|
м атем атическим и м етодам и. К ак правило, для принятия реш ений использую т слож ное сочетание м атем атики, вы числительны х м етодов (обы чно им итационного м оделирования), эвристических подходов, эксперим ентальны х м етодов и м етодов инж енерии знаний (чащ е всего экспертны х систем ). К ом плексное использование указанны х м етодов и средств обеспечивает пользователя поддерж кой при принятии реш ений. Н еобходим ость сращ ивания и м и тац ион н ы х м оделей (И М ) с м етодами исследования операций и искусственного интеллекта приводит к идее гибридны х систем (ГС ). В настоящ ее врем я ГС не вы ш ли ещ е из стадии исследовательского прототипа, инструм ентальны е средства для их создания отсутствую т. Д ля построения ГС ж елательно им еть едины е подходы , на которы х м ож но создавать И М , ЭС и реализовы вать поисковы е алгоритмы . П ростейш ей ГС является систем а, объединяю щ ая в себе И М и блок оптим изации. Блок оптим изации реализует один из алгоритм ов поисковой оптим изации (наприм ер, градиентны й поиск), а И М служ ит для вы числения значений критерия оптим изации для вы би раем ы х вариантов реш ения (Рис. 2.5.). П рогон И М обеспечивает, в лучш ем случае, получение достоверны е результатов в одной точке пространства поиска реш ений. П роведение исследований при проектировании С Д С требует реализации серии эксперим ентов в больш ой области п оиска, целенаправленность которы х обеспечивается в традиционны х си стем ах м оделирования специалистом разработчиком . Д ля эф ф ективного реш ения задач м оделирование долж но иметь интеллектуальную надстройку (интеллектуальное обеспечение), позволяю щ ую зам енить специалиста-разработчика. И спользование И И позволяет реш ить проблем ы , связанны е с накоплением и использованием знаний, их пополнением , вы водом н овы х знаний на основе им ею щ ихся в 70 |
В шестой главе диссертации на основе разработанных моделей мониторинга, аналитико-имитационных моделей управления запасами, транспортировки и др., а также моделей оптимизации и синтеза структуры управления решается задача их объединения в единый сценарий системы поддержки принятии решении. В диссертации рассмотрена задача поиска решения на основе имитационной модели (ИМ), когда необходимо определить значения входных управляемых переменных ИМ для получения оптимального функционирования сложной дискретной системы. В данном случае один прогон ИМ обеспечивает получение достоверных результатов в одной точке пространства поиска решений. Проведение исследований при проектировании сложной дискретной системы требует реализации серии экспериментов в большой области поиска, целенаправленность которых в традиционных системах моделирования обеспечивается специалистомразработчиком. Для эффективного решения данной задачи система на основе ИМ должна иметь интеллектуальную надстройку, позволяющую заменить специалиста-разработчика. Полученная система будет представлять собой гибридную систему, объединяющую имитационную модель и блок оптимизации. Далее в диссертации решается задача формализованного представления процессов управления цепочками поставок на объекты с последующим моделированием транспортных схем доставки ресурсов. Разработана структура базы данных, интегрирующая статистические данные и данные вычислительных экспериментов. Выделены основные классы пользователей системы мониторинга. Разработана формализованная схема информационных потоков различных категорий пользователей. В заключении представлены основные результаты работы. В приложении приводятся акты внедрения результатов диссертационной работы. 3. 2.6. Гибридный подход к моделированию процессов на протяженном объекте ИМ можно рассматривать как знания ее разработчиков об элементах СДС, их составе, структуре и о том, как они взаимодействуют между собой в процессе функционирования. ИМ сама по себе не позволяет получить законов функционирования СДС как системы и не раскрывает внутренние причинно-следственные связи ее поведения. Она лишь позволяет получить значения выходных переменных по значениям входных. Поэтому решение многих системных задач, связанных с анализом функционирования, синтезом структур, планированием, управлением и др. не обеспечивается чисто имитационным моделированием так же как и чисто математическими методами. Как правило, для принятия решений используют сложное сочетание математики, вычислительных методов (обычно имитационного моделирования), эвристических подходов, экспериментальных методов и методов инженерии знаний (чаще всего экспертных систем). Комплексное использование указанных методов и средств обеспечивает пользователя поддержкой при принятии решений. Необходимость сращивания имитационных моделей (ИМ) с методами исследования операций и искусственного интеллекта приводит к идее гибридных систем (ГС). В настоящее время ГС не вышли еще из стадии исследовательского прототипа, инструментальные средства для их создания отсутствуют. Для построения ГС желательно иметь единые подходы, на которых можно создавать ИМ, ЭС и реализовывать поисковые алгоритмы. Простейшей ГС является система, объединяющая в себе ИМ и блок оптимизации. Блок оптимизации реализует один из алгоритмов поисковой оптимизации (например, градиентный поиск), а ИМ служит для вычисления значений критерия оптимизации для выбираемых вариантов решения (Рис. 3.6.). Прогон ИМ обеспечивает, в лучшем случае, получение достоверные результатов в одной точке пространства поиска решений. Проведение исследований при проектировании СДС требует реализации серии экспериментов в большой области поиска, целенаправленность которых обеспечивается в традиционных системах моделирования специалистомразработчиком. Вариант гибридной системы И н т е р ф е й с у И м и т а ц и о н н а я м о д е л ь Б л о к р а с ч е т а к р и т е р и я о п т и м а л ь н о с т и V J 1 « \ , . ■ • • % i ф * N » . ' Шш\ ш ш J % фЧ • Ч . ч ч • ч . ч v % . \ . t s I . . . ч ч * ч ■* ч \ л 'I у -----ч*V •, ч ии,\иЪг А л г о р и т м п о и с к о в о й о п т и м и з а ц и и ■ . -----------опп имизации Рис. 3.6. ч • Для эффективного решения задач моделирование должно иметь интеллектуальную надстройку (интеллектуальное обеспечение), позволяющую заменить специалиста-разработчика. Использование ИИ позволяет решить проблемы, связанные с накоплением и использованием знании, их пополнением, выводом новых знании на основе имеющихся в системе, повышением эффективности моделирования. Получение, обобщение и хранение знаний от специалистов-разработчиков может быть проведено с высоким качеством при использовании экспертных систем. Сочетание ЭС, представляющих системы ИИ, с ИМ позволяет получить качественно новую ступень в создании инструментальных средств проектирования. Если ИМ носят, как указывалось выше, описательный характер, то модели,* ‘ к < характер, . отражая используемые в ЭС, имеют деятельность специалиста .при ■ i ^ . V • : мШ‘: Ji>" H r . « ц у г » . * • : w ¥\ < . т * % . V 1 , -r*J. .*сГ? • т .4.. *• .1 Ш&,. «и•--vnlrWu |