Відкритий міжнародний університет розвитку людини «УКРАЇНА»
Перемикач режиму перегляду сайту
Збільшений розмір шрифту Великий розмір шрифту Нормальний розмір шрифту
Чорно-білий В сірих відтінках Синьо-голубий
Нормальний режим
+38-067-406-53-92
Приймальна комісія
відділ оргроботи
+38-067-503-64-52
+38-067-328-28-22
Viber відділу обліку
+38-067-500-68-36
Київ, вул. Львівська, 23 office@uu.ua

Дисципліна: Інтелектуальні системи управління

Кількість годин (кредитів ЄКТС): 180 (6)

 

Мета навчальної дисципліни: навчити застосуванню класичних методів теорії управління до об’єктів, що функціонують в умовах невизначеності.

 

Результати навчання за навчальною дисципліною:

- вміти застосовувати методи теорії нечітких множин для прийняття рішень в умовах невизначеності;

- вміти застосовувати теорію нейронних мереж та генетичних алгоритмів для вирішення задач оптимального управління складними об’єктами і системами.

 

Зміст дисципліни (тематика):

Штучний інтелект. Проблема подання та отримання знань (Поняття про штучний інтелект. Системи штучного інтелекту. Експертні системи. Моделі представлення знань. Інженерія знань. Data Mining)

Мета та завдання інтелектуального управління (Ідея інтелектуального управління. Ієрархічна організація інтелектуальних систем управління. Ентропія як міра якості процесів управління. Оптимізація процесів управління і прийняття рішень на різних рівнях ієрархії ІСУ)

ІСУ з використанням нечіткої логіки (Нечітка логіка: історія проблеми. Нечіткі множини та лінгвістичні змінні. Операції над нечіткими множинами. Нечіткі алгоритми. Загальні принципи побудови нечітких алгоритмів керування динамічними об'єктами. Процедура синтезу нечітких регуляторів. Синтез адаптивної САУ з еталонною моделлю на основі нечіткої логіки. Нечіткий регулятор Такагі-Сугено. Стійкість систем із нечіткими регуляторами. Практичні приклади побудови ІСУ з нечіткими регуляторами. Завдання управління «перевернутим маятником». Управління рухом підйомного крана. Управління процесом шліфування внутрішніх поверхонь. Управління польотом літака. Програмна та апаратна реалізація нечітких регуляторів)

ІСУ з використанням нейронних мереж (Штучні нейронні мережі: історія проблеми. Моделювання нейронів мозку. Багатошарові персептрони. Структура нейронної мережі, алгоритми навчання. Завдання апроксимації функції. Інші архітектури нейронних мереж. Радіально-базисні мережі. Нейронні мережі Хопфілда. Нейронні мережі Кохонена. Рекурентні нейронні мережі. Нечіткі нейронні мережі. Загальні принципи побудови нейромережевих систем управління динамічними об'єктами. Застосування нейронних мереж у задачах ідентифікації динамічних об'єктів. Синтез структури багаторежимного нейромережевого регулятора. Приклад синтезу нейромережевого регулятора мінімальної складності. Завдання синтезу багатомірного нейромережевого регулятора. Приклади побудови нейромережевих систем управління динамічними об'єктами. Нейромережева модель системи управління ВМД. Адаптивна нейромережева система управління польотом ЛА. Програмна та апаратна реалізація нейронних мереж. Нейрокомп'ютери)

ІСУ з використанням генетичних алгоритмів (Поняття про генетичний алгоритм: історія проблеми. Стандартний генетичний алгоритм. Приклад оптимізації за допомогою генетичного алгоритма. Модифікації генетичних алгоритмів, особливості їх застосування. Генетичне програмування. Особливості реалізації генетичного програмування. Практичні приклади побудови систем управління з використанням генетичних алгоритмів. Завдання управління перевернутим маятником. Синтез оптимального за швидкодією керування за допомогою генетичного програмування. Вибір оптимального маршруту руху автономної мобільної системи. Парето-оптимізація параметрів регулятора. Оптимізація параметрів нечіткої системи управління ВМД за допомогою багатоцільового генетичного алгоритма. Особливості програмної й апаратної реалізації генетичних алгоритмів. Еволюційні обчислення.

 

Види робіт: лекційні заняття, лабораторні заняття, модульні контрольні роботи, самостійна робота студентів.