Geum.ru

Разработка теории и основных принципов принятия решений в сапр на основе методов, инспирированных природными системами

Вид материалаАвтореферат диссертации
Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах
Подобный материал:
1   2   3

Заключение

    1. Проведен анализ и классификация систем поддержки принятия решений. Сформулирована постановка задачи принятия решений в САПР. Приведено описание новой модифицированной интеллектуальной системы поддержки принятия решений. Основное преимущество заключается в использовании интегрированной целевой функции, трехуровнего моделирования и взаимодействия с внешней средой.
    2. Описаны и проанализированы модифицированные методы вывода и поиска решений в продукционных системах на фреймах и семантических сетях. Это позволяет построить иерархическую систему вывода, действующую по принципу «матрешки». Показана связь между механизмами принятия решений и генетическими алгоритмами. Это позволяет применить теорию эволюционного моделирования и бионических алгоритмов для построения эффективных систем поддержки принятия решений в САПР.
    3. Предложено использование динамических экспертных систем в СППР. Это сделано для введения ЛПР в систему обратной связи с внешней средой. Такой механизм позволяет частично принимать решение в реальном масштабе времени при проектировании.
    4. Разработаны структурные схемы модифицированных моделей эволюции, на их основе построены архитектуры поиска при принятии решений в САПР. Это позволяет строить алгоритмы принятия решений с локальными оптимумами за полиномиальное время.
    5. Построена новая модель эволюции Шмальгаузена, и на ее основе разработан генетический алгоритм. Он эффективно используется для решения оптимизационных задач проектирования. Преимуществом эволюции Шмальгаузена является моделирование части этапов микроэволюции и макроэволюции, и использование ее для повышения качества принятия решений.
    6. Разработаны новые архитектуры решения задач принятия решений на основе алгоритмов, инспирированных природными системами. Это позволяет расширить область поиска данных без увеличения времени работы и сократить преждевременную сходимость алгоритмов, повысить эффективность и качество получаемых решений при проектировании.
    7. Проведен синтез алгоритмов принятия решений при компоновке блоков (разбиении графовых моделей). Это позволяет повысить качество проектирования и сократить временные затраты при принятии решений.
    8. Разработаны новые комбинированные подходы на основе алгоритмов проектирования, инспирированных природными системами, для размещения стандартных блоков (вершин графовых моделей) систем на кристалле. Сформулированы новые критерии поиска. Это позволяет проектировать микро- и наносистемы с учетом комплексных критериев.
    9. Построены бионические, квантовые и комплексные алгоритмы определения таких инвариантов графовой модели принятия решений, как независимые и доминирующие множества. Это позволяет определять эффективные стандартные блоки при проектировании систем на кристалле. Разработаны квантовые алгоритмы раскраски, построения клик, гамильтоновых циклов и независимых множеств на основе графовых моделей. Это позволяет создавать новую архитектуру проектирования на основе комбинированных алгоритмов.
    10. Построены новые алгоритмы определения максимальных паросочетаний в графовой модели на основе биоинспирированных алгоритмов, позволяющие находить наборы максимальных паросочетаний в двудольных графах. Время работы в наилучших случаях имеет порядок роста O(n), где n – число вершин графа.
    11. Реализация биоинспирированных алгоритмов при решении задач САПР показала преимущество по сравнению со стандартными тестовыми методами. Управление процессом бионического поиска при проектировании позволяет находить оптимальные параметры. Из приведенных статистических данных следует, что в общем случае время решения линейно зависит от количества генераций, и временная сложность алгоритмов ориентировочно составляет O((nlogn) - (n3)).
    12. Анализ экспериментов позволяет отметить, что бионические алгоритмы требуют больших затрат времени, но позволяют получать набор локально-оптимальных решений и, в частном случае, оптимальных решений. Проведенные серии тестов и экспериментов позволили уточнить теоретические оценки временной сложности алгоритмов оптимизационных задач проектирования и их поведение для графов различной структуры. Проведенные комплексные исследования показали улучшение работы предложенных комплексных алгоритмов бионического поиска по сравнению с известными методами. Улучшение составило по качеству от 15% до 40%, а по времени от 10% до 25% в зависимости от вида оптимизационных задач.

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах:

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ
  1. Курейчик В.В., Курейчик В.М., Сороколетов П.В. Анализ и обзор моделей эволюции. Известия РАН. Теория и системы управления, 2007, №5. С. 114-126.
  2. Курейчик В.В., Сороколетов П.В. Новые структуры генетических операторов. Известия высших учебных заведений. Электромеханика, 2006г. №5 С.41 – 44.
  3. Курейчик В.В., Сороколетов П.В. Принятие решений в неопределенных условиях в задачах проектирования радиоэлектронной аппаратуры. Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Технические науки, 2007, №1. С. 19-24.
  4. Курейчик В.В., Сороколетов П.В. Новая технология квантового поиска. Известия высших учебных заведений. Электромеханика, 2007, №3. С. 48-52.
  5. Курейчик В.В., Сороколетов П.В., Хабарова И.В. Инструментальная среда эволюционного моделирования. Программные продукты и системы, 2006. № 4. С. 1-2.
  6. Курейчик В.В., Сороколетов П.В. Генетический поиск при построении связывающих деревьев. Программные продукты и системы, 2007. № 4. С. 31-32.
  7. Сороколетов П.В. Генетические операторы мутации на основе чисел Фибоначчи Известия ТРТУ, №3, 2004. С.197-198.
  8. Курейчик В.В., Сороколетов П.В. Композитные бионические алгоритмы в компоновке блоков. Известия ТРТУ, 2006. №8(63). С. 41 – 46.
  9. Сороколетов П.В. Извлечение экспертных знаний в ИСАПР. Известия ТРТУ, 2006. №8(63). С. 36 – 41.
  10. Курейчик В.В., Сороколетов П.В. О построении интеллектуальных систем поддержки принятия решений. Известия ТРТУ, 2006-2007гг. №9 С. 97 – 100.
  11. Сороколетов П.В. К вопросу построения динамических экспертных систем. Известия ТРТУ, 2007, №1(73). С. 32 – 35.
  12. Балюк Л.Б., Курейчик В.В., Сороколетов П.В. Перспективная технология интегрированного поиска в САПР. Известия ЮФУ. Технические науки, 2007, №2(77). С. 18 – 25.
  13. Гречин И.В., Сороколетов П.В. Проектирование вычислительного комплекса для принятия решений. Известия ЮФУ. Технические науки, 2007, №2(77). С. 191 – 195.
  14. Курейчик В.В., Сороколетов П.В. Математические модели эволюции в САПР. Известия ЮФУ. Технические науки, 2008, №4(81). С. 12-16.
  15. Сороколетов П.В. Принципы и нечеткие алгоритмы анализа моделей принятия решений. Известия ЮФУ. Технические науки, 2008, №4(81). С. 111-115.
  16. Курейчик В.В., Сороколетов П.В. Концептуальная модель представления решений в генетических алгоритмах. Известия ЮФУ. Технические науки, 2008, №9(86). С. 7-12.
  17. Курейчик В.В., Сороколетов П.В., Щеглов С.Н. Анализ современного состояния автоматизированных систем приобретения и представления знаний. Известия ЮФУ. Технические науки, 2008, №9(86). С. 120-125.
  18. Сороколетов П.В. Построение интеллектуальных систем поддержки принятия решений. Известия ЮФУ. Технические науки, 2009, № 4 (93), С. 117-124.
  19. Зубакин В.А., Сороколетов П.В. Когнитивный подход к решению проблемы сопоставимости в системах управления комплексными рисками. М.: Экономика природопользования, №1, 2006. С. 83-88.

Монографии
  1. Гладков Л.А., Курейчик В.В., Курейчик В.М., Сороколетов П.В. Биоинспирированные методы в оптимизации. –М.: Физматлит, 2009. – 384 с.
  2. Курейчик В.В.,. Сороколетов П.В. Композитные методы разбиения графовых моделей. -Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2006 – 140с.
  3. Гречин И.В., Курейчик В.В.,. Курейчик В.М, Сороколетов П.В. Элементы динамических экспертных систем. -Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2007 – 123с.
  4. Коляда А.В., Курейчик В.В., Курейчик В.М., Лебедев Б.К., Лебедев О.Б., Неупокоева Н.В., Сороколетов П.В. Разработка методов и алгоритмов принятия решений при проектировании на основе квантовых вычислений. - Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2007. – 162 с.
  5. Курейчик В.В., Сороколетов П.В., Хабарова И.В. Эволюционные модели с динамическими параметрами. - Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ,2007, 116 с.
  6. Гладков Л.А, Кравченко Ю.А., Курейчик В.В., Курейчик В.М., Лебедев Б.К., Лебедев О.Б., Нужнов Е.В., Полупанов А.А., Сороколетов П.В. и др. Интеллектуальные системы проектирования СБИС на основе эволюционных методов. - Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2008.-184 с.
  7. Гладков Л.А., Кравченко Ю.А., Курейчик В.В, Курейчик В.М, Лебедев Б.К., Лебедев В.Б., Лебедев О.Б., Нужнов Е.В., Полупанов А.А., Сороколетов П.В. Разработка бионических методов и алгоритмов поиска оптимальных решений при проектировании.- Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2008.- 244 с.
  8. Гладков Л.А., Курейчик В.В., Курейчик В.М., Лебедев Б.К., Лебедев В.Б., Лебедев О.Б., Сороколетов П.В. Методы и алгоритмы принятия решений на основе бионического поиска. – Таганрог: изд-во ТТИ ЮФУ, 2009. – 137с.
  9. Бова В.В., Гладков Л.А., Кравченко Ю.А., Курейчик В.В., Курейчик В.М., Нужнов Е.В., Рогозов Ю.И., Свиридов А.С., Сороколетов П.В., Щеглов С.Н. Технологии интеллектуального анализа и извлечения данных на основе принципов эволюционного моделирования. Таганрог: изд-во ТТИ ЮФУ, 2009. – 124с.
  10. Бова В.В., Гладков Л.А., Сороколетов П.В. и др. Модели и методы представления знаний в интеллектуальных системах поддержки принятия решений. Таганрог: изд-во ТТИ ЮФУ, 2010.-114с.

Публикации по теме диссертации в других изданиях
  1. Сороколетов П.В. Мир на пороге четвертой информационной революции: концепция технологии передачи знаний. Информационно-аналитический журнал "Система", М.: Изд-во АФК «Система», №4, 2004. С. 20-24.
  2. Сороколетов П.В. Методы адаптации в задачах компоновки. Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы. -Таганрог, №1 (17), 2004. С.29-32.
  3. Сороколетов П.В. Коммутационные модели блоков ЭВА. Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы.-Таганрог, №2 (18), 2004, С.46-53.
  4. Курейчик В.В., Сороколетов П.В. Использование экспертных систем при построении моделей компоновки блоков. Труды десятой национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием КИИ–2006.- М.: Физматлит, 2006. Т.3. С. 1092 – 1099.
  5. Сороколетов П.В. Анализ, проблемы и состояние моделей представления знаний в системах принятия решений. Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы, Таганрог, №4 (28)/ 2006, – С. 15 – 22.
  6. Сороколетов П.В. Анализ, проблемы и состояние моделей эволюции. Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы, Таганрог, №3 (27), 2006. С 39-48.
  7. Гречин И.В., Сороколетов П.В. К вопросу о построении архитектуры интеллектуальной экспертной системы. Труды Международных научно-технических конференций «Интеллектуальные системы» (AIS’07) и «Интеллектуальные САПР» (CAD-2007).- М.: Физматлит, 2007,. С. 8 – 14.
  8. Курейчик В.В., Сороколетов П.В. Архитектуры и стратегии принятия решений. Сборник трудов международной научно-практической конференции «Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте». – М.: Физматлит, 2007. Т.2– с.397-406.
  9. Kureichik V.V.,. Kureichik V.M, Sorokoletov P.V. Analysis and a Survey of Evolutionary Models. Journal of Computer and Systems Sciences International, 2007, Vol.46, №5, pp.779-791.
  10. Курейчик В.В., Сороколетов П.В. Проблемы использования экспертных систем при принятии решений. Интеллектуальные системы. - М.: Физматлит, 2007.- С.131-152.
  11. Курейчик В.В.,.Сороколетов П.В. Структура интегрированной инструментальной подсистемы генетического поиска. Труды Международных научно-технических конференций «Интеллектуальные системы» и «Интеллектуальные САПР». -М.: Физматлит, 2008, Т.1. С. 80-85.
  12. Kureichik V.V., Sorokoletov P.V. Structure of the integrated tool subsystem of genetic search. Proceedings of the International Scientific Conferences “Intelligent Systems” and “Intelligent CAD’s ”. -Moscow: Physmathlit, 2008. vol. 4. pp. 31.
  13. Курейчик В.М., Сороколетов П.В. Модифицированная модель эволюции Шмальгаузена. Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы.- Таганрог, №3-4 (35-36)/ 2008, – С. 1 – 20.
  14. Отчет о НИР по теме: «Разработка интеллектуальных систем проектирования для решения задач разбиения СБИС на основе эволюционных методов». № госрегистрации 01200612017 .- Таганрог, 2007. – 164с.
  15. Сороколетов П.В. Анализ и проблемы построения моделей в задачах принятия решений. Интеллектуальные системы. - М.: Физматлит, 2010.- с.180-191.

Личный вклад диссертанта в работы, опубликованные в соавторстве:

[1,14,21,38,42] - анализ и построение моделей эволюции.

[2,16] – новые алгоритмы построения генетических операторов.

[3,10] - структура интеллектуальных систем поддержки принятия решений.

[4,9,12,22,24,26-28,43] - новые архитектуры интегрированного, бионического и квантового поиска в САПР.

[5,13,40,41] - элементы инструментальной среды и вычислительного комплекса для принятия решений.

[6] - генетический алгоритм построения связывающих деревьев.

[17,29,30] - анализ автоматизированных систем представления знаний.

[19] - когнитивный подход при принятии решений в условиях комплексных рисков.

[23,25,34,37-39] - элементы динамических экспертных систем и алгоритмы при принятии решений.




    Соискатель П.В. Сороколетов