АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Идентичность теории по отношению к реальным объектам, обязательно проверяется путём организации теоретико-экспериментальных исследований

Читайте также:
  1. C. Теории управления человеческими ресурсами
  2. D. процессы самоорганизации, информационные процессы и процессы управления в живых системах
  3. I. Выражение обязательности действия, совета
  4. I. Общие работы по теории культуры
  5. I.4.1. Небанковские кредитные организации (НКО)
  6. II. Объект обязательного страхования,страховой случай
  7. III. Внутрисоюзная политика Делосской симмахии. Политика по отношению к нейтральным государствам. Борьба политических сил внутри Афин
  8. III. Общие требования к помещениям для хранения лекарственных средств и организации их хранения
  9. III. Популяционно-видовой уровень организации живого.
  10. IV. Срок действия, порядок заключения и изменения договора обязательного страхования
  11. IV. Требования к помещениям для хранения огнеопасных и взрывоопасных лекарственных средств и организации их хранения
  12. Teма 5. ОСНОВЫ ОРГАНИЗАЦИИ САНИТАРНО-ЭПИДЕМИО-

Более того, методы и методики идентификации, как правило, обязательно используются в каждом конкретном случае применения математических формализаций.

Например, при анализе случайных процессов с использованием теории массового обслуживания всегда определяется степень доверия к теоретическим результатам. А в задачах математической статистики, предусмотрены специальные процедуры, которые определяют доверительные границы, в которых можно использовать теоретические аппроксимации для реальных процессов.

 

Бурное развитие дискретной математики и достижение в области информатики обеспечили, в настоящее время, продвижение идей по повышению эффективности управления на основе использования математических моделей информатики.

Современные методы расчета систем управления, в значительной степени, основываются на концепции оптимальности, что определяет широкое применение методов и алгоритмов теории оптимизации, как при проектировании новых систем управления, так и при совершенствовании характеристик уже действующих объектов.

Большое число задач теории управления могут быть сформулированы как конечномерные оптимизационные задачи. К таким задачам, в частности, относятся:

• задачи параметрической идентификации нелинейных детерминированных объектов;

• задачи идентификации стохастических объектов;

• задачи экстремального регулирования;

• задачи синтеза адаптивных систем управления;

• задачи синтеза статистически оптимальных систем управления;

• задачи оптимального проектирования.

Важный раздел алгоритмического обеспечения современной теории управления объектами и системами различной физической природы составляют методы экстремизации (максимизации или минимизации) целевых функционалов, определенных в конечномерных векторных пространствах. Упрощенная схема процесса оптимального проектирования показана на рис. 1.2.1.

 

Рис. 1.2.1. Схема процесса оптимального проектирования

В приведенной постановке объект проектирования может трактоваться как статический объект управления с управляемыми параметрами х, а сама проблема оптимального проектирования — изучаться в контексте основных задач теории управления. При этом оператор объекта задается алгоритмом вычисления выходных параметров у по входным параметрам х.

Реализация такого алгоритма называется решением задачи анализа объекта проектирования. Обычно в процессе проектирования решается множество задач анализа для различных пробных значений входных параметров.

Здесь поставлена задача оптимального проектирования, то есть задача построения вектора х из условия:

 

где, например, функционал J (х) характеризует качество решения системы неравенств. Возможны и другие оптимизационные постановки задачи.

Проблема управления в условиях неопределенности занимает ключевые места в общей проблеме управления, и возможность ее решения рассматривают в применении новых информационных технологий, составной частью которых являются интеллектуальные средства обработки информации.

Такими средствами в современных информационных технологиях являются нейронные сети, объединение которых с методами и моделями нечеткой математики и логики, генетического и эволюционного программирования дает возможность создать принципиально качественно новые аппаратные и программные средства. Это позволяет существенно расширить классы решаемых задач управления в условиях неопределенности, в частности, решение систем четких и нечетких линейных алгебраических уравнений с сингулярной (или вырожденной) матрицей задач прогнозирования и идентификации.

Аналитический обзор и анализ методов, моделей и алгоритмов управления в сложных системах в условиях неопределённости относительно их идентификации и прогнозирования, в отношении реакций на управляющие воздействия, показывает следующее.

Проблема управления в условиях неопределённости в данный момент времени является центральной в теории и практике управления. Её решению посвящено значительное количество работ. Отметим, что наибольший вклад здесь внесли Н. Винер, Р.Циммерман, Р. Беллман, Л. Заде, Я. З. Цыпкин, А. А. Красовский, Г. С. Поспелов, Д А. Поспелов, А. Н. Мелехов и др.

Проблема неопределенности присуща всем сложным системам, к числу которых относится и транспорт.

Рабочую модель для рассмотрения, постановки и анализа основных задач управления в условиях неопределённости можно представить в виде «черного ящика», как это показано на рис. 1.2.2, входы и выходы которого формально описываются формализациями нечётких множества.

Управляемая


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | 38 | 39 | 40 | 41 | 42 |

Поиск по сайту:



Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.003 сек.)