Применение методов искусственного интеллекта и когнитивных технологий в задачах моделирования динамических систем
Аннотация
Рассмотрены вопросы, связанные с применением методов искусственного интеллекта и когнитивных технологий в задачах моделирования управляемых динамических систем. Представлен обзор результатов решения некоторых задач когнитивного моделирования. Изучены аспекты построения и исследования когнитивных моделей с применением различных инструментов искусственного интеллекта. Охарактеризованы особенности применения нейронных сетей, эволюционных алгоритмов, объектно-ориентированных языков программирования, многоагентных архитектур в задачах когнитивного моделирования. Дано описание областей применения искусственного интеллекта и когнитивных технологий в задачах моделирования динамических систем. Рассмотрено методическое обеспечение для исследования траекторной динамики систем интеллектного управления. Предложен подход к построению динамических когнитивных карт для моделирования маятниковых систем с применением интеллектуальных технологий. Разработан обобщенный алгоритм стабилизации маятника с применением нечетких когнитивных карт. Рассмотренный подход позволяет синтезировать модели перевернутого маятника с учетом различных физических эффектов и решать ряд задач управления маятниковыми системами. Полученные результаты могут быть использованы при проектировании и совершенствовании управляемых технических систем.
Литература
2. Byaletskaya E.M., Kvyatkovskaya I.Yu. O principah kognitivnogo modelirovanija slozhnyh sistem [Principles of cognitive modeling complex systems]. Vestnik Astrahanskogo gosudarstvennogo tehnicheskogo universiteta = Vestnik of Astrakhan State Technical University. 2006; (1):116-119. Available at: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=11528197 (accessed 14.12.2021). (In Russ., abstract in Eng.)
3. Gorelova G.V., Kalinichenko A.I. Instrumentarij kognitivnogo modelirovanija slozhnyh sistem [Cognitive modeling software system]. Proceedings of the International Conference on System analysis in design and management. SPbPU, SPb.; 2018. p. 399-412. Available at: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=35506616 (accessed 14.12.2021). (In Russ., abstract in Eng.)
4. Kalinichenko A.I. O programmnoj sisteme kognitivnogo modelirovanija slozhnyh sistem kak jelemente iskusstvennogo intellekta [On the program system of cognitive modeling of complex systems as an element of artificial intelligence]. Proceedings of the International Conference on System analysis in design and management. Polytech-Press, SPb.; 2019. p. 471-478. Available at: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=38582570 (accessed 14.12.2021). (In Russ., abstract in Eng.)
5. Borisov V.V., Fedulov A.S. Nechetkij kognitivnyj analiz i modelirovanie slabo formalizuemyh problem [Fuzzy cognitive analysis and simulation of non-formalized problems]. Sistemy komp’yuternoj matematiki i ih prilozheniya = Computer Mathematics Systems and Their Applications. 2018; (19):113-117. Available at: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=35177106 (accessed 14.12.2021). (In Russ., abstract in Eng.)
6. Lutsenko E.V., Serga G.V. Teorija informacii i kognitivnye tehnologii v modelirovanii slozhnyh mnogoparametricheskih dinamicheskih tehnicheskih system [The information theory and cognitive technologies in modeling complex multivariable dynamic technical systems]. Nauchnyj zhurnal KubGAU = Scientific Journal of KubGAU. 2016; (121):68-115. (In Russ., abstract in Eng.) doi: https://doi.org/10.21515/1990-4665-121-002
7. Veremey E.I. Cognitive implementation of optimization approach to the control system design for moving object. Sovremennye informacionnye tehnologii i IT-obrazovanie = Modern Information Technologies and IT-Education. 2016; 12(1):98-107. Available at: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=27539223 (accessed 14.12.2021). (In Russ., abstract in Eng.)
8. Red'ko V.G., Sokhova Z.B. On the way to the modeling of thinking. Izvestija Kabardino-Balkarskogo nauchnogo centra RAN = News of the Kabardino-Balkarian Scientific Center of the Russian Academy of Sciences. 2017; (6-2):203-209. Available at: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=32826404 (accessed 14.12.2021). (In Russ., abstract in Eng.)
9. Kulinich A.A. Komp'juternye sistemy modelirovanija kognitivnyh kart: podhody i metody [Cognitive Maps Modelling Computer Systems: Approaches and Methods]. Problemy upravlenija = Control Sciences. 2010; (3)2-16. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=14931713 (accessed 14.12.2021). (In Russ., abstract in Eng.)
10. Zagranovskaya A.V. Sistemnyj analiz na osnove nechetkih kognitivnyh kart [System analysis on the basis of imprecise cognitive cards]. Vestnik Rossijskogo jekonomicheskogo universiteta imeni G.V. Plehanova = Vestnik of the Plekhanov Russian University of Economics. 2018; (4):152-160. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=35418420 (accessed 14.12.2021). (In Russ., abstract in Eng.)
11. Shcherbatov I.A. Nechetkie kognitivnye karty kak instrument predstavlenija struktur slaboformalizuemyh sistem [Fuzzy cognitive maps as a tool for structure representation of poorly formalizable systems]. Proceedings of the V International Jubilee Scientific Conference on Problems of Management, Processing and Transmission of Information. SSTU, Saratov; 2017. p. 375-378. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=32690641 (accessed 14.12.2021). (In Russ., abstract in Eng.)
12. Gorelova G.V. Issledovanie problem sistemy obrazovanija. Kognitivnoe modelirovanie [Research of problems of the education system. Cognitive modeling]. Obrazovatel'nye tehnologii = Educational Technologies. 2018; (3):60-75. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=35606519 (accessed 14.12.2021). (In Russ.)
13. Druzhinina O.V., Igonina E.V., Masina O.N., Petrov A.A. Aspects of Prototyping Technologies and Artificial Intelligence Use in the Framework of the Digital Transformation of the Educational Process. Sovremennye informacionnye tehnologii i IT-obrazovanie = Modern Information Technologies and IT-Education. 2020; 16(1):50-63. (In Russ., abstract in Eng.) doi: https://doi.org/10.25559/SITITO.16.202001.50-63
14. Kostenko K.I., Lebedeva A.P., Levitskii B.E. Cognitive structures analysis and synthesis for simulation the knowledge areas contents. Sovremennye informacionnye tehnologii i IT-obrazovanie = Modern Information Technologies and IT-Education. 2016; 12(2):50-55. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=28151020 (accessed 14.12.2021). (In Russ., abstract in Eng.)
15. Vassilyev S.N. Ot klassicheskih zadach regulirovanija k intellektual'nomu upravleniju. I [From classical control problems to intelligent control]. Intellektual'nye Sistemy = Intelligent Systems. 1999; 4(1-2):19-72. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=38546791 (accessed 14.12.2021). (In Russ.)
16. Vassilyev S.N. Ot klassicheskih zadach regulirovanija k intellektnomu upravleniju. II [From classical problems of regulation to intellektny management]. Intellektual'nye Sistemy = Intelligent Systems. 1999; 4(3-4):5-48. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=37341654 (accessed 14.12.2021). (In Russ.)
17. Vassilyev S.N., Novikov D.A., Bakhtadze N.N. Intelligent Control of Industrial Processes. IFAC Proceedings Volumes. 2013; 46(9):49-57. (In Eng.) doi: https://doi.org/10.3182/20130619-3-RU-3018.00643
18. Druzhinina O.V., Korepanov E.R., Belousov V.V., Masina O.N., Petrov A.A. Development of the instrumental support of the domestic computing platform "Elbrus 801-PC" in the problems of neural network modeling of nonlinear dynamic systems. Nelinejnyj mir = Nonlinear World. 2021; 19(1):15-28. (In Russ., abstract in Eng.) doi: https://doi.org/10.18127/j20700970-202101-02
19. Druzhinina O.V., Masina O.N., Petrov A.A. Up-to-date Software and Methodological Support for Studying Models of Controlled Dynamic Systems Using Artificial Intelligence. In: Silhavy R. (ed.) Informatics and Cybernetics in Intelligent Systems. CSOC 2021. Lecture Notes in Networks and Systems. Vol. 228. Springer, Cham; 2021. p. 670-681. (In Eng.) doi: https://doi.org/10.1007/978-3-030-77448-6_65
20. Fedulov A.S., Borisov V.V. Models of System Dynamics Based on Fuzzy Relational Cognitive Maps. Sistemy upravlenija, svjazi i bezopasnosti = Systems of Control, Communication and Security. 2016; (1):66-80. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=25624932 (accessed 14.12.2021). (In Russ., abstract in Eng.)
21. Chi Y., Liu J. Learning of Fuzzy Cognitive Maps With Varying Densities Using A Multiobjective Evolutionary Algorithm. IEEE Transactions on Fuzzy Systems. 2016; 24(1):71-81. (In Eng.) doi: https://doi.org/10.1109/TFUZZ.2015.2426314
22. Borisov V.V., Luferov V.S. The method of multidimensional analysis and forecasting states of complex systems and processes based on Fuzzy Cognitive Temporal Models. Sistemy upravlenija, svjazi i bezopasnosti = Systems of Control, Communication and Security. 2020; (2):1-23. (In Eng.) doi: https://doi.org/10.24411/2410-9916-2020-10201
23. Miao Y., Liu Z.-Q Siew C.K., Miao C.Y. Dynamical cognitive network – an extension of fuzzy cognitive map. IEEE Transactions on Fuzzy Systems. 2001; 9(5):760-770. (In Eng.) doi: https://doi.org/10.1109/91.963762
24. Poczeta К., Papageorgiou E.I., Gerogiannis V.C. Fuzzy Cognitive Maps Optimization for Decision Making and Prediction. Mathematics. 2020; 8(11):2059. (In Eng.) doi: https://doi.org/10.3390/math8112059
25. Kim J.-Y., Cho S.-B. Electric energy consumption prediction by deep learning with state explainable autoencoder. Energies. 2019; 12(4):739. (In Eng.) doi: https://doi.org/10.3390/en12040739
26. Orang O., Silva R., de Lima e Silva P.C., Guimaraes F.G. Solar Energy Forecasting With Fuzzy Time Series Using High-Order Fuzzy Cognitive Maps. 2020 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE). IEEE Press; 2020. p. 1-8. (In Eng.) doi: https://doi.org/10.1109/FUZZ48607.2020.9177767
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Редакционная политика журнала основывается на традиционных этических принципах российской научной периодики и строится с учетом этических норм работы редакторов и издателей, закрепленных в Кодексе поведения и руководящих принципах наилучшей практики для редактора журнала (Code of Conduct and Best Practice Guidelines for Journal Editors) и Кодексе поведения для издателя журнала (Code of Conduct for Journal Publishers), разработанных Комитетом по публикационной этике - Committee on Publication Ethics (COPE). В процессе издательской деятельности редколлегия журнала руководствуется международными правилами охраны авторского права, нормами действующего законодательства РФ, международными издательскими стандартами и обязательной ссылке на первоисточник.
Журнал позволяет авторам сохранять авторское право без ограничений. Журнал позволяет авторам сохранить права на публикацию без ограничений.
Издательская политика в области авторского права и архивирования определяются «зеленым цветом» в базе данных SHERPA/RoMEO.
Все статьи распространяются на условиях лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная, которая позволяет другим использовать, распространять, дополнять эту работу с обязательной ссылкой на оригинальную работу и публикацию в этом журналe.
