Аннотация:
Современные организационно-технические системы – как множество взаимосвязанных технических средств и персонала, обеспечивающего их функционирование и применение по целевому назначению, отражают все тенденции цифровизации и автоматизации человеческой деятельности, происходящие в эпоху четвертой промышленной революции. Сложность взаимосвязей между составными частями системы и факторами влияния обуславливают сложность реализуемых такими системами функций при, одновременном возрастании стоимости ошибочных проектных решений. Цель работы – проиллюстрировать современные направления и пример решения задачи преодоления проблем экспоненциального взрыва при учете множества факторов инструментарием нейроинформатики для повышения эффективности и минимизации ошибок при принятии оптимальных решений по управлению многомерными производственными процессами в организационно-технических системах. Анализ предметной области позволил сделать вывод о целесообразности решения оптимизационных задач в базисе динамических нейронных сетей с обратными связями. В частности, для решения задач линейного программирования наиболее целесообразными архитектурами определены динамическо-статические сети, что объясняется наглядностью интерпретации нейросетевых решений и простотой реализации ограничений в виде неравенств. Описана программная реализация решения рассмотренной задачи. Представлены экспериментальные зависимости показателей эффективности классификации состояний производственных процессов, которые в последствии используются в контуре управления технологическим процессом нефтехимического производства.
Ключевые слова:
организационно-техническая система, автоматизированная система управления, динамическая нейронная сеть, оптимизация, прецедентный подход.
