Рассмотрены цели, задачи и особенности антикризисного управления сложным техническим объектом на этапе жизненного цикла эксплуатации. В качестве сложного технического объекта исследуется многозвенный манипулятор, функционирующий в рабочем пространстве с препятствиями различной формы. Для антикризисного управления необходима разработка эффективных антикризисных сценариев, т.е. нахождение безударных траекторий многозвенного манипулятора по критерию минимальной длины. Анализ формальной постановки задачи показал, что она принадлежит к классу задач нелинейного программирования с большим числом ограничений и имеет всевозрастающую сложность с увеличением количества звеньев манипулятора и препятствий рабочего пространства, поэтому ее решение стандартными формализованными методами занимает большое количество времени и не всегда возможно. Для поиска траекторий многозвенного манипулятора предлагается базовый генетический алгоритм и его дальнейшая интеграция с технологией экспертных систем. Разработано математическое и программное обеспечение для решения поставленных задач. Анализ экспериментальных данных показал высокую эффективность предложенных методов.
The purposes, tasks and features of crisis management by complex technical object at a stage of life cycle of operation are considered. As a complex technical object the multilink manipulator functioning in the workspace with obstacles of various forms is considered. Development of effective anti-recessionary scenarios is necessary for effective crisis management (finding of unaccented trajectories with criterion of the minimum length). The analysis of a formal problem definition showed that this task belongs to the class of problems of nonlinear programming with a large number of restrictions and has ever-increasing complexity therefore the solution of a task by the standard formalized methods takes a lot of time and isn’t always possible. For its decision the basic genetic algorithm and its further integration with technology of expert systems is suggested. The mathematical and the software for the tasks solution have been developed. The experimental data analysis showed high efficiency of the developed methods.
1. Беляев А. А., Коротков Э. М. Антикризисное управление. – М.: Изд-во «Юнити-Дана», 2011. – 311 с.
2. Миронов В. В., Олейник Я. А., Юсупова Н. И. Информационная поддержка принятия решений при антикризисном управлении предприятием в условиях возможного банкротства // Вестник УГАТУ: научн. журнал Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та. – 2005. – № 2. – С. 112–117.
3. Юсупова Н. И., Шахмаметова Г. Р., Камильянов А. Р. Поиск траектории движения многозвенного манипулятора с заданной начальной конфигурацией на основе интеллектуальных методов // Мехатроника, автоматизация, управление. – 2007. – № 9. – С. 13–16.
4. Юсупова Н. И., Шахмаметова Г. Р., Еникеева К. Р., Пензина В.Ю. Модели и методы управления знаниями для поддержки принятия решений в аварийных ситуациях при бурении и транспортировке нефти // Проблемы сбора, подготовки и транспорта нефти и нефтепродуктов: научно-технический журнал. – 2011. – № 4. – С. 183–192.
5. Юсупова Н. И., Шахмаметова Г. Р. Поддержка принятия решений при антикризисном управлении на основе интеллектуальных технологий: монография. – М.: Машиностроение, 2012. – 244 с.
6. Юсупова Н. И., Шахмаметова Г. Р., Еникеева К. Р. Интеллектуальные технологии обработки информации для антикризисного управления в организационно-технических системах // Проблемы сбора, подготовки и транспорта нефти и нефтепродуктов: научно-технический журнал. – 2013. – № 1. – С. 113–124.
7. Юсупова Н. И., Шахмаметова Г. Р., Дусалина Э. Х. Информационная поддержка при решении задач антикризисного управления с использованием технологии нейронных сетей // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. – 2013. – № 3. – С. 17–21.
8. Iljasov B. G., Yusupova N. I., Mironov V. V. Spacecraft risk management using critical situation models // American Astronautical Society, Scientific Technology Series. – 1997. – P. 125-137.
9. Mitchell M. An Introduction to Genetic Algorithms. – М.: Изд-во «Оникс». – 2012. – 162 с.