Содержание № 6, 2020 г.

Аннотация. Рассматриваются задачи построения маршрутов в сложных сетях многими агентами-коммивояжерами. Формализация приводит к задачам псевдобулевой дискретной оптимизации с ограничениями, учитывающими специфику построения маршрутов. Разреженность матрицы ограничений позволяет применять декомпозиционные подходы и кластеризацию сети. Разработка приближенных алгоритмов выбора маршрутов в сложных сетях связана с учетом свойств структуры сети, ее сложности, наличия ограничений, предписаний, условий достижимости, числа агентов-коммивояжеров. Показано, что решение задач маршрутизации может базироваться на применении многоагентного подхода в сочетании с кластеризацией (декомпозицией) исходной задачи и метаэвристик. Многоагентные системы с роевым интеллектом применяются для решения сложных задач дискретной оптимизации, которые нельзя эффективно решить с помощью классических алгоритмов. Агентная модель для сложной сети задачи типа многих коммивояжеров становится интеллектуализированной системой, определяющей эвристические алгоритмы поиска оптимального решения реактивными агентами (следующими заложенным в них правилам). Применяются композиции подробно описанных алгоритмов, которые хорошо себя зарекомендовали в вычислительных экспериментах: модификации генетического алгоритма, муравьиного, роевого (пчелиной колонии), имитации отжига. Предложен и реализован обобщенный алгоритм, в котором исходной сети ставится в соответствие более простая сеть (сеть облета). Численный эксперимент в этом случае проведен для задачи маршрутизации по карте ГИС для городской инфраструктуры. Реализованы алгоритмы кластеризации, в которых первоначально пройденные маршруты уточняются с помощью алгоритмов 2-opt, имитации отжига и других метаэвристик. Дается сравнение применяемых алгоритмов и иллюстрация их работы.

Ключевые слова: метаэвристические алгоритмы, многоагентные задачи оптимизации, дискретная оптимизация, псевдобулевые задачи.

Аннотация. Рассмотрены линейные многомерные следящие системы, регуляторы которых обеспечивают заданные или достижимые индивидуальные показатели колебательности, в частности, минимизируют Н∞ норму передаточной матрицы замкнутой системы, связывающей вектор задающих воздействий c вектором регулируемых переменных. В качестве показателя качества системы рассмотрена совокупность индивидуальных показателей колебательности для i-го замкнутого контура, связывающего i-е задающее воздействие c i-й регулируемой переменной, которые представляют большой практический интерес для инженеров-проектировщиков автоматических систем. На основе многомерного кругового критерия абсолютной устойчивости доказана устойчивость в целом замкнутой системы при введении в контур управления на выходе объекта нестационарных секторных нелинейностей. Установлена связь достигнутого при синтезе значения показателя колебательности с размером сектора, ограничивающего характеристики допустимых нелинейностей. Этот результат работы имеет достаточный характер. Доказана связь между индивидуальным показателем колебательности и поведением годографа Найквиста системы, разомкнутой по соответствующему выходу объекта.

Ключевые слова: линейные многомерные системы, показатель колебательности, годограф Найквиста, секторные нестационарные нелинейности, абсолютная устойчивость.

Аннотация. Выполнено статистическое исследование функций победы в бою, основанных на модели Г. Таллока, устанавливающей зависимость вероятности победы в бою (сражении, операции) от отношения боевых потенциалов сторон. Боевой потенциал определяется численностями боевых единиц сторон и учитывает их моральные и технологические характеристики. Параметр масштаба (по Г. Таллоку – параметр решительности) оценен на примере сражений XIX – начала XX в., по результатам стратегических операций Великой Отечественной войны 1941–1945 гг., по данным о боестолкновениях пограничников с бандгруппами, а также на основе международной статистики о пиратских и разбойных актах на море. При проведении контртеррористических и специальных операций его значение мало, на тактическом уровне равно единице, на оперативном уровне примерно равно 2–4. Полученные статистические результаты не противоречат представлениям военной науки и искусства о планировании и ведении боевых действий. Функцию победы в бою (сражении, операции) целесообразно применять на этапе подготовки боя для обоснования потребного состава сил и средств для выполнения поставленных задач.

Ключевые слова: функция победы в бою, модель Таллока, оценка параметров, параметр масштаба, бой, сражение, операция.

Аннотация. В условиях постоянного появления новой инновационной продукции возникает необходимость осуществления более эффективного планирования и управления деятельностью производственных систем с помощью повышения уровня формализации при описании процессов, связанных с формированием производственного портфеля производственной системы. Цель статьи заключается в решении задачи объемно-календарного планирования и определении требований к потоку и проектам, которые позволяют производственной системе эффективно функционировать в условиях неопределённости внешней среды. Применены методы имитационного моделирования, системного анализа, статистической обработки полученных результатов с целью их обобщения и машинного обучения для поиска и классификации проектов и траекторий возможного развития производственных систем. В результате исследования получена модель, которая позволяет эмпирическим путём определить проекты и траектории развития производственных систем при заданных характеристиках проектов, которые приведут к эффективному функционированию систем на основе использования исторических данных о реализованных проектах для учета специфики рассматриваемой системы. Сформулирован ряд утверждений, позволяющих конкретизировать рассмотренную в статье задачу и обозначить границы применимости описанного подхода. Полученные знания о потоке проектов и самих проектах позволят сформулировать требования к проектам и деятельности, связанной с поиском и разработкой новых продуктов. Наибольшая ценность описанного исследования заключается в том, что полученные результаты показывают снижение значимости экспертных оценок при выборе проектов и определении целевых показателей, а также возможность перехода к формальным методам, что приводит к повышению объективности получаемых оценок.

Ключевые слова: производственная система, инновационный проект, поток проектов, модель, моделирование, объемно-календарное планирование, экономическая эффективность, поток Пуассона.

Аннотация. Предложен полностью децентрализованный автономный способ синхронизации взаимодействия объектов в распределенных системах мобильных объектов (например, роботов). Он синхронизует одновременную передачу сигналов от группы объектов-источников сигналов группе объектов-приемников сигналов, ускоряет групповую передачу данных и выполнение распределенных вычислений непосредственно в сетевых средствах системы. Децентрализация исключает наличие внутри группы объектов центра, управляющего процессами синхронизации. Автономность позволяет выполнять синхронизацию без взаимодействия с внешними управляющими техническими средствами. Объекты группы обмениваются ненаправленными сигналами по беспроводным оптическим или радиоканалам связи. В способе применены два взаимодействующих процесса синхронизации. Основное назначение первого процесса групповой синхронизации – упорядочить действия группы асинхронных объектов и предоставить исходную информацию для второго процесса коррекции синхронизации. Второй процесс ускоряет групповую передачу данных и выполнение распределенных вычислений непосредственно в сетевых средствах системы с помощью более быстрого и точного, чем в первом процессе, учета изменения расположения движущихся объектов. Первый процесс может использоваться независимо от второго процесса для определения расположения, скорости и ускорения движущихся объектов относительно друг друга и внешних активных или пассивных объектов. В целом, предложенная синхронизация без воздействия выделенного центра управления переводит находящуюся в случайном состоянии группу мобильных объектов в синхронно функционирующую мобильную систему.

Ключевые слова: группа мобильных объектов, синхронизация, автономность, децентрализация, самоорганизация системы, синхронные распределенные сетевые вычисления.

Аннотация. Рассматриваются проблемы интеллектуального управления современными электроэнергетическими системами с распределенными энергоресурсами. Указанные системы включают в себя разнообразные энергоприемники (в том числе с управляемой нагрузкой), локальные генерирующие установки и накопители электроэнергии. Показана целесообразность формирования и исполнения прикладных систем управления такими объектами на базе единой цифровой платформы. Описан типовой процесс управления на базе платформы, направленный на повышение эффективности совместного функционирования физических либо виртуальных групп распределенных энергоресурсов с помощью оптимизационного планирования и виртуальной отработки на цифровых двойниках. Перечислены актуальные сценарии использования платформы в оперативном управлении распределенными энергоресурсами. Представлены задачи математического обеспечения платформы: автоматическое моделирование и анализ электрических режимов на цифровых двойниках, оптимизационное планирование и управление, прогнозирование профилей потребления/генерации и технико-экономических факторов.

Ключевые слова: распределенные энергоресурсы, цифровая платформа, цифровой двойник, смарт-контракт, оптимизационное планирование.

Аннотация. Рассмотрена математическая модель, описывающая процесс нагрева кварцевой трубы подвижным источником тепла, представленная в виде одномерного уравнения теплопроводности. На основе этой модели сформулирована и решена задача оптимального стабилизирующего управления с распределенным управлением и распределенным наблюдением для линеаризованной задачи. В качестве управляющего воздействия выбрана величина расхода газовой смеси, определяющая мощность теплового источника. Цель управления заключается в минимизации возможных температурных отклонений от программных режимов процесса легирования кварцевых труб. Получены необходимые условия оптимальности в форме оптимизационной системы, состоящей из двух дифференциальных уравнений в частных производных, а также закон нахождения функции оптимального управления, явно зависящий от решения этой системы уравнений. Проведено численное решение оптимизационной системы, получены новые количественные результаты для функции управляющего воздействия, рассчитаны и проанализированы распределения температуры при различных режимах управления.

Ключевые слова: оптимальное управление, процесс MCVD, распределенная система, оптимизационная система.