Архив статей журнала
Предметом данного исследования является процесс разработки ПО АСУ. Объект исследования - система контроля качества этого процесса. В настоящее время нормативные документы и модели оценки качества ПО построены на основе принципа, определяющего, что качество программ проверятся на соответствие исключительно требованиям технического задания на их разработку. Но, как показала практика, такой подход не отвечает в полной мере современным условиям, обеспечивая не контроль качества, а проверку соответствия программ ожиданиям заказчика, сформулированным еще на начальном этапе разработки. С учетом того, что требования заказчика могут быть сформулированы недостаточно полно и уточняться в ходе работы, сформированные показатели и критерии, определяющие оценку качества, в подобной ситуации не гарантируют обеспечения качества итоговых оценок. Этот тезис является актуальным при использовании как гибких, так и каскадных методов разработки. Для решения проблемы в статье использованы общенаучные методы анализа и синтеза. На основе анализа существующих подходов к оценке качества разработки ПО синтезированы предложения по уточнению базовых принципов его оценки. Сформулирована постановка научно-практической задачи и предложен один из подходов к ее решению, основанный на уточнении используемого в настоящее время подхода к оценке качества, перехода от заранее задаваемой жесткой модели к расширенной, оценивающей не только требования технического задания, но и условия их выполнения. Практическая значимость предлагаемого подхода в том, что его реализация обеспечит общее повышение эффективности автоматизированного управления за счет повышения эффективности и безопасности применения прикладных программ на основе уточнения базового принципа оценки качества, перехода к применению динамической модели оценки качества разрабатываемого ПО.
В данной работе рассмотрены возможности интеграции методов обучения с подкреплением и нечеткой логики в плане повышения эффективности алгоритмов обучения с подкреплением. Главное внимание уделяется применению таких интегрированных методов в интеллектуальных системах реального времени, особенно в системах поддержки принятия решений для мониторинга и управления сложными техническими объектами. Как основа используется метод обучения с подкреплением на базе темпоральных различий, состояние среды и сигнал вознаграждения формируются с применением нечеткой логики. Представлена программная реализация и приводятся данные компьютерного моделирования методов глубокого обучения с подкреплением на основе темпоральных различий, полученные при сравнительном анализе алгоритма на основе нечеткой логики и алгоритмов на основе нейронных сетей. Показано, что основными достоинствами алгоритмов обучения с подкреплением с применением нечеткой логики являются: эффективность обучения, выражающаяся в минимизации количества эпизодов, что особенно важно, когда доступность данных для обучения ограничена или обучение в реальном времени требует быстрой адаптации; устойчивость к шуму и выбросам в данных, что важно в реальных средах, где присутствуют шумы или изменяются данные; интерпретируемость - алгоритмы с нечеткой логикой предоставляют интерпретируемые правила и выводы на основе нечеткой логики; расширение области применения обучения с подкреплением на предметные/проблемные области и задачи с непрерывным пространством состояний. Данные исследования и разработки выполняются в рамках конструирования интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени. Эти системы предназначены для помощи оперативно-диспетчерскому персоналу (лицам, принимающим решения) при мониторинге и управлении сложными техническими и организационными системами в условиях достаточно жестких временных ограничений и при наличии различного типа неопределенностей (неточности, нечеткости, противоречивости) в поступающей в систему информации, то есть так называемых зашумленных данных.
В статье рассмотрены вопросы реализации эффективных алгоритмов управления сложными человеко-машинными системами в современных условиях. Как показывает анализ предметной области, в практике управления все чаще используются алгоритмы, основанные на простых, но надежных методах, использование которых раньше было проблематичным из-за высоких вычислительных затрат. С развитием вычислительной техники, ростом пропускной способности сетей передачи данных и совершенствованием пользовательских интерфейсов практическое использование подобных методов стало возможным. В качестве примера реализации таких алгоритмов рассмотрены методы формирования управляющих воздействий, использующие визуализацию процесса управления с применением технологий виртуальной реальности. Актуальность работы определяется тем, что в условиях управления динамичными пространственно распределенными эргатическими системами существующие методы и технологии управления не всегда обеспечивают требуемую эффективность. В то же время эффективное управление - залог успешного применения любых систем. В статье на основе анализа типового цикла управления и недостатков используемых в настоящее время алгоритмов управления синтезированы предложения по применению моделей, основанных на прямых вычислениях и логических правилах. Как пример рассмотрено использование моделей на основе средств виртуальной реальности для применения визуального алгоритма сведения текущего состояния управляемой системы с требуемым состоянием, рассчитанным для достижения цели. Предложенный алгоритм логически дополняет алгоритмы решения оптимизационных задач и поиска информации, находясь в общем тренде развития алгоритмизации систем поддержки принятия решений в пользу упрощения используемых методов.