Анализ и адаптивное управление в недетерминированных средах на основе самообучения

• Автор: Стасевич, Владимир Павлович
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Краснодар
• Количество страниц: 174 с. : ил.

Содержание

Определения.

Введение
Глава 1 Способы построения самообучающихся систем управления объектами в недетерминированной среде

1.1 Постановка задачи синтеза адаптивной системы управления

1.1.1 Принятие решений об управляющих воздействиях.

1.2 Классификация адаптивных систем управления.

1.3 Системы управления объектами в недетерминированной среде.

1.3.1 Обучение с подкреплением. Основные положения.

1.3.2 0 обучение.

1.3.3 Сети адаптивной критики

1.3.4 Достоинства и недостатки существующих алгоритмов обучения
с подкреплением
1.4 Самообучаемые системы с самомодифицирующимися правилами
1.4.1 Методика самомодифицирующихся правил.
1.4.2 Базовый алгоритм самомодифицирующихся правил.
1.4.3 Применение Внутреннего учителя Шумковым Е. А.
1.5 Выводы.
Глава 2 Метод построения самонастраивающейся системы управления на основе топологии внутренний учитель.
2.1 Исходные условия.
2.2 Пример задачи
2.3 Принцип обучение самообучению
2.3.1 Структура
2.3.2 Решатель.
2.3.3 Компонента обратной связи
2.3.4 Учитель
2.3.5 Реактивные правила самообучения
2.3.6 Проактивные правила самообучения
2.3.7 Взаимодействие компонент.
2.4 Способы реализации метода в прикладных задачах.
2.4.1 Алгоритм разработки правил самообучения
2.4.2 Приоритетность адаптационных параметров
2.4.3 Коэффициент степени уверенности
2.5 Топология внутренний учитель с использованием нечеткого
2.5.1 Начальные данные.
2.5.2 Использование нечеткого вывода Мамдани.
2.6 Топология внутреннего учителя в сравнении с известными методиками.
2.7 Выводы.
Глава 3 Самообучающиеся системы управления на основе топологии внутренний учитель.
3.1 Система управления комплексом лифтов.
3.1.1 Комплекс лифтов
3.1.2 Алгоритм управления лифтами по расписанию
3.1.3 Адаптивная система управления комплексом лифтов
3.1.4 Результаты функционирования адаптивной системы управления комплекса лифтов.
3.2 Система управления мобильным роботом
3.2.1 Разработка СУ
3.2.2 Адаптивная система управления мобильным роботом
3.2.3 Результаты функционирования адаптивной системы управления мобильным роботом
3.3 Адаптивные автоматизированные банковские системы
3.3.1 Предпосылки построения автотрейдера.
3.3.2 Адаптивный автотрейдер
3.4 Выводы
Глава 4 Исследование результатов функционирования систем
управления
4.1 Анализ результатов, преимущества и недостатки методики
4.1.1 Методологические преимущества.
4.1.2 Недостатки методики
4.2 Пути дальнейшего совершенствования.
4.3 Выводы.
Заключение.
Приложение А
Приложение Б.
Приложение В
Приложение Г
Приложение Д
Список используемой литературы


Максимизация критерия эффективности является задачей СУ. При этом СУ должна выполнять конкретную задачу управления. Данная работа ставит перед собой цель разработать метод построения таких адаптивных СУ, которые выполняют задачу управления и максимизируют критерий качества управления, выявляя закономерности недетерминированной среды в процессе работы. Рисунок В. Провести экспериментальные исследования результатов работы СУ; выявить достоинства и недостатки метода; оценить эффективность предложенных метода обучения и топологии. В качестве модельной задачи будет рассмотрен мобильный робот, с составным гусеничным движителем. Результаты проведенного в работе исследования позволяют отработать подходы к созданию адаптивных СУ. Содержание диссертационной работы отражает реализацию поставленных задач. В первой главе проведено исследование существующих СУ. Показана целесообразность использования метода обучения обучения с подкреплением и проведен анализ существующих методов этого типа (()-обучение, сети адаптивной критики и других), методов, основанных на использовании нейронных сетей, рассмотрена методика построения самомодифицирующихся правил - СМП. Выявлены достоинства и недостатки существующих методов. Предложено в качестве реализации использовать аппарат нечеткой логики, построенный на нейронных сетях. Во второй главе обоснован и описан метод создания топологии «внутренний учитель». Разработанный метод обучения самообучения позволяет обучить нейросеть на небольшом количестве примеров, а также дообучать (переобучать) в режиме реального времени по мере поступления новой информации, без участия эксперта (впрочем, последний может корректировать процесс обучения). Это позволяет использовать данный метод для моделирования динамических процессов, в которых наибольшую достоверность имеют наиболее актуальные данные, или процессов, для которых, на начальном этапе, не представляется возможным создать обучающее множество необходимого размера. За счет использования принципов обучения с подкреплением система выполняет задачу с заданным показателем качества. В третьей главе разработана система управления мобильным роботом в недетерминированной среде. Спроектирована топология системы. Исследована проблематика управления мобильным роботом, сформулированы правила управления объектом и их адаптационные параметры. Разработаны правила самообучения системы. Сформулированы описания правил управления и самообучения в терминах нечеткой логики. Спроектирована топология нейросетей, реализующая эти правила. Выбран алгоритм обучения нейросетей. Спроектирован макет СУ и описана ее реализация. Спроектирована СУ комплексом лифтов. Разработаны правила управления и самообучения. Спроектированы топологии нейросетей, выбран алгоритм обучения нейросетей. Спроектирована СУ автотрейдером фондового рынка. В четвертой главе проведено сравнение результатов анализа функционирования СУ, построенной при помощи топологии «внутренний учитель», классической нейронной сети с алгоритмом СМП и традиционных методов управления. Также рассмотрены возможные пути дальнейшего развития метода. Показано, что использование топологии «внутренний учитель» позволит поднять средний уровень подкрепления СУ на -%, что повышает качество работы СУ в целом. В заключении описаны выводы и результаты проделанной работы. Задачи исследования решены с использованием методов теории искусственных нейронных сетей, системного анализа, нечеткой логики. Практическая значимость работы заключается в создании практического метода построения адаптивных СУ в недетерминированных средах. Разработан адаптивный автотрейдер фондового рынка. Эффективность метода подтверждена при разработке СУ мобильным роботом и СУ комплексом лифтов. Основной материал работы опубликован в 6 научных статьях и 3 тезисах докладов. Имеется патент на изобретение. Диссертация состоит из введения, четырех разделов, заключения, списка использованной литературы и приложений. Ее общий объем составляет 0 страниц текста, содержащего 3 таблицы и рисунков.