УДК 681.2: 621.337.12
DOI: 10.36871/2618-9976.2023.10-2.004
Авторы
Галина Федоровна Малыхина,
Доктор технических наук, профессор, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Россия
Вячеслав Петрович Шкодырев,
Доктор технических наук, профессор, заведующий лабораторией «Интеллектуальные системы управления», директор НТК «Математическое моделирование и интеллектуальные системы управления», Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Россия
Аннотация
Управление крупномасштабными промышленными системами имеет несколько целей, например, обеспечение высокой производительности, низкой себестоимости продукции, наименьшего влияния на окружающую среду. Эти цели должны быть поставлены перед всеми подсистемами. Исследование посвящено организации иерархической системы управления, отвечающей нескольким критериям и позволяющей отдельно оптимизировать каждую подсистему. Многокритериальная оптимизация, основана на обработке данных, характеризующих производственные процессы, позволила организовать многомерный статистический процесс управления. Использование нейронных сетей для моделирования технологических процессов и DPCA для сокращения размерности задач управления позволяет получить более эффективные решения. Пример двухуровневой иерархии показывает вариант связи по параметрам между двумя подсистемами.
Ключевые слова
нейронные сети
иерархическая многокритериальная оптимизация
граница Парето
динамический МГК
