Прикладная задача - управление
Cтраница 1
Прикладные задачи управления ММС, например, в технике динамического управления летательными аппаратами ( ЛА), их группами и группировками в конфликтных ситуациях ПВО и системы воздушного нападения ( СВН), конкуренции на товарном рынке статической и динамической олигополии и фондовом рынке ценных бумаг, биомедицинской динамической системы естественных технологий организма ( СЕТО) в геронтологии и многие другие, показывают, что свойства стабильности и эффективности - две грани одной задачи оптимизации управления ММС. Поэтому является актуальной разработка методов комбинирования стабильных и эффективных решений и получения стабильно-эффективных компромиссов ( СТЭК) в условиях необязательных договоров и обязательных соглашений. [1]
Эта теория входит в основу дисциплины - теори-я автоматического управления ( ТАУ), в которой рассматривается более широкий круг научных и прикладных задач управления техническими системами. Методы ТАР и ТАУ, получившие в последние десятилетия значительное развитие, в сочетании с методами теории систем оказались также эффективными при исследованиях и расчетах нестационарных процессов, возникающих в машинах, аппаратах, станках и других устройствах независимо от тех процессов, которые протекают при автоматическом регулировании или управлении. [2]
Значение анализа подходов к игре в шахматы игроками различной квалификации и значение разработки машинных - программ игры-определяется тем, что накапливаемый при этом опыт полезен для решения многих прикладных задач управления в технике и экономике. В частности, это относится к уже упоминавшимся задачам ситуационного управления. В качестве иллюстрации обычно используется разбор игры в шахматы начинающим шахматистом и опытным мастером. [3]
Настоящая монография содержит пятнадцать глав. Глава 2 посвящена анализу постановок различных технических и экономических прикладных задач управления в условиях неполной информации. Содержание последующих девяти глав связано с активным подходом к стохастическому программированию - ( формальной основой для выбора решений в условиях неполной информации. Главы 6 - 8 посвящены теории и вычислительным схемам классической двухзтапной задачи стохастического программирования. [4]
 |
Основные компоненты оболочки продукционной управляющей системы. [5] |
Компилятор GENER компилирует тексты продукций из исходных файлов настройки системы ( языка пользователя), извлекает из них атрибуты и параметры описания состояний объектов, строит внутреннее представление базы, кодирует условия правил с помощью ролевых фреймов, транслирует операционные части правил, контролирует синтаксис языка, обнаруживая ошибки, и анализирует семантику алгоритма, выявляя конфликтные правила. В результате создаются верифицированные загрузочные файлы системы, конфигурирующие и настраивающие ее на прикладную задачу управления, контроля и мониторинга. [6]
Трудности, связанные с сопряжением системы с реальными объектами и отдельными программными модулями, ограничивают область применения системы задачами моделирования. Помимо вышеназванных, создан ряд компактных программно-аппаратных комплексов, использующих как традиционные методы, так и элементы искусственного интеллекта для решения прикладных задач управления. [7]
В отрасли проведена большая работа по совершенствованию управления строительством объектов на базе использования ЭВМ и математических методов. Созданный в Министерстве нефтяной промышленности Главный информационно-вычислительный центр ( ГИВЦ) освоил специальные ЭВМ и разработал ряд программ. На строительстве нефтепромысловых объектов внедрена автоматизированная система обработки, обеспечивающая решение более 20 прикладных задач управления. Осуществлена подготовка к применению этой системы в строительстве объектов жилого и культурно-бытового назначения. [8]
До сих пор поведение систем управления при воздействии на них различных сигналов рассматривалось в предположении, что сигналы являются известными функциями времени, а характеристики систем полностью заданы. В этом случае состояние системы может быть точно определено для любого момента времени. Такие системы называются детерминированными. Представление систем детерминированными - удобная абстракция, позволяющая решить различные научные и прикладные задачи управления. Однако это представление не является единственным. Более того, оно не является достаточно общим. При исследовании реальных технологических процессов неизбежно сталкиваются с различного рода неопределенностями. [9]
Типичными примерами последних являются экспертные системы и нейронные сети. В общем случае вопрос выбора типа программного обеспечения ( ПО) зависит непосредственно от требований предметной области и от стоимости разработки ПО опосредованно. Так, например, система U-2, использующая весь спектр современных информационных технологий, позволяет решать достаточна широкий круг задач управления, но ее применение становится проблематичным при решении задач прикладного характера не столько по причине высокой стоимости системы, сколько из-за высоких требований к вычислительным ресурсам. Широко известная система СИАМ, использующая традиционные вычислительные процедуры, к сожалению позволяет решать только задачи моделирования в достаточно узких пределах, что ограничивает возможности ее применение в основном рамками учебного процесса. Трудности, связанные с сопряжением системы с реальными объектами и отдельными программными модулями, ограничивают область применения системы задачами моделирования, Помимо вышеназванных, создан ряд компактных программно-аппаратных комплексов, использующих как традиционные методы, так и элементы искусственного интеллекта для решения прикладных задач управления. [10]
Страницы: 1