Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 0216U001198, 0114U000569 , Науково-дослідна робота Назва роботи Теорія побудови та методи реалізації в реальному часі міждисциплінарних математичних моделей зміни стану складних об'єктів. Назва етапу роботи Керівник роботи Дивак Микола Петрович, Дата реєстрації 28-01-2016 Організація виконавець Тернопільський національний економічний університет Опис етапу Об'єкт дослідження - процеси ідентифікації міждисциплінарних математичних моделей складних об'єктів в умовах невизначеності на основі індуктивного підходу. Мета роботи - створення теоретичних основ побудови міждисциплінарних математичних моделей (ММ) зміни стану складних об'єктів (СО) в життєвому циклі та розробка методів їх обчислювальної реалізації в системах реального часу; нових засобів математичного моделювання, що ґрунтуються на отриманні множинних оцінок параметрів (змінних стану) СО та на ММ із заданими прогностичними властивостями в реальному часі із похибками прогнозування, які знаходяться в межах похибок вимірювання модельованих характеристик. Методи дослідження - методи аналізу інтервальних даних, методи кореляційного аналізу, методи теорії ідентифікації, методи оптимізації, методи теорії сигналів, методи теорії систем, методи комп'ютерного моделювання. Результати дослідження: сформульовано узагальнені підходи до побудови міждисциплінарних ММ у різних галузях, таких як медицина, екологія, енергетика, програмна інженерія із застосуванням індуктивного підходу; встановлено протиріччя між вимогами забезпечення певних прогностичних властивостей моделі у традиційних підходах та можливостями забезпечення цієї точності через похибки в експериментальних даних; запропоновано та обґрунтовано загальні принципи та концепцію побудови такого класу моделей, яка грунтується на аналізі інтервальних даних, сформульовано основний постулат концепції: "теоретично досягнені прогностичні властивості ММ безпосередньо обмежуються величиною похибок в експериментальних даних". В межах концепції запропоновано підхід до розв'язання протиріччя між складністю та досягненими прогностичними властивостями: складність ММ має бути такою, щоб похибка прогнозування ММ була співставною похибці в експериментальних даних. В концепції за базові математичні моделі зміни стану процесів та складних об'єктів обґрунтовано використання дискретних моделей динамічних систем та математичних моделей СО у вигляді різницевих схем. Запропоновано та обґрунтовано критерії оцінки якості та складності структури ММ процесів та складних об'єктів у вигляді різницевих схем для випадку їх побудови на основі індуктивного підходу. Створено нові методи структурної ідентифікації ММ у вигляді різницевих схем, які ґрунтуються на "бджолиному інтелекті" (алгоритмах поведінки бджолиної колонії). Доведена перевага запропонованих методів структурної ідентифікації у порівнянні з методами, що ґрунтуються на генетичних алгоритмах. 6. Вдосконалено методи параметричної ідентифікації ММ у вигляді різницевих схем з обґрунтованими потенційно досягненими прогностичними властивостями та відповідною до них обчислювальною складністю реалізації. Зокрема, сформульовано математичну задачу параметричної ідентифікації таких моделей у вигляді інтервальних систем нелінійних алгебричних рівнянь і запропоновано вдосконалені методи пошуку розв'язку зазначених систем із використанням процедур адаптації кроку пошуку. Створено ряд нових математичних моделей в різних галузях, таких як медицина, екологія, енергетика, програмна інженерія. Розроблено ряд нових програмних модулів як інструментальних засобів для реалізації процесів ідентифікації міждисциплінарних ММ СО в умовах невизначеності з заданими прогностичними властивостями та контрольованою складністю обчислювальної реалізації, що створило можливість розв'язати ряд важливих практичних задач, пов'язаних із прийняттям рішень на основі ММ у різних галузях, таких як медицина, екологія, енергетика, програмна інженерія. Наукова новизна полягає в: вперше в межах індуктивного підходу запропоновано та обґрунтовано загальні принципи та концепцію побудови класу міждисциплінарних моделей процесів та складних об'єктів, яка грунтується на аналізі інтервальних даних та доведеному постулаті, що теоретично досягнені прогностичні властивості ММ безпосередньо обмежуються величиною похибок в експериментальних даних, що у сукупності забезпечило розв'язання одного із основних протиріч в математичному моделюванні між складністю та досягненими прогностичними властивостями ММ, на основі концепції сформульовано узагальнені підходи до побудови міждисциплінарних ММ у різних галузях, таких як медицина, екологія, енергетика, програмна інженерія із застосуванням індуктивного підходу; створено нові методи структурної ідентифікації ММ у вигляді різницевих схем, які ґрунтуються на "бджолиному інтелекті" (алгоритмах поведінки бджолиної колонії), що забезпечило нижчу обчислювальну складність їх реалізації у порівнянні з методами, які базуються на генетичних алгоритмах; створено методи параметричної ідентифікації ММ у вигляді різницевих схем, які за рахунок поділу набору усіх інтервальних даних на основну і перевірочну частини згідно принципів МГУА та послідовного використання цих частин в задачі ідентифікації, відзначаються низькою обчислювальною складністю реалізації, що забезпечило зниження обчислювальної складності і менше ніж лінійне зростання обчислювальної складності на поточній ітерації при збільшенні кількості інтервальних даних; запропоновано та обґрунтовано кількісний показник для оцінки обчислювальної складності реалізації методів параметричної ідентифікації ММ у вигляді різницевих схем з випадковим пошуком його параметрів, що забезпечило можливість порівнювати різні обчислювальні реалізації цих методів незалежно від характеристик обчислювального засобу. Результати НДР пройшли апробацію на міжнародних та національних конференціях. Опис продукції Проведено аналіз методів дослідження системних характеристик СО та сформульовано узагальнені підходи до побудови міждисциплінарних ММ у різних галузях, таких як медицина, екологія, енергетика, програмна інженерія. Встановлено загальні особливості підходів до побудови ММ у зазначених галузях. Показано природу невизначеностей при побудові моделей зазначеного класу на основі використання індуктивного підходу. Зокрема встановлено протиріччя між вимогами забезпечення певних прогностичних властивостей моделі у традиційних підходах та можливостями забезпечення цієї точності через похибки в експериментальних даних. Запропоновано загальні принципи та концепцію побудови такого класу моделей, яка грунтується на аналізі інтервальних даних. Показано, що такий підхід дає можливість усунути існуюче в традиційних методах побудови міждисциплінарних ММ протиріччя між необхідними прогностичними властивостями ММ та необхідною складністю реалізації цих ММ. Сформульовано основний постулат концепції: "теоретично досягнені прог Автори роботи Брушніцька Анастасія Сергіївна Вальчишин Степан Петрович Голубєв Владислав Віталійович Гураль Ірина Володимирівна Крепич Світлана Ярославівна Мадюдя Ірина Анатоліївна Олійник Ірина Степанівна Пасічник Наталія Романівна Пасічник Роман Мирославович Порплиця Наталія Петрівна Протасевич Павло Тарасович Пукас Андрій Васильович Додано в НРАТ 2020-04-02 Закрити