Дисертаційна робота спрямована на вирішення актуальної науково-технічної проблеми створення та удосконалення методів і моделей оптимізаційно-орієнтованого синтезу нечітких систем автоматичного керування та підтримки прийняття рішень, що застосовуються для автоматизації складних динамічних об'єктів та процесів в різних галузях економіки. Запропоновано імітаційну модель комбінованої нечіткої системи автоматичного керування, яка складається з модулів нечіткого логічного виведення для: формалізації параметрів головного зворотного зв’язку на базі сенсору керованої змінної; формалізації параметрів внутрішнього зворотного зв’язку на базі вбудованої моделі об’єкта керування; поєднання ПІД закону та моделі керування у ковзних режимах. Набув подальшого розвитку мультиагентний метод параметричної оптимізації нечітких систем керування та прийняття рішень, в який на відміну від існуючих введено покращений алгоритм «сірих вовків» та алгоритм розширеного фільтра Калмана для проведення паралельних процедур глобального пошуку з навчанням та локального пошуку. Розроблено інтелектуальний метод оптимізаційно-орієнтованого синтезу баз правил нечітких систем з оптимальним вектором висновків та мінімальною кількістю правил, який базується на послідовному пошуку оптимальних висновків правил та операціях виявлення і виключення правил з бази, що несуттєво впливають на процес функціонування нечіткої системи, та на алгоритмі мурашиних колоній з побудовою графа бази правил на основі формалізму «правило-вузол» та багатокритеріальній цільовій функції. Запропоновано критерій для кількісного оцінювання розмірності баз правил нечітких систем, який розраховується як добуток загальної кількості правил в базі та сумарної кількості можливих висновків правил для всіх вихідних змінних, та показник ефективності методів синтезу й оптимізації баз правил, який розраховуються як відношення значення розмірності бази правил до сумарної кількості обчислень цільової функції, необхідних для знаходження її найкращого рішення в процесі синтезу та оптимізації. Удосконалено метод пошуку оптимальних функцій належності лінгвістичних термів нечітких систем шляхом застосування біогеографічного еволюційного алгоритму та багатокритеріальної цільової функції. Удосконалено метод структурної оптимізації нечітких систем за кількістю лінгвістичних термів вхідних та вихідних змінних за рахунок проведення послідовного пошуку оптимальної кількості лінгвістичних термів на основі багатокритеріальної цільової функції з паралельним виконанням автоматичного синтезу бази правил для кожного отриманого рішення. Запропоновано метод пошуку оптимальної ієрархічної структури нечітких систем підтримки прийняття рішень, який базується на генерації декількох варіантів ієрархічної структурної організації з подальшим знаходженням їх оптимальних параметрів та вибором найкращого рішення на основі багатокритеріальної цільової функції. Запропоновано біоінспірований метод комплексного структурно-параметричного синтезу нечітких систем керування, який базується на проведенні процедур визначення оптимальної кількості лінгвістичних термів вхідних та вихідних змінних, синтезу бази правил, визначення оптимальних типів та параметрів функцій належності, а також оптимальних типів операцій нечіткого логічного виведення та дефаззифікації згідно з найбільш раціональною послідовністю.

Постачальник даних: УкрІНТЕІ (Український Інститут науково-технічної експертизи та Інформації)

  Завантажити автореферат