ЭВОЛЮЦИОННЫЕ АЛГОРИТМЫ ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦИИ
ПРОЕКТИРОВАНИЯ
РАСПРЕДЕЛЕННЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ
- Главная
- Разное
- Дизайн
- Бизнес и предпринимательство
- Аналитика
- Образование
- Развлечения
- Красота и здоровье
- Финансы
- Государство
- Путешествия
- Спорт
- Недвижимость
- Армия
- Графика
- Культурология
- Еда и кулинария
- Лингвистика
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Маркетинг
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Россия, Красноярск Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М.Ф. Решетнева презентация
Содержание
- 1. Россия, Красноярск Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М.Ф. Решетнева
- 2. Некоторые из направлений использования распределенных систем управления
- 3. Моделирование и оптимизация аппаратно-программного комплекса технологического контура
- 4. Программная система построения модели функционирования РСУ
- 5. Программы псевдобулевой оптимизации для установления полезных свойств
- 6. Результаты исследования полезных свойств целевых функций
- 7. Программа оптимизации параметров системы управления генетическим алгоритмом
- 8. Эволюция по Ламарку: Инициализируется и оценивается
- 9. Кривые лучшего, среднего и худшего индивидов в
- 10. Сравнение показателей эффективности ГА и гибридного алгоритма при оптимизации коэффициента готовности КА
- 11. Сравнение показателей эффективности ГА и гибридного
- 12. Сравнение показателей эффективности ГА и гибридного
- 13. Итоговые результаты Исследованы свойства целевых функции.
- 14. Спасибо за внимание!
Некоторые из направлений использования распределенных систем управления управление аэрокосмическими системами – например, система управления космическими аппаратами управление системами слежения за транспортными потоками на территории государства – например, система управления
Слайд 1Россия, Красноярск
Сибирский государственный аэрокосмический
университет имени академика М.Ф. Решетнева
Бежитский Сергей
Сергеевич
Слайд 2Некоторые из направлений использования распределенных систем управления
управление аэрокосмическими системами – например,
система управления космическими аппаратами
управление системами слежения за транспортными потоками на территории государства – например, система управления движением автомобильного транспорта
управление системами мониторинга на потенциально опасных объектах – например, ядерных реакторах, хранилищах ядерных отходов
управление системами охраны и контролем доступа на крупномасштабных и стратегически важных объектах – например, система управления охраной и контролем доступа на горно-химическом комбинате
управление системами слежения за транспортными потоками на территории государства – например, система управления движением автомобильного транспорта
управление системами мониторинга на потенциально опасных объектах – например, ядерных реакторах, хранилищах ядерных отходов
управление системами охраны и контролем доступа на крупномасштабных и стратегически важных объектах – например, система управления охраной и контролем доступа на горно-химическом комбинате
Слайд 3Моделирование и оптимизация аппаратно-программного комплекса технологического контура системы управления космического аппарата
Система
уравнений
Колмогорова-Чепмена
Колмогорова-Чепмена
Система управления КА и граф состояний и
переходов
Целевые функции: формулы
вычисления коэффициентов готовности
Ограничения и их формулы
Слайд 4Программная система построения модели функционирования РСУ
Этап сбора и обработки информации о
системе диалоговом режиме
с пользованием
с пользованием
Слайд 5Программы псевдобулевой оптимизации для установления полезных свойств целевых функции системы управления
Цель
использования алгоритмов –
установление полимодальности и
монотонности целевых функций
установление полимодальности и
монотонности целевых функций
Слайд 7Программа оптимизации параметров системы управления генетическим алгоритмом (ГА)
Окна программы ГА
Запрограммированная
схема ГА
Слайд 8Эволюция по Ламарку:
Инициализируется и оценивается начальная популяция ГА
Выбирается произвольным образом несколько
индивидов и из них проводится локальный поиск (ЛП) (моделирование прижизненной адаптации).
В следующую популяцию переходят новые (улучшенные) индивиды (полученные ЛП)
В соответствии с генетическими операторами формируется и оценивается новая популяция. Переход к шагу 2.
В следующую популяцию переходят новые (улучшенные) индивиды (полученные ЛП)
В соответствии с генетическими операторами формируется и оценивается новая популяция. Переход к шагу 2.
Пошаговая структура модернизированных гибридных схем ГА
Эволюция по Дарвину:
Инициализируется и оценивается начальная популяция ГА
Выбирается произвольным образом несколько индивидов и из них проводится локальный поиск (моделирование прижизненной адаптации).
В следующую популяцию переходят исходные (для ЛП) индивиды но с новой (полученной ЛП) пригодностью.
В соответствии с генетическими операторами формируется и оценивается новая популяция. Переход к шагу 2.
Слайд 9Кривые лучшего, среднего и худшего индивидов в ГА
Реализация гибридного и обыкновенного
ГА для решения условных задач оптимизации при проектировании РСУ
Гибридизация ГА с алгоритмами локального поиска – эволюции по Дарвину и Ламарку
Слайд 10 Сравнение показателей эффективности ГА и гибридного алгоритма при оптимизации коэффициента готовности
КА
Слайд 11 Сравнение показателей эффективности ГА и гибридного алгоритма при оптимизации показателя автономной
работы КА
Слайд 12 Сравнение показателей эффективности ГА и гибридного алгоритма при оптимизации среднего времени
реакции системы управления КА
Слайд 13 Итоговые результаты
Исследованы свойства целевых функции. Установлена унимодальность и монотонность коэффициента
надежности функционирования КА. Установлена полимодальность и немонотонность коэффициентов надежности БКУ и ЦА.
Установлены оптимальные параметры обыкновенного генетического алгоритма и гибридного ГА для целевых функций с ограничениями и без ограничений
Использование гибридного ГА позволяет использовать произвольные настройки ГА фактически без снижения эффективности оптимизации по сравнению с оптимальным ГА
Установлены оптимальные параметры обыкновенного генетического алгоритма и гибридного ГА для целевых функций с ограничениями и без ограничений
Использование гибридного ГА позволяет использовать произвольные настройки ГА фактически без снижения эффективности оптимизации по сравнению с оптимальным ГА
