Нейросетевая реализация системы автономного адаптивного управления
Рефераты >> Программирование и компьютеры >> Нейросетевая реализация системы автономного адаптивного управления

– i – ая компонента ;

– процесс среды, выход блока среды W;

– i – ая компонента ;

– процесс ФРО, совокупность выходов всех нейронов блока ФРО на интервале ;

– i - ая компонента ;

– процесс управляющих воздействий на среду со стороны УС, где

Y – множество допустимых воздействий на среду со стороны УС;

F – множество образов аппарата ФРО.

1.5. Алгебра образов.

В качестве алгебраических операций над образами мы будем использовать операции трехзначной логики, которая является расширением обычной логики с двумя значениями: истина и ложь, обозначаемые далее как 1 и 0 соответственно, и имеет третье значение: неопределенность или . Здесь приведены таблицы для операций трехзначной логики. Первый столбец содержит значения первого аргумента, первая строка – второго.

1

0

1

1

0

0

0

0

0

Таблица 1.5.1

1

0

1

1

1

1

0

1

0

Таблица 1.5.2

1

0

1

1

0

1

0

1

1

1

Таблица 1.5.3

Отрицание для неопределенности дает неопределенность, для остальных значений – то же самое, что и в двузначной логике. Для удобства мы полагаем, что результат операции в момент есть неопределенность по определению. 2. Моделирование среды.

Для экспериментальной проверки метода автономного адаптивного управления необходимо создать математическую модель среды, достаточную для имитации реакции и поведения реальной среды на некотором уровне, приемлемом для данной управляющей системы. Но проверка является не единственной задачей, решаемой с помощью модели среды. Во-первых, если на начальном этапе в базе знаний УС нет знаний, ее необходимо наполнить начальными данными. Возможны случаи, когда получение исходных знаний невозможно во время реальной работы УС, поскольку оно происходит методом проб и ошибок и существует реальная угроза гибели всей системы. Поэтому начальное обучение в таких случаях необходимо проводить «на стенде», т.е. с моделью среды. Естественно, чем ближе модель к свойствам реальной среды, тем лучше обучится УС и тем выше вероятность выживания системы. Моделировать среду можно множеством способов. Например, сделать макет объекта управления, поместить его в условия, близкие к тем, где он предназначен работать и дать ему возможность обучаться, пока у экспериментаторов не будет уверенности в живучести аппарата и в способности к адаптации в том диапазоне внешних условий, где он предназначен работать. Но на пути создания реальной действующей системы возможно несколько промежуточных этапов. Представим, что система создается «с нуля» и известна только некоторая априорная информация о среде и, возможно, какие-то представления о законах управления. Создавать сразу действующий макет дорого, поскольку на данном этапе даже не известно, какие образы УС должна уметь распознавать, и, возможно, придется делать несколько эспериментальных прототипов. Для исследования данного вопроса предлагается смоделировать среду, например, с помощью ЭВМ.


Страница: