Хранилища данных - статьи

         

Адаптивное управление на основе прецедентов


Идея, предложенная в настоящей работе, заключается в использовании метода вывода по прецедентам для адаптивного управления объектами.

При недостаточности наших знаний об объекте и среде, в которой он функционирует, не представляется возможным получить точную модель поведения объекта. Вместо этого мы владеем только априорной информацией о состояниях ОУ, управляющих воздействиях на него и результатах воздействий. Это совпадает с тремя составляющими понятия "прецедент" - описанием проблемы, примененным решением и результатом применения этого решения.

Предлагается следующая структура прецедента для адаптивного управления:

  1. Состояние ОУ до воздействия. Описание объекта (набор признаков, принадлежность к классу состояний).
  2. Управляющее воздействие. Описание воздействия (здесь возможна формализация, в частности, классификация управляющих воздействий). Как частный случай, возможно отсутствие воздействия.
  3. Состояние после воздействия. Описание объекта (набор признаков, принадлежность к классу состояний).
  4. Исход (положительный исход/отрицательный/спорный).

Рис. 6. Схема адаптивного управления по прецедентам.

Наполнение базы прецедентов может происходить как до момента начала управления на основе априорной информации, с помощью реальных или смоделированных прецедентов, так и в процессе управления, после обработки итога управляющего воздействия. Классификация состояний ОУ может производиться с привлечением экспертного знания или путем предварительной кластеризации. Схема адаптивного управления, приведенная на рис. 3, в этом случае будет выглядеть иначе (рис. 6).

После применения регулирующего воздействия и оценки итога этого воздействия текущая ситуация превращается в прецедент, который заносится в базу прецедентов. Отрицательный результат также является информативным и заносится в базу.

Данная модель должна обеспечить решение следующих задач:

  1. Формирование обобщенных образов состояний ОУ на основе априорной информации (обучение).
  2. Идентификация состояния ОУ по его выходным параметрам (задача распознавания образов).
  3. Определение влияния входных параметров на перевод ОУ в различные состояния (обратная задача распознавания).
  4. Прогнозирование поведения ОУ в условиях полного отсутствия управляющих воздействий.
  5. Прогнозирование поведения ОУ при различных вариантах управляющих воздействий.



Содержание раздела