Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/152622
Заглавие документа: | Модель сцены и адаптивный алгоритм мониторинга транспортных средств в условиях неопределенности |
Авторы: | Краснопрошин, В. В. Кузьмич, А. И. |
Тема: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика |
Дата публикации: | 2015 |
Издатель: | Минск : БГУ |
Библиографическое описание источника: | Вестник БГУ. Серия 1, Физика. Математика. Информатика. - 2015. - № 2. - С. 107-112 |
Аннотация: | Решается задача унификации процессов мониторинга транспортных средств, используемых в логистических проектах, с целью минимизации расходов на их эксплуатацию. Предложены модель сцены реализации проекта, включающая акторов (участников) с естественным и искусственным интеллектом, и алгоритм оценки ее состояния. Модель ориентирована на замену людей системами с элементами искусственного интеллекта без изменения общей структуры и типов коммуникаций. Разработан адаптивный алгоритм оценки транспортных средств, обеспечивающий синтез релевантного решения актора, компетентность которого соответствует уровню неопределенности возникшей проблемной ситуации. Алгоритм инвариантен количеству диагностических параметров, что исключает проблемы «размерности» и «узости диапазона наблюдения», характерные для существующих систем мониторинга. Работоспособность алгоритмов показана на примерах решения практических задач. = Vehicles monitoring process unification problem in order to minimize their operation cost in logistics projects is being solved. The project implementation model which includes actors with natural and artificial intelligence and ability to assess its condition is suggested. The model is originally designed to replace human with systems with artificial intelligence elements without changing the overall structure and types of communications. An adaptive algorithm for estimating the vehicle, providing relevant decisions synthesis by the actor is being developed. Its competence is appropriate to the level of problem situation uncertainty. The algorithm is invariant to the number of diagnostic parameters, which eliminates «dimension» and «narrow observation range» problems that are typical for existing monitoring systems. The algorithm efficiency is demonstrated by examples of solving practical problems. |
URI документа: | http://elib.bsu.by/handle/123456789/152622 |
ISSN: | 1561-834X |
Лицензия: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Располагается в коллекциях: | 2015, №2 (май) |
Полный текст документа:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
107-112.pdf | 347,54 kB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.