Россия, Красноярск Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М.Ф. Решетнева


The Presentation inside:

Slide 0

Россия, Красноярск Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М.Ф. Решетнева Бежитский Сергей Сергеевич ЭВОЛЮЦИОННЫЕ АЛГОРИТМЫ ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ


Slide 1

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 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


Slide 2

Моделирование и оптимизация аппаратно-программного комплекса технологического контура системы управления космического аппарата Система уравнений Колмогорова-Чепмена Система управления КА и граф состояний и переходов Целевые функции: формулы вычисления коэффициентов готовности Ограничения и их формулы


Slide 3

Программная система построения модели функционирования РСУ Этап сбора и обработки информации о системе диалоговом режиме с пользованием


Slide 4

Программы псевдобулевой оптимизации для установления полезных свойств целевых функции системы управления Цель использования алгоритмов – установление полимодальности и монотонности целевых функций


Slide 5

Результаты исследования полезных свойств целевых функций


Slide 6

Программа оптимизации параметров системы управления генетическим алгоритмом (ГА) Окна программы ГА Запрограммированная схема ГА


Slide 7

Эволюция 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. 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.


Slide 8

Кривые 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


Slide 9

  Сравнение показателей эффективности ГА и гибридного алгоритма при оптимизации коэффициента готовности КА


Slide 10

  Сравнение показателей эффективности ГА и гибридного алгоритма при оптимизации показателя автономной работы КА


Slide 11

  Сравнение показателей эффективности ГА и гибридного алгоритма при оптимизации среднего времени реакции системы управления КА


Slide 12

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


Slide 13

Спасибо за внимание!


×

HTML:





Ссылка: