УДК 004.89
DOI: 10.36871/26189976.2026.04-2.001

Авторы

Елена Азатуллаевна Джалмухамбетова,
Каспийский институт морского и речного транспорта им. ген.-адм. Ф.М.Апраксина – филиал ФГБОУ ВО «Волжского государственного университета водного транспорта», Астрахань, Россия
Евгения Ильинична Сячина,
ФГБОУ ВО «Астраханский государственный университет имени В. Н. Татищева», Астрахань, Россия
Наталья Васильевна Мешенина,
ФГБОУ ВО «Вятский государственный университет», Киров, Россия
Елена Германовна Хлюпина,
ФГБОУ ВО «Вятский государственный университет», Киров, Россия

Аннотация

В статье представлен аналитический обзор современных подходов к математическому моделированию интеллектуальных систем управления на базе гибридных алгоритмов за период 2023–2025 гг. Систематизированы три ключевых технологических кластера: гибридизация биоинспирированных метаэвристик, адаптивные нейро-нечёткие архитектуры и интеграция глубокого обучения с подкреплением (DRL) с прогностическим управлением (MPC). Проведён сравнительный анализ моделей по критериям устойчивости, точности и вычислительной сложности. На основе анализа выявлены критические вызовы в области формальной верификации нейросетевых компонентов и намечены перспективы развития объяснимого искусственного интеллекта (XAI) в задачах автоматизации.

Ключевые слова

интеллектуальное управление,
гибридные алгоритмы, нейронечёткие системы, глубокое обучение
с подкреплением, прогностическое
управление (MPC), устойчивость по
Ляпунову, метаэвристики, объяснимый
искусственный интеллект (XAI).

Список литературы

[1] Al-Mutairi A., Zribi M. Intelligent Control of a Quadrotor Using a Hybrid Fuzzy-PID Controller Optimized by Genetic Algorithm // IEEE Access. 2024. DOI: 10.1109/ACCESS.2024.3351210.

[2] Chen L., Wang J., Zhang H. Hybrid PSO-GA Algorithm for Robust Control of Nonlinear Dynamical Systems // Algorithms. 2023. DOI: 10.3390/a16020084.

[3] Gupta A., Singh P. Design of a Hybrid ANFIS-PID Controller for Temperature Regulation in Chemical Reactors // International Journal of Fuzzy Systems. 2024. DOI: 10.1007/s40815- 023-01610-x.

[4] Hassan M. et al. A Hybrid Multi-Objective Salp Swarm Algorithm and Neural Networks for Industrial Process Control // Symmetry. 2024. DOI: 10.3390/sym16030312.

[5] Ibrahim A. et al. Intelligent Hybrid Control of Smart Building HVAC Systems Using Grasshopper Optimization and Fuzzy Logic // Sustainability. 2024. DOI: 10.3390/ su16052011.

[6] Kumar S., Vijay R. Fractional-Order PID Controller Tuning Using a Hybrid Grey WolfBat Algorithm for Industrial Robotic Arms // Applied Sciences. 2023. DOI: 10.3390/ app13042155.

[7] Li W., Gao X. Hybrid Harris Hawks and Cuckoo Search Optimization for Path Planning of Mobile Robots // Machines. 2024. DOI: 10.3390/machines12010045.

[8] Liu R., Steinhardt N. A Hybrid Deep Reinforcement Learning and Model Predictive Control Approach for Autonomous Vehicle Navigation // Sensors. 2023. DOI: 10.3390/s23052712.

[9] Mahmoud M. S., Aly A. A. Hybrid Sine-Cosine and Particle Swarm Optimization for Tuning Controllers in Renewable Energy Systems // Processes. 2023. DOI: 10.3390/pr11010198.

[10] Nguyen T. H., Huang S. C. Adaptive Hybrid Control System for Underwater Vehicles Using RBF Neural Networks and Sliding Mode Control // Journal of Marine Science and Engineering. 2023. DOI: 10.3390/jmse11030582.

[11] Park J., Kim D. Reinforcement Learning-Based Hybrid PID Control for Vibration Suppression in Flexible Structures // Actuators. 2023. DOI: 10.3390/act12040156.

[12] Rodriguez M., Silva J. Hybrid Fuzzy-Sliding Mode Control for Nonlinear Systems with TimeDelay // Mathematics. 2023. DOI: 10.3390/math11081845

[13] Wang X., Liu S. Predictive Modeling and Hybrid Intelligent Control of Wastewater Treatment Processes // Water. 2025. DOI: 10.3390/w17010089.

[14] Zhang Y., Lee H. Hybrid Deep Learning and Metaheuristic Optimization for Fault Diagnosis and Control in Wind Turbines // Electronics. 2023. DOI: 10.3390/electronics12061342.

[15] Zhao Y. et al. Hybrid CNN-LSTM Model for Predictive Control in Smart Grid Energy Management // Energies. 2024. DOI: 10.3390/en17020412.