МЕХАНИЗМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЭВОЛЮЦИЕЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ. - презентация

1 МЕХАНИЗМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЭВОЛЮЦИЕЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ

2 Введение Эффективность и долгосрочная устойчивость современного производства обеспечивается применением в течение всего жизненного цикла конкретного производства принципов системного анализа. Согласно принципам системного анализа эффективность производства определяется степенью его адаптации к усложняющейся и ускоряющейся динамике изменений, происходящих во внутренней и внешних средах. Рассмотрим некоторые механизмы управления развитием технологических систем на основе методологий искусственного интеллекта, многоагентных систем, а также теории активных систем и теории нечетких систем. 2

3 Постановка задачи управления эволюцией технологической системы Пусть технологическая система состоит из центра Z и n групп агентов A={A 1,A 2,…,A n }, каждый агент a={a 1,a 2,…,a N } обладает свойствами активности и автономности. Каждый агент a k группы агентов A n управляет каким-либо технологическим узлом. Возможности k-го агента по выпуску продукции описываются технологическим множеством областью в пространстве размерности измерений. При этом любой допустимый план k-го агента должен принадлежать области X k. Допустимый план x должен удовлетворять не только локальным ограничениям, но так же ряду ограничений вида G(x) b, где При этом: 3

4 Получение экспертной информации при управлении развитием технологической системы Внешние консалтинговые услуги Поиск инновационных решений в тематических распределенных средах Мотивационное управление как вариант стимулирования вовлеченности целеустремленного агента в процесс развития технологической системы 4

5 Механизм мотивационного управления В соответствии с постановкой задачи стимулирования целевая функция центра зависит от системы стимулирования агента и представляет собой разность между функцией дохода и стимулированием, предназначенного агенту: где H(y) – функция дохода центра. Целевая функция агента – то стимулирование, которое он получает, минус затраты: где c(y) – функция затрат агента. Функция дохода неотрицательна при любом действии y и принимает максимальное значение при. Функция затрат неотрицательная, неубывающая и в нуле равна нулю. Ограничение: вознаграждение должно быть не меньше затрат агента. Оптимальное решение будет выглядеть: 5

6 Пусть агент может находиться в m состояниях образующих его модель ограничений. Обозначим потенциал агента через p, тогда Проявление потенциала агента будет зависеть от управления со стороны центра, его представлений о свойствах ситуации целеустремленного состояния где d – разделяемые известные всеми агентами и центром представления; b – представления, известные только i-му агенту, в полезности которых он убежден. Будем считать, что предельные возможности агента – множество Y(p); при этом множество Y(p) компактно и выпукло. Реализацию потенциала представим в виде счетной системы компактных выпуклых множеств где – последовательность реализации потенциальных возможностей агента, возрастающих за счет управления u (рис.1). Базовый вариант модели функционирования технологической системы Y(P 1 )… Y(P 2 ) Y(P) Рис.1. Рост предельных возможностей агента в процессе управления 6.1

7 В момент t подается управление центра: - план, определяющий результаты деятельности агента y t, - потребляемые ресурсы x t, - режимы ведения технологического процесса в виде коэффициентов выпуска t, - управление поведением агента u t, - помеха, значение которой в момент времени t известно агенту, но не известно центру. После анализа реализуемости возможных режимов ведения технологического процесса агент выбирает состояние Центр наблюдает результат выбора y t и определяет оценку параметра t+1 в период t+1: где I – процедура оценки технологических возможностей агента, t – оценки потенциала p(u t ) агента в период t. На основе оценок потенциала агента t+1, процедуры планирования π и регулирования Q – центр определяет вознаграждение агенту за достижение плановых показателей по правилу На этом функционирование системы в период t завершается. 6.2

8 - Искомая информация часто находится на стыке смежных областей; отсюда сложности формулировки точного поискового запроса. -Одновременно необходимы сведения по различным аспектам исследуемой тематики. -Многокритериальность поиска. Необходимость одновременного использования различных критериев отбора эффективных решений. -Разрозненность и неоднородность сведений. 7 Особенности поиска инновационных решений в тематических распределенных средах

9 Схема функционирования системы многошагового процесса поиска инновационных решений в тематических распределенных средах Система подбора вариантов решений задач управления Множество сервисов в каталоге X Семантическое описание сервисов Y x Параметрическое описание сервисов H x Шаг 1 Формирование множества соответствия I x Шаг 2 Ограничение множества соответствия I x | a x Шаг 3 Вводится уточняющее множество B x Шаг 5 Ограничение полученного множества системой параметров С x Шаг 4 Формирование множества на основе id сервиса Решение поставленной задачи – ранжированный список вариантов решений задач управления: множество Подготовительный этап Формирование семантического множества запроса Z x Множество синонимов Множество ассоциативных слов и словосочетаний Множество переведенных ключевых слов Множество термов из поисковой строки Этап принятия решения 8

10 объект управления c0c0 c1c1 c2c2 cncn A1A1 A2A2 …AnAn группа агентов информация управление системой сервисы распределенной среды utut c1=F1(c0)c1=F1(c0)c2=F2(c1)c2=F2(c1)…c n =F n (c n-1 ) внешнее консультирование Центр - анализ - моделирование развития системы … - прогнозирование результатов внедрения инновационных решений 9 Схема управления технологической системой на основе агентно-ориентированного подхода

11 Литература Палюх Б.В., Виноградов Г.П., Егерева И.А. Управление эволюцией химико-технологической системы // Теоретические основы химической технологии, – Т.48. – 3. – С [Paliukh B.V., Vinogradov G.P., Egereva I.A. Managing the Evolution of Chemical Engineering System // Theor. Found. Chem. Eng Vol.48, 3. – pp ]. Виноградов Г.П. Индивидуальное принятие решений: поведение целеустремленного агента. Научная монография. Тверь: Егерева И.А., Палюх Б.В., Семухина М.С. Задача систематизации научно-вычислительных сервисов распределенной среды // Материалы 3-й Всероссийской научно-технической конференции. – Ростов-на- Дону. Издательство Южного федерального университета, С Новиков Д.А. Теория управления организационными системами. 3-е изд. - М.: Издательство физико- математической литературы, Палюх Б.В., Егерева И.А. Многошаговая система поиска альтернатив в информационном каталоге // Программные продукты и системы С.57. Палюх Б.В., Егерева И.А. Повышение эффективности функционирования предприятия на основе методики распределения мотивационного фонда. // Программные продукты и системы С.18. Проект «Управление производством» 10

12 Спасибо за внимание