автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Композиционные модели и алгоритмы управления в нечетких технологических средах

АКАДЕМИЯ НАУК РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН НАУЧНО-ПРОИЗВОДСТВЕННОЕ ОБЪЕДИНЕНИЕ "КИБЕРНЕТИКА"

РГБ ОД

2 I ЛВГ 1395 На правах ру^пяси

ТЫ МИНЬ ФЫОНГ

КОМПОЗИЦИОННЫЕ МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ УПРАВЛЕНИЯ В НЕЧЕТКИХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ

СРЕДАХ .

»1

Специальность: 05.13.01 • Управление в технических системах

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Ташкент - 1995

Работа выполнена в научно-исследовательской институте системных исследований НПО "Кибернетика" АН Республики Узбекистан

Haysrna руководитель: доктор технических наук Рахиатуллаев М.А.

Официальные оппоненты: доктор технических наук Ыамадгзиов Х.А.

кандидат физико-математических наук . ЛутФуянаев P.A.

. Ведущая.организация: Ташкентский государственный технический университет имени Беруний.

Защита состоится «_»_1995 г. в_часов

на заседании специализированного совета Д 015.12.21 в НПО «Кибернетика» АН РУз по адресу:

700143 Ташкент, ул. ©. Ходааева 34

С диссертацией моано ознакомиться в библиотеке Института кибернетики НПО «Кибернетика» АН РУз.

Автореферат разослан «_» 1995 г

Ученый секретарь специализированного совета д.т.н., профессор

Ёаисиес 3.3.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность. Современный уровень" развития производственных систем характеризуется слоаной природой решаешх задач. Быстро меняющаяся-- производственная ситуация, многоноыенклатур-* кость, высокая степень сложности технологических процессов предъявляет новые требования к принятии репений. В то ае время, фактор неопределенности и неполноты информации стал существенным в принятии технологических решений и делает трудным или да-зе невозможным применение традиционных математических средств.

В связи с этим все большее распространение получают системы принятия решений (OTP), предназначенные для решения задач с нечеткой природой информации, для которых формапьно-математи-ческое описание является довольно сложным, а иногда соверненно невозможным.

Нечеткая технологическая среда (ТСд) - этот ТСд. где исход- . ная информация для проектирования изделия и управления его изготовлением имеет расплывчатый (нечеткий) характер. -

Ключевым моментом при разработке OTP для нечеткой ТСд является создание математического аппарата, позволявшего формально описывать нестрогие, нечеткие понятия и обеспечивающего возможность продвинуться в познании процессов рассувдений, содер-защих такие понятия. Крупным шагом в этом направлении явился подход, основанный на использовании понятия нечеткого мноаества и нечеткой логики.

Большое практическое значение имеет область исследований, связанных с ситуационным управлением . где основной моделью управления является модель вида "Ситуация-Действие". В сочетании с нечеткой логикой ситуационный подход позволяет формально описывать широкий круг задач с нечеткой природой информации.

В настоящее время существует большое количество исследова-. ний, имеющих целью пр.менекия теории нечетких шгозеств и нечетких рассуждений к построении OTP. Однако, существующие нечеткие модели _и методы логического вывода либо не дают капаемого результата. либо являются слишком громоздкими, что ограничивает их практическое применение. Кроме этого остается большой класс задач нечеткой ТСд. для которых не существует адекватных моделей и алгоритмов решения при различншс условиях функционирова-ння СПР.

В связи с этим имеется насущная необходимость развивать

- А -

направление; связанное с исследованием нечетких методов и моделей, позволящих решить широкий класс задач ситуационного управления в различных условиях нечеткой ТСд и пригодных для реализации на ЭВМ без требования больших вычислительных ресурсов.

Цашэ исследований является разработка и исследование моделей. методов и алгоритмов принятия решений в условиях неопределенности (нечеткости) для различных условий ситуационного управления объектами ТСд.

Для достинения цели исследований необходимо решить следую' щие задачи: . .

- проведение анализа-существующего состояния вопросов принятия решений для задач с нечеткой исходной информацией, мето-. дов и средств создания советующих систем с нечеткой логикой;

- разработка системы алгоритмов и методов принятия решений в нечеткой технологической среде для различных условий сиуаци-онного управления ( для различных видов признаков ситуаций: детерминированные, вероятностные, нечеткие, взаимосвязанные; для различных степеней определенности данных: строгоопределенные и нестрогоопределенные данные);

- разработка функциональной структуры ситуационной советующей системы ((XXI), определение и анализ реаимов ее функционирования при различных условиях ситуационного управления;

- разработка и формализация структуры базы знаний для различии технологических сред;

- анализ результатов Функционирования ССС для' различных предметных областей и определение ее технико-экономических характеристик.

Метода исследований.- В диссертации использованы методы, системного анализа, логики и лингвистики, теории нечетких множеств. прибливеннах выводов, теории ситуационного управления, математического моделирования,, исследования опер?:(Ий. построения СПР , теории искусственного интеллекта, метода разработки > экспертных систем. -

Научная новизна исследований.

- дана классификация задач ситуационного управления в5не-четкой ТСд;

- разработана система алгоритмов реализации композиционной нечеткой модели соответствия (КНМС), позволяющая реиать задачи нечеткой ТСд для различных условий ситуационного управления (для

различных видов признаков ситуаций: детерминированные, вероятностные, нечеткие, взаимосвязанные; для"различных степеней определенности нечетких соответствий: строгоопределенные. и нест-рогоогтределенные нечеткие соответствия):

- разработана и исследована структура системы знаний, на основе модели КМНС для различных задач нечеткой ТСд; "

- проведено исследование результатов функционирования разработанной ССС для различных предметных областей при различных условиях и регимах Функционирования.

Практическая ценность. Методы .модели , алгоритмы и программные средства применимы для решения трудноформапизуемых задач различных технологических сред и при создании экспертных систем с нечеткой логикой. Разработанные и апробированные методы и инструментальные программные средства даот возможность принимать решения в условиях нечеткой исходной информации, когда слокность производственных условий ограничивает применение традиционных методов управления. Созданные базы знаний позволят1 эксплуатировать» советущие системы в различных предметных областях (управление производством изделий холодной втамювкой, управление производством эмалированных изделий, медицинская диагностика и т. д. ). ' .

Реализация результатов работа: Диссертационная работа выполнялась в соответствии с планами НИР научно-исследовательского института системных исследований НПО "Кибернетика" АН РУз по теме "Разработка принципов построения интеллектуальных систем проектирования и управления в условиях детерминированной и нечеткой технологической среды" (план. ГШ РУз. тема 2.1.9.1.. 1993 г.) и в рамках задания конкурсной программы ФФИ ГКНТ РУз "Методы решения трудноформализуеыых задач автоматизированного проектирования технологий, формирования и интерпретации конструкторско-технологических знаний (на примере машин хлопкового комплекса)".

Основные научные результаты . методы и программные реиения получили системную реализацию, прошли экспериментальную проверку и промышленную эксплуатацию на Бекабадскоы металлургическом комбинате, Ташкентском моторном заводе и при решении задач медицинской диагностики.

Апробация работы.Результаты работы докладывались на научных семинарах кафедры "Информатика и вычислительная техника".

лаборатории "Интеллектуальные и обучащие 'системы" научно-учебного центра АН РУэ, лаборатории "Адаптивные системы" НИИ системных исследований НПО "Кибернетика" АН РУз. на международной конференции "Интеллектуализация систем управления и обработки информации" (Ташкент. 1994). на Всесоюзной конференции "Программное обеспечение новых информационных технологий" (Тверь,-1991}-

Публикации. По теме и материалам диссертации опубликованы 6 печатных работ. -

Личный вклад автора.Научные результаты, представленные в диссертационной работе, получены автором . В совместных публикациях имеет место неделимое соавторство.

Структура и объем работы: Диссертация содержит введение, три главы, заключение и вывода, список используемой литературы из108 наименований,:и приложение. Работа изложена на 120 стр. мапинописного текста, содержит 21 рисунков, 9 таблиц, и приложение. .

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ 0

Во введении обоснована актуальность работы, цель, задачи, научная новизна и практическая ценность исследований.

В первой главе проведен анализ состояния проблемы разработки моделей, методов и средств принятия решений в нечетких технологических средах (ТСд), Дана постановка задачи исследований.

Приведен анализ различных форм предст-влсния нечетких моделей: нечетких графов и гиперграфов, моделей нечеткого программирования. динамических моделей принятия решений, нечетких моделей многокритериальных задач и т.п. Каждая из них получена из четких (традиционных) моделей в результате применения понятия нечеткого множества к представлению одного или нескольких с параметров. Для нечетких графов и гиперграфов отличием от четких графов и гиперграфов является нечеткие дуги, для модели нечеткого математического программирования нечеткими могут быть цель, ограничения, альтернативы, коэффициенты или сразу несколько из них. Такое расширение дает нечетким моделям большую гибкость и эффективность чем их четким аналогам при решении практических задач принятия решений.

Особое практическое значение -имеют созданные как следствие теории нечетких множеств модели: лингвистические модели.

модели нечеткого логического вывода, модели ситуационного управления и т.п.

Приведен анализ различных систем поддержки принятия решений в условиях неопределенностей. Особое внимание выделяется системам с механизмом нечеткого логического вывода.

Постановка задачи исследований сводится к следующему.

Имеется множество признаков состояния объекта управления

С - ( С} . <¡2, . .. ,Сп)

Каждый с, 6 С характеризует ту или иную сторону, свойство или элементарное событие,которое произошло с объектом. Это монет быть появление нового оборудования, дефект, поломка оборудования, вид производственной аварии и т. д. При этой, в зависимости от объекта управления признак с, может иметь саше различные характеры и описывается в детерминированной, вероятностной или нечеткой форме.

Под ситуацией Ск 6 С понимается некотора.; совокупность признаков состояния объектов управления, которая удовлетворяет конкретному состоянию объекта.

Под причиной понимается нечеткое множество параметров

р-( рь рг..... р*>

значениями которых характеризуется причина приведшая к возникновению той или иной ситуации С^. Каждый параметр р, (161, где

1»{ 1,2,3.....л))- описывается соответствующей лингвистической

переменной

р, -<г, .Т,. В,, V, >

где г, - название лингвистической переменной;

Т, - терм-мнсяество лингвистической переменной;

В,- базовое множество признака р,;

V, - коэффициент , характеризующий вес (приоритет):, р, по * сравнению с другими параметрами р для конкретной ситуации. .

Аналогично под решением понимается совокупность действий о 0«{ , <32,.... <1])

выполнение которые влияет на возникшую ситуацию. Действие может • быть четким, предназначенным для управления теясическиии приборами или нечетким, служащим советом, жомендацией для ЛПР.

Тогда имеем следующую постановку задачи ситушпюнного управления для разли чных условий нечетк&й ТОк

о

1. Условие оптимальности (критерий оптимизации)':

vct е Cq (сьес). с - сЧ с® гс , vpj е р0 (р0ер). р « р3 i р6 i р ,

Vdk 6 Ц (D(,e D). D -D® 1 Е)р I D ,

т :. г ■:;■' ' .

с -> р . р -> d

: S(d); f ->Sxtr • S(d> - S I

где ' ' соответственно означает детерминированное, вероятностное и нечёткое.

т.е. для всех с € С признаков ситуацийгде С подмножество, характеризующее конкретную ситуации существует соответтствие

Г .

С->Р подонозеству причин Р , в то ве время имеется соответствие г

P->D подшогеству действий. При этом ситуации, причины и действия могут быть детерминированнши (С1), вероятностными (С6), нечеткими (С). Определить стратегии Sid)(последовательность вы- . полнения действий) для различных видов ситуаций и причин, при которой некоторая весовая функция f стремится к своему экстре-® мальдаму значении. Сама стратегия действия Sid) может быть четкой (S) или нечеткой (S). Функция i принимает максимальное или минимальное значение в зависимости от конкретной решаемой задачи . Hanpiiep, i ыогет быть количество дефектов . стремящееся к минимальному значении при использовании определенной стратегии Sid) действий.

2. Граничные условия (область" возмсшшх решений):

g «• г*10 тю fyt - ( C.P.g }. г,2 - ( p,d.f2 ). / _ • si - )i<xi.yj>. zi в f, : & -M<yt/zk>, ge BFi

где gt - степень соответствия между признаками ситуаций и вызвавший их причинами; g2 - степень соответствия между причинами'и действиями, g! и g2 соответственно образую? множества

гипергргфсз и Гг-

3. Ограничивавшие условия (область допусттшх решений):

3 °?Я2 „

22 е гУ2 . ^

Гц 5 ГУ1

д в

Гц 2 ГД1 е Гц'

3 в •

Гд2 ег52 5 Г52

о

Ограничивающие условия ограничивает еозг-'озщэ разновидности ситуаций, причин и действий, а такте характеры взаимосвязей козлу ними. При этсм ситуации, причша и действия могут быть четкие, нечеткими, могут вдгеть. версятностннй характер и слол-взаимосвязи: Необходимо разработать систему алгоритмов и мэтодсз, которые будут справедливы для различных услозий ТСд.

Вторая глава посвящена разработке н исследованию система алгоритмов решения задач нечеткой ТСд при различных условиях ситуационного управления.

При резении различных задач азтснаткзации управления производствам и технологическими объектами» разработчики часто сталкиваются с неопределенностями как в описзнии объектов. так и в условиях их ¿уксциснирозгнил. Неопределенности могут возникать из-за ряда причин (больная размерность шдели, качественный характер процессов, ненаблвдаемость ряда характеристик и др.) и присутствует в больсинстве систем управления: САПР, система производственного планирования, АСУТП, система оперативного контроля к т.п. Традиционные математические'аппараты но дают ожидаемого результата в таких случаях. Принятие реяе-ний, как правило, остается за человеком (конструктором, технологом. ..).

В качестве модели, позволяющей учитывать факторы неопределенное™ нечеткой ТСд и адекватно представлять нирокий круг объектов ситуационного управления представлена композиционная нечеткая модель соответствий (КНМС).

Композиционной нечеткой моделью соответствий называется композиционное нечеткое соответствие ^ б-Г1оГ2, где ГЫХ. У.?П.Г2»(У, г.т. _кли б»(Х.Ч.г.Ъ. где Р-график коктюзи-ции Р1 и Р2. Здесь Г1 и Г2 - нечеткие соответствия.

Табличное представление КНМС "ситуация-причвда-действке" дада в таблЛ.

Для различных задач, специфики объектов управления отражается в сложность возникающей ситуации. В результате чего ситуации могут быть детерминированными, нечеткими, вероятностными, взаимосвязанными, трудноопределяемыми. Дана система определений различных видов ситуаций. Классификация задач ситуационного управления по видам ситуаций и степеням нечеткости КНМС дана в табл. 2. Соответствующие метода и алгоритмы для различных видов задач представлены ниже;

Метод ранжировкм: Для реализации КНМС в случае детерминированной ситуации и строго определенных степеней соответствий предложен метод ранжировки, сущность которого заключается в организации на множестве причин.некоторой иерархии, что позволяет выявить самые существенные причины.

В качестве критерия для сравнения причин используется степень нечеткого включения по логике Заде.

у^,.^) » ш1п[(1 - л <ск.р,>+д <ск,^»Л] с(1)

где Со - множество признаков возникшей ситуации.

Благодаря свойству нечеткого нестрогого порядка отношения нечеткого включения, на множестве причин можно построить диаграмму Хаасе и выявить самые существенные причины.

Аналогично определяются необходимые для устранения ситуации действия.

Разработан алгоритм реализации метода ранжировки, который сводится к построению диаграммы Хаасе и разделению причин на различные ранги (уровни).

Наищ коэффициентов приоритетности: В случае детерминированной ситуации и нестрою определенных степеней соответствий о разработан метод коэффициентов приоритетности. Суть данного метода заключается в определении весовых коэффициентов для множества причин, в зависимости от которых устанавливаются весовые коэффициенты (или коэффициенты.приоритетности) для соответствующих действий. Значения этих коэффициентов отражают значимость (первичность) действий и позволяют определить стратегию действий по принятию решений при возникшей ситуации.

При определении коэффициентов приоритетности тоже использована операция нечеткого включения, описанная в формуле (1).

Таблшха 1

Композиционная нечеткая модель соответствий "Ситуация-Причина-Действие"_

СИТУАЦИЯ ПРИЧИНА ДЕЙСТВИЕ

Лингв перем Терм ы Лингвистические переменные

С, Сг Сп ... ¿и

0 Термы ^

- 4 ... ... а ... а

М<сг,(У> С и ... V И ... я

... М ... ... И ... я

— - : •- ... ... ... ... ... ... ... ... ...

М — И ... ... И ... я

- - - > ... ... ... ... ... ... ... ... -

— я ... ... И ...

м — Р- 'А. ... м ...

- - ... ... ... ... ... ... ... ...

чт я ... ... V ... м

-а-

Кетгс^икадЕя метсдаоз в гагорзтки; реалязздяа ПШ.С по евджл сштгдш, соответствий п дгнгизш *

Вед геаградаи Гспсрздия нечетсЕХ дейгтшш ГсЕгргана чекзхх

Соопютстбез СТрСГО . с^ределскы Сошбэтстеы нестрого спредглеон дейсггпз

Дг1^й£екврогвшг:аа •А ?.?етс« ргзгпртггз Мгтзд « Ергюротегаортей

Вероятностная . Еерскшзссгоаа Метая равквровЕз Всрщгшествая хсмлозшхгЕ + Метод и^оргтсгзостсы

Нсяетз&з Нсетгаа УСККТХЛЩУЯ + Егяггхгз КСМП022ДЕЯ + Метод прзорпешослй Мстсда с алгорггиш гаерщза ссчствнх деёстшй +' • ГУ* у.'' "ГГ-ТЧ

{Ькпеляпгтпма * ' - ■ Алпорзтаг доз -КПМС с Мета; рдгвгкргетя Алгоритм дал КШС с врзхгяамв+ Метек -

тртгттяв ВтеросманмЗ ' алгсрсгш + -МСКД |ШД,ЦН|И16ЯД ЙтдаиистшБ ЖДГОрИТМ + Метод э

; о

Рглрлботан алгоритм реализации метода коэффициентов прио-рггтстясстп, которой сзсдитсп к построетглэ патрицы парьш сравнения степеней включения нечетких шекеств и вычислению с ее помог,ьв весов пркч;;н и действия.

Изтод нечетой ишозацка: Дэкныа метод является-дсполие-кяси к выгеолисанккч методам и предназначен для логического вывода в случае нечеткой входной ситуацзет. Нечеткая ситуация предеггзллегся в заде нечеткого шшсства на множестве признаков т. е.:

г^=(<^г| (с,)/с,» .Ц-Гп).

С флью определения значений функции принадлежности вседсм яктвкстюесиуо переменную "Степень появления- признаков с,обозначаемую как <С1,ТД> к шеюцуо терм-шазестЕО Т с тренл _ нечеткими переиекнкыи' Т1»<"сильно (часто)",с,,Х>, тг-Онеснльш (нормально) ",с„,Х>, ТЗ-<"слабо (редко) ",срД>, гге г-,. сЕ, Ср, - нечеткие тзгества, задающие ограничения на воз-ио^зше значив термов. ' ■ ■

На рис. 1 изображены непрерывные Функции принадлегности ¡кчзгтх гжпестз с,, сЕ. Ср, взятие- га примера систем! управле-нуя производством гаалфованных издэлнй.

Редко Срсдкго Чзото •

Рпс. 1 Оувздгд дрпзддяагаосга ддмыгчвчаскД пгрииааоД "Степа» им таяяв дофцал» га вюяараеваяа «ниш"

После введения нечетких переменных, нечеткая входная ситуация принимает вид нечеткого мнозества второго уровня, функция принадлежности которого определяется выражением: Шо^^-Сщцо^)^) (ДО.2.3).

Значения функции принадлежности КШС будут определяться по некоторой продукционной системе, имеющей следующий вид:

Для признака с,:

, Если Т-Т1 то м, .1 .1 _

1чя- < Если Т«Т2 то (1-1.п;Л-Пи) (2)

* Если Т»ТЗ то ^.I-аЗ).1

где .,;ц2),,) - соответственно функции принадлза-ности для первой, второй и третьей нечеткой, переменной. Они таге получается экспертным опросом и сохраняются в базе знаний.

Применяя к входной ситуации продукционную систему (2), получим КНШ, к которой можно пршенить метод ранжировки и метод коэффициентов приоритетности. _

Ми - и < 1'3>к п «1«.0.(Тк)) (ДО, в; 1-1,г^) - к -1,3,-

Ашфап вероятностной мшпозицяи: Чуть вероятностной композиции заключается в отражении частоты появления признаков ситуации в значения степеней нечеткого соответствия КШС. Для каадого признака, принадлежащего данной входной ситуаци", выполняется умножение:

Мл® - Ь^}»^, U-l.sr.i-i.iX)). которое отражает частоту появления данного признака.' Здесь Ыс,) является частотой появления признака с,.

- К полученным можно применить метод ранжировки и метод коэффициентов приоритетности.

Етерацшаий штрша с обратаай связью: Итерационный алгоритм с обратной связью предназначен для поддержки ЛПР при списании ситуации. Поддержка заключается в выявлении признаков, которые могут быть в данной ситуации но пропущены ЛП? из-за трудности при определении признака Выявление таких признаков позволяет точно описать ситуацию и повысить достоверность решений.

Алгоритг основан на использовании логического правила, описываемого формулой:

Т,, : (диьр,) -> с, (3)

Пусть на союзе первоначальной ситуации 6-1^.....с,,)

предварительно получается заключение о причинах (путем применения одного из выше изложенных алгоритмов}: • р-<р1.....р»>

Применяя (3) м> каадому элементу вектора р. получим* призна-' ки, соответствующие каждой причине 0

С)=(си.....с^,} .....и . " .

Направление опроса Ьпределяется геометрической формой с, и . с, ], т. е. для определения признаков, о которых надо получить дополнительную информацию, вычислим расстояние мепду с и .

г,- Е (с,,-с,)2 3-1.....ш . (4)

Среди расстояний определяются кратчайаие, количество которых равно количеству рз причин, которое нелаеа получить, т.е. определяется подмногество J значений

J={j иеп;. .и>. уп&1: г, ) (5)

Размер Л равен рэ.

Множестве? Л задает подмногество причин, для которых целесообразно уточнить признаки, т.е. р^ивЛ). Отсюда определяются те признаки, о которых необходимо допрашивать. Они составляют группу признаков с наибольшим значением ^ УбЛ).

Выбор стратегии действий при налячни взаимосвязей кетду Признакам ситуаций: Отношение нечеткой импликации между признаками мояно представить в виде системы нечетких правил вывода:

Если С(, то С1М, степень истинности й, _ Если с| + 1.то с,+2, степень истинности а,|+2

Если с*-!, то с*, степень истинности

Если Ск. то р,, степень истинности ^.} или а виде:

(С(->С1 + 1 )»(с^1->с,+ 2)*.. .»(ос_1->ск)»(ск->р1 )-

, 1*1 + 1. ( + 2*- • • *К*-1.к*Р|с,1 (в)

Здесь * является композиционным правилом нечеткого вывода. Применяя в качестве композиционного правша * взятие минимум, для любого 161-{п'+1....,п):

- 56 - о

kSK

iiik-Qtn (ai.H1) ° " (7)

i-t

Тел самым получается стандартная КШС.

Разработан алгоритм определения цепочки с, ,с, tl.....ck,р,,

к которой «окно применить формулы (6) и (7).

Третья глава посвяцена системной реализации основных рглз- ' ний по принятию решений на основе методов нечеткой логики, моделей, кетодов и алгоритмов, предложенных в предыдущих глазах.

Основные реаения системно реализоваш б экспертной советующей системе (ССС) с нечеткой логикой. В разделе излечена результата анализа функционирования системы при различных ре-гкмах, условиях работы, а тэкез в различим: технологических средах.

Для создания ССС предложена оболочка системы "SCA" (по начальным буквам КНМС - "Sltuation-Cause-Action" - "Ситуация-Причина-Действие" ) и дано описание ее Функциональной структуры. В отличии от стандартной структуры систем данного класса здесь нет. необходимости включения блока оценки состояний (ситуации), так как простота реализации реседай на основе КШС и эффективность предлозенных алгоритмов исключают эту функцию и этот этап при принятии решений.

С целью адекватного и компактного представления концептуальных моделей предметных областей предложена база знаний, структура которой показала на рис. 2,

Приведено описание функционирования оболочки системы "SCA" в двух реишах : приобретение знаний и эксплуатация. Для демонстрации результата работы системы в режиме эксплуатации приведены примеры из различных предметных областей.

Зкспернменгальная проверка результатов теоретических исследований, а тгкЕв апробация отдельных методов, алгоритмов и 0 математических коделей является важным завераащкм этапом работы. Приведены результаты проведенных на конкретных предметных областях экспериментов по выявлению уровня адекватности разработанных моделей, методов и алгоритмов. Экспериментальным путем установлены тагаге оптиаальныо параметры системы "SCA".

ЦАШЗЧЕНИБ

Основные теоретические и практические результаты диссертационной работы состоят в следующем:

- дан анализ источников неопределенностей в ТСд, что поз-

воляет обосновать целесообразность применения методов нечетких множеств при представлении и решении задач нечетких ТСд;

- дана классификация различных видов ситуаций и система ^определений видов ситуаций; показана необходимость разработки соответствующих методов для их решения;

- представлена КНМС как адекватная модель описания задачи, сводимой к виду "Ситуация-Причина-Действие";

- разработана система алгоритмов логического вывода на основе КНМС для различных видов признаков ситуации: детерминированные, вероятностные, нечеткие, взаимосвязанные, трудноопределенные, а также при различных степенях определенности данных: строгоопределенные, * нестрогоопределенные; ■

- предложена Функциональная структура"экспертной советующей системы с нечеткой логикой "ВСА", а так же структура базы знаний, позволяющая адекватно отражать концептуальную модель исследуемой области;

- описаны.режимы функционирования системы "БСА": приобретение знаний и эксплуатация, приведены примеры эксплуатации системы в различных предметных областях;

- анализ функционирования системы "БСА" при использовании ее в различных предметных областях и экспериментальная проверка в условиях функционирования в различных внутренних режимах показал достоверность теоретических решений при создании модели и алгоритмов и показал высокую эффективность предложенного подхода для ревения труднофориализуемых задач нечеткой ТСд.

Основное содержание диссертации отражено в следующих работах: ■

1. Рахматуллаев И. А., Юсупов Д. Р.. Ты Минь Фыонг. Советующая интеллектуальная система определения дефектов изделий. Тезиса докладов Всесоюзной научно-технической конференции "Программное обеспечение новых информационных технологий". -Тверь. 1991. -с: 162-163.

Аспиранту принадлежат материалы по разработке алгоритма реализации композиционной нечеткой модели соответствия "Ситуация-Причине,- Действие" .

. 2. Рахматуллаев И. А. . ТЫ Кинь Фыонг. Композиционная модель соответствий для решения задач нечеткой технологической ерзда. //Автоматика и вычислительная техника. 1993, N6, Рига. с. 33-40.

Аспиранту принадлежат материалы по разработке и реализации метода принятия решений в сложны* технологических средах.

0 3. Ты Минь Фыонг. Алгоритмы выбора стратегии действий на основе нечеткой коитозиционной модели// Тезисы докладов Международной конференции "Интеллектуализация систем управления, и обработки информации". - Ташкент, 1994.- С. 119. о

4. Рахматуллаев К. К'., Та Минь Фыонг. Анализ ситуаций в нечетких технологических средах. //Сборник трудов научно-учебного центра АН РУз "Компьютеризация: проблемы, исследования и подготовка научных кадров". -Ташкент, 1995.- С. 18.

Аспиранту принадлежит материал по классификации и алгоритмам анализа ситуаций.

5. Ты Минь Фыонг. Ситуационная советующая система с механизмом нечеткого вывода// Сборник трудов научно-учебного центра АН РУз "Теория соответствии: концепции, модели, решения". -Ташкент. 1995.-С. 20-29.

6. Нусратов Т. С., Рахматуллаев М. А., Ты Минь Фыонг. Алгоритм уточнения входной информации для выбора решений на основе нечетких соответствий // Сборник трудов научно-учебного центра АН РУз "Теория соответствий: концепции, модели, решения".-Ташкент. 1995.- С. 5-9.

Аспиранту принадлежит материал по разработке алгоритма уточнения входное информации.

Аннотация

НОАНИК ТЕХНОЛОГИИ. СОХАЛАРДА КЭДАРИШШГ КОШОЗЩИОН МОДЕЛЛАРИ ВА АЛГОРИТМЛАРИ ТЬ Кинь Фыонг

Мураккаб техник тизимларда кийин формаллашадиган масала-ларни хал этишга каратилган тизиилар хрзирда табора кенгроц таркалмокда. Бундай тизимларни яратишда бошкариа объектлари-нинг иураккаблиги ва ечим кабул килиш учун керакли маьлуыот-ларнинг аникмаслиги туфайли антдаасликларни тизимларда тасвир-лаа ва фориалаштириш муаммоси энг долзарб муаююдир.

Мазкур диссертация ипининг мацеади - аникмас технологии соцасининг кийин формаллашадиган масалалари учун аниюис даст-лабки маьлумотлар асосида ечим кабул килиш моделларини, усулла-ри ва алгоритмларини тадкикрт килиа ва яративдир.

t

Ишнинг асосий натияалари j^ap хил ситуацион бошнэриш хдпатларини синфлаштириш (гуру)уиштириш), ксмпозицнон анин?лас мослик модели (КШ) асосида хэр бир халат учун ечимларни генерациялаа алгоритмлари тизинини яратгспдан иборат. Синфлаштирка дастлабки холатнинг турлари буйича (аник, эцтимолли, анич?лас. узаро богланган. кийин аникланадиган), берилган утиа кийиати нисбатан иаълумотларнинг аникланиши буйича (иаълумотлар ^атьий гнщланган, нокатъий анинланган), ^аракатларни генерациялаа буйича (аник ва ноаник генерациялаа).

Яратилган «одел ва алгоритилар тизимий хдп этишгача олиб борилган. Ноаник ыанти^пи ситуацион наслахатчи тизииларни ге-нерациялаш учун муляалланган "SCA" тизим-генератори*яратилган. КА1Ш асосида билимлар тизимининг таркиби таклиф этилган. "SCA" тизим-генератори асосида яратилган тизимлар учун оптимал шалаш реяимлари таариба усули билан тадкикрт этилиб урнатилган. Тагриба натигалари сшинган назар нй натиааларни синаш кшонинн берди ва яратилган модел ва усулларнинг мавагуд технологии сода шароитларига шс тушиилигини курсатди. ® °

Abstract

CXJMPOSITIOfiAL MODELS AND ALGORITHMS OF CONTROL IN FUZZY TECHNOLOGICAL MEDIUM • Tu Minti Phaxmg

At present time core and доге are spreading systems that help In decision-Baking and solving ргоЫеиз that are difficult to formulate technological systems. Because of complexity of the operated objects and fuzzieness of informations that are impotent in decision-making of a great impotance have conception and formalization of fuzzy in working out systems of a given class.

Aim of this dissertation is to investigate and work out models, metodth and algorithms for decition-making in fuzzy input datas in solving difficult to formalize problems of fuzzy technological medium (FTM).

The main out come of this work consists classification of different opartunities of situtional controls, working out al-goritlmical systems that generate decision-making for each cases on the basis of compositional fuzzy models conformities

(CFHC). Classification is made by types of Initial situations (diterainabllity, probability, fuzzieness,' coorelation, hardness to define). by degree of determination of datas in relation to a given threshold (datas strlcly definable and none definable), by types of generation (generation of fuzzy and generation of non fuzzy actions).

Worked out nodels and algorithms are earlied out into systematic realization. Made shell "SCA", Intended to generate situational consulting systems with fuzzy logics. Recomended structure of systematic kpowledgs on the basis of CFliC. Expery-mentaly investigated and ascertained optimal routines of functioning situational consulting systems, Bade by shell "SCA". Result of experiment approved gained theoretical results and fitness of. worked out models and methods adquately to the existing conditions of technological medium.