Анализ и разработка современных интеллектуальных методов моделирования в системах принятия решений

Научный руководитель

доктор технических наук, профессор Пащенко Федор Федорович

Общая характеристика работы

• 
  задача управления в реальном масштабе времени (Эйкхофф П., Кузнецов Н., Райбман Н., Пащенко Ф., Ionescu D., Trif I., Moore R., Hawkinson L., Knickerbocker C., Churchman L., Wright M., Green M., Fiegl G., Cross P.);
  
• 
  задача интеллектуального управления (Заде Л., Цыпкин Я., Saridis G., Valavanis K., Пащенко Ф.);
  
• 
  задача экспертного адаптивного управления (Эйкхофф П., Заде Л., Цыпкин Я., Аведьян Э., Кузнецов Н., Astrom K., Hang C., Persson P., Ho W., Arze K.-E., Пащенко Ф.);
  
• 
  задача определения наилучших значений параметров или структуры объектов или задача оптимизации (Эйкхофф П., Райбман Н., Цыпкин Я., Аведьян Э., Вазан М., Hansen E.).
  

• 
  учет неопределенности в оптимизационных моделях;
  
• 
  идентификация и оптимизация сложных динамических систем, в случаях, когда вид оптимизируемой функции известен не полностью, либо ее структура слишком сложна;
  
• 
  сокращение объема данных, хранимых при реализации методов идентификации систем управления и увеличение быстродействия и надежности разрабатываемых систем поддержки принятия решений (СППР);
  
• 
  корректировка регулирующих устройств, самонастраивающихся, самообучающихся, самоорганизующихся и адаптивных систем.
  
• 
  также можно говорить о наличии трудностей при учете ограничений и адаптации алгоритмов оптимизации к особенностям путевой инфраструктуры и специфике железнодорожной области
  

1. 
   Исследование известных методов искусственного интеллекта и их применения к задаче планирования грузоперевозок и построения эффективного расписания. Программная реализация методов;
   
2. 
   Анализ существующих подходов к задаче планирования содержания тяговых ресурсов на установленную потребность и обеспечения перевозочного процесса требуемым количеством тягового подвижного состава;
   
3. 
   Исследование специфики сферы железнодорожных перевозок и формирование ограничений, связанных с характерными особенностями перевозочного процесса.
   
4. 
   Разработка математической модели системы управления перевозочным процессом, ее программная реализация.
   
5. 
   Разработка математической модели системы планирования содержания тяговых ресурсов на установленную потребность, ее программная реализация.
   
6. 
   Разработка алгоритмов поиска эффективного расписания движения и обеспечения поездов локомотивами, а также их адаптация в соответствии с найденными ограничениями исследуемой задачи; программная реализация созданных методов;
   
7. 
   Моделирование управления грузоперевозками на примере Восточного полигона, оценка эффективности созданной системы управления перевозочным процессом.
   

1. 
   Разработан метод формализации задач планирования содержания тяговых ресурсов на установленную потребность для обеспечения перевозочного процесса требуемым количеством тягового подвижного состава (ТПС) и локомотивных бригад (ЛБ) и построения эффективного расписания движения поездов и прикрепленных к ним тяговых ресурсов;
   
2. 
   Сформулирована задача оптимизации планирования расписания грузоперевозок как задача поиска экстремума целевой функции;
   
3. 
   Предложены адаптированные методы поиска наилучшего расписания движения и обеспечения поездов тяговыми ресурсами в соответствии с ограничениями поставленной задачи;
   
4. 
   Предложены модели и алгоритмы автоматизации квартального планирования и прогноза содержания подвижного состава и локомотивных бригад на установленную потребность для обеспечения перевозочного процесса; предложена нейро-нечеткая модель пассажиропотока, прогнозирующая его поведение в условиях неполной информации;
   
5. 
   Разработана модель управления перевозочным процессом, позволившая гибко и эффективно обойти множество предоставляемых технологических ограничений, а также создать основу для последующей оптимизации. Предложенный алгоритм адаптивного планирования расписания движения тяговых ресурсов позволил найти эффективное решение поставленной задачи оптимизации.
   

1. 
   Методы учета ограничений, связанных с железнодорожной инфраструктурой и спецификой задачи планирования грузоперевозок на железнодорожном транспорте, а также модель управления грузоперевозками, построенная на основе разработанных методов;
   
2. 
   Разработанные методы и алгоритмы автоматизации планирования содержания тяговых ресурсов для обеспечения нормальной работы грузоперевозок на заданный временной период; построенная нейро-нечеткая модель пассажиропотока с использованием релаксационных алгоритмов для параметрической идентификации;
   
3. 
   Формулировка задачи оптимизации для планирования эффективного расписания движения поездов и прикрепленных к ним тяговых ресурсов, а также разработанные критерии и структура функции полезности для оценки эффективности полученного графика движения поездов.
   
4. 
   Адаптированный под поставленные ограничения алгоритм оптимизации для решения задачи поиска эффективного расписания грузоперевозок, основанный на гибридном использовании метода аукционов и метода имитации отжига;
   
5. 
   Комплекс программ для планирования расписания грузоперевозок (в частности для планирования привязки тяговых ресурсов к поездам на Восточном полигоне РЖД) с использованием разработанных алгоритмов оптимизации и решения задачи о назначениях;
   
6. 
   Комплекс программ для планирования содержания тяговых ресурсов на установленную потребность на заданный период (в частности для планирования содержания локомотивных бригад на установленную потребность на квартал на Восточном полигоне РЖД) с использованием методов решения транспортной задачи и методов теории графов.