МЕХАНИЗМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЭВОЛЮЦИЕЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ

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.
3
Постановка задачи управления
эволюцией технологической системы
Пусть технологическая система состоит из центра Z и n групп агентов
A={A1,A2,…,An}, каждый агент a={a1,a2,…,aN} обладает свойствами
активности и автономности.
Каждый агент ak группы агентов An 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 Xk.
Допустимый план x должен удовлетворять не только локальным
ограничениям, но так же ряду ограничений вида G(x) ≥ b, где
При этом:
4
Получение экспертной информации при управлении
развитием технологической системы
Мотивационное
управление как
вариант
стимулирования
вовлеченности
целеустремленного
агента в процесс
развития
технологической
системы
Поиск
инновационных
решений в
тематических
распределенных
средах
Внешние
консалтинговые
услуги
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:
Ф , y   H  y     y 
где H(y) – функция дохода центра.
Целевая функция агента – то стимулирование, которое он получает, минус
затраты:
f  , y     y   c y ,
где c(y) – функция затрат агента.
Функция дохода неотрицательна при любом действии y и принимает
максимальное значение при y  0 . Функция затрат неотрицательная,
неубывающая и в нуле равна нулю.
Ограничение: вознаграждение должно
быть не меньше затрат агента.
Оптимальное решение будет выглядеть:
x *  arg max H x   cx .
xA
5
6.1
Базовый вариант модели функционирования технологической системы
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).
Y(P1)
Y(P2)
…
Y(P)
Рис.1. Рост предельных возможностей агента в процессе управления
6.2
В момент t подается управление центра:
- план, определяющий результаты деятельности агента yt ,
- потребляемые ресурсы xt ,
- режимы ведения технологического процесса в виде коэффициентов выпуска t,
- управление поведением агента ut ,
- 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 yt и определяет оценку параметра t+1 в период t+1:
где I – процедура оценки технологических возможностей агента, t – оценки
потенциала p(ut) 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.
7
Особенности поиска инновационных решений в
тематических распределенных средах
- 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.
Схема функционирования системы многошагового процесса поиска
инновационных решений в тематических распределенных средах
Подготовительный этап
Система подбора вариантов решений задач управления
Множество сервисов в
каталоге
X
Множество термов
из поисковой
строки
Семантическое описание
сервисов
Yx
Параметрическое описание
сервисов
Hx
Этап принятия решения
Формирование семантического
множества запроса Zx
Множество
синонимов
Множество
ассоциативных
слов и
словосочетаний
Множество
переведенных
ключевых слов
Шаг 1
Формирование множества соответствия Ix
Шаг 2
Ограничение множества соответствия Ix | ax
Шаг 3
Вводится уточняющее множество Bx
Шаг 4
Формирование множества
Шаг 5
Ограничение полученного множества
системой параметров Сx
на основе id сервиса
Решение поставленной задачи – ранжированный список вариантов решений задач управления:
множество
8
Схема управления технологической системой на основе
агентно-ориентированного подхода
Центр
ut
управление
системой
информация
- анализ
- моделирование развития системы
…
- прогнозирование результатов
внедрения инновационных решений
группа агентов
A1
…
A2
сервисы
распределенной
среды
An
внешнее
консультирование
c0
c1=F1(c0)
c1
c2=F2(c1)
c2
…
объект управления
cn=Fn(cn-1)
cn
9
Литература
Палюх Б.В., Виноградов Г.П., Егерева И.А. Управление эволюцией химико-технологической системы //
Теоретические основы химической технологии, 2014. – Т.48. – №3. – С. 349-355. [Paliukh B.V., Vinogradov
G.P., Egereva I.A. Managing the Evolution of Chemical Engineering System // Theor. Found. Chem. Eng. 2014.
Vol.48, №3. – pp. 325-331].
Виноградов Г.П. Индивидуальное принятие решений: поведение целеустремленного агента. Научная
монография. Тверь: 2011.
Егерева И.А., Палюх Б.В., Семухина М.С. Задача систематизации научно-вычислительных сервисов
распределенной среды // Материалы 3-й Всероссийской научно-технической конференции. – Ростов-наДону. Издательство Южного федерального университета, 2014. С.109-113.
Новиков Д.А. Теория управления организационными системами. 3-е изд. - М.: Издательство физикоматематической литературы, 2012.
Палюх Б.В., Егерева И.А. Многошаговая система поиска альтернатив в информационном каталоге //
Программные продукты и системы. 2013. №3. С.57.
Палюх Б.В., Егерева И.А. Повышение эффективности функционирования предприятия на основе
методики распределения мотивационного фонда. // Программные продукты и системы. 2007. №1. С.18.
Проект «Управление производством» http://www.up-pro.ru
10
Спасибо за внимание