Непараметрические модели и алгоритмы принятия решений в условиях неполной информации в сложных системах

Непараметрические модели и алгоритмы принятия решений в условиях неполной информации в сложных системах

Автор: Зайцева, Екатерина Алексеевна

Шифр специальности: 05.13.01

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2005

Место защиты: Красноярск

Количество страниц: 105 с. ил.

Артикул: 2934265

Автор: Зайцева, Екатерина Алексеевна

Стоимость: 250 руб.

Непараметрические модели и алгоритмы принятия решений в условиях неполной информации в сложных системах  Непараметрические модели и алгоритмы принятия решений в условиях неполной информации в сложных системах 

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение
Глава 1. Системный анализ в производственноорганизационных
системах.
1.1. Общая характеристика производственноорганизационных
систем. Особенности.
1.2. Системное обследование предприятия.
1.3. Структурный анализ системы управления предприятием.
1.4. Принцип минимизации внешних связей.
1.5. Общая постановка задачи.
Выводы к главе 1
Глава 2 Алгоритмы моделирования, оптимизации и принятия
решений в производственноорганизационных системах.
2.1. Непараметрическое оценивание стохастических характери
2.2. Непараметрическое моделирование и управление.
2.3. Алгоритмы оптимизации при наличии ограничений.
2.4. Процесс, технологический регламент и модели.
2.5. Комбинированные непараметрические модели.
Выводы к главе 2
Глава 3. Численные исследования.
3.1. Статистическое моделирование алгоритмов принятия реше
3.2. Результаты моделирования.
Выводы к главе 3
Глава 4. Состав и структура интеллектуальной компьютерной
системы управления производством.
4.1. системный подход к моделированию систем управления
сложными взаимосвязанными процессами.
4.2. Некоторые задачи АСУ ТЭС.
4.3. Иерархическая структура управления.
4.4. Некоторые особенности формулировки задач.
4.5. Программный комплекс математического обеспечения опти мизации и принятия решений.
Выводы к главе 4
Заключение
Литература


Анализ полученных непараметрических моделей и алгоритмов на основе метода статистического моделирования. Разработать модификации обучающихся непараметрических алгоритмов поддержки принятия решений для управления производством (на примере Красноярской ГРЭС-2). Методы исследования базируются на положениях и методах системного анализа, математической статистики, теории адаптивных и обучающихся систем, теории идентификации, теории автоматического управления и принятия решений, методах статистического моделирования. Предложены модели процессов, имеющих «трубчатую» структуру в пространстве входных-выходных переменных. Предложен принцип минимизации внешних связей при разработке структуры управления производственным комплексом. Предложена методика создания обучающей выборки с использованием экспертных оценок для создания системы управления и принятия решений. Обоснованность и достоверность полученных результатов следует из корректности использования формализованной процедуры синтеза полученных алгоритмов. Дальнейшие выводы и рекомендации, данные автором диссертации, обосновываются результатами численных исследований разработанных алгоритмов и их модификаций. По результатам исследований предложена более эффективная производственно-организационная структура управления на ОАО «Красноярская ГРЭС-2». Новые модификации обучающихся иепараметрических моделей, учитывающих особенности производственных процессов. Предложена технология формирования обучающей выборки, основанная на методе экспертных оценок, для создания интегрированной компьютерной системы управления и принятия решений. Предложены обучающиеся непараметрические алгоритмы оптимизации и принятия решений, использующие различные тактики накопления информации в процессе их функционирования. На основе численного исследования предложены способы настройки различных непараметрических моделей и алгоритмов принятия решений в условиях неполной информации. Получена иерархическая структура управления предприятием на основе принципа минимизации внешних связей системы управления. Практическая ценность диссертации. Разработанные алгоритмическое обеспечение и схемные решения при создании интеллектуальной компьютерной системы управления производственными, производственно-экономическими и производственноорганизационными процессами могут широко использоваться не только на предприятиях энергетики, но и в других отраслях промышленности. Практическая ценность результатов диссертационной работы подтверждена актом о практическом использовании результатов исследования. Реализация результатов работы. Разработанные в диссертации обучающиеся модели и алгоритмы принятия решений положены в основу разработки алгоритмического технического проекта для создания интегрированной автоматизированной системы управления на ОАО «Красноярская ГРЭС-2». Апробация; работы. Основные результаты научных исследований докладывались и обсуждались на Шестой Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы информатизации региона. ПИР-» (Красноярск, ), IX IASTED International Conference «Applied informatics AK ’» (Austria,), proceedings of the Sixth International Conference «Computer data analysis and modeling/CD AM' » (Minsk, ), Седьмой Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы информатизации региона. ПИР-» (Красноярск, ), научно-практического семинара «Проблемы синтеза и проектирования АСУ» (Новосибирск, ), Пятом международном симпозиуме «Интеллектуальные системы» (Москва, ), Четвертой международной молодежной школе-семинаре БИКАМП’, посвященной 0-летию Санкт-Петербурга, Санкт-Петербург, XVIII Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-» (Казань, ), VI Всероссийской научно-технической конференции «Теоретические и прикладные вопросы современных информационных технологий» (Улан-Удэ, ). Публикации. По тематике исследований опубликовано печатных работ. Эти материалы отражают основное содержание диссертации. Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы и приложения.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.258, запросов: 244