RU2701093C1 - Устройство нечетко-случайного моделирования сценариев развития ситуации - Google Patents

Устройство нечетко-случайного моделирования сценариев развития ситуации Download PDF

Info

Publication number
RU2701093C1
RU2701093C1 RU2019106710A RU2019106710A RU2701093C1 RU 2701093 C1 RU2701093 C1 RU 2701093C1 RU 2019106710 A RU2019106710 A RU 2019106710A RU 2019106710 A RU2019106710 A RU 2019106710A RU 2701093 C1 RU2701093 C1 RU 2701093C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
block
situation
output
input
decision
Prior art date
Application number
RU2019106710A
Other languages
English (en)
Inventor
Геннадий Геннадиевич Молоканов
Original Assignee
Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого" МО РФ
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого" МО РФ filed Critical Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого" МО РФ
Priority to RU2019106710A priority Critical patent/RU2701093C1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2701093C1 publication Critical patent/RU2701093C1/ru

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N7/00—Computing arrangements based on specific mathematical models
    • G06N7/02—Computing arrangements based on specific mathematical models using fuzzy logic
    • G06N7/06—Simulation on general purpose computers
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

Изобретение относится к области автоматизации систем и автоматического управления. Технический результат заключается в обеспечении возможности моделирования сценария развития текущей ситуации с учетом нечетких критериев оценки прогнозируемых ситуаций. Технический результат достигается за счет устройства нечетко-случайного моделирования сценариев развития ситуации, содержащее элемент ИЛИ, регистр ввода текущей ситуации, блок памяти сценария развития ситуации, генератор тактовых импульсов, блок памяти вариантов решений, первый счетчик, блок оценивания результатов принятия решения, первый блок сравнения, блок буферной памяти ситуаций, блок моделирования результатов принятия решения, второй счетчик, второй блок сравнения, регистр ввода длины сценария, блок вывода сценария развития ситуации, отличающееся тем, что введены блок памяти нечетких критериев оценки ситуаций, блок расчета шансов нечетко-случайного события, блок буферной памяти шансов классов ситуации, блок моделирования выбора решения. 1 ил.

Description

Изобретение относится к автоматизированным системам и системам автоматического управления и может быть использовано при решении задач ситуационного управлении в которых требуется осуществлять анализ возможных сценариев развития текущей ситуации.
Известен подход к управлению объектами (процессами), согласно которому состояния исследуемой предметной области представляют в виде множества ситуаций [1]. При этом текущей ситуацией на объекте управления называется совокупность всех сведений о структуре объекта управления и его функционировании в данный момент времени. Также считается что в распоряжении системы управления имеется N различных способов воздействия на объект управления (одношаговых решений). Процесс управления основывается на выборе решений, приводящих объект к требуемой ситуации.
При этом проведение предварительного моделирования сценариев развития ситуации позволяет повысить полноту описания предметной области, упростить процесс принятия решений и повысить их обоснованность. Под сценарием развития ситуации понимается последовательность ситуаций, наступление которых обусловливается принимаемыми решениями и проявлением случайных факторов условий обстановки.
Известен способ [2], содержащий этапы, на которых принимают информацию, задающую переменные решения и переменные неопределенности для множества объектов и задающую для каждого объекта соответствующий набор из одного или нескольких алгоритмов; образуют вектор решения; выполняют процесс оценивания относительно вектора решения для определения, по меньшей мере, значения глобальной целевой функции для вектора решения; выполняют оптимизацию, в результате чего образуется множество векторов решения и соответствующих значений глобальной целевой функции; сохраняют данные в запоминающем устройстве.
Недостатком данного способа является то, что вектора решения образуются по результатам оптимизации и при этом не моделируется (разыгрывается) проявление случайных факторов, которое может привести к различным ситуациям и способствовать реализации различных сценариев развития текущей ситуации.
Также известен способ имитационного моделирования аварийно-восстановительных работ [3], согласно которому вводят исходные данные, после чего начинают моделирование, заключающееся в формировании элементарных случайных событий - интервалов времени, приходящихся на различные операции с учетом законов распределения и постоянных данных, и последующем суммировании элементарных случайных событий с учетом вероятности повторного возникновения с целью получения многократных реализаций искомой величины.
Недостатком данного способа является то, что моделируемые элементарные события не зависят от результатов принятия решения на каждом из этапов изменения ситуации, что не позволяет применить его для моделирования сценариев развития ситуации.
Также известно устройство для ситуационного управления [4], которое содержит регистр ввода, N регистров вывода, генератор тактовых импульсов, элемент ИЛИ на N входов, N блоков классификации, каждый из которых содержит элемент И, три блока памяти, блок сравнения и счетчик адресов, блок управления, содержащий N элементов ИЛИ, две группы по N элементов И и N элементов ЗАПРЕТ на М-1 входов, блок выбора управляющих решений, содержащий М групп элементов И соответственно на два, три, …, М входов и группу М элементов ИЛИ соответственно на N-M входов. Устройство осуществляет поиск классов толерантности текущих управляющих ситуаций и соответствующих им управляющих решений на множестве полносвязных пространств толерантности, сопряженных к линейной структуре.
Недостатком данного устройства являются относительно узкие функциональные возможности, обусловленные тем, что множество полных ситуаций (множество, включающее все принципиально возможные (текущие) ситуации) считается известным.
Наиболее близким по технической сущности к предлагаемому является устройство моделирования сценариев развития ситуации [6], которое содержит регистр ввода, N регистров вывода, генератор тактовых импульсов, элемент ИЛИ, блоки памяти, блок сравнения и счетчик, дополнительный регистр ввода, счетчик и блок сравнения, блок оценивания результатов принятия решения, блок расчета целевой функции, блок выбора решения, блок моделирования результатов принятия решения, блок вывода сценария развития ситуации.
Недостатком наиболее близкого технического решения являются относительно узкие функциональные возможности, обусловленные тем, что моделирование принятия решений при изменении ситуаций производится на основе расчета четкой целевой функции F(S), позволяющей однозначно оценить ценность (значимость, допустимость) прогнозируемой ситуации S для лица, принимающего решение. Однако, в значительном количестве случаев критерии оценки ситуации являются нечеткими, что требует для моделирования принятия решений при изменении ситуации специальных вычислительных процедур.
Требуемый технический результат заключается в расширении функциональных возможностей и обеспечении возможности моделирования сценария развития текущей ситуации с учетом нечетких критериев оценки прогнозируемых ситуаций.
Требуемый технический результат достигается тем, что, в устройство, содержащее элемент ИЛИ, регистр ввода текущей ситуации, блок памяти сценария развития ситуации, генератор тактовых импульсов, блок памяти вариантов решений, первый счетчик, блок оценивания результатов принятия решения, первый блок сравнения, блок буферной памяти ситуаций, блок моделирования результатов принятия решения, второй счетчик, второй блок сравнения, регистр ввода длины сценария, блок вывода сценария развития ситуации введены блок памяти нечетких критериев оценки ситуаций, блок расчета шансов нечетко-случайного события, блок буферной памяти шансов классов ситуации, блок моделирования выбора решения, причем входы элемента ИЛИ соединены с соответствующими выходами регистра ввода текущей ситуации и блока памяти сценария развития ситуации; вход ГТИ соединен с выходом элемента ИЛИ, а выходы со входами блока памяти вариантов решений и первого счетчика; вход блока оценивания результатов принятия решения соединен с соответствующими выходами регистра ввода текущей ситуации, блока памяти вариантов решений и блока памяти сценария развития ситуации; входы первого блока сравнения соединены с выходом блока оценивания результатов принятия решения и соответствующим выходом блока буферной памяти ситуаций; первый вход блока расчета шансов нечетко-случайного события соединен с соответствующим выходом первого блока сравнения, второй вход блока расчета шансов нечетко-случайного события соединен с выходом блока памяти нечетких критериев оценки ситуаций, первый выход блока расчета шансов нечетко-случайного события соединен с соответствующим входом первого счетчика, а второй выход со входом блока буферной памяти шансов классов ситуации; соответствующий вход блока буферной памяти шансов классов ситуации соединен с выходом первого счетчика, а выход со входом блока моделирования выбора решения; вход блока моделирования результатов принятия решения соединен с выходом блока моделирования выбора решения; вход второго счетчика соединен с соответствующим выходом моделирования результатов принятия решения; соответствующие входы второго блока сравнения соединены с выходом регистра ввода длины сценария и выходом второго счетчика; соответствующие входы блока памяти сценария развития ситуации соединены с выходом второго блока сравнения и соответствующим выходом блока буферной памяти ситуаций; входы блока буферной памяти ситуаций соединены с соответствующими выходами первого блока сравнения и блока моделирования результатов принятия решения; вход блока вывода сценария развития ситуации соединен с соответствующим выходом блока памяти сценария развития ситуации.
На чертеже представлена электрическая структурная схема устройства моделирования сценариев развития ситуации (фиг. 1).
Устройство нечетко-случайного моделирования сценариев развития ситуации (фиг. 1) содержит элемент ИЛИ 1, регистр ввода текущей ситуации 2, блок памяти сценария развития ситуации 3, генератор тактовых импульсов 4, блок памяти вариантов решений 5, первый счетчик 6, блок оценивания результатов принятия решения 7, первый блок сравнения 8, блок буферной памяти ситуаций 9, блок расчета шансов нечетко-случайного события 10, блок памяти нечетких критериев оценки ситуаций 11, блок буферной памяти шансов классов ситуации 12, блок моделирования выбора решения 13, блок моделирования результатов принятия решения 14, второй счетчик 15, второй блок сравнения 16, регистр ввода длины сценария 17, блок вывода сценария развития ситуации 18.
При этом первый вход элемента ИЛИ 1 соединен с первым выходом регистра ввода текущей ситуации 2, а второй вход с первым выходом блока памяти сценария развития ситуации 3; вход ГТИ 4 соединен с выходом элемента ИЛИ 1, первый выход ГТИ 4 соединен со входом блока памяти вариантов решений 5 и первым входом первого счетчика 6; первый вход блока оценивания результатов принятия решения 7 соединен с выходом блока памяти вариантов решений 5, второй вход со вторым выходом регистра ввода текущей ситуации 2, третий вход со вторым выходом блока памяти сценария развития ситуации 3; первый вход первого блока сравнения 8 соединен с выходом блока оценивания результатов принятия решения 7, второй вход первого блока сравнения 8 соединен с первым выходом блока буферной памяти ситуаций 9; первый вход блока расчета шансов нечетко-случайного события 10 соединен с первым выходом первого блока сравнения, второй вход блока расчета шансов нечетко-случайного события соединен с выходом блока памяти нечетких критериев оценки ситуаций 11, первый выход соединен со вторым входом первого счетчика 6, а второй выход со входом блока буферной памяти шансов классов ситуации 12; первый вход блока буферной памяти шансов классов ситуации 12 соединен с выходом первого счетчика 6, а выход со входом блока моделирования выбора решения 13; вход блока моделирования результатов принятия решения соединен 14 с выходом блока моделирования выбора решения 13; вход второго счетчика 15 соединен с первым выходом моделирования результатов принятия решения 14; первый вход второго блока сравнения 16 соединен с выходом регистра ввода длины сценария 17, а второй вход с выходом второго счетчика 15; первый вход блока памяти сценария развития ситуации 3 соединен со вторым выходом блока буферной памяти ситуаций 9, а второй вход с выходом второго блока сравнения 16; первый вход блока буферной памяти ситуаций 9 соединен со вторым выходом первого блока сравнения 8, а второй вход со вторым выходом блока моделирования результатов принятия решения 14; вход блока вывода сценария развития ситуации 18 соединен с третьим выходом блока памяти сценария развития ситуации 3.
Все элементы устройства охарактеризованы на функциональном уровне. Описываемая форма их реализации предполагает использование программируемого (настраиваемого) многофункционального средства, поэтому ниже при описании работы устройства представляются сведения, подтверждающие возможность выполнения таким средством конкретной предписываемой ему в составе данного устройства функции, в частности, алгоритм или соответствующие математические выражения.
Предполагается что имеется N вариантов управленческих одношаговых решений U={ui}, i=1…N, которые могут изменить состояние объекта управления (текущую ситуацию).
Ситуация описывается как совокупность m параметров - S={xj}, j=1…m. В результате принятия какого-либо решения значения параметров изменяются и происходит смена ситуации. При этом в силу действия случайных факторов значения некоторых параметров могут быть точно не определены и результат принятия решения может быть описан распределением вероятностей на некотором подмножестве ситуаций. Например, рядом распределения, согласно которому определяется подмножество L ситуаций и вероятность наступления каждой из них
Figure 00000001
таким образом, что
Figure 00000002
Считается, что алгоритм изменения параметров ситуации при принятии решения известен и может быть описан некоторым преобразованием G:
Figure 00000003
где St - текущая ситуация,
Figure 00000004
- множество ситуаций, которые могут наступить с вероятностью больше 0 при принятии в текущей ситуации решения ui.
Также считается, что известны нечеткие критерии оценки ситуаций, позволяющие отнести ее к одному из заданных классов
Figure 00000005
Широко распространенным видом таких критериев являются нечеткие интервалы. В данном случае каждому из классов ситуаций соответствует выражение вида:
Figure 00000006
где
Figure 00000007
и
Figure 00000008
- граничные значения интервала, задаваемые в виде нечеткого числа.
Значения
Figure 00000009
и
Figure 00000010
задаются для каждого из классов ситуаций и характеризуют систему предпочтений лица, принимающего решение.
Так как значения параметров прогнозируемых ситуаций в общем случае являются случайными, то есть зависят от некоторого случайного исхода ω при реализации решения в текущей ситуации, критерии оценки ситуации могут быть представлены в виде нечетко-случайных событий.
Нечетко-случайная величина представляет собой измеримую функцию из вероятностного пространства в некоторый набор нечетких величин. То есть, нечетко-случайная величина есть случайная величина, которая принимает нечеткие значения. Применительно к решаемой задаче нечетко-случайный вектор ξj=(ξj1, ξj2) содержит компоненты, характеризующие выполнение критериальных требований для соответствующего класса ситуаций. Например:
ξj=(ξj1, ξj2)
Figure 00000011
Figure 00000012
Для установления соответствия прогнозируемых параметров ситуации х(ω) критериальным требованиям заданного класса ситуаций необходимо оценить возможность события {ξj1(ω)≤0, ξj2(ω)<0}.
В [7] предложена следующая количественная мера, которая может использоваться для решения данной задачи. Пусть {ξj}, j=1…m - нечетко-случайные вектора на вероятностном пространстве (Ω, А, Р). Тогда элементарные шансы нечетко-случайного события, характеризуемого соотношением {ξj≤0}, j=1…m, представляют собой функцию из [0, 1] в [0, 1], определяемую следующим образом:
Figure 00000013
Элементарные шансы показывают, что нечетко-случайное событие наступает с возможностью Ch{ξj≤0, j=1…m}(α) при вероятности α.
Предполагается, что решение при изменении ситуации принимается таким образом, чтобы развитие ситуации обеспечивало максимальные шансы наиболее благоприятного класса ситуаций.
Для моделирования сценариев развития ситуации предлагается оценить результаты принятия каждого из вариантов решения в текущей ситуации; оценить шансы нечетко-случайных событий, заключающихся в реализации каждого из классов ситуаций при принятии соответствующего варианта решения; выбрать оптимальный вариант решения, максимизирующий шансы наиболее благоприятного класса ситуаций; смоделировать изменение ситуации в результате принятия решения; сохранить характеристики полученной ситуации в блок памяти; повторить все описанные этапы заданное количество раз, считая получаемую в результате моделирования ситуацию текущей.
В исходном положении устройства:
- в блоке памяти вариантов решений 5 записаны характеристики N вариантов решений U={ui}, i=1…N;
- в первом счетчике 6 установлено значение i=0, характеризующее количество оцененных вариантов решения в текущей ситуации;
- в блок памяти нечетких критериев оценки ситуаций 11 записаны значения параметров нечетких чисел, характеризующих классы ситуаций
Figure 00000014
- на регистре ввода длины сценария 17 записан код количества ситуаций Z, которые должны быть включены в моделируемый сценарий;
- во втором счетчике 15 установлено значение z=0, характеризующее количество ситуаций занесенных в модельный сценарий;
- буферная память в блоке буферной памяти ситуаций 9 пуста;
- элемент ИЛИ 1 находится в нулевом состоянии;
- в блоке расчета шансов нечетко-случайного события 10 записано значение вероятности α, которое используется для расчета шансов.
Устройство работает следующим образом.
Характеристики (значения параметров) текущей ситуации поступают на регистр ввода текущей ситуации 2. При этом формируется управляющий сигнал на первый вход элемента ИЛИ 1. Далее элемент ИЛИ 1 подает управляющий сигнал инициирующий работу ГТИ 4. При инициации работы ГТИ формируется сигнал на обнуление первого счетчика 6. На каждый такт ГТИ подает сигнал, инициирующий поочередное поступление характеристик вариантов решений ui из блока памяти 5 в блок оценивания результатов принятия решения 7 на первый информационный вход. На второй информационной вход в блок 7 поступают значения параметров текущей ситуации S0 с регистра 2.
В блоке оценивания результатов принятия решения 7 на основе заранее сформированного алгоритма производится расчет параметров ситуаций
Figure 00000015
которые могут реализоваться при принятии i-го варианта решения, и вероятностей их реализации
Figure 00000016
Массив значений рассчитанных параметров ситуаций поступает в блок сравнения 8, где сравнивается с содержимым блока буферной памяти ситуаций 9. Все ситуации, характеристики которых отсутствуют в блоке буферной памяти, заносятся в буферную память. Каждой из ситуаций присваивается очередной порядковый номер k согласно порядку ее записи в буферную память блока 9.
После обновления буферной памяти, массив значений рассчитанных параметров ситуаций
Figure 00000017
поступает в блок расчета шансов нечетко-случайного события 10. В данном блоке согласно заранее сформированному алгоритму на основании нечетких критериев оценки ситуаций, поступающих из блока 11, производится расчет значений шансов нечетко-случайных событий Ch{ξj≤0, j=1…m}(α), заключающихся в переходе ситуации в заданные классы ситуаций
Figure 00000018
Далее из блока 10 поступает сигнал на первый счетчик 6, увеличивающий значение в нем на «1». Значение со счетчика 6 служит для организации записи массива полученных в блоке 10 значений в буферную память шансов классов ситуации в блоке 12.
Данные процедуры повторяются итеративно до полного перебора вариантов решений в блоке памяти 5. После передачи параметров последнего решения из блока 5 поступает управляющий сигнал, который последовательно проходя через блоки 7, 8, 10, 11 инициирует передачу массивов {Chik} и {Pik} в моделирования выбора решения 13. В данном блоке осуществляется выбор номера варианта решения i*, позволяющему произвести изменение ситуации таким образом, чтобы обеспечить максимальное значение шансов реализации наиболее благоприятного класса ситуаций.
После выбора номера варианта решения i*, соответствующий ему массив значений вероятностей реализации ситуаций
Figure 00000019
поступает в блок моделирования результатов принятия решения 14. В данном блоке формируется функция распределения вероятностей реализации ситуаций (посредством суммирования вероятностей с нарастающим итогом), генерируется равномерно распределенное число, и по тому, в интервал между какими номерами ситуаций оно попадает, выбирается номер k* ситуации. Реализуется данный блок на основании генератора случайных чисел, которые широко описаны в различных модификациях.
После моделирования результатов принятия решения в блоке 14 формируется управляющий сигнал на второй счетчик 15, который приводит к увеличению хранящего там значения z длины сценария на «1». Данное значение поступает во второй блок сравнения 16, и если оно не превышает заданного ограничения длины сценария на регистре 17, то формируется сигнал в блок памяти сценария развития ситуации 3 на формирование записи об очередной ситуации. При этом номер k* ситуации через второй информационный выход блока 14 поступает вход блока буферной памяти ситуаций 9. Согласно поступившему сигналу, параметры ситуации
Figure 00000020
передаются из блока 9 через второй выход в блок памяти сценария развития ситуации 3, где сохраняются в случае поступления сигнала из блока 16. После этого из блока 3 формируется управляющий сигнал на элемент ИЛИ 1, а параметры ситуации с номером k* поступают из второго информационного выхода блока 3 на вход блока оценивания результатов принятия решения 7, где они заменяют характеристики текущей ситуации. После чего все расчетные процедуры повторяются.
В результате в блоке памяти сценария развития ситуации 3 накапливаются записи с характеристиками ситуаций, которые могут наступить при рациональном выборе варианта решений на каждой итерации с учетом неопределенности результатов принятия решения. Когда количество итераций моделирования z совпадет с заданной длиной сценария на регистре 17, в блоке сравнения 16 формируется сигнал на вывод информации, по которому из блока памяти сценария развития ситуации 3 массив параметров ситуаций поступает в блок вывода сценария развития ситуации 18.
Таким образом обеспечивается возможность моделирования сценария развития текущей ситуации в виде последовательности ситуаций, наступление которых обусловливается принимаемыми решениями с учетом нечетких критериев оценки прогнозируемых ситуаций и проявлением случайных факторов условий обстановки.
Литература
1. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. - М.: Наука.- Гл. ред. фнз.-мат. лит., 1986. - 288 с. Стр. 26.
2. Анализ многочисленных объектов с учетом неопределенностей, RU 2413992, 10.03.2011.
3. Способ имитационного моделирования аварийно-восстановительных работ в хозяйстве автоматики и телемеханики, RU 2531780, 27.10.2014.
4. Устройство для ситуационного управления, RU 2105343, 20.02.1998.
5. Устройство для моделирования процесса принятия решения в условиях неопределенности, RU 2534924, 10.12.2014.
6. Устройство моделирования сценариев развития ситуации, RU 2637464, 4.12.2017.
7. Теория и практика неопределенного программирования / Б. Лю; Пер. с англ. - М: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2005. - 416 с.: ил. - (Адаптивные и интеллектуальные системы).

Claims (1)

  1. Устройство нечетко-случайного моделирования сценариев развития ситуации, содержащее элемент ИЛИ, регистр ввода текущей ситуации, блок памяти сценария развития ситуации, генератор тактовых импульсов, блок памяти вариантов решений, первый счетчик, блок оценивания результатов принятия решения, первый блок сравнения, блок буферной памяти ситуаций, блок моделирования результатов принятия решения, второй счетчик, второй блок сравнения, регистр ввода длины сценария, блок вывода сценария развития ситуации, отличающееся тем, что введены блок памяти нечетких критериев оценки ситуаций, блок расчета шансов нечетко-случайного события, блок буферной памяти шансов классов ситуации, блок моделирования выбора решения, причем входы элемента ИЛИ соединены с соответствующими выходами регистра ввода текущей ситуации и блока памяти сценария развития ситуации; вход ГТИ соединен с выходом элемента ИЛИ, а выходы со входами блока памяти вариантов решений и первого счетчика; вход блока оценивания результатов принятия решения соединен с соответствующими выходами регистра ввода текущей ситуации, блока памяти вариантов решений и блока памяти сценария развития ситуации; входы первого блока сравнения соединены с выходом блока оценивания результатов принятия решения и соответствующим выходом блока буферной памяти ситуаций; первый вход блока расчета шансов нечетко-случайного события соединен с соответствующим выходом первого блока сравнения, второй вход блока расчета шансов нечетко-случайного события соединен с выходом блока памяти нечетких критериев оценки ситуаций, первый выход блока расчета шансов нечетко-случайного события соединен с соответствующим входом первого счетчика, а второй выход со входом блока буферной памяти шансов классов ситуации; соответствующий вход блока буферной памяти шансов классов ситуации соединен с выходом первого счетчика, а выход со входом блока моделирования выбора решения; вход блока моделирования результатов принятия решения соединен с выходом блока моделирования выбора решения; вход второго счетчика соединен с соответствующим выходом моделирования результатов принятия решения; соответствующие входы второго блока сравнения соединены с выходом регистра ввода длины сценария и выходом второго счетчика; соответствующие входы блока памяти сценария развития ситуации соединены с выходом второго блока сравнения и соответствующим выходом блока буферной памяти ситуаций; входы блока буферной памяти ситуаций соединены с соответствующими выходами первого блока сравнения и блока моделирования результатов принятия решения; вход блока вывода сценария развития ситуации соединен с соответствующим выходом блока памяти сценария развития ситуации.
RU2019106710A 2019-03-11 2019-03-11 Устройство нечетко-случайного моделирования сценариев развития ситуации RU2701093C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2019106710A RU2701093C1 (ru) 2019-03-11 2019-03-11 Устройство нечетко-случайного моделирования сценариев развития ситуации

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2019106710A RU2701093C1 (ru) 2019-03-11 2019-03-11 Устройство нечетко-случайного моделирования сценариев развития ситуации

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2701093C1 true RU2701093C1 (ru) 2019-09-24

Family

ID=68063508

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2019106710A RU2701093C1 (ru) 2019-03-11 2019-03-11 Устройство нечетко-случайного моделирования сценариев развития ситуации

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2701093C1 (ru)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2754239C1 (ru) * 2020-12-22 2021-08-30 Владимир Сергеевич Пахомов Способ структурно-параметрического синтеза средств поддержки принятия решений при управлении развитием сложной организационно-технической системы и устройство для его реализации
RU2773870C1 (ru) * 2021-03-29 2022-06-14 Федеральное государственное автономное учреждение "Военный инновационный технополис "ЭРА" Устройство для стохастического и нечёткого моделирования процесса функционирования перспективных телекоммуникационных сетей

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2105343C1 (ru) * 1991-07-23 1998-02-20 Центр экспериментальных исследований космодрома "Плесецк" Устройство для ситуационного управления
US20060004682A1 (en) * 2004-06-30 2006-01-05 Mats Danielson Method for decision and risk analysis in probabilistic and multiple criteria situations
WO2006119119A2 (en) * 2005-04-29 2006-11-09 Landmark Graphics Corporation Analysis of multiple assets in view of uncertainties
RU2290689C1 (ru) * 2005-07-15 2006-12-27 Военная академия связи Устройство для прогнозирования случайных событий
RU2417443C2 (ru) * 2005-04-29 2011-04-27 Лэндмарк Графикс Корпорейшн Оптимизация решений, касающихся многочисленных объектов, при наличии различных основополагающих неопределенностей
RU2013106412A (ru) * 2013-02-14 2014-08-20 Открытое Акционерное Общество "Российские Железные Дороги" Способ имитационного моделирования аварийно-восстановительных работ в хозяйстве автоматики и телемеханики
RU2013114201A (ru) * 2013-03-29 2014-10-10 Негосударственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Московский институт предпринимательства и права Устройство для моделирования процесса принятия решения в условиях неопределенности
RU2637464C1 (ru) * 2016-06-30 2017-12-04 ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ КАЗЕННОЕ ВОЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого" МИНИСТЕРСТВА ОБОРОНЫ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Устройство моделирования сценариев развития ситуации

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2105343C1 (ru) * 1991-07-23 1998-02-20 Центр экспериментальных исследований космодрома "Плесецк" Устройство для ситуационного управления
US20060004682A1 (en) * 2004-06-30 2006-01-05 Mats Danielson Method for decision and risk analysis in probabilistic and multiple criteria situations
WO2006119119A2 (en) * 2005-04-29 2006-11-09 Landmark Graphics Corporation Analysis of multiple assets in view of uncertainties
RU2417443C2 (ru) * 2005-04-29 2011-04-27 Лэндмарк Графикс Корпорейшн Оптимизация решений, касающихся многочисленных объектов, при наличии различных основополагающих неопределенностей
RU2290689C1 (ru) * 2005-07-15 2006-12-27 Военная академия связи Устройство для прогнозирования случайных событий
RU2013106412A (ru) * 2013-02-14 2014-08-20 Открытое Акционерное Общество "Российские Железные Дороги" Способ имитационного моделирования аварийно-восстановительных работ в хозяйстве автоматики и телемеханики
RU2013114201A (ru) * 2013-03-29 2014-10-10 Негосударственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Московский институт предпринимательства и права Устройство для моделирования процесса принятия решения в условиях неопределенности
RU2637464C1 (ru) * 2016-06-30 2017-12-04 ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ КАЗЕННОЕ ВОЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого" МИНИСТЕРСТВА ОБОРОНЫ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Устройство моделирования сценариев развития ситуации

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2754239C1 (ru) * 2020-12-22 2021-08-30 Владимир Сергеевич Пахомов Способ структурно-параметрического синтеза средств поддержки принятия решений при управлении развитием сложной организационно-технической системы и устройство для его реализации
RU2773870C1 (ru) * 2021-03-29 2022-06-14 Федеральное государственное автономное учреждение "Военный инновационный технополис "ЭРА" Устройство для стохастического и нечёткого моделирования процесса функционирования перспективных телекоммуникационных сетей

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR20220117336A (ko) 소비 전력을 예측하기 위한 방법 및 장치, 디바이스 및 판독 가능한 저장 매체
US20140258194A1 (en) Generic method for designing spike-timing dependent plasticity (stdp) curves
JP2000509855A (ja) 処置に関する情報の有効な記憶と評価により技術系を自動的に診断する装置とその方法
CN111950810B (zh) 一种基于自演化预训练的多变量时间序列预测方法和设备
US20150278685A1 (en) Probabilistic representation of large sequences using spiking neural network
CN112598248A (zh) 负荷预测方法、装置、计算机设备和存储介质
CN115715414A (zh) 用于固态驱动器的可划分神经网络
RU2701093C1 (ru) Устройство нечетко-случайного моделирования сценариев развития ситуации
Young et al. The benefits of model-based generalization in reinforcement learning
KR20210133751A (ko) 인공신경망 기반 전력시장 가격 예측 시스템
CN110309947A (zh) 整车物流订单预测方法及装置、物流系统以及计算机可读介质
RU2637464C1 (ru) Устройство моделирования сценариев развития ситуации
CN117785522A (zh) 利用经训练机器学习模型执行根本原因分析的方法和系统
Hirey et al. Analysis of stock price prediction using machine learning algorithms
CN116388864A (zh) 量子网络设备性能预测方法、装置、电子设备及存储介质
CN110309948A (zh) 整车物流订单预测方法及装置、物流系统以及计算机可读介质
Petruseva et al. Model for predicting construction time by using general regression neural network
CN111738407B (zh) 一种基于深度学习的钟差预测方法、装置、介质及终端
CN114463994A (zh) 基于混沌与强化学习的交通流预测的并行方法
CN111079842A (zh) 一种时间序列结构体数据的模拟发生方法
RU2622858C1 (ru) Способ оценки информации об эффективности функционирования системы и устройство на его основе для решения задач управления, контроля и диагностики
CN117807055B (zh) 存储系统的关键性能指标预测、分析方法及相关装置
RU2671301C1 (ru) Способ и устройство оценки эффективности стратегии долгосрочного планирования мероприятий по обеспечению требуемого состояния сложной организационно-технической системы
CN113657623B (zh) 电力设备状态诊断效果确定方法、装置、终端及存储介质
CN117195956A (zh) 模型训练方法、对象属性值确定方法、装置、设备及介质

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20210312