Модель миварной базы знаний для решения управленческих задач в пространстве состояний
- 1 МГТУ им. Н.Э. Баумана (Москва, Россия)
Аннотация
Постановка проблемы. Современные системы управления роботами и роботизированными средствами требуют наличия гибких механизмов адаптации под меняющиеся параметры рабочей среды. Существуют миварные системы управления, которые обеспечивают данное требование с помощью автоматического формирования баз знаний. Однако способы подготовки баз знаний не имеют четкой систематизации, что затрудняет процесс разработки и внедрения подобных систем управления.
Цель. Усовершенствовать процесс автоматического создания миварной базы знаний для решения управленческих задач в пространстве состояний.
Результаты. Разработана модель миварной базы знаний, которая описывает преобразование поступающих данных, подготовку управленческих решений и формирование управляющих сигналов. Отмечено, что важным преимуществом модели является ее способность к масштабированию и повторному использованию формализованных знаний.
Практическая значимость. Предложенная модель обладает широким спектром применения и не ограничивается только автоматической генерацией баз знаний. Ее можно использовать при разработке миварных экспертных систем, которые применяют метод разбиения задачи на подзадачи.
- Поступила
- 27.06.2025
- Одобрена
- 14.07.2025
- Принята
- 28.07.2025
Для цитирования
Аладин Д.В. Модель миварной базы знаний для решения управленческих задач в пространстве состояний // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2025. Т. 27. № 4. С. 66–71. DOI: https://doi.org/10.18127/j19998554-202504-06
Список источников
- Varlamov O.O. Wi!Mi expert system shell as the novel tool for building knowledge-based systems with linear computational complexity // International Review of Automatic Control. 2018. V. 11. № 6. P. 314–325. DOI: 10.15866/ireaco.v11i6.15855.
- Varlamov O., Aladin D. A new generation of rules-based approach: Mivar-based intelligent planning of robot actions (MIPRA) and brains for autonomous robots // Machine Intelligence Research. 2024. V. 21. № 5. P. 919–940. DOI: 10.1007/s11633-023-1473-1.
- Aladin D.V., Aladina E.V., Chuvikov D.A., Varlamov O.O., Adamova L.E. Creating a «Logical intelligent plant care system» in digital agriculture based on Mivar approach // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2022. P. 012004. DOI: 10.1088/1755-1315/954/1/012004.
- Варламов О.О. Основы создания миварных экспертных систем. М.: ИНФРА-М. 2021.
- Варламов О.О. Миварные базы данных и правил. М.: ИНФРА-М. 2021.
- Болотова Л.С. Системы искусственного интеллекта: модели и технологии, основанные на знаниях. М.: Финансы и статистика. 2012.
- Варламов О.О. О требованиях к подготовке исходных данных для миварных систем принятия решений роботов // Сб. статей II Всерос. науч. конф. «Искусственный интеллект в автоматизированных системах управления и обработки данных». Москва, 27–28 апреля 2023 г. М.: Издательский дом КДУ, Добросвет. 2023. Т. 3. С. 15–20.
- Варламов О.О. О метрике автономности и интеллектуальности робототехнических комплексов и киберфизических систем // Радиопромышленность. 2018. № 1. С. 74–86.
- Попова И.А., Афанасьев Г.И., Тимофеев В.Б., Гапанюк Ю.Е. Исследование методов машинного обучения без учителя для анализа и подготовки данных и современных подходов к построению моделей машинного обучения – систем автоматизированного машинного обучения // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2025. Т. 27. № 1. С. 47–55. DOI: 10.18127/ j19998554-202501-04.