Методы принятия управленческих решений

Интеллектуальные методы и средства принятия управленческих... 257 • этап разработки концепции построения систем управления; • этап моделирования систем управления, в соответствии с пред- лагаемой концепцией построения; • этап анализа получаемых результатов; • этап доработки (модернизации) концепции построения систем управления. На протяжении всех этих этапов не прекращаются теоретические ис- следования, которые позволяют выбирать основные направления со- вершенствования первоначально сформулированной концепции по- строения систем управления и распространять ее основные идеи на ряд смежных областей. По аналогичной схеме происходит развитие систем управления, ис- пользующих искусственные нейросети. Однако следует заметить, что большое количество разработанных аппаратных и программных моде- лей нейросетевых систем управления часто опережают теоретическое понимание происходящих при этом процессов и имеющихся проблем. Необходимым этапом решения задач управления нелинейными ди- намическими системами является получение их адекватных математи- ческих моделей, базирующееся, как правило, на теоретическом и экспе- риментальном анализе свойств этих систем. Теоретический анализ про- цессов, происходящих в системе, позволяет получить математическое описание в виде, например, дифференциальных уравнений. Системы управления, так или иначе использующие искусственные нейросети являются одной из возможных альтернатив классическим ме- тодам управления. Возможность использования нейросетей для реше- ния задач управления во многом основывается на том, что нейросеть, состоящая из двух слоев и имеющая в скрытом слое произвольное боль- шое количество узлов, может аппроксимировать любую функцию дей- ствительных чисел с заданной степенью точности. Интеллектуальные системы с нейроуправлением, находят все боль- шее распространение в различных областях науки и производства. В ка- честве наиболее распространенных примеров применения можно при- вести следующие: • диагностика и определение технического состояния промыш- ленных установок; • анализ качества выпускаемой продукции; • управление технологическими процессами с целью оптимизации определенных критериев;