Россия, Красноярск Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М.Ф. Решетнева

Некоторые из направлений использования распределенных систем управления
управление аэрокосмическими системами – например, система управления космическими аппаратами
управление системами слежения за транспортными потоками на территории государства – например, система управления движением автомобильного транспорта
управление системами мониторинга на потенциально опасных объектах – например, ядерных реакторах, хранилищах ядерных отходов
управление системами охраны и контролем доступа на крупномасштабных и стратегически важных объектах – например, система управления охраной и контролем доступа на горно-химическом комбинате

Моделирование и оптимизация аппаратно-программного комплекса технологического контура системы управления космического аппарата
Система уравнений
Колмогорова-Чепмена
Система управления КА и граф состояний и
переходов
Целевые функции: формулы
вычисления коэффициентов готовности
Ограничения и их формулы

Программная система построения модели функционирования РСУ
Этап сбора и обработки информации о системе диалоговом режиме
с пользованием

Программы псевдобулевой оптимизации для установления полезных свойств целевых функции системы управления
Цель использования алгоритмов –
установление полимодальности и
монотонности целевых функций

Результаты исследования полезных свойств целевых функций

Программа оптимизации параметров системы управления генетическим алгоритмом (ГА)
Окна программы ГА
Запрограммированная схема ГА

Эволюция по Ламарку:
Инициализируется и оценивается начальная популяция ГА
Выбирается произвольным образом несколько индивидов и из них проводится локальный поиск (ЛП) (моделирование прижизненной адаптации).
В следующую популяцию переходят новые (улучшенные) индивиды (полученные ЛП)
В соответствии с генетическими операторами формируется и оценивается новая популяция. Переход к шагу 2.
Пошаговая структура модернизированных гибридных схем ГА
Эволюция по Дарвину:
Инициализируется и оценивается начальная популяция ГА
Выбирается произвольным образом несколько индивидов и из них проводится локальный поиск (моделирование прижизненной адаптации).
В следующую популяцию переходят исходные (для ЛП) индивиды но с новой (полученной ЛП) пригодностью.
В соответствии с генетическими операторами формируется и оценивается новая популяция. Переход к шагу 2.

Кривые лучшего, среднего и худшего индивидов в ГА
Реализация гибридного и обыкновенного ГА для решения условных задач оптимизации при проектировании РСУ
Гибридизация ГА с алгоритмами локального поиска – эволюции по Дарвину и Ламарку

Сравнение показателей эффективности ГА и гибридного алгоритма
при оптимизации коэффициента готовности КА

Сравнение показателей эффективности ГА и гибридного алгоритма
при оптимизации показателя автономной работы КА

Сравнение показателей эффективности ГА и гибридного алгоритма
при оптимизации среднего времени реакции системы управления КА

Итоговые результаты
Исследованы свойства целевых функции. Установлена унимодальность и монотонность коэффициента надежности функционирования КА. Установлена полимодальность и немонотонность коэффициентов надежности БКУ и ЦА.
Установлены оптимальные параметры обыкновенного генетического алгоритма и гибридного ГА для целевых функций с ограничениями и без ограничений
Использование гибридного ГА позволяет использовать произвольные настройки ГА фактически без снижения эффективности оптимизации по сравнению с оптимальным ГА