Нечёткие системы управления.

Нечёткие системы управления.

В нечеткой управляющей системе в отличии от традиц. Работают все правила сразу, но степень их воздействия на выход может быть различной.

Процесс обработки неч.правил вывода в управл.сист.состоит из 4 шагов:

1) вычисление степени истинности левых частей правил, определение степени принадлежности входных значений нечетким подмножествам, указ. В левой части Нечёткие системы управления. правил вывода;

2) модификация нечетких подмножеств, указ.в правой части правил вывода после то-в согласовании со значением истинности, получ.на первом шаге.

3) Объединение (суперпозиция)измененных подмножеств

4) Сколяризация результата, переход от нечет.подмножеств к сколяр.значениям.

30. Искусственные нейронные сети: структура и обучение.

Главные составляющие искусственных нейронных сетей моделируют структуру мозга. Элементом структуры Нечёткие системы управления. мозга является нервная клеточка (нейрон). Нейрон отличается от других клеток биоткани по многофункциональному предназначению. Нейрон делает прием, простое преобразование и передачу инфы другим нейронам. Информация передается в виде импульсов нервной активности, имеющих химическую природу.

Тело нейрона содержит огромное количество отростков 2-ух типов. Отростки первого типа, именуемые дендритами, служат Нечёткие системы управления. в качестве входных каналов для нервных импульсов от других нейронов. Эти импульсы поступают в тело нейрона, вызывая его возбуждение, которое потом распространяется по выходному отростку второго типа – аксону. Возбуждение нейрона передается другим нейронам, которые таким макаром объединены в проводящую нервные импульсы сеть. Участки контакта данного нейрона с дендритами других нейронов Нечёткие системы управления. именуют синапсами. В области синапса происходит обмен инфы о возбуждении меж нейронами. Поступающие в тело нейрона входные сигналы суммируются, при этом одни входы стремятся возбудить нейрон, а другие препятствуют его возбуждению. Когда суммарное возбуждение в теле нейрона превзойдет некий порог, нейрон возбуждается, посылая по аксону сигнал другим нейронам. Эта основная многофункциональная Нечёткие системы управления. схема моделируется при помощи искусственных нейронных сетей.

Искусственный нейрон имитирует приближенно характеристики био нейрона. На вход искусственного нейрона поступает некое огромное количество сигналов. Каждый вход множится на соответственный вес, аналогичный синаптической силе, и все произведения суммируются, определяя уровень активации нейрона. Нейронная сеть появляется методом объединения выходов одних нейронов Нечёткие системы управления. с входами других нейронов. Нейроны в сетях группируются по слоям. Обучение сети состоит в подстройке весовых коэффициентов каждого нейрона. Пусть имеется набор пар векторов , , именуемый обучающей подборкой. Будем именовать нейронную сеть обученной на данной обучающей выборке, если при подаче на входы сети каждого вектора на выходах каждый Нечёткие системы управления. раз выходит соответсвующий вектор .


Проектирование информационных систем

31. Стратегии проектирования информационных систем. Макетирование

(прототипирование) информационных систем.

Определение стратегии подразумевает обследование системы. Основная задачка обследования - оценка реального объема проекта, его целей и задач, также получение определений сущностей и функций на высочайшем уровне.

На этом шаге привлекаются высококвалифицированные бизнес-аналитики, которые имеют неизменный доступ к Нечёткие системы управления. управлению компании; шаг подразумевает тесное взаимодействие с основными юзерами системы и бизнес-экспертами. Основная задачка взаимодействия - получить как можно более полную информацию о системе (полное и однозначное осознание требований заказчика) и передать данную информацию в формализованном виде системным аналитикам для следующего проведения шага анализа. Обычно, информация о системе Нечёткие системы управления. может быть получена в итоге бесед либо семинаров с управлением, профессионалами и юзерами. Таким макаром определяются сущность данного бизнеса, перспективы его развития и требования к системе.

По окончании основной стадии обследования системы технические спецы сформировывают возможные технические подходы и примерно рассчитывают издержки на аппаратное обеспечение, закупаемое программное обеспечение и разработку Нечёткие системы управления. нового программного обеспечения (что, фактически, и подразумевается проектом).

Результатом шага определения стратегии является документ, где верно сформулировано, что получит заказчик, если согласится финансировать проект; когда он получит готовый продукт (график выполнения работ); сколько это будет стоить (для больших проектов должен быть составлен график финансирования на различных шагах работ). В документе Нечёткие системы управления. должны быть отражены не только лишь издержки, да и выгода, к примеру время окупаемости проекта, ожидаемый экономический эффект (если его удается оценить).

Цель макетирования состоит в последующем. Макет системы дает возможность конкретизировать препядствия, возникающие меж разработчиком и юзером, значительно уменьшает задержку во времени меж формулированием требований и первой Нечёткие системы управления. демонстрацией действующей системы, обеспечивая тем действенный контроль над проектом системы на всех шагах ее актуального цикла.

Но такая стратегия проектирования может удачно применяться только для маленьких и сравнимо обычных систем, макет которых может быть сотворен за довольно куцее время.

Прототипирование — стремительная «черновая» реализация базисной функциональности для анализа работы системы Нечёткие системы управления. в целом. На шаге прототипирования малыми усилиями создается работающая система (может быть неэффективно, с ошибками, и не полностью). Во время прототипирования видна более детальная картина устройства системы.

32. Моделирование потоков данных (DFD).

Логическая DFD указывает наружные по отношению к системе источники и стоки (адресаты) данных, идентифицирует логические функции (процессы) и группы частей Нечёткие системы управления. данных, связывающие одну функцию с другой (потоки), также идентифицирует хранилища (накопители) данных, к которым осуществляется доступ. Структуры потоков данных и определения их компонент хранятся и анализируются в словаре данных. Любая логическая функция (процесс) может быть детализирована при помощи DFD нижнего уровня; когда предстоящая детализация перестает быть Нечёткие системы управления. полезной, перебегают к выражению логики функции с помощью спецификации процесса (мини-спецификации).

А именно, в DFD не показываются процессы, которые управляют фактически потоком данных и не приводятся различия меж допустимыми и недопустимыми способами. DFD содержат огромное количество полезной инфы, а не считая того:

· позволяют представить систему исходя из убеждений Нечёткие системы управления. данных;

· иллюстрируют наружные механизмы подачи данных, которые потребуют наличия особых интерфейсов;

· позволяют представить как автоматические, так и ручные процессы системы;

· делают направленное на данные секционирование всей системы.

Потоки данных употребляются для моделирования передачи инфы (либо даже физических компонент) из одной части системы в другую.

Основными компонентами диаграмм потоков данных являются Нечёткие системы управления.:

- наружные сути;

- системы/подсистемы;

- процессы;

- накопители данных;

- потоки данных.

33. Описания бизнес- процессов (IDEF3).

Этот способ предназначен для моделирования последовательности выполнения действий и взаимозависимости меж ними в рамках процессов.

Диаграммы IDEF3 показывают действие в виде прямоугольника. Деяния называются с внедрением глаголов либо отглагольных существительных, каждому из действий присваивается уникальный идентификационный номер (номер Нечёткие системы управления. деяния обычно предваряется номером его родителя, к примеру, 1.1.). Все связи в IDEF3 являются однонаправленными и организуются слева вправо.

Типы связей IDEF3:

- Временное предшествование (Temporal precedence), обычная стрелка. Начальное действие должно закончиться, до того как конечное действие сумеет начаться.

- Объектный поток (Object flow), стрелка с двойным наконечником Нечёткие системы управления.. Выход начального деяния является входом конечного деяния. Начальное действие должно закончиться, до того как конечное действие сумеет начаться. Наименования потоковых связей должны чётко идентифицировать объект, который передается с помощью их.

- Нечеткое отношение (Relationship), пунктирная стрелка.

Окончание 1-го деяния может инициировать начало выполнения сходу нескольких других действий, либо напротив, определенное действие может добиваться Нечёткие системы управления. окончания нескольких других действий до начала собственного выполнения (ветвление процесса).

Ветвление процесса отражается при помощи особых блоков:

- "И", блок со знаком &.

- "Исключающее Либо" ("одно из"), блок со знаком Х.

- "Либо", блок со знаком О.

Если деяния "И", "Либо" должны производиться синхронно, это обозначается 2-мя двойными вертикальными линиями Нечёткие системы управления. снутри блока, асинхронно - одной.

Способ IDEF3 позволяет декомпозировать действие пару раз, что обеспечивает документирование других потоков процесса в одной модели.

34. Диаграммы вариантов использования согласно эталону языка UML.

UML представляет собой язык для определения, представления, проектирования и документирования программных, организационно-экономических, технических и других систем различной природы. UML содержит стандартный Нечёткие системы управления. набор диаграмм и нотаций самых различных видов. Эталон UML версии 1.1, принятый OMG в 1997 г., предлагает последующий набор диаграмм для моделирования:

— диаграммы вариантов использования (use case diagrams, время от времени именуют диаграммами прецедентов)для моделирования бизнес-процессов организации и требований к создаваемой системе;

Варианты использования характеризуются рядом параметров:

— вариант использования обхватывает Нечёткие системы управления. некую явную для поль­зователей функцию;

— вариант использования может быть как маленьким, так и довольно большим;

— вариант использования решает некую дискретную задачку поль­зователя.

В простом случае вариант использования создается в процессе об­суждения с юзерами тех вещей, которые они желали бы получить от системы. При всем этом Нечёткие системы управления. каждой отдельной функции, которую они желали бы воплотить, присваивается некое имя и записывается ее короткое текстовое описание.

Основными элементами диаграммы вариантов использования являются действующие лица, варианты использования и дела меж ними.

При работе с вариациями использования принципиально держать в голове несколько обычных правил:

- каждый вариант использования относится как минимум к Нечёткие системы управления. одному действующему лицу,

- каждый вариант использования имеет зачинателя,

- каждый вариант использования приводит к соответственному результату (результату с «бизнес-значением»).

Действующее лицо является наружным источником (не элементом системы), который ведет взаимодействие с системой через вариант использования. Действующие лица могут быть как реальными людьми (к примеру, юзерами системы), так и Нечёткие системы управления. другими компьютерными системами либо наружными событиями.

35. Диаграммы классов языка UML.

— диаграммы классов (class diagrams)для моделирования статической структуры классов системы и связей меж ними;

Диаграммы классов могут применяться и при прямом проектировании, другими словами в процессе разработки новейшей системы, и при оборотном проектировании - описании имеющихся и применяемых систем. Информация Нечёткие системы управления. с диаграммы классов впрямую отображается в начальный код приложения - в большинстве имеющихся инструментов UML-моделирования вероятна кодогенерация для определенного языка программирования (обычно Java либо C++). Таким макаром, диаграмма классов - конечный итог проектирования и отправная точка процесса разработки.

3 главных понятия : класс, атрибут, операция.

Классом именуется именованное описание совокупы объектов с Нечёткие системы управления. общими атрибутами, операциями, связями и семантикой. Графически класс изображается в виде прямоугольника. У каждого класса должно быть имя (текстовая строчка), уникально отличающее его от всех других классов. Атрибутом класса именуется именованное свойство класса, описывающее огромное количество значений, которые могут принимать экземпляры этого характеристики. Класс может иметь хоть какое Нечёткие системы управления. число атрибутов (а именно, не иметь ни 1-го атрибута). Операцией класса именуется именованная услуга, которую можно запросить у хоть какого объекта этого класса. Операция – это абстракция того, что можно делать с объектом. Класс может содержать хоть какое число операций (а именно, не содержать ни одной операции). Набор операций класса Нечёткие системы управления. является общим для всех объектов данного класса.

36. Диаграммы взаимодействия языка UML.

· диаграммы взаимодействия (interaction diagrams): диаграммы последовательности (sequence diagrams)идиаграммы взаимодействия (collaboration diagrams, время от времени именуют кооперативными диаграммами) для моделирования процесса обмена сообщениями меж объектами;

Диаграмма взаимодействия- это диаграмма, на которой представлено взаимодействие, состоящее из огромного количества объектов Нечёткие системы управления. и отношений меж ними, включая и сообщения, которыми они обмениваются. Этот термин применяется к видам диаграмм с акцентом на содействии объектов (диаграммах кооперации, последовательности и деятельности). Диаграмма последовательностей- диаграмма взаимодействия, в какой основной акцент изготовлен на упорядочении сообщений во времени.

Диаграмма кооперации- диаграмма взаимодействий, в какой основной акцент изготовлен на структурной организации Нечёткие системы управления. объектов, посылающих и получающих сообщения.

Диаграммы последовательностей характеризуются 2-мя особенностями, отличающими их от диаграмм кооперации.

Во-1-х, на их показана линия жизни объекта. Это вертикальная пунктирная линия, отражающая существование объекта во времени. Большая часть объектов, представленных на диаграмме взаимодействий, существует в протяжении всего взаимодействия, потому их Нечёткие системы управления. изображают в высшей части диаграммы, а их полосы жизни прорисованы сверху донизу. Объекты могут создаваться и во время взаимодействий. 2-ая особенность этих диаграмм - фокус управления. Он изображается в виде вытянутого прямоугольника, показывающего просвет времени, в течение которого объект делает какое-либо действие, конкретно либо при помощи подчиненной процедуры.

У Нечёткие системы управления. диаграмм кооперации есть два характеристики, которые отличают их от диаграмм последовательностей.

1-ое - это путь. Для описания связи 1-го объекта с другим к далекой концевой точке этой связи можно присоединить стереотип пути (к примеру, local показывающий, что помеченный объект является локальным по отношению к от правителю сообщения). Имеет смысл очевидным образом изображать Нечёткие системы управления. путь связи исключительно в отношении путей типа local, parameter, global и self (но не associations).

2-ое свойство - это порядковый номер сообщения. Для обозначения временной последовательности перед сообщением можно поставить номер (нумерация начинается с единицы), который должен равномерно возрастать для каждого нового сообщения (2, 3 и т.д.).

37. Диаграммы состояний Нечёткие системы управления. и деятельности языка UML.

— диаграммы поведения системы (behavior diagrams):

· диаграммы состояний(statechart diagrams) для моделирования поведения объектов системы при переходе из 1-го состояния в другое;

· диаграммы деятельностей(время от времени именуют диаграммами активности) (activity diagrams) для моделирования поведения системы в рамках разных вариантов использования либо деятельностей;

— диаграммы реализации (implementation diagrams Нечёткие системы управления.):

· диаграммы компонент (component diagrams)для моделирования иерархии компонент (подсистем) системы;

· диаграммы размещения(deployment diagrams, время от времени именуют диаграммами поставки, развертывания, топологии) для моделирования физической архитектуры системы.

Диаграмма состояний (Statechart diagram) указывает автомат, фокусируя внимание на потоке управления от состояния к состоянию. Автомат (State machine) -это описание последовательности состояний Нечёткие системы управления., через которые проходит объект в протяжении собственного актуального цикла, реагируя на действия, - в том числе описание реакций на эти действия. Состояние (State) - это ситуация в жизни объекта, в протяжении которой он удовлетворяет некому условию, производит определенную деятельность либо ждет какого-то действия. Событие (Event) - это спецификация существенного факта, который происходит во Нечёткие системы управления. времени и пространстве. В контексте автоматов событие - это стимул, способный вызвать срабатывание перехода. Переход (Transition) - это отношение меж 2-мя состояниями, показывающее, что объект, находящийся в первом состоянии, должен выполнить некие деяния и перейти во 2-ое состояние, как произойдет определенное событие, и будут выполнены данные условия. Деятельность (Activity Нечёткие системы управления.) -это продолжающееся неатомарное вычисление снутри автомата. Действие (Action) - это атомарное вычисление, которое приводит к смене состояния либо возврату значения. Диаграмма состояний изображается в виде графа с верхушками и ребрами.

38. Методология многофункционального моделирования (IDEF0).

IDEF0 — методология многофункционального моделирования и графическая нотация, созданная для формализации и описания бизнес-процессов. Отличительной особенностью IDEF0 является Нечёткие системы управления. её акцент на соподчинённость объектов. В IDEF0 рассматриваются логические дела меж работами, а не их временная последовательность (поток работ).

Эталон IDEF0 представляет компанию как набор модулей, тут существует правило — более принципиальная функция находится в верхнем левом углу, не считая того есть правило стороны:

- стрелка входа приходит всегда в левую Нечёткие системы управления. кромку активности,

- стрелка управления — в верхнюю кромку,

- стрелка механизма — нижняя кромка,

- стрелка выхода — правая кромка.

Также показываются все сигналы управления, которые на DFD (диаграмме потоков данных) не показывались. Данная модель применяется при организации бизнес-процессов и проектов, основанных на моделировании всех процессов: как административных, так и организационных.

39. Задачки Нечёткие системы управления. проектирования информационной системы.

Проектирование информационных систем всегда начинается с определения цели проекта. Основная задачка хоть какого удачного проекта состоит в том, чтоб на момент пуска системы и в течение всего времени ее эксплуатации можно было обеспечить:

· требуемую функциональность системы и степень адаптации к изменяющимся условиям ее функционирования Нечёткие системы управления.;

· требуемую пропускную способность системы;

· требуемое время реакции системы на запрос;

· безотказную работу системы в требуемом режиме, другими словами - готовность и доступность системы для обработки запросов юзеров;

· простоту эксплуатации и поддержки системы;

· нужную безопасность.

40. Модели актуального цикла информационной системы.

К истинному времени наибольшее распространение получили последующие две главные модели актуального Нечёткие системы управления. цикла:

• каскадная модель, время от времени также именуемая моделью «водопад» (waterfall);

• спиральная модель.

Каскадная модель предугадывает поочередную компанию работ. При всем этом основной особенностью является разбиение всей разработки на этапы, при этом переход с 1-го шага на последующий происходит только после того, как будут на сто процентов завершены все Нечёткие системы управления. работы на прошлом шаге. Каждый шаг заканчивается выпуском полного комплекта документации, достаточной для того, чтоб разработка могла быть продолжена другой командой разработчиков.

Спиральная модель, в отличие от каскадной, подразумевает итерационный процесс разработки информационной системы. При всем этом растет значение исходных шагов актуального цикла, таких как анализ и проектирование. На этих шагах Нечёткие системы управления. проверяется и обосновывается реализуемость технических решений методом сотворения прототипов.

Итерационная модель (поэтапная модель с промежным контролем) (70-е – 80-е гг.). Разработка ИС ведется итерациями с циклами оборотной связи меж шагами. Межэтапные корректировки позволяют учесть реально имеющееся взаимовлияние результатов разработки на разных шагах; время жизни каждого из шагов растягивается на Нечёткие системы управления. весь период разработки.

Итеративные либо Инкрементальные модели подразумевают разбиение создаваемой системы на набор кусков, которые разрабатываются при помощи нескольких поочередных проходов всех работ либо их части.

В итоге на каждой итерации можно рассматривать промежные результаты работ и реакцию на их всех заинтересованных лиц, включая юзеров, и заносить корректирующие конфигурации Нечёткие системы управления. на последующих итерациях. Любая итерация может содержать полный набор видов деятельности — от анализа требований до ввода в эксплуатацию очередной части ПО.

Каскадная модель с возможностью возвращения на предыдущий шаг по мере надобности пересмотреть его результаты, становится итеративной.

Итеративный процесс подразумевает, что различные виды деятельности не привязаны намертво к определенным Нечёткие системы управления. шагам разработки, а производятся при необходимости, время от времени повторяются, до того времени, пока не будет получен подходящий итог.


Моделирование систем

41. Систематизация видов моделирования систем.

При полном моделировании модели схожи объекту во вре­мени и пространстве.
Для неполного моделирования эта идентич­ность не сохраняется. В базе приближенного моделирования лежит подобие Нечёткие системы управления., при котором некие стороны реального объекта не моделируются совершенно.

Детерминированное моделирование показывает процессы, в каких подразумевается отсутствие случайных воздействий.

Стохастическое моделирование учитывает вероятностные процессы и действия.

Статическое моделирование служит для описания состояния объекта в фиксированный момент времени, а динамическое — для исследования объекта во времени. При всем этом оперируют аналоговыми (непрерывными Нечёткие системы управления.), дискретными и смешанными моделями.

При полном моделировании модели схожи объекту во времени и пространстве.

Для неполного моделирования эта идентичность не сохраняется.

В базе приближенного моделирования лежит подобие, при котором некие стороны реального объекта не моделируются совершенно.

Мысленное моделирование применяется тогда, когда модели не реализуемы в данном интервале времени или отсутствуют Нечёткие системы управления. условия для их физического сотворения (к примеру, ситуация микромира).

При приятном моделировании на базе представлений человека о реальных объектах создаются приятные модели, отображающие явления и процессы, протекающие в объекте.

В базу гипотетичного моделирования закладывается догадка о закономерностях протекания процесса в реальном объекте, которая отражает уровень познаний Нечёткие системы управления. исследователя об объекте и базируется на причинно-следственных связях меж входом и выходом изучаемого объекта.

Макетирование применяется, когда протекающие в реальном объекте процессы не поддаются физическому моделированию либо могут предшествовать проведению других видов моделирования.

Символическое моделирование представляет собой искусственный процесс сотворения логического объекта, который замещает реальный и выражает его главные характеристики Нечёткие системы управления. при помощи определенной системы символов и знаков.

В базе языкового моделирования лежит некий тезаурус, который появляется из набора понятий исследуемой предметной области, при этом этот набор должен быть фиксированным. Под тезаурусом понимается словарь, отражающий связи меж словами либо другими элементами данного языка, созданный для поиска слов по их смыслу.

Если Нечёткие системы управления. ввести условное обозначение отдельных понятий, т.е. знаки, также определенные операции меж этими знаками, то можно воплотить знаковое моделирование и при помощи символов показывать набор понятий.

Математическое моделирование — это процесс установления соответствия данному реальному объекту некого математического объекта, именуемого математической моделью.

Для аналитического моделирования типично то, что в Нечёткие системы управления. главном моделируется только многофункциональный нюанс системы. При всем этом глобальные уравнения системы, описывающие закон (метод) ее функционирования, записываются в виде неких аналитических соотношений (алгебраических, интегродифференциальных, конечноразностных и т.д.) либо логических критерий.

При имитационном моделировании воспроизводится метод функционирования системы во времени — поведение системы, при этом имитируются простые явления Нечёткие системы управления., составляющие процесс, с сохранением их логической структуры и последовательности протекания, что позволяет по начальным данным получить сведения о состояниях процесса в определенные моменты времени, дающие возможность оценить свойства системы.

Комбинированное (аналитико-имитационное) моделирование позволяет соединить плюсы аналитического и имитационного моделирования.

Информационное (кибернетическое) моделирование связано с исследованием моделей, в Нечёткие системы управления. каких отсутствует конкретное подобие физических процессов, происходящих в моделях, реальным процессам.

Структурное моделирование системного анализа базируется на неких специфичных особенностях структур определенного вида, которые употребляются как средство исследования систем либо служат для разработки на их базе специфичных подходов к моделированию с применением других способов формализованного представления систем .

Ситуационное моделирование опирается Нечёткие системы управления. на модельную теорию мышления, в рамках которой можно обрисовать главные механизмы регулирования процессов принятия решений.

При реальном моделировании употребляется возможность исследования черт или на реальном объекте полностью, или на его части.

Натурным моделированием именуют проведение исследования на реальном объекте с следующей обработкой результатов опыта на базе теории подобия.

Видом реального Нечёткие системы управления. моделирования является физическое, отличающееся от натурного тем, что исследование проводится а установках, которые сохраняют природу явлений и владеют физическим подобием.

42. Математические схемы моделирования (предназначение, черта).

43. Моделирование дискретно-детерминированных систем (F-схемы).

Дискретно-детерминированный подход характерен тем, что в качестве математического аппарата на шаге формализации процесса функционирования систем Нечёткие системы управления. употребляется математического аппарата математический аппарат теории автоматов. Теория автоматов — это раздел теоретической кибернетики, в каком изучаются математические модели — автоматы. На базе этой теории система представляется в виде автомата, перерабатывающего дискретную информацию и меняющего свои внутренние состояния только в допустимые моменты времени.

Автомат можно представить как некое устройство (темный ящик), на которое Нечёткие системы управления. подаются входные сигналы и снимаются выходные и которое может иметь некие внутренние состояния. Конечным автоматом именуется автомат, у которого огромное количество внутренних состояний и входных сигналов (аследовательно, и огромное количество выходных сигналов) являются конечными огромными количествами.

Абстрактно конечный автомат (англ. finite automata) можно представить как математическую схему (F Нечёткие системы управления.-схему), характеризующуюся шестью элементами: конечным обилием X входных сигналов (входным алфавитом); конечным обилием Y выходных сигналов (выходным алфавитом); конечным обилием Z внутренних состояний (внутренним алфавитом либо алфавитом состояний); исходным состоянием z0, z0 Î Z; функцией переходов j (z, х)\ функцией выходов y (z, х).

Автомат, задаваемый F-схемой: ,— работает Нечёткие системы управления. в дискретные моменты времени, которые именуются такты, равные друг дружке, каждому из которых соответствуют неизменные значения входного и выходного сигналов и внутренние состояния.

Абстрактный конечный автомат имеет один входной и один выходной каналы. В каждый момент t = 0, 1, 2, ... дискретного времени F-автомат находится в определенном состоянии z(t) из огромного количества Z Нечёткие системы управления. состояний автомата, при этом в исходный момент времени t = 0 он всегда находится в исходном состоянии z(0)=zo.

44. Моделирование дискретно-стохастических систем (Р-схемы).

В общем виде вероятностный автомат (англ. probabilistic automat) можно найти как дискретный потактный преобразователь инфы с памятью, функционирование которого в каждом такте зависит только от состояния памяти Нечёткие системы управления. в нем и может быть описано статистически. Применение схем вероятностных автоматов (Р - схем) имеет принципиальное значение для разработки способов проектирования дискретных систем, проявляющих статистически закономерное случайное поведение, для выяснения алгоритмических способностей таких систем и обоснования границ необходимости их использования, также для решения задач синтеза по избранному аспекту Нечёткие системы управления. дискретных стохастических систем, удовлетворяющих данным ограничениям.

45. Моделирования непрерывно-стохастических систем (Q-схемы).

Q-схемы моделирования

При непрерывно-стохастическом подходе в качестве типовых математических схем применяется система массового обслуживания (англ.queueing system), которые будем именовать Q-схемами. Системы массового обслуживания представляют собой класс математических схем, разработанных в теории массового обслуживания и разных Нечёткие системы управления. приложениях для формализации процессов функционирования систем, которые по собственной сущности являются процессами обслуживания.

В качестве процесса обслуживания могут быть представлены разные по собственной физической природе процессы функционирования экономических, производственных, технических и других систем, к примеру потоки поставок продукции некому предприятию, потоки деталей и девайсов изделий на сборочном конвейере цеха, заявки Нечёткие системы управления. на обработку инфы ЭВМ от удаленных терминалов и т. д.

При всем этом соответствующим для работы таких объектов является случайное возникновение заявок (требований) на сервис и окончание обслуживания в случайные моменты времени, т. е. стохастический нрав процесса их функционирования. Остановимся на главных понятиях массового обслуживания, нужных для Нечёткие системы управления. использования Q-схем, как прианалитическом, так и при имитационном.

В любом простом акте обслуживания можно выделить две главные составляющие:

1. ожидание обслуживания заявки;

2. фактически сервис заявки.

Это можно изобразить в виде некого i-гo прибора обслуживания Пi (рис. 2.), состоящего из накопителя заявок Нi, в каком может сразу находиться заявок, где —емкость i Нечёткие системы управления.-го накопителя, и канала обслуживания заявок (либо просто канала) Ki

Рис. 2.

На каждый элемент прибора обслуживания Пi, поступают потоки событий: в накопитель Hi — поток заявок wi на канал Ki — поток обслуживания ui.

Потоком событий именуется последовательность событий, происходящих одно за другим в какие-то случайные моменты времени. Различают потоки Нечёткие системы управления. однородных и неоднородных событий.

Поток событий именуется однородным, если он характеризуется только моментами поступления этих событий (вызывающими моментами) и задается последовательностью , где tn — момент пришествия n-го действия — неотрицательное вещественное число.

Потоком неоднородных событий именуется последовательность , где tn — вызывающие моменты; fn — набор признаков действия. К примеру, применительно к Нечёткие системы управления. процессу обслуживания для неоднородного потока заявок могут быть заданы принадлежность к тому либо иному источнику заявок, наличие приоритета, возможность обслуживания тем либо другим типом канала и т. п. для задания Q-схемы нужно использовать оператор сопряжения R, отражающий связь частей структуры (каналов и накопителей) меж собой. Связи меж элементами Q-схемы Нечёткие системы управления. изображают в виде стрелок (линий потока, отражающих направление движения заявок). Различают разомкнутые и замкнутые Q-схемы.

В разомкнутой Q-схеме выходной поток обслуженных заявок не может опять поступить на какой-нибудь элемент, т. е. оборотная связь отсутствует.

В замкнутых Q-схемах имеются оборотные связи, по которым заявки Нечёткие системы управления. двигаются в направлении, оборотном движению вход-выход.

Для задания Q-схемы также нужно обрисовать методы ее функционирования, которые определяют набор правил поведения заявок в системе в разных разноплановых ситуациях.

46. Базисная последовательность случайных чисел (предназначение, методы

Формирования).

В качестве базисной последовательности для генерации всех СЧ применяется случайная последовательность умеренно распределенных чисел в инт Нечёткие системы управления.-ле (0,1). (последовательность для формирования других законов).

Непрерывная СВ имеет равномерное рассредотачивание в интервале (а,b), если ее функция плотности и функция рассредотачивания соответственно воспримут вид:

Числовые свойства должны быть последующими

Т.к. табличный, алгоритмический способ сформировывают детерминированные числа, то их относят не к случайным числам, а к псевдослучайным. Последовательности именуют Нечёткие системы управления. псевдослучайными.

СВ, имеющая квазиравномерное рассредотачивание в интервале (0,1) воспринимает значение

n – разрядность оперируемых чисел.

Возможность, мат. ожидание, дисперсия:

; ;

В качестве базисной последовательности выбирается последовательность псевдослучайных чисел квазиравномерно распределенных в интервале (0,1).

47. Моделирование случайных событий.

Случайные действия – действия, которые могут происходить либо не происходить.

Возможность пришествия случ. действия


ne-uvolnyajte-instruktora-2-glava.html
ne-uvolnyajte-instruktora-8-glava.html
ne-v-proshlom-li-godu-v-konce.html