92
ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2012
ходя на смешанную стратегию управления. Такая стратегия управле-
ния будет иметь меньшие возможности в реализации индивидуально-
го стиля принятия решений, но оставаться допустимой по отноше-
нию к достижению поставленной цели;
3)
перепрограммировать модель поведения руководителя в ситу-
ациях перехода из состояния в состояние в пределах одного и того
шага принятия решений.
В последнем случае необходимость в перепрограммировании мо-
дели поведения ЛПР определяется изменением функции доходов.
Заключение.
Рассмотренная автоматная модель поведения является
автоматом с программируемой структурой: программируемость про-
цесса определяется прогнозом руководителя; программируемость
структуры — временной логикой переходов и оценкой состояний.
Ограничение такой модели — последовательный характер выполнения
подзадач. В целях снятия данного ограничения можно предложить бо-
лее общую модель, сохраняющую все достоинства предыдущей модели.
Рассмотрим автомат (1). Условно будем полагать, что работа ав-
томата синхронизируется тактовыми импульсами, подаваемыми с
интервалами
t.
Состояния автомата закодированы
k
переменными,
где
k
= 1, 2, ...,
s
i
,
где
s
i
—
число параллельно выполняемых задач на
i-
м этапе.
Пусть каждая переменная соответствует одному элементу памяти.
Известны значения функций принадлежности срабатывания элементов
памяти. Под временем срабатывания элемента памяти понимается пере-
ход элемента из состояния
i
в состояние
j
,
или из состояния
i
в состоя-
ние
i
.
Переходы такого автомата связаны с изменением состояний от
одного до
s
i
элементов памяти. Следовательно, такую модель можно
использовать при контроле и управлении за несколькими одновременно
выполняемыми задачами, например при моделировании системы
управления задачами, включенными в сетевой график.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1.
Вагин В.Н., Головина Е.Ю. , Загорянская А.А., Фомина М.В.
Достоверный и правдоподобный вывод в интеллектуальных системах. —
М.: Физматлит, 2008.
2.
Колесников А.В. Гибридные интеллектуальные системы. Теория и тех-
нология разработки. — СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2001.
3.
Новак В. , Перфильева И., Мочкорж И. Математические принципы
нечеткой логики / Под ред. А.Н. Аверкина; Пер. с англ. — М.: Физматлит,
2006.
4.
Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети,
генетические алгоритмы и нечеткие системы / Пер. с польск. — М.: Горячая
линия–Телеком, 2006.
5.
Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алго-
ритмы и нечеткие систем / Пер. с польск. —М.: Горячая линия–Телеком, 2006.
6.
Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето, оптимальные решения много-
критериальных задач. — М.: Наука, 1982.
Статья поступила в редакцию 4.07.2012