ПРОБЛЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ

Рассмотрен способ автоматизации управления мостовым краном при текущей неопределенности его параметров, параметров переносимого груза и внешних возмущений. Целью управления является перемещение груза в горизонтальной плоскости в точку, обеспечивающую итоговую доставку груза в назначенное место с одновременным парированием угловых колебаний подвеса и обеспечением заданных динамических характеристик. Для этого применен подход, основанный на схеме управления с алгоритмом текущей параметрической идентификации, неявной эталонной модели и «упрощенных» условиях адаптируемости с нацеленностью на непосредственное отслеживание перемещения груза. Закон управления формирует заданную скорость тележки, отрабатываемую сервоприводом. При выборе параметров закона управления используются паспортные данные крановой установки. В отличие от ранее опубликованных работ по этой тематике предлагается решение, которое является более простым, надежным в эксплуатационном плане и менее дорогостоящим. Это достигается расположением совмещенного датчика, включающего акселерометр и датчик угловой скорости, на тросе подвеса около тележки крана, использованием алгоритмического решения, не требующего предварительного вычисления дрейфа датчика угловой скорости, и более эффективной процедуры текущей параметрической идентификации. Приведены результаты компьютерного моделирования, подтверждающие указанное. Аналогичный пример был реализован и на экспериментальной установке.

Рассматривается задача формирования интегрального показателя для оценки эффективности алгоритмов рекомендательных систем, который был создан путем объединения отдельных метрик с использованием энтропийного метода. Работа основывается на исследовании в качестве базы для тестирования набора из 12 алгоритмов, с одной стороны, и трех наборов данных, с другой, для каждой комбинации которых были рассчитаны отдельные критерии, используемые в практике оценки рекомендательных систем. Результаты исследования свидетельствуют о том, что полученный интегральный показатель является эффективным инструментом оценки работы алгоритмов рекомендательных систем. Показано, что качество работы алгоритмов различается в зависимости от размера и иных базовых характеристик набора данных. Обобщенная мера может быть использована для разработки более эффективных алгоритмов, их ансамблей, оптимизации гиперпараметров и улучшения качества рекомендаций.

Предложен метод синтеза самопроверяемых цифровых устройств, основанный на использовании логической коррекции сигналов и взвешенных кодов Боуза - Лина. В отличие от предыдущих исследований, разработанный метод подразумевает логическую коррекцию сигналов в схеме встроенного контроля для тех функций, описывающих выходы исходных устройств, которые участвуют в формировании информационных символов взвешенных кодов Боуза - Лина. Так как одному и тому же контрольному вектору у таких кодов, как и у абсолютного большинства равномерных разделимых кодов, соответствует большое количество информационных векторов, это дает возможность выбора способа доопределения функций логической коррекции сигналов. Описан один из алгоритмов, позволяющий доопределить значения этих функций на каждом входном наборе с учетом обеспечения полной проверки тестера и элементов преобразования в схеме встроенного контроля. Предложенный метод основан на использовании так называемой «базовой» структуры для контроля многовыходных устройств по группам выходов. Он позволяет проектировщику самопроверяемого устройства иметь большую вариативность в выборе способа его построения, а значит, и влиять на такие важные показатели, как cтруктурная избыточность, контролепригодность, энергопотребление и др. Эксперимент с тестовыми комбинационными схемами из набора MCNC Benchmarks показал высокую эффективность метода по показателям структурной избыточности в сравнении с широко применяемым на практике методом дублирования. Предложенный метод синтеза самопроверяемых устройств может оказаться эффективным при решении задач синтеза реальных устройств с обнаружением неисправностей, используемых во всех областях техники, в том числе в системах критического применения в промышленности и на транспорте.

Рассматривается многофазная система массового обслуживания с входящим коррелированным МАР-потоком, РН-распределением времени обслуживания и ограниченным размером буфера на фазах системы. Приведен краткий исторический обзор по анализу моделей таких систем и методов их исследования. На основании проведенного обзора обоснована новизна постановки задачи, рассматриваемой в статье, методов ее решения и результатов. Дано описание алгоритма точного расчета характеристик производительности многофазных систем малой размерности и оценки сложности этого алгоритма. Для исследования многофазных систем большой размерности предложен подход, основанный на комбинации методов имитационного моделирования и машинного обучения. Приведены результаты численного анализа, подтвердившие эффективность применения методов машинного обучения для оценки характеристик производительности тандемных систем, адекватно описывающих функционирование широкополосных беспроводных сетей.

Рассматривается характеристический полином системы, в коэффициенты которого линейно входят интервальные параметры объекта управления, образующие параметрический многогранник. Проводится параметрический синтез линейного робастного регулятора, располагающего доминирующий вещественный полюс системы в заданном отрезке отрицательной вещественной полуоси и обеспечивающего в системе апериодический переходный процесс. Процедура синтеза предусматривает использование регулятора пониженного порядка, параметры которого разделяются на зависимые и свободные. Первые гарантируют желаемое положение отрезка доминирующего полюса, а вторые смещают области локализации остальных полюсов за заданную границу. Для определения значений зависимых параметров регулятора на основании сформулированного утверждения у параметрического многогранника объекта определяются прообразы границ отрезка доминирующего полюса. Для выбора свободных параметров регулятора применяется робастное вершинное или реберное D-разбиение в зависимости от вида граничных реберных ветвей областей локализации свободных полюсов системы. Приводится числовой пример параметрического синтеза ПИД-регулятора для обеспечения допустимого времени апериодического переходного процесса грузоподъемной системы при интервальных значениях длины троса и массы груза.

В трехмерном пространстве рассматривается ADT-игра (англ. Attacker-Defender-Target), в которой Цель (Target) совершает плоское движение по окружности с постоянной скоростью. Атакующий игрок (Attacker) движется равномерно и прямолинейно из произвольной точки верхней полусферы. Специфика постановки состоит в том, что на борту Цели имеется мобильный Защитник (Defender), в задачу которого входит перехват всех возможных опасных для Цели (в смысле точечной встречи) траекторий движения Атакующего. Задача осложняется тем, что Цель и Защитник в процессе движения не видят атакующего игрока. Им известен лишь начальный пеленг, в то время как текущий пеленг, начальная и текущая дистанции до Атакующего им не известны. По этой причине движение Цели и Защитника предполагается программным.

Рассматриваются аналитические подходы к решению задач прокладки пути с учётом препятствий. Сравниваются два принципа аналитического моделирования препятствий на сцене: с применением метода потенциалов и путём R-функционального моделирования. Приводится принцип функционально-воксельного конструирования сложных вычислительных процессов на примере моделирования R-функции объединения или пересечения области двух функций. Разбираются основы арифметических операций над локальными геометрическими характеристиками, описывающими компоненты однородного единичного вектора локальной функции. Демонстрируется принцип денормирования таких компонент для применения в арифметических действиях, составляющих R-функцию. Рассматривается моделирование сцены в виде компоновки концентрических объектов и локальной функции описания цели поверхностью воронки в указанной точке. Рассматривается алгоритм динамического формирования итоговой локальной функции объединения поверхности воронки с поверхностью сцены в текущей точке. На основе итоговой локальной функции определяются компоненты вектора направления градиентного движения к заданной цели.

Рассмотрена модель коллективного поведения агентов в ситуации игровой неопределенности и неполной информированности. В качестве модели принятия решений агентами используется рефлексивная игра, в которой участники принимают решение на основе иерархии представлений о параметрах игры, представлений о представлениях и т. д. В центре внимания данной работы - рефлексивные игры с точечной структурой информированности и линейным наилучшим ответом игроков. Показано, что информационное равновесие в таких играх аналогично равновесию Нэша в игре на сети; в явном виде записаны выражения для равновесных ответов игроков, указаны условия существования и единственности равновесия. Приводится формулировка задачи стимулирования, аналогичной задаче стимулирования в игре на сети: показана взаимосвязь между равновесием в игре с общим знанием и равновесием в игре с неполной информированностью, в которой центр сообщает новые стимулы игрокам индивидуально.

В работе рассмотрена многоуровневая модель индикативного планирования целевых индикаторов в системе «мир (много стран) - страна - отрасли - ресурсы - мероприятия». В предлагаемой имитационной модели реализуется подход на основе сценарного планирования. Поставлена задача анализа и прогноза целевых индикаторов страны на примере показателя ВВП по ППС. Проведены оценки необходимого для реализации целевого сценария роста ВВП и валовой добавленной стоимости (ВДС) отдельных отраслей. Определены удельные показатели эффективности по финансовым и кадровым ресурсам: производительность труда и капиталоемкость. Сделана оценка необходимых для реализации целевого сценария инвестиций в основной капитал и численность занятых. Показано, что для реализации целевого сценария роста ВДС необходимы меры по ускорению роста производительности труда, выделены наиболее актуальные отрасли. В качестве исходных данных использовались данные Мирового банка и Росстата.

Рассматриваются методы формирования среднесрочного прогноза цен на финансовых и товарных рынках. Прогнозируемые процессы являются нестационарными, нелинейными, в них присутствуют структурные сдвиги, возникающие вследствие системных изменений в структуре рынка и оказывающих воздействие на него экстремальных событий. С увеличением горизонта прогноза вероятность возникновения структурных сдвигов возрастает, поэтому возникает задача прогнозирования c учетом возможных изменений в процессе на горизонте прогноза. Для прогнозирования будущих изменений рассматриваемого процесса необходимо расширение информационного поля, на котором формируется прогноз: включение экспертных суждений, результатов качественного анализа процессов, например, с применением методов фундаментального анализа, когнитивного анализа и алгоритмов их реализации. Построение среднесрочных прогнозов цен на финансовых и товарных рынках является необходимым элементом в решении задач планирования и управления социально-экономическими и производственными системами, а также в решении задач инвестиционного управления. В настоящем обзоре рассмотрены особенности прогнозируемых процессов, определяющие требования к методам формирования среднесрочных прогнозов, их реализации и отбору включаемой в прогноз информации, необходимой для обнаружения будущих изменений в процессе и причинных факторов их возникновения. Рассмотрены модели и методы статистического прогнозирования, искусственного интеллекта и фрактального анализа, а также методы, использующие в алгоритме прогнозирования информацию из различных источников: экспертных, новостных, данных поисковых систем. Проведено обобщение результатов обзора в контексте решения задачи среднесрочного прогнозирования. В заключении обозначены перспективные, по мнению авторов, направления исследований в этой области.

The 17th International Conference on Management of Large-Scale Systems Development (MLSD’2024) was held on September 24-26, 2024. This annual event is organized by the Trapeznikov Institute of Control Sciences, the Russian Academy of Sciences, with the technical support of the IEEE Russia Section. MLSD conferences are intended to discuss research in the theory and applications of computer control and management for developing large-scale manufacturing, transport, energy, financial, and social systems. The peculiarity of this year’s conference is that the models of large-scale systems are largely focused on solving current problems of strategic management. The MLSD’2024 program included one plenary session and 16 sections with 393 participants. The original proceedings of MLSD’2024 (195 papers) have been published in Russian and indexed by the National Electronic Library (eLIBRARY. RU). Of these, 169 papers have been extended and published electronically in English in IEEE Xplore (Scopus indexing).

Рассмотрен подход к построению адаптивного управления скалярным объектом с текущей параметрической неопределенностью, для которого доступны измерению только его вход и выход, на основе упрощенных условий адаптируемости. Данный подход относится к непрямому самонастраивающемуся управлению с использованием алгоритма текущей параметрической идентификации и неявной эталонной модели. Структура настраиваемой модели в алгоритме идентификации выбирается как можно более простой, соответствующей основному движению объекта управления и элементарному динамическому звену или звеньям. В результате текущие оценки в составе указанной модели аппроксимируют движение объекта, критерием чего является сходимость невязки идентификации. Также требуется обеспечить определенные требования к текущим оценкам параметров. Эти оценки, даже неточные, используются для формирования закона управления, доставляющего заданные свойства замкнутой системы управления. Указанное положение предложено трактовать как уточнение известного принципа уверенной эквивалентности с исключением требования асимптотически точного оценивания параметров для достижения самонастраивающейся системой адаптивных свойств в задачах управления по выходу объекта. Основные соотношения приведены для примера, когда доминирующая динамика объекта близка колебательному процессу без дополнительной временно́й задержки. Предложено применять алгоритм идентификации в виде рекуррентного метода наименьших квадратов с фактором забывания и некоторыми модификациями. Приведены два примера решения задач построения адаптивных систем: управление угловым движением мостового крана и парирование колебаний упругого трехмассового привода. Предложено назвать рассматриваемый подход идентификационно-аппроксимационным. Отмечены возможность и пути его дальнейшего совершенствования.