БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКИЕ КОНФЕРЕНЦИИ

<< ГЛАВНАЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ

загрузка...

Pages:     | 1 |   ...   | 19 | 20 || 22 | 23 |   ...   | 28 |

«ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И СИСТЕМЫ Труды Третьей международной научной конференции Банное, Россия, 26 февраля — 2 марта 2014 года Научное электронное издание Челябинск ...»

-- [ Страница 21 ] --

В данном случае использование стандартных методов эконометрики для прогнозирования не пред- Таким образом, можно сделать вывод о том, что ставляется возможным вследствие малого количест- математическое ожидание генеральной совокупноМетод на основе среднего уровня ряда Результатом прогноза является доверительный инния Стьюдента, соответствующее (n – 1) степени свободы и выбранному значению уровня значимости ;

Формула Ньютона имеет следующий вид Sy — средняя квадратическая ошибка средней, ское несмещенное отклонение).

При использовании данного способа полагают, что значения исследуемого явления колеблются вокруг среднего уровня и эта тенденция сохранится в будущем [2]. В табл. 2 представлены доверительКоличество поступивших в ЮУрГУ студентов за период с 2009 по 2013 г.

Б К Б К Б К Б К Б К

Механико-математический (ММ) Приборостроительный (ПС) Экономика и управление (ЭиУ) Используя написанную ранее формулу, получены Результаты отразим в табл. 6.

следующие результаты:

– для факультета ММ: Pn(5) = 56;

– для факультета ЭиУ: Pn(5) = 279.

Достоинством этого метода является то, что полученная полиномиальная кривая проходит через все точки исходных данных, однако данная кривая не учитывает случайный характер данных и может слишком резко возрастать или убывать за пределами выборки. Также возникают проблемы с построением доверительного интервала.

Прогнозирование на основе данных Построим прогноз на 2014 г. с учетом выпускниЧелябинской области [4], на основе количества выпускников 9 классов спрогнозируем количество выпускников 11 классов (см. табл. 3).

Класс 2009 2010 2011 2012 9 класс 27744 23723 31514 28863 11 класс 18998 17351 13653 12315 Темп роста числа выпускников 11 класса в 2014 г. абитуриентов, в которое входят не только выпускнипо сравнению с 2013 г. составит 89,44 %, тогда можно ки 11 классов, но и выпускники техникумов, а также предположить, что темп роста поступающих в 2014 г. выпускники прошлого года;

уровень сдачи единого по сравнению с 2013 г. будет примерно таким же. государственного экзамена (ЕГЭ);

степень популярВычислим среднюю долю поступивших абитури- ности высшего учебного заведения и специальноентов на каждый факультет по данным 2009–2013 гг. стей этого вуза;

общая экономическая ситуация;

сиРаспределение абитуриентов по факультетам данные приемных комиссий незначительны (только Количество студентов, чел. 301 701 Доля студентов 0,1386 0,3227 0,5387 1, Определим общее число поступивших на 2014 г., умножив предполагаемый темп роста на общую численность поступивших на факультеты ММ, ПС и ЭиУ;

получим прогноз примерно 468 поступивших.

Используем этот прогноз и доли факультетов из таблицы 4 для построения табл. 5.

Прогноз числа поступивших в 2014 г.

Количество поступивших 65 151 252 468 филя: учебное пособие / В. Н. Салин, Э. Ю. Чурилова.

Для построения доверительных интервалов по данным табл. 5 воспользуемся правилом «двух »

(предположим нормальный характер распределения долей для каждого факультета). Рассчитаем среднеквадратическое отклонение для долей факультетов А. Т. Латипова, Д. А. Пирогов Прогнозирование числа абитуриентов на основе данных портала www.abit.susu.ac.ru

МЕТОДЫ И ТЕХНОЛОГИИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ

ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ЭНЕРГЕТИКЕ

Результаты, представленные в статье, получены при частичной финансовой поддержке грантов РФФИ № 13-07-00140, № 12-07-00359, гранта Программы Президиума РАН № 229, а также грантов интеграционных проектов СО РАН № 145, СО РАН и НАН Беларуси № Предлагается использовать для интеллектуальной поддержки принятия решений в энергетике концепцию ситуационного управления. Для ее реализации предложено применить технологии семантического моделирования, в первую очередь, когнитивное и событийное моделирование. Рассматривается современная трактовка ситуационного управления и дополняющее ее понятие ситуационной осведомленности. Ставится проблема создания интеллектуальных систем ситуационного управления, особенно актуальных в связи с распространением в России концепции Smart Grid — интеллектуальных энергетических систем.

Интеллектуальная поддержка принятия решений становится все более актуальной в энергетике, особенно в связи с распространением концепции «Smart Grid» — интеллектуальных энергетических систем [1;

2]. Коллектив, возглавляемый автором1, имеет большой опыт в разработке интеллектуальных технологий поддержки принятия решений в исследованиях и обеспечении энергетической безопасности России и ее регионов. В настоящее время поставлена задача расширения области применения интеллектуальных технологий для поддержки принятия решений в интеллектуальных энергетических системах, в первую очередь в электроэнергетических системах (ЭЭС). Автором предложено использовать для интеллектуальной поддержки принятия решений в энергетике концепцию ситуационного управления. Для ее реализации предлагается применить развиваемые под руководством автора технологии семантического моделирования, в первую очередь, когнитивное и событийное моделирование.

Ситуационное управление в энергетике выборе управленческих решений с учетом сложивВ 1970–1980-х гг. Д. А. Поспеловым был предложен и разрабатывался подход к ситуационному управлению, основанный на применении достижений искусственного интеллекта [3;

4]. Спад интереса к ситуационному управлению в России, наступивший в 1990-х гг., помимо объективного изменения внешних экономикополитических условий, можно объяснить как наступившей «зимой искусственного интеллекта», так и трудностями, с которыми столкнулись разработчики, пытаясь построить модели сложных объектов управления с помощью предлагаемого подхода.

Тем не менее, в настоящее время можно констатировать новый виток интереса к этому направлению, который подкрепляется как наличием более совершенной техники, так и появлением новых ме- Проиллюстрируем изложенный выше подход на тодов и подходов (интеллектуальных вычислений — примере энергетики. На рис. 1 представлена общая Intelligent Computing), в т. ч. методов семантического схема исследований проблем энергетической безЛаборатория информационных технологий в энергетике Института систем энергетики им. Л. А. Мелентьева СО РАН.

возможных сценариев угроз ЭБ с учетом мероприя- Учитывая, что наличие факторов неопределеннотий, направленных на повышение уровня ЭБ. сти усложняет адекватную оценку состояния объРис. 1. Общая схема исследований по оценке состояния ТЭК с точки зрения ситуационного управления Сопоставим эту схему с подходом, описанным выше. Здесь S0 — начальное состояние ТЭК, может рассматриваться как текущая ситуация С ;

Ei — сценарии возможных чрезвычайных ситуаций, возникающих в случае реализации угроз ЭБ (аналогичны влиянию внешней среды F);

A = AP AQ AL — набор превентивных, оперативных и ликвидационных мероприятий, предотвращающих, нейтрализующих или смягчающих последствия чрезвычайной ситуации (может рассматриваться как набор соответствующих управлений U);

Sj — состояние ТЭК после чрезвычайной ситуации Ei (реализации угроз) с учетом выполнения набора мероприятий AP и/или AQ;

Sk — состояние ТЭК после проведения ликвидационных мер AL (Sj и Sk могут рассматриваться как аналоги соответствующих целевых ситуаций Gg).

Автором предложено использовать ситуационный анализ и ситуационное моделирование, как предпосылки ситуационного управления. Задачей ситуационного анализа является выявление параметров и существенных факторов, или «обстоятельств», определяющих ситуацию, взаимосвязей между факторами и степени их взаимовлияния. Под ситуацией понимается совокупность обстоятельств, определяющих внутреннее состояние объекта или системы, и обстоятельств, определяющих состояние окружающей среды по отношению к данному объекту или системе. Первые описываются параметрами, характеризующими состояние системы (X), вторые — условиями окружающей среды или существенными факторами, влияющими на развитие системы (F). Cитуационное моделирование заключается в моделировании ситуаций и перехода из одной ситуации в другую. Ситуационный анализ включает: анализ проблемных ситуаций (например, ЧС в энергетике);

выявление путей разрешения проблемных ситуаций (альтернатив) или управляющих воздействий (U) (в нашем случае — выбор из описанного выше множества A = AP AQ AL);

определение критериев оценки альтернатив (например, экономических);

анализ альтернатив;

выбор и реализацию наилучшей альтернативы.

Л. В. Массель Методы и технологии интеллектуальной поддержки принятия решений в энергетике ванный под руководством автора геокомпонент вклю- мобильные роботы и др. Как справедливо отмечается чен в состав интеллектуальной ИТ-среды и позволяет в [14], для них характерны отсутствие точных матеиспользовать ситуационную осведомленность при ре- матических моделей либо их чрезмерная сложность, шении прикладных задач. Результаты, полученные в высокая размерность пространства состояний и приэтой области, представлены в [12]. нимаемых решений по управлению, иерархичность, В этой связи следует упомянуть предложенную пол- многообразие критериев качества, высокий уровень ковником Джоном Бойдом «петлю Бойда» или OODA шумов и внешних возмущений.

[13] Цикл Бойда, представленный в 1995 г. состоит из Очевидно, что для систем с неполной информацичетырех составляющих: Observe («наблюдай»), Orient ей и высокой сложностью объекта управления стаориентируйся»), Decide («решай») и Act («дейст- новится все более актуальным применение методов вуй»). На рис. 2 приведена его простейшая версия. ситуационного управления, основанных на интелСоставляющие цикла OODA: 1) наблюдение лектуальных технологиях.

(observation) — преобразование изменений во внеш- В энергетике изложенный подход развивается, под ней среде в форму сигналов-данных, которые могут руководством автора, в рамках направления, связанбыть использованы в последующем;

2) ориентация ного с созданием интеллектуальных энергетических (orientation) — когнитивный процесс оценки данных систем (ИЭС) (Smart Grid) [15;

16].

в соответствии с контекстом, наделение данных смы- Наряду с применением в ИЭС уже ставших траслом (sensemaking), преобразование данных в инфор- диционными методов искусственного инетеллекта мацию;

3) решение (decision) — выбор альтернатив из (нейронные сети, генетические алгоритмы, нечеткая ряда возможных;

4) действие (action) — воздействие логика), все большее внимание энергетиков привлена окружающую среду. Очевидно, что ситуационная кают так называемые «системы с целеполаганием», осведомленность может рассматриваться как инстру- то есть интеллектуальные системы управления, котоментальное средство поддержки первой и второй со- рые имеют несколько целей функционирования (или ставляющих OODA (наблюдай и ориентируйся). умеют генерировать эти цели), выбирая самую подНесмотря на то, что обычно ссылки на OODA об- ходящую цель в зависимости от окружающей среды, наруживаются в текстах, посвященных попыткам умеют прогнозировать поведение окружающей срепрактического использования технологий Больших ды и свое собственное состояние. Пока такие систеДанных (Big Data) и связываются с переходом к эко- мы в энергетике отсутствуют, но представляется, что номике знаний в эпоху Big Data или когнитивных совместные усилия ИТ-специалистов и энергетиков, компьютерных систем, автор считает, что здесь про- направленные на разработку интеллектуальных техслеживается прямая связь с ситуационным управле- нологий ситуационного управления, позволят принием, в котором на современном этапе играют боль- близить решение этой проблемы.

шую роль как семантическое моделирование, так и ситуационная осведомленность.

В настоящее время все большее внимание привле- 2. Воропай, Н. И. Интеллектуальные электроэнеркают задачи управления сложными динамическими гетические системы: концепция, состояние, перспекобъектами. К ним относятся современные летатель- тивы // Автоматизация и IT в энергетике. 2011. № 3.

ные аппараты, силовые и энергетические установки, С. 11–16.

3. Поспелов, Д. А. Принципы ситуационного образовании, телекоммуникации и бизнесе : тр. Меуправления // Изв. РАН СССР. Техническая киберне- ждунар. конф., Украина, Гурзуф, 2010. С. 197–200.

4. Поспелов, Д. А. Ситуационное управление. Тео- в исследованиях направлений развития энергетики / 5. Endsley, M. R. The Role of Situation Awareness in ун-та. 2012. Т. 321, № 5. С. 135–141.

Naturalistic Decision Making // Naturalistic Decision 12. Массель, Л. В. Моделирование этапов приняMaking / Eds. C. Zambock & G. Klein. NJ : LEA, 1997. тия решений на основе сетецентрического подхода / 6. Васильев, В. И. Интеллектуальные системы защи- Иркут. гос. техн. ун-та. 2013. № 10 (81). С. 16–22.

ты информации. М. : Машиностроение, 2012. 13. Черняк, Л. Петля Бойда и кибернетика второго 7. Массель, Л. В. Применение онтологического, порядка // Открытые системы. 2013. № 7. С. 23–26.

когнитивного и событийного моделирования для 14. Васильев, В. И. Интеллектуальные системы анализа развития и последствий чрезвычайных ситу- управления: теория и практика / В. И. Васильев, аций в энергетике // Проблемы безопасности и чрез- Б. Г. Ильясов. М. : Радиотехника, 2009.

вычайных ситуаций. 2010. № 2. С. 34–43. 15. Массель, Л. В. Интеллектуализация поддержки 8. Массель, Л. В. Семантические технологии на принятия решений при моделировании и управлении основе интеграции онтологического, когнитивно- режимами в Smart Grid // Интеллектуализация обраго и событийного моделирования / Л. В. Массель, ботки информации : тр. 9-й Междунар. конф., ЧерноА. Г. Массель // OSTIS-2013 : материалы III междунар. гория, Будва, 2012. С. 692–695.

науч.-техн. конф. Минск : БГУИР, 2013. С. 247–250. 16. Massel, L. V. Problems of the Smart Grid creation 9. Трахтенгерц, Э. А. Компьютерная поддержка in Russia with a view to information and telecommunicaпринятия решений. М. : СИНТЕГ, 1998. tion technologies and proposed solutions // The 15th InСтоляров, Л. Н. Философия событийного мо- ternational Workshop on Computer Science and Informaделирования на примере сценария энергетической tion Technologies (CSIT’2013). Hungarian Academy of катастрофы // Информационные технологии в науке, Sciences, Budapest, Hungary. 2013. Vol. 1. P. 115–120.

Л. В. Массель Методы и технологии интеллектуальной поддержки принятия решений в энергетике

ПРИМЕНЕНИЕ ТЕОРИИ АУКЦИОНОВ

В РАЗРАБОТКЕ АЛГОРИТМОВ ТОРГОВЫХ РОБОТОВ

Рассматриваются вопросы построения алгоритмов торговых роботов на основе применения к финансовым рынкам теории аукционов. Предлагается вариант алгоритма построенный на основе теории аукционов Современную экономическую модель очень сложно онов. Данная теория основывается на следующих представить без наличия торговых площадок или бирж. принципах:

На таких площадках производится обмен товаров, ва- 1) рынком управляют спрос и предложение или люты, акций, а так же деревативов. Помимо основного покупатели и продавцы, и кого больше туда и двиназначения данные инструменты используются и для жется рынок;

заработка на основе спекуляции. По статистике Чикаг- 2) у рынка есть 2 состояния: зона баланса и зона ской товарной биржи лишь 10 % сделок переносится дисбаланса;

на следующий день. Отсюда можно сделать вывод, что 3) рынок постоянно переходит из одного состояболее 90 % от торгуемого объема используется для спе- ния в другое и обратно;

кулирования на разнице курсов и более 40 % от этого 4) тренд есть зона дисбаланса, разнонаправленное объема создают торговые роботы. Для сравнения еще движение есть зона баланса.



Pages:     | 1 |   ...   | 19 | 20 || 22 | 23 |   ...   | 28 |
 


Похожие материалы:

«МАТЕРИАЛЫ ВОСЬМОЙ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ Перспективные системы и задачи управления Таганрог 2013 Конференция “Перспективные системы и задачи управления” УДК 681.51 Материалы Восьмой Всероссийской научно-практической конференции Перспективные системы и задачи управления. – Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2013. – 378 с. Издание осуществлено при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований, грант № 13-08-06015. ОРГАНИЗАТОРЫ Министерство обороны РФ; Министерство внутренних дел РФ; ...»

«3 Генеральный секретариат IRU 14 Организации-партнеры IRU 18 Автомобильный транспорт 19 Приоритетные задачи IRU: устойчивое развитие 20 Безопасность дорожного движения 20 Инновации 21 Академия IRU 26 Система стимулирования 30 Инфраструктура 32 Приоритетные задачи IRU: содействие развитию торговли, туризма и автотранспорта 34 Общий контекст и вопросы, связанные с торговлей 34 Содействие автомобильным перевозкам и вопросы безопасности 38 4-я Конференция IRU по автотранспортным перевозкам ...»

«08 основные операции 09 Агентство по распределению номеров Интернета 10 Группа DNS 10 Информационные технологии 10 Группа обеспечения безопасности 12 инициативы 13 Новые gTLD 13 Обзор Утверждения обязательств 15 Глобальное сотрудничество 15 Многоязычные доменные имена 16 Оценка строки IDN ccTLD 17 Программа грантов 17 Общественные конференции ICANN 18 Участие и привлечение 18 Программа для новичков ФотограФия на обложкЕ 19 консультативные советы и вспомогательные организации Члены совета ...»

«ИНТЕРВЬЮ с. 6–7 Дик Ватика: Расизм сдерживает развитие СОЦИАЛЬНЫЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ с. 26 Новый этап в программе ЮНЕСКО МОСТ ДОСЬЕ с. 12–23 Молодежь создает завтрашний мир www.unesco.org/shs/views 2 Июнь/сентябрь 2007 ОТ РЕДАКЦИИ 17 Повышение роли молодежи – путь к устойчивому развитию Жить и видеть ту зарю – блаженство, но быть молодым – это ...»






 
© 2013 www.kon.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»