Модели для принятия решения

Под адаптацией понимается процесс изменения структуры, алгоритмов и параметров системы S на основе информации, получаемой в процессе управления с целью достижения оптимального (в смысле принятого критерия) состояния или поведения системы при начальной неопределенности и изменяющихся условиях работы системы во взаимодействии с внешней средой Е.

Характерная черта адаптации — текущее накопление информации о процессе функционирования системы S и внешней среды Е и ее использование для улучшения избранного показателя качества. Процесс накопления информации связан с затратами времени, что в итоге приводит к запаздыванию в получении системой управления информации, необходимой для принятия решений. Это существенно снижает эффективность работы систем управления в реальном масштабе времени. Поэтому актуальной является задача прогнозирования состояний (ситуаций) системы S и внешней среды Е и характеристик (поведения) системы S для адаптивного управления. Такой прогноз может быть выполнен при использовании методов моделирования в системе управления в реальном масштабе времени.

Выделяются два направления в теории и практике построения адаптивных СУ — создание систем с эталонной моделью (АСЭМ) и с идентификацией объекта управления (АСИ).

В АСИ сначала осуществляется идентификация объекта, а затем по оценкам его параметров определяются параметры управляющего устройства.

В АСЭМ осуществляется подстройка параметров управляющего устройства так, чтобы замкнутая система была близка к эталонной модели.

Развитие АСЭМ и АСИ пойдет по пути взаимного проникновения методов и результатов исследования, что позволит синтезировать алгоритмы, обладающие всеми достоинствами как того, так и другого направления.

Широкое применение в СУ средств вычислительной техники вызвало особый интерес к дискретным адаптивным системам управления (ДАС).

ДАС классифицируются на прямые и непрямые.

непрямые ДАС, в которых параметры управляющего устройства определяются по оценкам параметров объекта с помощью некоторого вычислительного устройства.

прямые ДАС, в которых параметры управляющего устройства определяются непосредственно, без вычислительного устройства.

К непрямым ДАС относятся системы с идентификатором в контуре адаптации (ДАСИ), а к прямым — системы с предсказателем (ДАСП) в контуре.

В соответствии с этой классификацией ДАС, используемые для управления процессами в таком сложном объекте, как информационная система S, можно отнести к непрямым комбинированным (ДАСК), так как в адаптивной системе управления S имеют место идентификатор и предсказатель, реализуемые с помощью вычислительных устройств, причем комбинирование понимается как в смысле использования ДАСИ и ДАСП, так и в смысле использования принципов АСИ и АСЭМ.

Создание и развитие теории ДАС обусловлено прежде всего неполнотой априорной информации о процессе функционирования исследуемого объекта. Именно от объема априорной информации зависит и математическая постановка задачи, а часто этим определяется не только подход, но и метод ее решения.

В ряде случаев более перспективен параметрический подход к решению проблемы адаптивного управления при максимальном использовании априорной информации об ОУ и процессе его функционирования.

Как уже отмечалось, одно из важнейших направлений в области идентификации и управления связано с дискретными АС, содержащими в контуре управления идентификатор, т. е. ДАСИ. Процесс идентификации, осуществляемый в ДАСИ, условно разделяется на два этапа, на каждом из которых информация для решения задачи идентификации поступает непосредственно с ОУ в виде реализаций входных и выходных переменных.

Первый этап связан с решением задачи идентификации в широком смысле, или задачи стратегической идентификации. Сюда относятся построение концептуальной модели, выбор информативных переменных, оценка степени стационарности объекта, выбор структуры и параметров модели, оценка точности и достоверности модели реальному объекту.

Второй этап предусматривает текущую идентификацию — уточнение модели в связи с текущими изменениями объекта и внешних воздействий; здесь обычно решаются задачи идентификации в узком смысле, т. е. задачи оценки поведения объекта или его состояний.

В целом ДАСИ обладают рядом важных практических достоинств: автоматизация идентификации, объединение процессов идентификации и управления, универсальность, высокая надежность. Для сложных объектов трудоемкость процесса идентификации соиз­ерима с трудоемкостью процесса проектирования системы. Объ­единение процессов идентификации и управления сокращает сроки создания и освоения системы в результате параллельного проведения работ и, кроме того, является, пожалуй, единственной возможностью оперативно компенсировать текущие изменения характеристик объекта и воздействий внешней среды в процессе функционирования.