|
DOI: 10.14489/vkit.2025.12.pp.031-039
Степанов М. Ф., Степанова О. М.
РЕШЕНИЕ ДЕКЛАРАТИВНО ПОСТАВЛЕННЫХ ЗАДАЧ ИТЕРАЦИОННЫМИ МЕТОДАМИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЦИКЛОВ С ПРЕДУСЛОВИЯМИ
(c. 31-39)
Аннотация. Предложен метод решения декларативно поставленных задач итерационными методами проблемной области. Этот подход отличается от известных построением планов действий, допускающих циклическое выполнение ряда операций плана для достижения заданных требований к искомому результату. Метод включает этапы планирования действий и их выполнения. Планирование осуществляется на модели знаний проблемной области нейросетевым методом с использованием планирующей искусственной нейронной сети. План решения задачи представляет собой множество действий, подлежащих выполнению. Действия плана исполняются при наличии исходных данных, соблюдении условий применимости, включая условия цикличности выполнения действий итерационного метода. Приведен пример решения задачи итерационным методом с использованием цикла с предусловием.
Ключевые слова: представление знаний; планирование действий; декларативно поставленные задачи; синтез циклических планов; итерационные методы; интеллектуальный решатель; планирующая искусственная нейронная сеть.
Stepanov M. F., Stepanova O. M.
SOLVING DECLARATIVELY DEFINED TASKS BY ITERATIVE METHODS USING LOOPS WITH PRECONDITIONS
(pp. 31-39)
Abstract. A method for solving declaratively defined tasks by iterative methods of the problem area is proposed, which differs from the known ones by the construction of action plans (operations) allowing cyclic execution of a number of plan operations to achieve the specified requirements for the desired result. The proposed method includes a stage of action planning and a stage of their implementation. Planning is carried out on the model of knowledge of the problem area by the neural network method using a planning artificial neural network. The plan for solving the task is a set of actions to be performed. The actions of the plan are executed in the presence of initial data and compliance with the applicability conditions, including the conditions of cyclic execution. The cyclic execution of a number of operations of the problem-solving plan envisaged by the iterative method of solving tasks is implemented by introducing additional components (properties or predicates) into the conditions of applicability of the specified actions, the values of which regulate the cyclicity of the execution of the corresponding actions. For each such component, the knowledge model of the intelligent system defines actions that calculate their values for the current state of the iterative process of solving the task. The set of all the conditions of applicability of all operations of the iterative method implementation cycle constitutes the conditions of applicability of the method as a whole. Therefore, in this work they act as preconditions for the implementation of the cyclic execution of the plan actions. An example of solving a problem by an iterative method implemented by a cycle with a precondition is given.
Keywords: Knowledge representation; Action planning; Declaratively defined tasks; Synthesis of cyclic plans; Iterative methods; Intelligent solver; Planning artificial neural network.
М. Ф. Степанов, О. М. Степанова (Саратовский государственный технический университет имени Ю. А. Гагарина, Саратов, Россия) E-mail:
Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript
M. F. Stepanov, O. M. Stepanova (Yuri Gagarin State Technical University of Saratov, Saratov, Russia) E-mail:
Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript
1. Справочник по теории автоматического управления / под ред. А. А. Красовского. М.: Наука, 1987. 712 с.
2. Цыпкин Я. З. Адаптивные методы выбора решений в условиях неопределенности // Автоматика и телемеханика. 1976. № 4. С. 78–91.
3. Черноусько Ф. Л. Оптимальные гарантированные оценки неопределенностей с помощью эллипсоидов // Известия АН СССР. Техническая кибернетика. 1980. № 3. С. 3–11.
4. Куржанский А. Б. Управление и наблюдение в условиях неопределенности. М.: Наука, 1977. 392 c.
5. Шокин И. Ю. Интервальный анализ. Новосибирск: Наука, 1981. 112 с.
6. Калмыков С. А., Шокин Ю. И., Юлда-шев 3. X. Методы интервального анализа. Новосибирск: Наука, 1986. 222 с.
7. Поляк Б. Т., Щербаков П. С. Робастная устойчивость и управление. М.: Наука, 2002. 303 с.
8. Непейвода Н. Н. Соотношение между правилами естественного вывода и операторами алгоритмических языков высокого уровня // Докл. АН СССР. 1978. Т. 239, № 3. С. 526–529.
9. Лавров С. С., Залогова Л. А., Петрушина Т. И. Принципы планирования решения задач в системе автоматического синтеза программ // Программирование. 1982. № 3. С. 35–43.
10. Тыугу Э. Х. Концептуальное программирование. М.: Наука, 1984. 256 с.
11. Степанов М. Ф. Автоматическое решение задач теории автоматического управления на основе планирующих искусственных нейронных сетей // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2003. № 3–4. С. 27–44.
12. Степанов М. Ф. Интеллектуальные самоорганизующиеся системы автоматического управления – триада «теория автоматического управления – информационные технологии – искусственный интеллект» // Информационные технологии. 2001. № 11. С. 24–29.
13. Stepanov M. F., Stepanov A. M., Stepanova T. V., Stepanova O. M. Features of Knowledge Representation of Automatic Control Systems Design Methods // Studies in Systems, Decision and Control. Springer Nature Switzerland AG 2023. V. 457. P. 231–243. DOI: 10.1007/978-3-031-22938-1_16
14. Методы классической и современной теории автоматического управления: учеб. 2-е изд., перераб. и доп.; под ред. К. А. Пупкова, Н. Д. Егупова. М.: Изд-во МГТУ имени Н. Э. Баумана, 2004. 616 с.
15. Александров А. Г. Синтез регуляторов многомерных систем. М.: Машиностроение, 1986. 272 с.
16. Степанов М. Ф. Анализ и синтез систем автоматического управления в программной среде ИНСТРУМЕНТ-3М-И // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2004. Т. 47, № 6. С. 27–30.
17. Степанов М. Ф. Методы и средства автоматического решения задач разработки и исследования алгоритмов управления. Саратов: Саратовский государственный технический университет, 2013. 128 с.
18. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. М.: Мир, 1992. 184 с.
1. Krasovskii, A. A. (Ed.). (1987). Handbook on automatic control theory. Nauka. [in Russian language]
2. Tsypkin, Ya. Z. (1976). Adaptive methods for decision making under uncertainty. Avtomatika i Telemekhanika, (4), 78–91. [in Russian language]
3. Chernous'ko, F. L. (1980). Optimal guaranteed estimation of uncertainties using ellipsoids. Izvestiya AN SSSR. Tekhnicheskaya Kibernetika, (3), 3–11. [in Russian language]
4. Kurzhanskii, A. B. (1977). Control and observation under uncertainty. Nauka. [in Russian language]
5. Shokin, I. Yu. (1981). Interval analysis. Nauka. [in Russian language]
6. Kalmykov, S. A., Shokin, Yu. I., & Yuldashev, Z. Kh. (1986). Methods of interval analysis. Nauka. [in Russian language]
7. Polyak, B. T., & Shcherbakov, P. S. (2002). Robust stability and control. Nauka. [in Russian language]
8. Nepeivoda, N. N. (1978). Relation between natural deduction rules and operators of high-level algorithmic languages. Doklady AN SSSR, 239(3), 526–529. [in Russian language]
9. Lavrov, S. S., Zalogonova, L. A., & Petrushina, T. I. (1982). Principles of planning problem solving in an automatic program synthesis system. Programmirovanie, (3), 35–43. [in Russian language]
10. Tyugu, E. Kh. (1984). Conceptual programming. Nauka. [in Russian language]
11. Stepanov, M. F. (2003). Automatic solution of automatic control theory problems based on planning artificial neural networks. Neirokomp'iutery: Razrabotka i Primenenie, (3–4), 27–44. [in Russian language]
12. Stepanov, M. F. (2001). Intelligent self-organizing automatic control systems – the triad "automatic control theory – information technology – artificial intelligence". Informatsionnye Tekhnologii, (11), 24–29. [in Russian language]
13. Stepanov, M. F., Stepanov, A. M., Stepanova, T. V., & Stepanova, O. M. (2023). Features of knowledge representation of automatic control systems design methods. In Studies in systems, decision and control (Vol. 457, pp. 231–243). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-22938-1_16
14. Pupkov, K. A., & Egupov, N. D. (Eds.). (2004). Methods of classical and modern automatic control theory (2nd ed.). Izdatel'stvo MGTU imeni N. E. Baumana. [in Russian language]
15. Aleksandrov, A. G. (1986). Synthesis of controllers for multivariable systems. Mashinostroenie. [in Russian language]
16. Stepanov, M. F. (2004). Analysis and synthesis of automatic control systems in the INSTRUMENT-3M-I software environment. Izvestiya Vysshikh Uchebnykh Zavedenii. Priborostroenie, 47(6), 27–30. [in Russian language]
17. Stepanov, M. F. (2013). Methods and means for the automatic solution of problems in the development and research of control algorithms. Saratovskii Gosudarstvennyi Tekhnicheskii Universitet. [in Russian language]
18. Wasserman, F. (1992). Neurocomputing: Theory and practice. Mir. [in Russian language]
Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).
Стоимость статьи 700 руб. (в том числе НДС 20%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке.
После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи.
Для заказа скопируйте doi статьи:
10.14489/vkit.2025.12.pp.031-039
и заполните форму
Отправляя форму вы даете согласие на обработку персональных данных.
.
This article is available in electronic format (PDF).
The cost of a single article is 700 rubles. (including VAT 20%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank.
After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail.
To order articles please copy the article doi:
10.14489/vkit.2025.12.pp.031-039
and fill out the form
.
|
Текущий номер
Разработка концепции и создание сайта - ООО «Издательский дом «СПЕКТР»