Modern approaches to simulation of control intelligent systems. Part 1. From analogue processes to neural synthesis
Authors: Лямкин Игорь Владимирович , Костяшина Анна Александровна 
Published: April 2022

Статья посвящена исследованию принципов и подходов к моделированию производственно-технических систем, имеющих сложную многомерную структуру, с применением математического аппарата. Рассматриваются принципы формирования математических моделей управления производственными процессами и ресурсами, применение которых перспективно и актуально в системе трубопроводного транспорта нефти и нефтепродуктов. Анализируются методические подходы к структурно-функциональному синтезу моделируемых объектов (систем) различного уровня сложности и назначения для возможности их внедрения в отрасли нефтепроводного транспорта. Приводится методика оптимизации ресурсного управления на основе сетевого планирования и агрегирования комплекса операций (процессов). Исследуются современные подходы к моделированию объектов (систем), основанные на технологии искусственного интеллекта - нечеткие системы, многослойные нейронные сети, самоорганизующиеся карты (SOМ). Оцениваются технические возможности интеллектуальных математических конструкций (иерархических, матричных, топологических и т. д.) в нейромоделировании и перспективы их практического применения, в том числе в отрасли трубопроводного транспорта (на примере нейросетевого алгоритма оценки персонала, систем производственного мониторинга и т. д.). Описывается технология построения различных самоорганизующихся моделей на основе алгоритмов соревновательного обучения (принцип «Победитель получает все»). Представлена разработанная авторами концепция прототипа интеллектуальной системы управления большими информационными массивами документов с применением многоуровневых контекстных семантических карт (на примере цифровизации отраслевого информационного ресурса должностных инструкций). Проведен обобщающий анализ функциональных областей, технических возможностей и направлений прикладного применения механизма SOМ.

The paper concentrates on studies of principles and approaches to simulation of industrial engineering systems, which have a complicated multidimensional structure, using mathematical methods. Principles for generating mathematical models to control production processes and resources, application of which is promising and actual in the system of pipeline transportation of oil and oil products, are under consideration. Methodological approaches to functional synthesis of simulated objects (systems) of various complexity level and purpose are analysed for possibility of their implementation in the pipeline transportation industry. A methodology for resource control optimisation based on project management and aggregation of operation (process) package is presented. Modern approaches to simulation of objects (systems) based on the machine intelligence technology, fuzzy systems, multi-layer neural networks, self-organizing maps (SOM), are investigated. Technical possibilities of intelligent mathematical constructions (hierarchical, matrix, topological, etc.) in neural modelling and prospects of their practical applications, including pipeline transportation industry (by the example of a neural network algorithm for assessing personnel, production monitoring systems, etc.), are assessed. A technology for generating various self-organizing models based on contentionbased learning algorithms (principle “Winner takes all”) are explained. The concept of a prototype of an intelligent system for controlling large information arrays of documents with application of multilayer contextual semantic maps developed by the authors is presented (by the example of digitisation of industrial information resource of duty instructions). Generalising analysis of functional areas, technical possibilities and directions of SOM mechanism application is conducted.