Інтелектуалізоване дискретно-подійне моделювання гнучких виробничих систем

Особливості подання ГКІС як об’єкта моделювання. При моделюванні ГКІС розглядається як складна система, яка являє собою композицію окремих компонентів. Саме взаємодія компонентів ГКІС і становить основний аспект моделювання системи і має забезпечувати її функціонування відповідно до вимог технологій, що в ній реалізуються.

Потрібно зазначити, що дискретно-подійні системи, до яких належать і ГКІС [37], як часові моделі у загальному випадку є аналітично важкоотримуваними і комп’ютерно-розрахунково нездійснюваними через численність раптово-випадкових подій на можливих непередбачуваних інтервалах станів, що розв’язуються деякою мірою комбінаторно. Проте процеси у ГКІС, які підпорядковуються часо-синхронізуючому впливу, добре моделюються подійно-часовими графами (ПЧГ) — своєрідними модифікаціями сіток Петрі [74; 191], в яких часова затримка асоціюється з кожною позицією, що має тільки по одному вхідному та вихідному переходу [125; 155; 161]. Іншою модифікацією СП, створеною власне для моделювання динамічних перебігів подій у системі, є гнучкі СП [26; 59; 161]. Проте для дослідження динамічної поведінки дискретно-подійних систем з часовим навантаженням можна з успіхом застосувати діоід- та макс-алгебри [145]. В останньому випадку дослідження ГКІС може здійснюватися визначенням періодичності системних матричних властивостей і розрахунком їх вагових оцінок. Використовуючи інструментарій макс-алгебри, можна, підраховуючи неконтрольовану поведінку ПЧГ-моделі, знаходити подання деякого нового бажаного режиму функціонування і визначити, чи може це подання бути реалізоване за допомогою набору контрольованих подій [65; 93; 180].

При виборі формального апарату для розв’язання поставленої задачі насамперед керуються притаманними особливостями і властивостями композиційних систем із сукупністю взаємодіючих між собою компонентів. Тому формальний апарат, який планується для використання при описі властивостей ГКІС, має забезпечувати розвинені набори операцій композиції, компактне синтаксичне подання розрізнених і поєднаних системою компонентів [59]. При цьому постає питання, якою моделлю користуватись для відображання особливостей функціонування процесів у ГКІС.

Об’єктно-орієнтований вибір відповідностей “формалізми — об’єкти”. З урахуванням викладеного великого значення набуває задача розробки загальних підходів щодо ідентифікації процесів у ГКІС, їх композиційного моделювання на основі комбінованих методів гіперпросторової семантики (див. розд. 9.5). Розробка таких підходів дає змогу комплексно описувати процеси, які відбуваються у ГКІС, ще на стадії їх проектування [37]. Саме проектування при цьому реалізується згідно з визначеною системою формально обґрунтованих математичних правил, забезпечуючи аналітичне прогнозування складних динамічних і тупикових ситуацій, зациклювань, загальних блокувань системи тощо, пропонуючи засоби для попередження проблемних ситуацій, а за необхідності — їх розв’язання.

Ефективним й універсальним шляхом створення такого апарату, що належним чином реалізує взаємодію формалізмів, є такий їх опис на семантичному рівні, коли способи подання одних моделей одночасно слугують семантичним базисом для подання інших у просторах гіперпросторової моделі ГКІС. При цьому перетворення та маніпуляції над моделями визначають відповідні зміни семантики на всьому гіперпросторі моделювання.

Використання різних методик, які підтримуються у межах загального семантично узгодженого середовища, пов’язано з проблемою невизначеності вибору “найкращої” для розв’язання цієї задачі методики. Кожний формалізм, як показано вище, володіє рядом показників, які характеризують його можливості. Водночас вибір різних технік моделювання відбувається у рамках інтегрованого об’єктно-орієнтованого середовища, тому конкретні значення показників характеристик залежать також від розв’язуваних у процесі моделювання задач. Отже, визначення пріоритетності використання того чи іншого формалізму при роботі з різними об’єктами середовища, що використовується, полягає у виявленні значущості показників методу для розв’язання задач і вибору на основі цих показників найкращого методу.

Цю невизначеність застосовності різних методів зручно подати у вигляді гіперпросторової моделі (рис. 11.1) уживаності формалізмів (інструментальних засобів формального опису або подання знань про відображуваний об’єкт — компонент ГКІС).

Рис. 11.1. Гіперпросторова модель уживаності формалізмів

Вимірами такої моделі є: площина показників цих семантик, що характеризують основні особливості та можливості відображення властивостей поданих об’єктів; площина методів, що становлять перелік формалізмів, які використовуються при моделюванні ГКІС; площина об’єктів з відображенням їх характерних властивостей та особливостей функціонування (динамічних, логічних і логістичних). Адекватним поданням значення комірки такої гіперпросторової моделі може слугувати оцінка придатності методу для розв’язання конкретної задачі з точки зору заданої функції відображення сукупної або локальної властивості об’єкта.

На початкових етапах вибору придатного формалізму з альтернативних варіантів семантик невизначеність зумовлена як об’єктивними, так і суб’єктивними факторами. До об’єктивних факторів належать неповнота множини вихідних даних, відсутність кваліфікованих спеціалістів, а також обмеження, зумовлені зовнішнім середовищем. Суб’єктивні фактори визначаються досвідом та інтуїцією експертів, їх становленням та особистою зацікавленістю у варіантах вибору. Аналітичними методами визначити вплив таких причин на кінцевий вибір досить складно через необхідність запровадження занадто громіздкої системи класифікаційних ознак, їх градацій і взаємовпливом, якими описуються можливості експертів, з одного боку, та ступенями ризику прийняття неадекватних рішень — з іншого. Водночас, використовуючи апарат нейросіток і методи теорії нечітких множин (див. розд. 3 і розд. 4), таку невизначеність можна суттєво зменшити, приймаючи раціональні рішення щодо вибору семантики, яка задовольняє вихідні вимоги

Наведена у табл. 11.1 характеристика формалізмів, які використовуються при моделюванні ГКІС, відображає їх застосовність лише якісно, указуючи, чи реалізує цей метод деяку властивість (+ або –) При цьому ряд параметрів реалізується частково у табл.), інформація про деякі показники відсутня. Очевидно, що відобразити наявну інформацію можна на основі апарату нечіткої логіки. При цьому може використовуватися як якісна інформація у вигляді лінгвістичних змінних, які реалізують деяке значення з набору терм-множини, так і кількісні дані у вигляді оцінок застосовності, визначеної на деякій шкалі. Джерелом інформації для формування оцінок і параметрів термів лінгвістичних змінних на початковому етапі (навчання) виступають думки експертів. Надалі, в процесі використання, значення можуть коригуватися за допомогою різних адаптивних алгоритмів. Зважаючи на нечіткий характер змісту гіперпросторової моделі застосовності формалізмів і специфіку формування, прийняття рішення щодо вибору методу в умовах лінгвістичної невизначеності необхідно здійснювати на основі нечітких підходів. Застосуванню цього підходу для роботи з невизначеностями сприяє також гіперпросторова розподіленість ГКІС, коли за нечітких умов в задачах керування приймаються рішення переходу в новий агрегатний (під впливом зовнішніх факторів) або дискретний (відносно вектора керування) стани.