədə pisləşməsi riskidir.

İnvestisiya portfelinin seçilməsi və vəsaitlərin bölüşdürülməsi ilə bağlı qərar qəbul etmək üçün bir neçə məşhur yanaşma mövcuddur. Ən sadə, uyğun, portfelin investisiya şirkətinin xüsusi tələblərinə cavab vermək üçün tərtib edilməsini tələb edir. Bu yanaşmaya uyğun olaraq, investor qiymətli kağızların müxtəlif kateqoriyalarında sabit məbləğdə töhfələr verir. Firmanın qiymətli kağızlarının keyfiyyətinin qiymətləndirilməsi şirkətin kapitalının həcminə, onun fəaliyyət göstəricilərinə və digər təşkilatların töhfələrinə əsaslana bilər.

Milli və qlobal iqtisadiyyatın fazalarına uyğun olaraq aktivlərin qarışdırıldığı strategiyalara aktivlərin taktiki bölgüsü deyilir. Aktivlərin taktiki yerləşdirilməsi uyğundur, vəsait isə qiyməti düşmüş aktivlərə yatırılır. Fərqli aktiv siniflərinə yatırılan vəsaitlərin nisbəti makroiqtisadi parametrlərin bəzi perspektiv təxminlərinə əsaslandıqda, bu yanaşma ssenari bölgüsü adlanır.

Portfel seçimində ən çox istifadə edilən yanaşma Harry Markowitz tərəfindən təklif olunan orta variasiya yanaşmasıdır. Əsas ideya ondan ibarətdir ki, maliyyə alətinin gətirdiyi gələcək gəliri təsadüfi dəyişən kimi, yəni ayrı-ayrı investisiya obyektləri üzrə gəlirin müəyyən hədlər daxilində təsadüfi dəyişməsi hesab olunur. Sonra, hər hansı bir şəkildə hər bir investisiya obyekti üçün dəqiq müəyyən edilmiş icra ehtimallarını müəyyən etmək olarsa, hər bir investisiya alternativi üçün gəlir əldə etmə ehtimallarının paylanmasını əldə etmək mümkündür. Sadələşdirmək üçün Markowitz modeli investisiya alternativləri üzrə gəlirlərin normal şəkildə paylandığını fərz edir.

Markowitz modelinə görə, investisiyanın və riskin miqdarını xarakterizə edən göstəricilər müəyyən edilir ki, bu da kapitalın qoyulması üçün müxtəlif alternativləri məqsədlər baxımından müqayisə etməyə imkan verir və bununla da müxtəlif birləşmələri qiymətləndirmək üçün miqyas yaradır. Praktikada bir sıra mümkün gəlirlərdən gözlənilən gəlirin şkalası kimi ən çox ehtimal olunan dəyər istifadə olunur ki, bu da normal bölgü halında riyazi gözlənti ilə üst-üstə düşür.

Markowitz modelinin mərkəzində portfel seçimi optimallaşdırma problemi kimi görünür:

məhdudiyyətlər altında

,

,

harada n– mövcud qiymətli kağızların sayı; növlü qiymətli kağızlarda olan portfelin bir hissəsi i;R i= E(r i) qiymətli kağızlar üzrə gəlirin gözlənilən dəyəridir i;R p =E(r p) – gözlənilən portfel gəlirinin hədəf səviyyəsi; σ ij– qiymətli kağızlar üzrə gəlirlərin kovariasiyası i və j;V p portfel gəlirinin dispersiyasıdır.

Bu problem kvadratik proqramlaşdırma problemidir.