350 rub
Journal Information-measuring and Control Systems №6 for 2011 г.
Article in number:
Intelligent control based on dynamic integrated expert systems
Authors:
V. M. Rybin
Abstract:
Intelligent control ideas focus on construction of new generation automatic control systems based on artificial intelligence models, methods and technologies usage. They suggest to abandon the need to build accurate mathematical models of objects and "rigid" algorithms of control actions formation. They also assume the realization in intelligent control systems (ICS) such functions as: decisions making, behavior planning, training and self-training in conditions of dynamic problem area, etc. There are proposed a lot of approaches to ICS construction (processing of fuzzy information and soft computing, neural network methods, evolutionary modeling, multi-agent systems, etc.). But the greatest results were achieved by using knowledge engineering methods and by ICS based on dynamic integrated expert systems (IES) technology creating. The inclusion of dynamic IES into multi-level ICS architecture at the top supervisor control level extends the potential of dynamic systems control by coverage complicated problems that do not have an analytic representation. It also provides the processing of incomplete, uncertain, fuzzy and other types of information. Commercial system G2 (Gensym Corp.) is an effective tool for ICS based on dynamic IES realization. Solid experience of creating dynamic IES for complex technical systems control, for example modern electrophysical complex control, was accumulated by G2 usage.
Pages: 16-19
References
  1. Васильев С.Н. От классических задач регулирования к интеллектному управления // Известия РАН. Теория и системы управления. 2001. №1. С. 5-22.
  2. Макаров И.М., Лохин В.М., Маньков С.В., Романов М.П. Искусственный интеллект и интеллектуальные системы управления. М.: Наука. 2006.
  3. Осипов Г.С. Лекции по искусственному интеллекту. М.: КРАСАНД. 2009.
  4. Рыбина Г.В. Теория и технология построения интегрированных экспертных систем. М: Научтехлитиздат. 2008.
  5. Рыбина Г.В., Рыбин В.М. Динамические интегрированные экспертные системы реального времени: анализ опыта исследований и разработок // Приборы и системы управления. 1999. № 8. С. 4-8.
  6. Захаров В.Н. Современная информационная технология в системах управления // Изв. РАН. Теория и системы управления. 2000. № 1. С. 70-78.
  7. Рыбин В.М., Рыбина Г.В., Очинский В.В. Об интеллектуальном управлении // Научная сессия МИФИ-2001. Сборник научных трудов. В 14-ти томах. Т. 3. Банки данных. Интеллектуальные системы. Программное обеспечение. М.: МИФИ. 2001. С. 94-95.
  8. Вагин В.Н., Еремеев А.П. Некоторые базовые принципы построения интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени // Известия РАН. ТиСУ. 2001. №6. С.114-123.
  9. Рыбина Г.В. Основы построения интеллектуальных систем. М. Финансы и статистика; ИНФРА-М. 2010.
  10. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика.
    М.: Эдиториал УРСС. 2002.
  11. Еремеев А.П., Куриленко И.Е. Компонента временных рассуждений для интеллектуальных систем поддержки принятия решения реального времени // Искусственный интеллект и принятие решений. 2009. №1. C. 31-45.
  12. Никифорова Л.Н., Яковлев К.С. Маловысотный полет вертолета и проблема его автоматизации // Искусственный интеллект и принятие решений. 2009. №3. С. 42-48.
  13. Рыбина Г.В., Паронджанов С.С. Модели, методы и программные средства поддержки взаимодействия интеллектуальных агентов // Информационные технологии и вычислительные системы. 2008. №3. С. 22-29.