Автоматные модели поведения стратегического управления

Special four-crank sheet cutting press KA4037 for production of large dimension panels is depicted at fig. 2, the results of it's mathematical simulation using the PA7 complex and described model of slider SLIMFEA4. The problems of that press were low accuracy, so it was important to use the MM of it's slider, which could depict the properties of 3D body very accurately.

PA7 simulation results for press' parameters during it's working cycle without loading, giving the forces in connecting rods (FNI-4), angles of slider rotation during movement (yox- yov) differences in vertical displacements of points on slider (DD14,DD12) down surface. The mechanism of press has initial errors in the details of slider-crank group and the influence of such errors on output accuracy was studied. This example shows the possibilities of described MM SLIMFEA4 together with others forming the MM of press with 137 degrees of freedom.

Due to solving of the problem as above, formulated in [4,7] opinion on impossibility of real application of major FEA attitudes to models within the PA7 software because of overcomplicated resulted models and slow solving of obtained set of ODE, becomes rather controversial. So, FEA attitude can probably be recommended for other matrix-topological node method based dynamic modeling software complexes as well.

MAIN CONCLUSIONS.

The described FEA attitude shows desirable efficiency,the algorithm can simply be implemented for various dynamic modeling software on base of node methods and can be recommended for creation of 3D MM of various machinery units.

References.

1. Concurrent Engineering: tools and technologies for mechanical systems design/Proc. of NATO advanced study institution on concurrent engineering tools and technologies for Mechanical system design. May 25 - June 5 1992, Iowa/Ed. by Haug E.J., -Berlin et all: Springer, 1993. -998 p.:ill.

2. Galager R. Finite elements method. Foundations. -1977: Sringer-Verlag 1977. -428p.

3. CAD/CAE systems. In 9 books./Ed. 1. P. Norenkov. - Moscow: Highest School publishers, 1986. -633p. (in Russian).

4. E. Scladchicov, An. Vlasov, An. Mezentsev. ADVANCED ATTITUDE TO THE DYNAMIC SIMULATION AS A STAGE IN CAD OF FORGING EQUIPMENT//ADVANCES IN COMPUTER SCIENCE APPLICATION TO THE MACHINERY. -Beijing:IAP, 1991. AP.293-300.

5. DADS User's Manual Rev. 7.S Computer Aided Design Software inc., Corp. Headquarters, 2651 Crosspark Road, 1993.

УДК 51.001.57

С.В.Астанин

Автоматные модели поведения стратегического управления

Решение многих интеллектуальных эадач является не одномоментным актом, а процессом. При этом достижение цели осуществляется посредством последовательной реализации множества подцелей, связанных между собой временем, последовательностью либо приоритетом выполнения. К таким задачам, в частности, относятся задачи управления организационными системами, задачи реализации проекта, задачи управления разработками НИР, задачи управления военными операциями и т.д. Особенностью моделирования подобных задач

является зависимость от принимаемого решения индивидуума, недетерминированный характер управления, зависимость результатов решения от времени реализации и предыдущих решений.

С целью построения модели поведения ЛПР при решении задач стратегического управления, рассмотрим нечеткий недетерминированный автомат, под которым понимается шестерка:

А=< 1/,Х,У,*0,Я,ет>,

где и = {и1,и2,...,ит} - конечное множество входов, X = {Хп Х2,..., Хп} - конечное множество состояний, К= {1^,-конечное множество ВЫХОДОВ, 3\ X X и х X — [0,1] - функция переходов, <Т. Ху. У— Ь— функция выходов, .У0 — начальное состояние.

В соответствии с (1) функция 5 порождает множество нечетких матриц перехода: 1^ = ^ ] йп\ функция а порождает нечеткую

матрицу выхода <7 = {<тх( ^, 1 £ I £п,1 £ у£ р . Среди множества состояний

автомата выделяется множество финальных (заключительных) состояний. Нас будут интересовать такой тип автомата, для которого кажое состояние Хп1 е/= {1,...,л} зависит от предыдущего состояния Х/_г Подобная

зависимость может определяется последовательностью реализации подцелей, приоритетом выполнения и т.п. В этом случае автомат можно задать как нечеткий граф (7 = {Цу(Хм, X/) е М) , где М— множество принадлежностей элементов Х/_, х X/. При подобном рассмотрении цель декомпозируется на I последовательных (по времени решения) подзадач. Будем интерпретировать Х1 как множество состояний 1-й подзадачи, _/ е/ = {1.........р] - как множество

интервалов времени реализации решений, Ь- как множество доходов, связанных с реализацией решения и € I/ на интервале времени .

При традиционном использовании автоматной модели, состояния, управляющие решения, функции переходов и выходов известны либо из экспериментальных данных, либо экспертным путем. Необходимость учета индивидуального опыта и стиля принятия решений ЛПР не позволяет задавать подобным образом параметры автоматной модели. Это связано со следующими обстоятельствами:

1. невозможностью точного задания функции выходов, вследствие связи ее с индивидуальной оценкой ЛПР ресурсов, необходимых для реализации решений;

2. необходимостью учета личного опыта ЛПР при прогнозе состояний подзадач при воздействиях внешней среды.

В этой связи управляющие решения и состояния подзадач, протекающие во времени, будем трактовать как нечеткие события на интервале ^,1 р При таком подходе функция переходов может задаваться экспертным путем и отражать уже имеющийся опыт управления подобным классом динамических систем, исходя из практического опыта специалистов при применении управляющих решений. При этом, естественно, не учитывается результат применения решения в зависимости от времени его реализации, а также личностные особенности принятия решений ЛПР, связанные с анализом текущего состояния внешней среды и индивидуальным поведением. Для учета данного обстоятельства необходимо осуществить привязку управляющих решений к интервалам времени и построить индивидуализированную функцию переходов. С этой целью учитывается исходная

информация от ЛПР, заключающаяся в задании прогноза применения управляющих решений в зависимости от возможных состояний подзадач в виде функции IX. Х{ х и1 —> [0,1], а также прогноза перехода управляемого процесса из исходного состояния £0 на первом шаге решения в зависимости от ограничений на имеющиеся ресурсы. На основе этой информации программируется автоматная модель. Для этого на каждом шаге решается система композиционных уравнений вида

м( х,) I и, = м( К,) / и 1Л о £( Х(_ „ X,) / и,;

М

где "о"—знак операции “композиция”; /*(Аг/)/1//,/^(А'м )/£/,_, - нечеткие оценки возможности управляемого процесса находятся в состояниях Х1, А',., при применении управляющих решений и, и соответственно; /л(и,) — нечеткая оценка использования ЛПР управляющего решения и,. Полученные оценки группируются попарно, исходя из следующего условия .

Формирование пар по такому принципу согласуется с реальным выбором решения: состоянию с максимальной оценкой возможности должно соответствовать управляющее решение также с максимальной оценкой использования его ЛПР. Выделение пар позволяет выявить наиболее возможные связи по управляющим решениям между состояниями подзадач. При этом каждое управляющее решение, маркирующее связь, характеризуется нечеткой оценкой использования его ЛПР и нечеткой оценкой дохода (нормированный доход), получаемого ЛПР, в зависимости от времени его реализации. В результате имеем нечеткий недетерминированный автомат, моделирующий поведение ЛПР при различных состояниях управляемого процесса. Применяя подход, используемый в динамическом программировании, можно выделить классы стратегий ЛПР. В первую очередь нас будет интересовать тот класс, стратегии которого позволяют достичь цели и характеризуются максимальными оценками связей между состояниями подзадач. Для выделения таких стратегий на множестве финальных состояний определяются состояния, соответствующие цели. Далее выделяются состояния на (п -1) - м шаге, переход из которых в целевые состояния п - го шага характеризуется управляющими решениями с оценкой, равной гпах {т\п(/л{1!п),сгх ,и ))• Подобная процедура осуществляется для каждого

шага решения, вплоть до состояния

УДК 681.3.001.63.005

В.Н. Решетник

О создании компьютерно-коммуникационной инфраструктуры региона

Происходящий в настоящее время в России процесс активной информатизации настоятельно требует пристального внимания к региону как основному объекту этого процесса, так как без полноценной региональной информатизации не состоится и информатизация всей страны в целом, конечная цель которой построение информационного общества.

Для решения этой глобальной проблемы в рамках программы "Информатизация России" предусматривается создание национальной сети передачи данных, однако потребности нижнего регионального уровня