Текст наукової роботи на тему «Альтернативна пошукова адаптації на основі імовірнісних навчаються автоматів»
?Початковим значенням для процедури приймемо присутність одного GSM модему (однієї Q - зв'язку). На кожному етапі рекурсивної процедури відбувається збільшення числа GSM модемів. Умовою виходу з процедури буде наявність всіх можливих зв'язків між усіма М і МК.
Запропонований вище алгоритм дозволить проектувати РАСУ гібридних топологій з мінімальними фінансовими витратами при допустимих параметрах часу доступу і географічної распределенности елементів системи.
БІБЛІОГРАФІЧНИЙ СПИСОК
1. Плющаев В. Мерзляков В. Система дистанційного моніторингу та управління об'єктами. // Сучасні технології автоматизації. 2003. №2. С. 6-16.
2. Жшенков Н. Нові технології бездротової передачі даних. // Сучасні технології автоматизації. 2003. №4. С. 44-48.
УДК 681.3.001.63
Б.К. Лебедєв, О.Б. Лебедєв
ТРТУ, м Таганрог
АЛЬТЕРНАТИВНА ПОШУКОВА АДАПТАЦІЇ НА ОСНОВІ імовірнісний НАВЧАЮТЬСЯ автоматів1
У 1948 році У. Ешбі запропонував аналогове електромеханічний пристрій
- гомеостат, що моделює властивість живих організмів підтримувати деякі свої характеристики (наприклад, температуру тіла, вміст кисню в крові і т.д.) [1]. Гомеостат Ешбі являє собою динамічну систему
yoіт =? (і, Х, Е).
Стан системи описується вектором і і визначається як вектором керованих параметрів X, так і вектором некерованих параметрів, що характеризують стохастичні властивості середовища. Зміна стану і гомеостата здійснюється за допомогою керуючого впливу на параметри X., причому метою управління є виведення гомеостата в заданий стан і, тобто мінімізація показника Q = \ U- і \.
Процес виведення гомеостата в заданий стан проводиться методом проб і помилок, який фактично зводиться до випадкового перебору управляючих впливів на X з подальшою перевіркою їх ефективності і реакції. При цьому можливі два види реакції. Негативна реакція Я- виникає у відповідь на керуючий вплив, що не приводить до зменшення показника Q. Ця реакція, відповідно до алгоритму гомеостата, викликає вибір чергового випадкового впливу. Позитивна реакція Я + слід при зменшенні показника Q. Вона викликає повторення впливу, що призвів до позитивного резуль-.
системі стану, яке забезпечує позитивну реакцію Я +.
, , при наявності апріорної невизначеності і змінюються зовнішніх умов, а одержувану в процесі роботи інформацію про ці умови використовують для підвищення ефективності роботи системи. Основні цілі адаптації пов'язані з
1
вищої школи РНП.2.1.2.2238 і РНП.2.1.2.3193
, -
сімізаціі ефективності його функціонування. Тут адаптація розглядається як оптимізація.
Значним кроком у розвитку технічних пристроїв для імітації адаптації був запропонований МЛ. Цетлін підхід, заснований на використанні імовірнісних навчаються автоматів [2].
Уявімо роботу гомеостата як функціонування деякого ймовірно,. два компонента - середу і керуючий пристрій. Під середовищем розуміється об'єкт (), -ствіі з алгоритмом випадкового пошуку.
Грунтуючись на цій ідеї, МЛ. Цетлін помістив в середу, що характеризується випадковою реакцією, імовірнісний автомат адаптації (АА) для реалізації функції керуючого пристрою. Адаптація автомата проводиться шляхом самонавчання в процесі його функціонування.
На кожному такті роботи адаптивної системи відповідно до значень А
() І, -
провідне до зміни стану об'єкта оптимізації? і показника Е (Б) (рис.1).
і
Середовище (об'єкт оптимізації)
Формування А Про формування
адаптивного < АА * відгуку середовища
впливу
А
рис.1
Про є відгуком середовища на реалізацію керуючого впливу. Під дією Про автомат переходить в новий стан і виробляє нові вихідні значення А.
Нехай? = {81 \ 1 = 1,2, ...} - простір можливих станів (можливих).
. . [2] -
, , .
АА здатний сприймати два вхідних сигналу: заохочення при удачі (+) і (-).
АА в нові стани. Залежно від стану АА на його виході може бути один з вихідних сигналів А1,. ^ ", Відповідний альтернативної структурі або дії, число яких не повинно бути великим і = 2 ^ 5. Завдання адаптації полягає в тому, щоб підтримувати в об'єкті ту структуру, яка забезпечує максимальну ефективність об'єкта при дотриманні заданих обмежень, і мати можливість переходити на іншу альтернативну структуру, якщо в результаті зміни умов вона виявиться краще.
Автомат адаптації визначається наступною п'ятіркою: ({8}, {I}, {А}, Ф,!}. Б (1 + 1) = Ф (Б (1)), 1 (1 + 1); А (1) =: (8 (1)).
Тут Б (() - внутрішній стан автомата в момент Р, 1 (() - вхід автомата (відгук середовища - сигнал "заохочення" або "нак ^ ания"); Ф - функція переходу з
стану в стан, Ф: {8} х {1} - {8}; Л (1) - вихід автомата в момент часу
^ Тобто його альтернатива (стратегія); / - функція виходу, /: {8} - {Л}.
Характеристикою середовища є вектор, який має п компонентів: С = (Р1, Р2, ..., Рп). При цьому Р, - є ймовірність того, що за дії або структуру
А, автомат адаптації отримає від середовища сигнал заохочення, а з ймовірністю Р, = (1-Р) -покарання.
Останнім часом велика увага приділяється розробці методик представлення процесів розв'язання оптимізаційних задач і задач прийняття рішень в вигляді адаптивних процесів на основі самонавчання і самоорганізації, що моделюються інтелектуальними багатоагентного системами, що використовують в якості агентів - імовірнісні автомати адаптації з механізмами колективного [3].
Концептуальна схема вирішення розглянутих проблем така. завдання
(), -
щей з найпростіших реактивних агентів, які здатні досягати поставлений, -, -.
Ідея колективної адаптації дозволяє звести еволюційну адаптацію до .
Об'єкт можна розбити на подоб'екти, які можуть існувати в альтер-.
комбінацією станів подоб'ектов.
Оцінка стану підоб'єкту залежить як від власного стану, так і від стану всіх пов'язаних з ним подоб'ектов, а також від структури і властивостей .
Альтернативна колективна адаптація подоб'ектов призводить до еволюційної адаптації всього об'єкта в цілому.
Цей підхід можна розширити, тобто використовувати багаторівневу ієрархічну структуру об'єкта.
При організації процесу колективної адаптації важливою проблемою є співвідношення локальних цілей окремих об'єктів і глобальної мети колективу об'єктів
Локальна мета об'єкта адаптації х (- досягнення такого стану, що сприяє досягненню спільної мети. Іншими словами в процесі адаптації мінімізується оцінка непрямим чином пов'язана із загальним критерієм оптимізації Е (Б).
Глобальна мета колективу об'єктів адаптації полягає в досягненні колективом такого стану 8, при якому Е @) -тт.
Можливе використання мета-автомата адаптації, який змінює локальні цеді подоб'ектов в процесі еволюційної адаптації всього об'єкта.
Будемо надалі об'єкт в цілому називати колективом, а подоб'екти -.
, -
ня елементи є об'єктами адаптації [3]. Якщо два елементи а, і а ,, розташовані в позиціях з координатами (х, у), (Х], у), пов'язані одним ланцюгом, то між
ними по осях X і У діють сили тяжіння. Під впливом серії адапті-,, ()
від позиції до позиції. Мета конкретного об'єкта досягти стану (зайняти пози),,,. -лью ж колективу об'єктів є досягнення такого розміщення елементів в , -
.
Подання вихідної формулювання завдання у вигляді адаптивної системи, заснованої на ідеях колективної поведінки, передбачає вирішення наступних завдань [3]:
);
b) формування локальних цілей об'єктів адаптації та глобальної мети
;
c) розробка альтернативних станів об'єкта адаптації, структури навчається автомата адаптації та механізмів переходів АА;
ф розробка методики вироблення керуючих сигналів заохочення або покарання в процесі роботи адаптивного алгоритму;
) .
Як об'єкт адаптації може виступати сам автомат адаптації, тобто його структура і механізми переходів [4].
Перш за все, можливе використання мета-автомата адаптації (МАА), який змінює локальні цілі подоб'ектов в процесі еволюційної адаптації всього об'єкта в цілому. Можна також здійснювати часткову заміну подоб'ектов і змінювати структуру і властивості зв'язків між об'єктами.
Можливе застосування в процесі адаптації різних структурних еле-
.
, . -
ми АА називається розвиваються АА. Методи його розвитку складають теорію розвиваються автоматів [5].
Підвищення ефективності роботи АА можливо з використанням принципів штучного інтелекту [6].
Після отримання певного числа покарань і виході з поточної групи станів (адьтернатіви), при наявності числа альтернатив більше двох, перед АА виникає проблема вибору групи станів (адьтернатіви), в яку він .
Механізми логічного висновку, зокрема, нечіткого логічного висновку, можуть бути використані для організації такого переходу.
Такий інтелектуальний автомат адаптації (ПАА) дозволяє накопичувати , .
,, ,
характеризується в загальному випадку набором показників Qi = {qij \, = 1,2, ..., до}, які складають ядро глобальної бази даних ПАА. Для кожного конкретного об'єкта проектування в ПАА формується безліч правил і процедур переходу зі стану в стан. Розробляються стратегії управління, що дозволяють шляхом використання правил і процедур до глобальної базі даних приходити
до найбільш ефективної на даному етапі альтернативі. В цьому випадку поєднуються
механізми випадкового пошуку з механізмами виведення на основі індукції і дедук-.
Оскільки можливе використання декількох стратегій управління, то
- (),. . , -Ществлять вибір найкращого ІАА для даного набору альтернатив. У ІАА можливе використання деяких наборів параметрів, які налаштовують його. В цьому випадку МАА на одному ІАА здійснює адаптацію до деякого набору
.
В якості оцінки роботи ІАА може злучити частота переходів зі стану в стан або число переходів в стійкий стан (швидкість адапта-).
Підсумовуючи вищенаведений матеріал, можна сказати, що адаптація -це найвищий ступінь автоматизації, що характеризується наявністю не тільки про,, -ти і можуть приймати рішення на основі аналітичних побудов і логічні-.
Розглянуті в роботі теоретичні положення, методи, алгоритми дозволять в загальному випадку вирішувати оптимізаційні задачі на погано формалізованих і нечітких множинах альтернатив, вирішувати завдання по створенню ефективних засобів синтезу топології НВІС з урахуванням сучасних тенденцій, що володіють
.
Запропоновані методи пошукової адаптації, які спираються на поєднання принципів адаптації на основі самонавчання, самоорганізації, генетичного і
, "
", , .
Незважаючи на значні досягнення в області розвитку теорії еволюційної адаптації вони є далеко не вичерпними. Основними напрямками подальших досліджень є нові технології та засоби підвищення ефективності процесу альтернативної пошукової адаптації: підхід на основі моделювання відпалу для управління процесом адаптації; стохастичні правила вироблення керуючих сигналів; імовірнісний характер вибору і реалізації альтернатив; нечіткі правила переходів в автоматі адаптації;
, .
БІБЛІОГРАФІЧНИЙ СПИСОК
1. Растригин Л.А. Адаптивні комп'ютерні системи. М .: Знание, 1987.
2. Цетлін ММ. Дослідження з теорії автоматів і моделювання біологічних систем. М .: Наука, 1969.
3. Лебедєв Б.К. Адаптація в САПР. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1999..
4. . ., . ., . . . . -
навчання. РГАСХМ ГОУ, Ростов н / Д. 2004.
5. Поспєлов ТАК. Фантазія чи наука: на шляху до штучного інтелекту. М .: Наука, 1982.
6., еволюційного розвитку і самоорганізації. / Под ред. В.М.Курейчіка. Таганрог: Изд, 2003.
Завантажити оригінал статті:
