Интеллектуальная система для решения задач оптимального управления с вычислительными особенностями

Актуальность работы. В настоящее время при решении сложных практических задач, направленных на создание или изучение объектов и процессов в самых разных областях человеческой деятельности, все чаще используются методы системного анализа. Одним из наиболее востребованных средств исследования закономерностей функционирования и развития таких объектов и процессов стали задачи оптимального управления (ЗОУ), охватывающие широкий спектр проблем, таких, как динамика полета вертолетов [В.И. Гурман, В.А. Батурин], самолетов! и других летательных аппаратов на различных этапах полета [А.И. Тятюшкин, R. Pytlak, R.B. Viner], управление космическими [Р.П. Федоренко] и подводными [М. Chyba, Т. Haberkorn, S.B. Singh, R.N. Smith, S.K. Choi] аппаратами, ядерными [Л.Т.Ащепков] и биохимическими [S. Park, W.F. Ramirez] реакторами и многих других. Естественным продолжением теоретических разработок в области численных методов решения ЗОУ [Г, 3, 6, 8, 12, 14, 16, 17, 41, 53, 56, 58, 71, 75, 83] стала их реализация на ЭВМ в виде многочисленных комплексов программ. Однако было отмечено, что подавляющее большинство успешно, решенных практических задач потребовало привлечения авторов этих программных комплексов, одновременно выступающих в роли экспертов по оптимизации. Решение каждой конкретной практической задачи нуждалось в ручном поиске оригинального вычислительного сценария, предусматривающего многократный запуск комплекса с уточнением алгоритмических параметров и анализ промежуточных результатов, осуществляемый самим разработчиком. Необходимость привлечения разработчика объяснялась многими факторами, в числе которых объективная трудность решения* задач оптимизации динамических систем, основную роль в преодолении которой играет не столько простое применение самого численного метода, сколько наличие у пользователя опыта и глубинных знаний предметной области. В конце 70-х годов прошлого века возникло понимание, что, реализовав такие знания в виде соответствующих программных компонент, управляющих процессом вычислений, можно существенно повысить эффективность последних. Это понимание означало возникновение новой парадигмы решения задач — вместо использования численного метода в виде последовательности шагов применять интеллектно-вычислительный метод, представляющий собой процесс логического анализа, формирующего ту или иную последовательность вычислений, причем отдельные вычисления) «встроены» в процесс анализа в виде так называемых «сопроцедур» [52]. Сам метод оптимизации в этом случае перестает существовать в традиционном егопонимании и превращается* в гибрид метода логического вывода и простых вычислений [9, 10, И, 28, 38, 87]. Насегодняшний день разработчику прикладных систем логического вывода предоставлен широчайший выбор средств представления знаний. К таким средствам относятся продукционные (экспертные) системы [33, 61, 68, 72, 79], нейронные [20, 62, 80, 93] и семантические [43, 65] сети, фреймы [51], системы автоматического доказательства теорем [13, 47, 76, 99], системы, основанные на нечетких логиках [4, 59, 103], онтологии [45, 64].

Одним из малоисследованных классов ЗОУ, требующих применения экспертного опыта1 в процессе численного* решения, является класс задач с вычислительными особенностями, вызывающими аварийные отказы («АВОСТы») оптимизационных алгоритмов, и, как следствие, не допускающими прямого применения существующих средств оптимизации.

На основании рассмотренных выше задач и требований можно выделить следующие актуальные направления в разработке методов численного решения сложных прикладных ЗОУ с использованием современных программных систем:

1. исследование класса задач оптимального управления с вычислительными особенностями (ЗОУВО);

2. формализация накопленного экспертами опыта решения задач рассматриваемого класса;

3. разработка высокоадаптивных интеллектуальных технологий, позволяющих интегрировать экспертные знания в существующие средства численной оптимизации. Целью работы является повышение эффективности и надежности существующих средств оптимизации сложных динамических систем рассматриваемого класса путем применения" методов искусственного интеллекта, в частности, методов продукционной логики. Для этого необходимо решить следующие задачи:

— создание структур данных и алгоритмов, реализующих расчетные методики эксперта при решении задач рассматриваемого класса;

— разработка интеллектуальных программных компонент, осуществляющих принятие решений в ходе управления вычислительным процессом;

— адаптация существующих программных средств под современные вычислительные среды и их интеграция со средствами интеллектуализации;

— проверка работоспособности предложенных вычислительных технологий на тестовых, модельных и содержательных задачах.

Методы и средства исследования: методы теории оптимального управления, элементы теории построения экспертных систем, метод вычислительного эксперимента, методы теории синтаксического анализа, перевода и компиляции, комплексы прикладных программ для решения задач оптимального управления, инструментальная среда для разработки экспертных систем CLIPS, средства и методы отладки программ. Научная новизна.

1. На множестве ЗОУ выделен класс задач с вычислительными особенностями, описаны подходы к их регуляризации и сформулированы количественные критерии эффективности численного решения.

2. Впервые предложено семейство интеллектуальных алгоритмов, формализующих механизм принятия решения экспертом-вычислителем при численном решении задач рассматриваемого класса.

3. Впервые для оценки и повышения эффективности функционирования средств численной оптимизации динамических систем разработан и применен интеллектуальный динамический планировщик (ИДП).

4. Собрана оригинальная коллекция задач рассматриваемого класса, включающая в себя как известные, так и специально сконструированные тестовые задачи.

Практическая значимость диссертационной работы состоит в разработке и реализации технологий, совершенствующих существующие средства численного анализа сложных систем с использованием современных методов искусственного интеллекта. Технологии, предложенные в работе, могут быть распространены на более широкий класс задач и положены в основу создания интеллектно-вычислительного сервера.

Личный вклад. Основные результаты, представленные в диссертации, получены автором лично. Пакет тестовых задач разработан в неделимом соавторстве с А. Ю. Горновым. Из совместных работ, опубликованных в соавторстве, в диссертации использованы результаты, полученные автором лично.

Достоверность полученных результатов. Разработка и реализация интеллектуального динамического планировщика, представленного в диссертации, проведена с использованием признанного инструментария и в соответствии с теорией построения экспертных систем. Достоверность результатов вычислений обусловлена корректным применением математического аппарата и зарекомендовавших себя программных средств для решения ЗОУ. Для всех решенных задач условия оптимальности (линеаризованный принцип максимума Понтрягина) проверены и выполняются. Работоспособность разработанных технологий подтверждена вычислительными экспериментами на пакете тестовых задач.

Апробация работы. Основные результаты диссертации докладывались и обсуждались на российских и международных конференциях и школах-семинарах: XI Байкальская школа-семинар «Методы оптимизации и их приложения» (Иркутск, 1998), 10-я юбилейная Международная конференция по вычислительной механике и современным прикладным программным средствам (Переславль-Залесский, 1999), XII Байкальская Международная конференция «Методы оптимизации и их приложения» (Иркутск, 2001), Международная конференция «Математика, ее приложения и* математическое образование» (Улан-Удэ, 2002), IV конференция’молодых ученых «Навигация и управление движением» (Санкт-Петербург, 2002), школа-семинар молодых ученых «Математическое моделирование иинформационные технологии» (Иркутск — Ангасолка, 2002), конференция ИДСТУ СО РАН «Ляпуновские чтения» (Иркутск, 2002), Международная конференция «Вычислительные и информационные технологии в науке, технике и образовании» (Алматы, Казахстан, 2004, 2008), Всероссийская конференция «Математика, информатика, управление» (Иркутск, 2004), Всероссийская конференция молодых ученых по математическому моделированию и информационным технологиям (Кемерово, 2005), Всероссийская конференция «Информационные и математические технологии в науке, технике и образовании», (Северобайкальск, 2005) — Международнаяконференция «Алгоритмический анализ, неустойчивых задач» (Екатеринбург, 2008), XIII, Байкальская Всероссийская конференция «Информационные и математические технологии в науке и управлении» (Иркутск, 2008), VIII Международная конференция «Вычислительные и информационные технологии в науке, технике и образовании» MIT-2009 (Копаоник, Сербия, Будва, Черногория, 2009).

Исследования, проведенные в рамках диссертационной работы, поддержаны грантами РФФИ №№ 02−01−889а, 02−07−90 343 В, 05−01−659а и частично грантами РФФИ №№ 06−07−89 215, 07−07−265, 08−07−172 и РГНФ № 07−02−12 112.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 16 печатных работ, из них- 3 статьи в изданиях, рекомендованных списком ВАК для представления основных результатов кандидатских и докторских диссертаций, 1 — в научном периодическом’издании и 12 статей и тезисов в сборниках трудов конференций различного уровня.

Структура работы^ Диссертация? состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы, содержащего 103 наименования. Общий объем работы составляет 149 страниц, в тексте содержится 24 рисунка.

выводы:

1. Подходы, сформулированные и использованные при* исследовании класса задач оптимального управления с вычислительными особенностями, в большинстве случаев позволяют успешно находить их решения;

2. Предложенная в работе вычислительная технология автоматизированного решения ЗОУ расширяет возможности комплексов оптимизации в отношении рассмотренного класса задач, повышая уровень их автоматизации и надежности;

3. Специализированное программное обеспечение ОРТСОМ/ЗМАЯТ, построенное по разработанной технологии, может быть использовано при решении содержательных задач.

Среди возможных направлений развития предложенной технологии стоит отметить: расширение возможностей ИДП для решения более широкого класса задачсоздание ЛУЕВ-ориентированного приложения (вычислительного сервера).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В диссертационной работе получены следующие основные результаты:

1. Разработано семейство оригинальных интеллектуальных алгоритмов, реализующих расчетные методики эксперта-вычислителя и позволяющих существенно повысить эффективность существующих средств оптимизации для ЗОУ;

2. На основе разработанных алгоритмов реализован интеллектуальный динамический планировщик (ИДП), а также ряд программных интерфейсных компонент, позволяющих интегрировать его с существующими комплексами для численного решения ЗОУ;

3. Разработано специализированное программное обеспечение ОРТСОТЧ/ЗМАЯТ, включающее интеллектуальный динамический планировщик, позволяющий проводить решение ЗОУ в автоматизированном режиме. Работоспособность^{проверена} на тестовых, модельных и прикладных задачах.

На основании результатов диссертационной работы сделаны.следующие.