САО с вероятностным отключением

Целесообразное поведение сложных систем порождается целесообразным поведением образующих их подсистем. Целесообразность функционирования каждой из подсистем определяется минимизацией ее взаимодействия с внешней средой, к которой относятся остальные подсистемы и внешняя среда для всей САО. Т.е. в результате поведения САО вектор управляющих воздействий устремляется к нулю.

САО имеют определенное идейное сходство с нейросетями. Однако разрабатывались они исходя не из бионики, а из ТАУ (принцип обратной связи) и теории автоматов Маркова.

Разработка систем автоматной оптимизации (САО) проводилась в нашей стране школой М.Л.Цетлина в начале 60-х г.г., а с середины 60-х по настоящий момент школой Ю.И.Неймарка.

Общие сведения

Системы автоматной оптимизации

В основу теории САО легли принципы "наименьшего взаимодействия" М.Л.Цетлина и "локализованного квазиоптимального управления большой системой" Ю.И.Неймарка. Они заключается в следующем:

Способ оптимизации коллективом независимых автоматов: Каждый автомат, независимо от других автоматов коллектива, управляет своей переменной. При этом автомат использует только информацию в виде штрафа или поощрения об общем результирующем действии всего коллектива по минимизации функции многих переменных.

A(t) = (a1(t), a2(t),..., am(t)) - вектор входного воздействия на ОУ (вектор ситуации);

E(t) = (e1(t), e2(t),..., ep(t)) - вектор неконтролируемых параметров (возмущений);

X = (x1, x2,..., xn) - вектор управляемых параметров;

B(t) = (b1(t), b2(t),..., bk(t)) - вектор выхода (состояния ОУ);

Q = F(B) - функционал качества ОУ, который должен быть сведен к экстремуму (минимуму)

САО обладает входным сигналом S = {-1, 1}, где –1 – штраф, 1 – поощрение. Выходное воздействие САО – это приращение управляемых параметров DX = (Dx1, Dx2,..., Dxn).

Оптимизация коллективом независимых автоматов – простейшая из моделей САО. В данном случае каждый автомат Wi независимо от других управляет своей переменной xi, выдавая управляющий сигнал fi. Входным воздействием для всех автоматов является знак приращения DQ.

4.3.2. Разновидности САО

Данная САО отличается от простейшей тем, что в дискретные моменты времени каждый автомат W_i участвует в оптимизации (т.е. выдает управляющий сигнал f_i и получает входное воздействие DQ) не всегда, а с вероятностью g_i, и, соответственно, не участвует с вероятностью 1-g_i. Автомат, не участвующий в оптимизации, не меняет свое внутреннее состояние, управляемая им переменная не изменяется.

Возможно введение адаптивной подстройки вероятностей g_i. Для этого вводится показатель

где f_i(t) - выходное воздействие автомата в момент времени t.

Величинами b_i оценивается вектором (b₁, b₂, …, b_n) направление дна оврага оптимизируемой функции, в котором находится САО, и осуществляется подстройка вероятностей

Дата добавления: 2014-01-20