СПОСОБ И УСТРОЙСТВО ОПТИМИЗАЦИИ ПАРАМЕТРОВ СТРАТЕГИИ ДОЛГОСРОЧНОГО ПЛАНИРОВАНИЯ МЕРОПРИЯТИЙ ПО ОБЕСПЕЧЕНИЮ ТРЕБУЕМОГО СОСТОЯНИЯ СЛОЖНОЙ ОРГАНИЗАЦИОННО-ТЕХНИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ
METHOD AND DEVICE FOR OPTIMIZING PARAMETERS OF STRATEGY FOR LONG-TERM PLANNING OF MEASURES TO ENSURE REQUIRED STATE OF COMPLEX ORGANIZATIONAL AND TECHNICAL SYSTEM

Изобретение относится к области автоматизированных систем программно-целевого планирования и управления развитием сложных организационно-технических систем и может быть использовано в процессе определения оптимальной стратегии долгосрочного планирования мероприятий по обеспечению требуемого состояния сложной организационно-технической системы (СОТС).
При этом под стратегией долгосрочного планирования мероприятий по обеспечению требуемого состояния СОТС следует понимать упорядоченную во времени и по важности систему мероприятий, которая в рамках существующих условий и ограничений определяет приоритетные направления использования ресурсного, научно-технического и производственного потенциала с целью экономически эффективного решения комплекса задач, по обеспечению требуемого количественного и качественного состояния СОТС в течение заданного периода времени.
Технический результат заключается в повышении эффективности управления состоянием сложной организационно-технической системы, расширении функциональных возможностей, повышении быстродействия и уменьшении времени обработки информации для поиска оптимальных параметров стратегии долгосрочного планирования мероприятий по обеспечению требуемого состояния сложной организационно-технической системы.
Известен способ и система формирования вариантов стратегии долгосрочного планирования мероприятий по обеспечению требуемого состояния сложной организационно-технической системы [1]. Система формирования вариантов стратегии долгосрочного планирования мероприятий включает блок данных по контролируемому объекту, блок коррекции по цели прогноза и цели обратной связи, блок формирования свойств контролируемого объекта на основе новых признаков, блок оценки развития свойств объектов, блок, моделирующий воздействующую на контролируемый объект среду, блок-модель актуализации свойств о контролируемом объекте. В состав системы дополнительно включены блок-модели актуализации свойств воздействующей на контролируемый объект среды, блок данных по воздействующей на контролируемый объект среде, предназначенный для сбора и хранения количественных признаков, характеризующих свойства воздействующей на контролируемый объект среды, блок формирования сценариев развития параметров изменения воздействующей на контролируемый объект среды.
Известен способ и устройство оценки эффективности стратегии долгосрочного планирования мероприятий по обеспечению требуемого состояния сложной организационно-технической системы [2]. Устройство оценки эффективности стратегии стратеги содержит: группу датчиков параметров СОТС, группу преобразователей параметров информации, блок моделирования процессов динамики изменения количественного и качественного состояния СОТС, блок моделирования процессов применения по назначению СОТС, группу счетчиков параметров модели процессов динамики изменения количественного и качественного состояния СОТС, группу счетчиков параметров модели процессов применения по назначению СОТС, группу преобразователей параметров модельной информации СОТС, блок формирования прогнозируемых показателей состояния СОТС, блок формирования прогнозируемых показателей стоимости реализации стратегии долгосрочного планирования мероприятий по обеспечению требуемого состояния СОТС, блок формирования прогнозируемых показателей эффективности применения по назначению СОТС, блок ЗУ модельной информации, блок коммутации, блок формирования обобщенного показателя оценки эффективности стратегии долгосрочного планирования мероприятий по обеспечению требуемого состояния СОТС, блок ввода данных, блок накопителя базы данных, блок управления работой устройства.
Известен способ и устройство выбора рациональной стратегии долгосрочного планирования мероприятий по обеспечению требуемого состояния сложной организационно-технической системы [3]. Устройство содержит коммутатор, блок памяти исходных данных, включающий три блока памяти, блок управления, четвертый блок памяти, блок визуализации, блок определения коэффициентов значимости показателей, блок нормирования значений показателей, блок процедуры последовательного сужения множества вариантов, блок управления при этом является задающим режим работы устройства и координирующим работу коммутатора, блоков памяти, блока определения коэффициентов значимости показателей, блока нормирования значений показателей, блока процедуры последовательного сужения множества вариантов.
Недостатками вышеупомянутых способов и устройств является отсутствие операторов мутации, инверсии и кроссинговера, что препятствует использованию устройств при решении сложных задач оптимизации параметров стратегии долгосрочного планирования мероприятий по обеспечению требуемого состояния сложной организационно-технической системы, для решения которых необходимо использование классических эволюционных алгоритмов.
Известно устройство аппаратной реализации вероятностных генетических алгоритмов с параллельным формированием хромосомы [4]. Причинами, препятствующими получению технического результата, являются отсутствие операторов мутации, инверсии и кроссинговера, что препятствует использованию устройства в задачах, для решения которых применяются классические эволюционные алгоритмы.
Известно устройство «Genetic algorithm machine and its production method, and method for executing a genetic algorithm» [5]. Причиной, препятствующей получению технического результата, является наличие совокупности оценочных регистров для объединения и сохранения количества непокрытых элементов, что приводит к усложнению алгоритма управления и вызывает дополнительные временные затраты, связанные с задержкой при записи и считывании на регистрах.
Известно устройство аппаратной реализации эволюционного алгоритма с нечеткими операторами [6]. Причинами, препятствующими получению технического результата, являются отсутствие реконфигурируемого модуля, что препятствует использованию устройства в самоадаптирующихся и реконфигурируемых эволюционных аппаратных средствах.
Известно способ и устройство для оптимизации плана распределения ресурсов [7], которое содержит: первый блок для извлечения информации, относящейся к рассматриваемой ситуации; второй блок для обработки упомянутой информации, чтобы выводить предложение о применении вооружения из нее, сначала определяя окна ведения огня на основе упомянутой информации и затем, выводя предложение о применении вооружения на основе упомянутых окон ведения огня, упомянутое предложение о применении вооружения указывает назначение ракетного вооружения и моменты ведения огня для отслеживания и устранения воздушных угроз; и третий блок для реализации этапа утверждения предложения о применении вооружения, причем применение вооружения выполняется в соответствии с предложением о применении вооружения, утвержденным посредством упомянутого третьего блока. Технический результат заключается в обеспечении назначения ракетного вооружения для отслеживания и устранения воздушных угроз в военной области. Причинами, препятствующими получению технического результата, являются отсутствие операторов мутации, инверсии и кроссинговера, что препятствует использованию устройства в задачах, для решения которых применяются классические эволюционные алгоритмы.
Известен способ оптимизации алгоритма управления конкретным объектом и (или) процессом [8]. Способ оптимизации алгоритма управления конкретным объектом и/или процессом включает построение первоначальной модели объекта и/или процесса в виде, по меньшей мере, одной квадратной матрицы, как правило, большой размерности, в которой каждый из элементов отображает наличие либо отсутствие взаимосвязи составных частей объекта и/или действий процесса, сокращение размерности квадратной матрицы до минимальной путем одновременной перестановки строк и столбцов при условии сохранения полноты отображения объекта и/или процесса, использование полученной квадратной матрицы минимальной размерности в качестве итоговой модели объекта и/или процесса, с использованием которой обосновывают изменения, вносимые в алгоритм управления объектом и/или процессом. Причинами, препятствующими получению технического результата, являются отсутствие операторов мутации, инверсии и кроссинговера, что препятствует использованию устройства в задачах, для решения которых применяются классические эволюционные алгоритмы.
Известен способ оптимизации многомерного вектора параметров управления сложными стохастическими системами автоматического управления для многомерного вектора выходных показателей качества работы системы [9]. Изобретение основано на моделировании случайных реализаций, описывающих движение объекта, с использованием статистического метода Монте-Карло с учетом случайных возмущений, действующих на систему, случайных параметров системы и законов распределения случайных величин. Процесс оптимизации разбивается на два этапа, обеспечивающих преобразование статистической оптимизации в детерминированную. Оценка выходных показателей качества работы системы проводится с использованием универсального безразмерного комплексного показателя эффективности работы системы, характеризующего выполнение предъявляемых к системе технических требований и позволяющего сравнивать показатели качества работы систем разной размерности. Причинами, препятствующими получению технического результата, являются отсутствие операторов мутации, инверсии и кроссинговера, что препятствует использованию устройства в задачах, для решения которых применяются классические эволюционные алгоритмы.
Известен способ прогнозирования состояния и оптимизации функционирования системы [10]. Способ прогнозирования состояния и оптимизации функционирования системы, состоящей из отдельных элементов или подсистем, включает оценку эффективности по долевому отношению значения выбранного подчиненного элемента к значению своего исторического максимума. На этапах способа получают данные о функционировании системы и определяют обобщенный показатель, являющийся средним геометрическим интегральных составляющих, агрегируемых из исходных данных о функционировании системы. На основе этого показателя используют инструмент ручного моделирования, реализующий алгоритм обработки исходных данных о функционировании системы, позволяющий прогнозировать показатели через коэффициент, устанавливаемый от значения, полученного в результате обработки исходных данных, исходя из исторического тренда. Затем получают значения показателей, по которым прогнозируют состояние системы. Полученные показатели сохраняют и используют в качестве управляющих воздействий. Причинами, препятствующими получению технического результата, являются отсутствие операторов мутации, инверсии и кроссинговера, что препятствует использованию устройства в задачах, для решения которых применяются классические эволюционные алгоритмы.
Из известных технических решений наиболее близким по технической сущности к заявляемому объекту является реконфигурируемое устройство аппаратной реализации генетического алгоритма [11].
Реконфигурируемое устройство аппаратной реализации генетического алгоритма содержит блок микропрограммного управления, первый вход которого связан с первым входным портом устройства, второй вход которого связан с выходом блока мультиплексоров, блок оценки решения, блок генетических операторов, блок мультиплексоров, блок отбора, блок генерации популяции, блок памяти, блок реконфигурируемого модуля, первый вход которого связан со вторым входным портом устройства, второй вход которого связан с выходом блока мультиплексоров, первый выход которого связан с блоком мультиплексоров, второй выход которого связан с выходным портом устройства, блок реконфигурируемого модуля предназначен для динамической реконфигурации цифровых комбинационных логических схем.
Причиной, препятствующей получению технического результата, отсутствие функциональности моделирования динамики изменения состояния СОТС, что препятствует использованию устройства в автоматизированных системах программно-целевого планирования и управления развитием сложных организационно-технических систем.
Указанное устройство аппаратной реализации генетического алгоритма является наиболее близким по технической сущности к заявляемому.
Задача, на решение которой направлено заявляемое изобретение: повышение эффективности управления состоянием сложной организационно-технической системы, расширение функциональных возможностей, повышение быстродействия и уменьшение времени обработки информации для поиска оптимальных параметров стратегии долгосрочного планирования мероприятий по обеспечению требуемого состояния сложной организационно-технической системы, обеспечение возможности использования в качестве аппаратного устройства в эволюционных инструментальных комплексах, в автоматизированных системах программно-целевого планирования и управления развитием сложных организационно-технических систем, исследованиях в области построения интеллектуальных систем поддержки принятия решений и систем искусственного интеллекта, в области автоматизации управления, повышения эффективности оптимизационных задач и т.п.
Согласно изобретению указанная задача решается за счет автоматизированного способа оптимизации параметров стратегии долгосрочного планирования мероприятий по обеспечению требуемого состояния сложной организационно-технической системы, который заключается в том, что с помощью блока микропрограммного управления производится управление работой устройства, с помощью блока мультиплексоров обеспечивается коммутация между всеми блоками устройства, с помощью блока реконфигурируемого модуля осуществляется динамическая перестройка комбинационных логических схем, с помощью блока генерации популяции на основе опорного закодированного решения случайным образом генерируется популяция хромосом (множество закодированных решений для реконфигурируемого модуля), с помощью блока оценки решения каждая хромосома оценивается на степень «пригодности», с помощью блока генетических операторов хромосомы подвергаются различным генетическим операторам, которые создают в популяции новые решения, с помощью блока отбора выполняется отбор хромосом с лучшим (большим) значением критерия, с помощью блока памяти осуществляется хранение хромосом и значений целевой функции, данный процесс повторяется до тех пор, пока не будет найдено лучшее решение или не будет прерван на определенном количестве итераций, отличающийся тем, что с помощью блока ввода исходных данных формируются исходные данные для моделирования динамики изменения состояния сложной организационно-технической системы, с помощью блока моделирования производится моделирование динамики изменения состояния сложной организационно-технической системы в течение заданного периода планирования, при этом на каждом шаге формируется опорная комбинация последовательности рассмотрения элементов при моделировании управляющего воздействия на состояние сложной организационно-технической системы, с помощью блока кодирования хромосом опорная комбинация кодируется в виде хромосомы (опорного закодированного решения для реконфигурируемого модуля).
Сущность способа заключается в следующем. Задача оптимизации параметров стратегии долгосрочного планирования мероприятий по обеспечению требуемого состояния сложной организационно-технической системы может быть представлена в виде дискретной и комбинаторной оптимизационной задачи.
В связи с этим большое практическое значение приобретает развитие способов получения эффективного решения данного типа задач. Так как задачи комбинаторного программирования сводятся к выбору на конечном множестве альтернатив, то в принципе каждая подобная задача может быть решена методом полного перебора. Естественной является постановка вопроса о трудоемкости алгоритмов, реализующих этот метод. Эта трудоемкость определяется в основном мощностью исходного множества альтернатив.
n
В задачах программирования с булевыми переменными, в которых размерность вектора параметров х равна n, а элементы вектора х могут принимать значения [0, 1], мощность множества альтернатив будет Δ=2.
n
Число шагов вычислительного процесса при реализации алгоритма полного перебора и соответственно эффективность данного алгоритма также определяется числом 2. Данные алгоритмы обладают экспоненциально возрастающей трудоемкостью, или иными словами - экспоненциально возрастающую трудоемкость с базисом, равным 2.
i
n
В случае, если элементы вектора параметров х могут принимать значения x={0, 1, 2, 3, …, k-1}, получаем мощность Δ=k. Следовательно, алгоритм полного перебора имеет экспоненциально возрастающую трудоемкость с базисом k. Для таких алгоритмов увеличение числа n в два раза ведет к возрастанию Δ в квадрате.
Алгоритмы, трудоемкость которых возрастает в зависимости от размерности n более быстро, чем по экспоненте, также относят к классу алгоритмов с экспоненциальной трудоемкостью. Таким образом, в задачах принятия комбинаторных решений применительно к сложным оптимизационным задачам, для которых характерна большая размерность исходных данных, возможности полного перебора весьма ограничены.
Одним из перспективных направлений решения сложных оптимизационных задач является использование генетических алгоритмов. Основное отличие генетических алгоритмов заключается в представлении любой альтернативы решения в виде битовой строки фиксированной длины, манипуляции с которой производятся в отсутствие всякой связи с ее смысловой интерпретацией. То есть в данном случае применяется единое универсальное представление любой задачи.
Целью генетической оптимизации в процессе синтеза параметров стратегии долгосрочного планирования мероприятий по обеспечению требуемого состояния сложной организационно-технической системы является формирование оптимальной комбинации параметров управляющего воздействия на сложной организационно-технической системы в течение периода планирования на основе определения оптимальной последовательности рассмотрения элементов системы при моделировании динамики изменения состояния системы.
При решении задачи оптимизации параметров стратегии долгосрочного планирования мероприятий по обеспечению требуемого состояния сложной организационно-технической системы в течение периода планирования потенциальное решение представляется в виде вектора:
где n - текущий номер элемента в составе СОТС;
i
t - порядковый номер интервала периода планирования;
N- общее количество элементов в составе СОТС;
I - общее количество интервалов периода планирования;
ψ
n - порядковый номер хромосомы;
p
t - текущий номер пула эволюционного цикла.
i
Структура потенциального решения генетической оптимизации, определяемая выражением (1), представляет собой некоторую последовательность элементов в составе системы в t-й момент периода планирования.
Целевая функция позволяет выполнять отображение хромосомы как потенциального решения двух типов задач оптимизации:
или
Выполнение генетического алгоритма начинается с формирования начальной популяции
В созданной популяции для каждой хромосомы  вычисляется значение целевой функции  Далее выполняется операция ранжирования хромосом, при этом, ранг (rank) задается следующим образом:
если для
Лучшие хромосомы (первые g) перемещаются в следующее поколение без изменений. Остальные хромосомы (их количество - (λ-g)) создаются посредством операции кроссинговера.
Оператор кроссинговера определяется таким образом, что не нарушается последовательность элементов в составе системы и их количество не изменяется в процессе формирования хромосом. Место скрещивания хромосом (точка кроссинговера) выбирается случайным образом на границе выборки рассматриваемых элементов:
Необходимо учитывать тот факт, что в процессе данной операции происходит обмен частями хромосом. Кроме того, необходимо принимать во внимание ранее сформулированные ограничения.
Отбор хромосом, которые участвуют в кроссинговере, производится посредством вычисления значений вероятностей  для каждого потенциального решения, применяя известный метод пропорционального отбора:
На последнем этапе создания новой популяции сформированный пул хромосом подвергается действию оператора мутации.
Также предложено устройство, реализующее вышеупомянутый автоматизированный способ оптимизации параметров стратегии долгосрочного планирования мероприятий по обеспечению требуемого состояния сложной организационно-технической системы, содержащее блок микропрограммного управления, первый вход которого связан с первым входным портом устройства, второй вход которого связан с выходом блока мультиплексоров, выход которого связан с блоком мультиплексоров, блок оценки решения, вход которого связан с выходом блока мультиплексоров, выход которого связан с блоком мультиплексоров, блок генетических операторов, вход которого связан с выходом блока мультиплексоров, выход которого связан с блоком мультиплексоров, блок мультиплексоров, первый вход которого связан с выходом блока микропрограммного управления, второй вход которого связан с выходом блока оценки решения, третий вход которого связан с выходом блока генетических операторов, четвертый вход которого связан с выходом блока отбора, пятый вход которого связан с выходом блока генерации популяции, шестой вход которого связан с выходом блока памяти, седьмой вход которого связан с выходом блока реконфигурируемого модуля, восьмой вход которого связан с выходом блока ввода исходных данных, девятый вход которого связан с выходом блока моделирования, десятый вход которого связан с выходом блока кодирования хромосом, первый выход которого связан с входом блока микропрограммного управления, второй выход которого связан с входом блока оценки решения, третий выход которого связан с входом блока генетических операторов, четвертый выход которого связан с входом блока отбора, пятый выход которого связан с входом блока генерации популяции, шестой выход которого связан с входом блока памяти, седьмой выход которого связан с входом блока реконфигурируемого модуля, восьмой выход которого связан с входом блока ввода исходных данных, девятый выход которого связан с входом блока моделирования, десятый выход которого связан с входом блока кодирования хромосом, блок отбора, вход которого связан с выходом блока мультиплексоров, выход которого связан с блоком мультиплексоров, блок генерации популяции, вход которого связан с выходом блока мультиплексоров, выход которого связан с блоком мультиплексоров, блок памяти, вход которого связан с выходом блока мультиплексоров, выход которого связан с блоком мультиплексоров, блок реконфигурируемого модуля, первый вход которого связан со вторым входным портом устройства, второй вход которого связан с выходом блока мультиплексоров, первый выход которого связан с блоком мультиплексоров, второй выход которого связан с выходным портом устройства, блок ввода исходных данных, первый вход которого связан с третьим входным портом устройства, второй вход которого связан с выходом блока мультиплексоров, выход которого связан с блоком мультиплексоров, блок моделирования, вход которого связан с выходом блока мультиплексоров, выход которого связан с блоком мультиплексоров, блок кодирования хромосом, вход которого связан с выходом блока мультиплексоров, выход которого связан с блоком мультиплексоров, отличающееся тем, что в его состав введены блок ввода исходных данных, предназначенный для формирования исходных данных необходимых для моделирования динамики изменения состояния сложной организационно-технической системы, блок моделирования, предназначенный для моделирования динамики изменения состояния сложной организационно-технической системы, блок кодирования хромосом, предназначенный для кодирования опорной комбинации последовательности рассмотрения элементов при моделировании управляющего воздействия на состояние сложной организационно-технической системы (опорного закодированного решения для реконфигурируемого модуля).
На фиг. 1 представлена общая схема устройства для реализации автоматизированного оптимизации параметров стратегии долгосрочного планирования мероприятий по обеспечению требуемого состояния сложной организационно-технической системы, где:
1.1 - блок микропрограммного управления,
1.2 - блок оценки решения,
1.3 - блок генетических операторов,
1.4 - блок отбора,
1.5 - блок генерации популяции,
1.6 - блок памяти,
1.7 - блок мультиплексоров,
1.8 - блок реконфигурируемого модуля,
1.9 - блок формирования исходных данных,
1.10 - блок моделирования,
1.11 - блок кодирования хромосом.
Работает устройство следующим образом.
При поступлении сигнала синхронизации CLK в блоке микропрограммного управления 1.1 производится считывание микрокоманд управления, настраивающих блок микропрограммного управления на отработку режима инициализации, и микрокоманд управления устройством, производящих инициализацию всех остальных блоков.
Результатом режима инициализации является настройка блока оценки решения 1.2 на вычисление значения целевой функции для входных значений хромосом; блок генетических операторов 1.3 подготавливает операции кроссинговера и мутации над хромосомами; в блоке отбора 1.4 выполняется сброс всех внутренних регистров; настройка блока генерации популяции 1.5 на генерацию хромосом с заданной разрядностью и установка генераторов случайной последовательности в начальное состояние, в соответствии со значением режима начальной установки для блока генерации популяции; блок памяти 1.6 переводится в режим записи; настройка соответствующих мультиплексоров блока мультиплексоров 1.7; блок реконфигурируемого модуля 1.8 настраивается для динамической перестройки комбинационных логических схем; блок ввода исходных данных 1.9 настраивается на формирование исходных данных для эволюционного моделирования динамики изменения состояния сложной организационно-технической системы; блок моделирования 1.10 настраивается на определение параметров количественного и качественного изменения состояния сложной организационно-технической системы в течение заданного периода времени с учетом ограничений на управляющее воздействие; блок кодирования хромосом 1.11 настраивается для преобразования численных параметров решения в хромосоме на основе комбинированного кодирования (симбиоза целочисленного и вещественного кодирований).
В блоке ввода исходных данных 1.9 формируются необходимые исходные данные для моделирования динамики изменения состояния сложной организационно-технической системы.
В блоке моделирования 1.10 производится моделирование динамики изменения состояния сложной организационно-технической системы в течение заданного периода планирования. В рамках каждого шага моделирования шаге формируется опорная комбинация последовательности рассмотрения элементов при моделировании управляющего воздействия на состояние сложной организационно-технической системы,
В блоке кодирования хромосом 1.11 опорная комбинация кодируется в виде хромосомы (опорного закодированного решения для реконфигурируемого модуля). Комбинация последовательности рассмотрения элементов системы при моделировании является одним из решений, которое определенным образом в виде хромосомы (особи), состоящей из генов (отдельные составляющие решения). Набор особей (решений) образует собой текущую популяцию.
Затем случайным образом генерируется популяция хромосом (закодированные схемные решения для реконфигурируемого модуля). Каждый бит в хромосоме определяет некоторую архитектурную особенность реконфигурируемой аппаратной системы.
Затем каждая хромосома должна быть оценена на степень «пригодности», которая определяет, насколько близко она к решаемой задаче.
После этого хромосомы подвергаются различным генетическим операторам, которые создают в популяции новые решения. Этот процесс повторяется до тех пор, пока не будет найдено лучшее решение или не будет прерван на определенном количестве итераций.
Блок микропрограммного управления 1.1 содержит модуль памяти микрокоманд для управления устройством и производит управление работой устройства посредством генерации 32-битной команды управления. Каждый бит отвечает за управление работой соответствующего блока или модуля в зависимости от режима функционирования алгоритма, а также производит приоритетную обработку внутренних и внешних прерываний и переход к соответствующему режиму функционирования алгоритма.
Блок оценки решения 1.2 производит вычисление значения целевой функции для входных значений хромосом и устанавливает на выходе вычисленные значения.
Блок генетических операторов 1.3 выполняет операции кроссинговера и мутации над хромосомами. Оператор кроссинговера выполняет деления двух хромосом на части и осуществляет обмен. В результате на выходе получаются две новые хромосомы. Оператор мутации выполняет изменение одного гена хромосомы. Номер гена выбирается случайным образом.
Блок отбора 1.4 выполняет отбор хромосом с лучшим (большим) значением критерия, поступающих на вход блока, при этом на выход устанавливаются адреса хромосом.
Блок генерации популяции 1.5 выполняет параллельную генерацию бит хромосомы. Параллельная генерация бит хромосомы выполняется посредством применения генераторов псевдослучайной двоичной последовательности.
Блок памяти 1.6 предназначен для хранения хромосом и значений целевой функции.
Блок мультиплексоров 1.7 обеспечивает коммутацию между всеми блоками устройства.
Блок реконфигурируемого модуля 1.8 предназначен для динамической перестройки комбинационных логических схем.
Блок ввода исходных данных 1.9 предназначен для формирования необходимых исходных данных для моделирования динамики изменения состояния сложной организационно-технической системы.
Блок моделирования 1.10 предназначен для определения параметров динамики изменения состояния сложной организационно-технической системы в течение заданного периода времени с учетом ограничений на управляющее воздействие.
Блок кодирования хромосом 1.11 предназначен для реализации способа комплексного целочисленного и вещественного кодирований значений параметров решения задачи.
Заявляемое устройство обладает следующими характеристиками:
- совокупность существенных признаков объекта (качественные оценки технико-экономических преимуществ): скорость обработки, эффективность, производительность, универсальность.
- ожидаемый положительный эффект от использования изобретения: повышении эффективности управления состоянием сложной организационно-технической системы, расширении функциональных возможностей, повышении быстродействия и уменьшении времени обработки информации для поиска оптимальных параметров стратегии долгосрочного планирования мероприятий по обеспечению требуемого состояния сложной организационно-технической системы;
- необходимые конструктивные признаки объекта, определяемые особенностью реализации алгоритма: параллельная 32-блочная система с аппаратной поддержкой интерактивных изменений в параметрах функционирования.
Реализация предложенного устройства возможна в виде единого кристалла ПЛИС. Ниже представлены основные временные характеристики устройства при тактовой частоте 800 МГц:
- инициализация всех необходимых параметров - 50 нс;
- генерация популяции на 1024 особей при параллельном вычислении целевой функции и функционировании блока отбора - 0.3 мкс;
время одного итерационного цикла генетического алгоритма (популяция=1024, разрядность хромосомы 32 бит) составляет 1.2 мкс.
Основные параметры проектирования:
- производитель ПЛИС (FPGA): Altera;
- семейство: Arria GX;
- тип кристалла: EP1AGX50;
- максимальная частота функционирования устройства: 300 МГц;
- необходимое количество логических ячеек - 2960;
- необходимый объем внутренней памяти - 20.256 bit.
Предложенный способ позволяет повысить эффективность управления состоянием сложной организационно-технической системы, расширить функциональные возможности прототипа, повысить быстродействие и уменьшить время обработки информации для поиска оптимальных параметров стратегии долгосрочного планирования мероприятий по обеспечению требуемого состояния сложной организационно-технической системы.
Источники, принятые во внимание при составлении описания и формулы изобретения:
1. Патент RU 2665231 С1, 2018 г.
2. Патент RU 2671301 С1,2018 г.
3. Патент RU 2675901 С1, 2018 г.
4. Патент RU 2294561 С2, 2007 г.
5. Патент США US 5970487, 1997 г.
6. Патент RU 2447503 С1, 2012 г.
7. Патент RU 2679213 С2, 2019 г.
8. Патент RU 2479864 С1, 2011 г.
9. Патент RU 2581015 С1, 2015 г.
10. Патент RU 2665231 С1, 2018.
11. Патент RU 2572379 С1, 2017.