Квантовый самоорганизующийся интеллектуальный регулятор в робототехнике: квантовый нечеткий вывод со встроенным квантовым генетическим алгоритмом
Автор: Боровинский В.В., Капков Ю.Р., Николаева А.В., Решетников А.Г., Тятюшкина О.Ю., Ульянов С.В.
Журнал: Сетевое научное издание «Системный анализ в науке и образовании» @journal-sanse
Рубрика: Современные проблемы информатики и управления
Статья в выпуске: 4, 2025 года.
Бесплатный доступ
В задачах управления, поддержка свойства робастности функционирования сложного, слабо структурированного объекта управления (ОУ) за счет применения интеллектуальной системы управления (ИСУ) и технологий интеллектуальных вычислений, необходима для достижения цели управления в условиях риска и непредвиденных (или нештатных) ситуаций. С алгоритмической точки зрения эффективное решение актуальной проблемы обеспечения устойчивого функционирования ОУ в условиях неопределенности и сохранения робастности ИСУ означает, что в используемом алгоритме достижения цели управления выполняются следующие необходимые и достаточные (в общем случае антагонистические) условия: 1) минимум исходной информации о внешней среде (или возмущение, действующее на ОУ); 2) минимальный расход обобщенного полезного ресурса в ОУ и ИСУ. Рассматривается применение квантовых поисковых алгоритмов (КПА) в интеллектуальных системах управления (ИСУ), т.е. в системах, которые способны функционировать в непредвиденных ситуациях с гарантированным достижением цели управления (свойство робастности). Разработана интеллектуальная технология (ИТ) проектирования робастных баз знаний (БЗ) с применением квантовых эффектов самоорганизации в условиях непредвиденных ситуаций управления и риска. Описываются принципы построения, структура и практическое применение разработанной ИТ проектирования робастных БЗ в ИСУ, эффективно и надежно функционирующих в условиях риска и непредвиденных ситуаций управления на основе модели самоорганизации БЗ. Результат разработки заключается в обеспечении гарантированного достижения цели управления в непредвиденных (нештатных) ситуациях управления в реальном времени, как следствие применения квантового генетического алгоритма (КГА) управления в структуре самоорганизующейся ИСУ. Приведены примеры эффективного моделирования самоорганизации робастных БЗ в ИСУ динамически (глобально или локально) неустойчивыми существенно-нелинейными ОУ.
Квантовый нечеткий вывод, квантовый поисковый алгоритм Гровера, квантовый генетический алгоритм, симулятор на классическом компьютере, квантовый интеллектуальный регулятор
Короткий адрес: https://sciup.org/14134317
IDR: 14134317 | УДК: 512.6, 517.9, 519.6
Quantum self-organized intelligent controller in robotics: quantum fuzzy inference with embedded quantum genetic algorithm
In control tasks, maintaining the robustness property of a complex weakly structured control object (CO) through the intelligent control systems (ICS) and intelligent computing technologies using is necessary to achieve the goals in conditions of risk and unpredictable (or abnormal) control situations. From an algorithmic view point, an effective solution for the actual issue of ensuring the stable OC functioning under conditions of uncertainty and also ICS robustness maintaining, means that the following necessary and sufficient (antagonistic in general case) conditions to the control goals achieving in the used control algorithm’s, should be satisfied: 1) a minimum of external environment initial information (or disturbance on CO acting); 2) the minimum consumption of the generalized useful resources in the CO and ICS. The application of quantum search algorithms in ICS, i.e. in systems that are able to function in unpredictable situations with guaranteed achievement of the control goal (robustness property) is considered. The intelligent technology (IT) design of robust knowledge bases (KB) with using quantum effects of self-organization under contingencies of unpredictable control situations and risk is developed. The principles of construction, the structuration and practical application of the developed IT for the robust KB design in ICS which is effectively and reliably functioning in the conditions of risk and unpredictable situations based on the self-organization KB model are described. The result of this development is consisting in guaranteed ensuring of the control goal achievement for unpredictable (abnormal) real-time control situations, as a consequence of a quantum genetic algorithm (QGA) control application in the self-organizing ICS structure. An example of the robust self-organization KB effective modeling in an ICS for a dynamically unstable and essentially nonlinear CO is presented.
