Разработка методов автоматизации управления динамическими процессами на основе нечеткой информации тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.07, кандидат технических наук Шабельников, Александр Николаевич

• Шабельников, Александр Николаевич
• кандидат технических наук
• 2000

Оглавление диссертации кандидат технических наук Шабельников, Александр Николаевич

СОДЕРЖАНИЕ ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ЗАДАЧИ АВТОМАТИЗАЦИИ СОРТИРОВОЧНЫХ ПРОЦЕССОВ: СОСТОЯНИЕ, ПРОБЛЕМЫ, ПУТИ РЕШЕНИЯ

1.1. Характеристика объекта исследования

1.2. Анализ теоретических основ разработки систем автоматизации сортировочных процессов

1.3. Разработка общей стратегии управления динамическими процессами на основе нечеткой информации

ГЛАВА 2. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ УПРАВЛЕНИЯ ВЫДЕЛЕННЫМ КЛАССОМ ОБЪЕКТОВ

2.1. Идентификация объекта управления

2.2. Особенности сбора данных и оценка их информативности

2.3. Построение мер близости объектов исследования

2.4. Проблема многокритериальности и ее решение в условиях нечеткой и зашумленной информации

2.5. Выводы

ГЛАВА 3. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПАРАМЕТРОВ НЕЧЕТКОЙ СИСТЕМЫ НА ОСНОВЕ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ

3.1. Постановка задачи

3.2. Композиционный метод исчисления корректных решающих векторов на основе статистической информации

3.3. Формирование решающих векторов для случая некорректных исходных данных

3.4. Общий случай задачи определения оптимального решающего вектора нечеткой системы на основе статистической информации

3.5. Выводы

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМИЧЕСКОГО И ПРОГРАММНОГО

ОБЕСПЕЧЕНИЯ МЕТОДОВ

4.1. Разработка алгоритма расчета показателей корреляционной связи переменных

4.2. Расчет меры близости и информативности признаков объектов

4.3. Алгоритмическая модель регулирования скорости скатывания

4.4. Программно-алгоритмическая структура системы автоматического регулирования скорости скатывания отцепов

4.5. Выводы

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка методов автоматизации управления динамическими процессами на основе нечеткой информации»

Актуальность темы. Переход Российской экономики на новые схемы хозяйствования выдвинул ряд важных взаимоувязанных проблем, потребовавших пересмотра управленческой парадигмы во всех звеньях существующих автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП).

Идея всеобщей автоматизации народного хозяйства страны оказалась преждевременной и не обеспеченной. Возникли разрозненные, отличающиеся идеологией, технической базой, недостаточно согласованные между собой АСУ отраслей и отдельных производств. Вместе с тем общим недостатком всех существующих АСУ также является их информационная направленность. Управляющая составляющая еще требует своего развития. Последние десять лет характеризуются революционным развитием технических средств и техническая основа многих АСУ ТП значительно устарела. Новые технические средства открывают дополнительные возможности для развития теории управления. Лицо, принимающее решение (ЛПР), в современных АСУ ТП сохраняет свое доминирующее положение и это связано с его способностью использовать нечеткие схемы принятия решений более адекватно отражающие суть современных объектов управления.

Не единственным, но наиболее характерным в этом смысле и, потому подробно исследуемым в работе, является процесс расформирования, формирования поездов на сортировочных горках (СГ) железнодорожных сортировочных станций.

В настоящее время существенно усложнилось взаимодействие различных служб станции, обеспечивающих техническое состояние пути и напольного оборудования, отвечающих за технологический процесс 5 обработки вагонов и грузов, локомотивной службы, а так же заинтересованных в отправке и получении грузов коммерческих организаций и др. Учет интересов всех участвующих в процессе сторон ведет к возникновению многокритериальной задачи. Экономические, технологические, экологические требования противоречивы, их согласование затрудненно, т. к. формализовать эти требования в силу ограниченного объема, нестационарной и зашумленной исходной информации известными методами не представляется возможным.

Распад централизованной системы не был обеспечен отработанным механизмом взаимодействия отдельных, получивших большую самостоятельность элементов системы. Существующие устройства и технологические схемы управления за период кризиса технически и морально устарели. Изменились не только условия хозяйствования, а также свойства объектов управления. В нашем примере это структура и параметры вагонопотоков, состав грузов, требования потребителей услуг железнодорожного транспорта и пр. Важнейшими задачами совершенствования систем автоматического управления являются их интенсификация, повышение точности и безопасности. Их решение позволит снять ряд технологических и организационно-экономических проблем, но ставит задачу развития теории и инструментария управления сложными объектами.

Оператор на СГ до сих пор является главным и наиболее удачным источником управляющих решений. Это связано со слабой формализуемостью процессов скатывания отцепов с горки. Они требуют использования нечетких алгоритмов и схем принятия решений.

Таким образом, в рамках данной темы актуальными являются следующие задачи: развитие теории управления сложными динамическими процессами функционирующих в условиях дефицита времени на выработку и реализацию оптимальных решений, ограниченного объема 6 информации, характеризуемого неопределенностью и зашумленностью; разработка механизма и инструментария учета многих критериев функционирования объектов автоматизации, включая экологические, экономические, технические, технологические и другие требования; разработка методов идентификации нечетких, расплывчатых ситуаций и соответствующих схем принятия решений; ускорение процесса технического перевооружения АСУ ТП за счет разработки надежных, адаптивных методов управления сложными объектами.

Аналогичными объектами являются: транспортные потоки большого города, задача управления отдельным транспортным средством и др.

Выше сказанное определяет цель диссертационного исследования: разработка общей идеологии и механизмов управления динамическими, слабо формализуемыми технологическими процессами.

В качестве объекта исследования в работе рассматриваются системы автоматизации технологических процессов, отличающиеся дефицитом времени для принятия и исполнения решений, неопределенностью и зашумленностью исходной информации.

Предметом исследования являются процедуры идентификации сложных процессов и принятия решений в условиях неопределенности.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи: разработать общую идеологию управления динамическими объектами, учитывающую ограниченные вычислительные средства микропроцессорных систем; исследовать процедуры сбора и обработки первичной информации; развить механизмы формализации и согласования критериев функционирования системы автоматизации; 7 разработать математический аппарат формализации опыта экспертов в части моделирования нечетких схем принятия решений, использующих лингвистические переменные; развить регрессионные методы построения моделей, учитывающие нечеткое и интервальное задание исходных данных. Методика исследования. Для решения поставленных задач использовались разнообразные подходы и методы общей теории систем, теории управления, теории самоорганизации вычислительных процессов, функциональный, корреляционный и регрессионный анализы, теория распознавания образов, теория экспертных оценок и нечетких множеств, методы согласования противоречивых критериев. Теоретические исследования, проведенные в работе, апробировались на имитационном эксперименте и в практике создания реальных систем автоматизации сортировочных процессов на СГ.

Научная новизна состоит в следующем: предложен на основании использования идей функционального анализа и теории распознавания образов экономичный (с вычислительной точки зрения) алгоритм управления динамическими объектами; обоснован комплексный подход к сбору необходимой для моделирования исходной информации, учитывающий преимущества и недостатки активного и пассивного методов; введено понятие меры близости между объектами (ситуациями) исследования и разработан алгоритм ее расчета, учитывающий мнения экспертов и нечеткую логику, используемую ими при принятии решений; усовершенствован алгоритм согласования противоречивых критериев в условиях зашумленной и статистически мало достоверной информации; 8 введен альтернативный к коэффициенту корреляции показатель учета вида и степени зависимости между переменными и исследован механизм их применения при решении поставленной задачи. Практическая ценность работы определяется возможностью расширения класса автоматизируемых объектов за счет расширения областей применимости развиваемых методов. В частности, разработанные подходы легли в основу внедряемых на сети железных дорог микропроцессорных комплексов управления расформированием, формированием составов на СГ (КГМ 05).

Апробация работы. Основные положения диссертации и научные результаты исследования докладывались и обсуждались на семинарах кафедр «Информатика» и «Автоматика и телемеханика на железнодорожном транспорте» Ростовского государственного университета путей сообщения, «Исследование систем управления» Майкопского государственного технологического института, на международной научно-практической конференции «Компьютерные технологии: геометрическое моделирование и виртуальная реальность», г. Таганрог, 1999 г., на конференции «САПР-1999», «САПР-2000» г. Дивноморск, на IV Всероссийском симпозиуме «Математическое моделирование и компьютерные технологии», г. Кисловодск, 2000 г., на III Международной научно-технической конференции «Новые технологии управления движением технических объектов» г. Новочеркасск, 2000 г.

Публикации. По результатам диссертационного исследования опубликовано девять печатных работ. Материалы диссертации включены в НИОКР РФ НИИАС ЖТ МПС России за 1993 -1999 г.г.

Внедрение результатов работы. Результаты внедрения результатов научных исследований подтверждены актами на Западно-Сибирской и Восточно-Сибирской железных дорогах о практическом использовании алгоритмов в реальных системах автоматизации и в РГУ ПС об 9 использовании теоретических и методических материалов в учебном процессе.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, содержащих 18 параграфов, заключения, списка использованной литературы и приложений. Основное содержание диссертации изложено на 154 страницах, содержит 14 рисунков и 15 таблиц. Список использованной литературы содержит 92 наименование отечественных и зарубежных источников.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация технологических процессов и производств (в том числе по отраслям)», Шабельников, Александр Николаевич

4.5. Выводы

Предложен алгоритм и разработана программа на языке Паскаль расчета показателей взаимной зависимости переменных, характеризующих объект исследования. Алгоритм и программа предусматривают регуляризацию неустойчивой процедуры расчета показателя L. Приведены конкретные примеры расчетов, иллюстрирующие его свойства.

Разработаны алгоритм и программа расчета мер близости объектов на основе экспертных данных. Они позволяют также оценить информативность признаков, характеризующих объект. Работа алгоритма иллюстрирована примером.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Диссертационная работа посвящена исследованию комплексных проблем разработки методов автоматизации процессов управления слабо формализуемыми динамическими процессами на основе нечеткой и зашумленной исходной информации. В работе представлены основные направления решения проблемы, методы исследований и полученные результаты.

141

Актуальность темы диссертации определяется необходимостью ускорения научно-технического прогресса в области управления сложными человеко-машинными комплексами. Человек из субъекта управления в современных системах превращается в один из ее элементов, определяющих интеллект системы. Формализация опыта его работы по управлению сложными динамическими процессами в условиях неопределенности - важнейшая проблема синтеза систем управления нового поколения.

Научная новизна работы заключается в следующем:

- предложен новый подход к управлению динамическими объектами, характеризующихся открытостью, многомерностью, многокритериальностью, нестационарностью, наличием трудно учитываемых и зашумленных данных;

- разработана модель анализа динамических процессов на основе нечеткой системы, формализующей экспертные знания и позволяющая повысить эффективность алгоритма управления на основе использования рекомендаций эксперта-оператора;

- обоснован и развит комплексный подход к сбору и предварительной обработке необходимой для моделирования исходной информации;

- введено понятие меры близости между объектами (ситуациями) исследования и разработан алгоритм ее расчета, учитывающий опыт, интуицию экспертов и нечеткую логику, используемую ими при принятии решений.

Практическую ценность работы представляют:

- общий алгоритм функционирования системы управления объектами выделенного класса;

142

- алгоритм отбора типичных представителей, репрезентативно представляющих генеральную совокупность возможных технологических ситуаций;

- алгоритм и программа расчета показателей корреляционной зависимости между исследуемыми переменными;

- методика, алгоритм и программы расчета меры близости между исследуемыми технологическими ситуациями;

- методика формирования и согласования совокупности критериев функционирования синтезируемой системы управления;

- адаптивный метод определения параметров нечеткой динамической системы на основе статистической информации;

- система методик выявления некорректностей в исходных данных, позволяющих повысить достоверность и надежность работы системы.

Использование результатов работы. Теоретические и практические результаты диссертационной работы использованы:

- при разработке системы комплекс горочный микропроцессорный (КГМ-05) по договору с Управлением ЗСЖД. К настоящему моменту на сети МПС РФ внедрено четыре автоматизированных системы;

- при разработке системы комплексной автоматизации сортировочной горки на базе промышленных компьютеров (КГМ ПК) по договору с Управлением ВСЖД;

- при разработке системы управления прицельным торможением отцепов (УТП) по договору с Московской железной дорогой и МПС РФ;

- в учебном процессе в Ростовском государственном университете путей сообщения.

143

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Шабельников, Александр Николаевич, 2000 год

1. Аркатов B.C., Диденко К.И., Иванченко В.Н., Розен Ю.В. Микропроцессорная техника в системах железнодорожной автоматики// Автоматика, телемеханика и связь. - 1982. - № 1 - С. 4-8.

2. Банди Б. Основы линейного программирования: Пер. с англ./ Под ред. Волынского A.B., М.: Наука, 1985. 234 с.

3. Баранов Л.А. и др. Системы автоматического и телемеханического управления электроподвижным составом; Под ред. Баранова Л.А. — М.: Транспорт, 1984. 311 с.

4. Белоконь М.А. Разработка оптимальных алгоритмов функционирования технологических объектов, являющихся открытыми системами. Кандидатская диссертация. - Таганрог, 1996. - 175 с.

5. Берштейн Л.С., Боженюк A.B. Принципы построения советующих подсистем САПР машиностроения // Проблемы управления 86. X Всесоюзное совещание: Тез. докл. Алма-Ата: 1986. Т. 2. С. 460461.

6. Борисов А.Н. и др. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. Рига: Зинатне, 1982. 256 с.

7. Брайверман Э.М., Мучник И.Б. Структурные методы обработки эмпирических данных. М.: Наука, 1983. - 464 с.

8. Буянов В.А., Ратин Г.С. Автоматизированные системы на железнодорожном транспорте. М.: Транспорт, 1984. - 239 с.

9. Вагин В.Н. Дедукция и обобщение в системах принятия решения: -М. Наука- 1998. 384 с.

10. Вишневецкий Д.Г. Исследования и разработка методов реструктуризации сложных систем. Кандидатская диссертация. — Ростов-на-Дону, 1999. - 180 с.

11. Вишневецкий Д.Г., Шабельников А.Н. Проблемы и пути решения задач реструктуризации сложных объектов. СКНЦ, приложение «Научная мысль Кавказа» № 4, 1999.

12. Гиг Дж. Прикладная общая теория систем : в 2-х кн./ Пер. с англ. под ред. Сушкова Б.М., Тюхтина B.C. М.: Мир, 1981. - 731 с.

13. Гольбан Е.В., Лябах H.H. (младший). Параметрическая идентификация мер близости признаковых пространств// Изв. Вузов. Сев.-Кавк. регион. Техн. науки. 1997. № 2. С. 37-39.

14. Гуда А.Н., Иванченко В.Н., Лябах H.H. Программа идентификации процессов с применением устойчивой процедуры нахождения оценок коэффициентов. Гос. фонд алгоритмов и программ. - Per. № 50850000973. - 1985, - 7 с.145

15. Дудниченко А.М., Скабалланович B.C., Нефедова Т.А., Савицкий А.Г. О регулировании скорости роспуска составов на сортировочных горках// Вестник ВНИИЖТа, 1981, № 3 С. 11-16.

16. Заде JI.A. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений. М.: МИР, 1976. 168 с.

17. Заде JI.A. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений// Математика сегодня. М.: Знание, 1973. - 58 с.

18. Иванченко В.Н. Исследование и разработка алгоритмов функционирования информационно-логической системы автоматизированной сортировочной горки. Ростов-на-Дону: Труды РИИЖТа, 1976. Вып. 133. - С. 18-24.

19. Иванченко В.Н., Кузнецов Л.П., Лябах H.H., Самойленко Ю.А. Автоматизация оперативного управления сортировочной станцией на основе локальных информационно-управляющих систем. -Ростов-на-Дону: Труды РИИЖТа, 1984. Вып. 178. С. 11-18.

20. Иванченко В.Н., Лябах H.H., Беленький П.П. Адаптивная система управления с идентификатором на сортировочной горке// -Известия СКНЦ ВШ. Технические науки. 1984, № 4 - С. 32-35.

21. Иванченко В.Н., Лябах H.H., Гуда А.Н. и др. Идентификация сложных процессов с применением самоорганизации. Гос. фонд алгоритмов и программ. - Per. № 50850000974. - 1985. - 9 с.

22. Иванченко В.Н., Лябах H.H., Гуда А.Н., Моисеенко И.Е. Математическое моделирование микропроцессорных систем управления на железнодорожном транспорте// Учебное пособие. Ростов-на-Дону: РИИЖТ, 1984. 80 с.146

23. Иванченко В.Н., Лябах H.H., Гуда А.Н. Применение методов регрессионного анализа для моделирования сложных процессов// Вестник ВНИИЖТа, 1985, № 7. С. 8-10.

24. Иванченко В.Н., Лябах H.H., Гуда А.Н. Применение методов самоорганизации для построения моделей сложных процессов// Известия СКНЦ ВШ. Технические науки, 1985, № 1. С. 89-91.

25. Иванченко В.Н., Лябах H.H., Гуда А.Н., Самойленко Ю.А. Обучающиеся системы с самоорганизацией модели технологических процессов на сортировочной горке// Автоматика, 1983, №4-С. 68-70.

26. Иванченко В.Н., Лябах H.H., Ковалев С.М. Принятие решений на железнодорожном транспорте на основе использования теории нечетких множеств// Методические указания. — Ростов-на-Дону: РИИЖТ, 1987.- 28 с.

27. Иванченко В.Н., Лябах H.H., Кулькин А.Г., Самойленко Ю.А. Системы автоматического управления на железнодорожном транспорте// Автоматика, 1984, № 1. С. 76-79.

28. Иванченко В.Н., Лябах H.H., Пирогов А.Е. Автоматическая классификация отцепов по ходовым свойствам на основе теории распознавания образов. Межвузовский сб. научн. тр. Вып.781. -М.: МИИТ, 1985. - С. 88-95.147

29. Иванченко В.Н., Лябах H.H., Пирогов А.Е. Классификация отцепов по ходовым свойствам на основе теории распознавания образов// Вестник ВНИИЖТа. М.: МИИТ, 1983. № 5. С. 8-11.

30. Иванченко В.Н., Лябах H.H., Пирогов А.Е. Применение принципов самоорганизации для решения задачи декомпозиции системы на подсистемы на железнодорожном транспорте// Автоматика. Киев. - 1985. № 3. - С. 61-63.

31. Иванченко В.Н., Лябах H.H., Самойленко Ю.А., Гуричев Ю.Т. Микропроцессорная техника на горках// Железнодорожный транспорт. М. 1985.№> 10. - С. 24-27.

32. Иванченко В.Н., Лябах H.H., Самойленко Ю.А., Кулькин А.Г. Оценка эффективности сложных систем принятия решений// Методы автоматизации, проектирования, программирования и моделирования. Таганрог: ТРТИ, 1982. Вып. 3. С. 21-25.

33. Иванченко В.Н., Лябах H.H., Самойленко Ю.А. Построение адаптивных микропроцессорных систем управления технологическими процессами на железнодорожном транспорте// Автоматика. Киев: 1983. № 2 - С. 66-69.

34. Иванченко В.Н., Лябах H.H., Сепетый A.A. Новый подход к управлению процессом роспуска составов на сортировочной горке. Ростов-на-Дону: Труды РИИЖТа, 1984. Вып. 177. - С. 34-41.

35. Иванченко В.Н., Лябах H.H., Сепетый A.A. Принципы построения горочного микропроцессорного комплекса// Вестник ВНИИЖТа. 1984. № 8. С. 15-18.

36. Иванченко В.Н. Микропроцессорная система автоматизации сортировочной горки// Автоматика, телемеханика и связь. М.: 1987. № 9. С. 31-34.148

37. Иванченко В.Н. Микропроцессорные информационно-управляющие системы автоматизации сортировочных процессов// Учебн. пособие. Ростов-на-Дону: РИИЖТ, 1984. - 96 с.

38. Иванченко В.Н. Разработка и внедрение микропроцессорной информационно-управляющей системы на сортировочной горке// Экспр. информ. Сер. Автоматика и связь. М.: ЦНИИТЭИ МПС. -1986. № 6 - С. 1-29.

39. Иванченко В.Н., Шабельников А.Н. Некоторые проблемы обработки данных в системе управления сортировочным процессом на ж.д. станциях. СКНЦ, приложение «Научная мысль Кавказа» № 3, 2000. С. 70-72.

40. Ивахненко А.Г., Мюллер И.А. Самоорганизация прогнозирующих моделей. Киев: Техника, 1985. - 224 с.

41. Ковалев С.М., Шабельников А.Н. Моделирование процессов управления замедлителем на основе композиционных цепочек149нечеткого вывода. Известия ТРТУ № 2 (16). Таганрог: ТРТУ, 2000. - С. 75-78.

42. Круг Г.К., Сосулин Ю.А., Фатуев В.А. Планирование эксперимента в задачах идентификации и экстраполяции. М.: Наука, 1977. - 208 с.

43. Лекута Г.Ф. Перспективы развития и совершенствования хозяйства сигнализации и связи// Автоматика, телемеханика и связь. 1987. - № 9. - С. 28-30.

44. Лисенков В.М. Теория автоматических систем интервального регулирования. М.: Транспорт, 1987. - 149 с.

45. Лябах H.H. Разработка и реализация самоорганизующихся процедур построения математических моделей сложных объектов и процессов принятия решений. Докторская диссертация. - Ростов-на-Дону, 1992. - 373 с.

46. Лябах H.H., Иванченко В.Н., Гуда А.Н. Программа идентификации сложных процессов с применением методов самоорганизации и структурной адаптации. Гос. фонд алгоритмов и программ. - Per. № 50850000972. - 2.07.1985. - 10 с.150

47. Лябах H.H. Математические основы разработки и использования машинного интеллекта. Ростов-на-Дону: СКНЦ ВШ. — 140 с.

48. Лябах H.H., Моисеенко И.Е. Идентификация безынерционных объектов и управление ими по результатам статистических наблюдений. Гос. фонд алгоритмов и программ. Per. № 50890001190 - 1989. - 16 с.

49. Лябах H.H., Моисеенко И.Е. Об одном подходе к методу решения некорректных задач заменой оператора. Деп. в ВИНИТИ, 1987. № 6564 -В87. - 7 с.

50. Лябах H.H., Моисеенко И.Е. Приближенное решение плохо обусловленных систем линейных уравнений. Деп. в ВИНИТИ, 1987. № 6565 -В87.-7 с.

51. Лябах H.H., Моисеенко И.Е. Решение плохо обусловленных систем линейных уравнений методом замены оператора в задачах управления технологическими процессами. Гос. фонд алгоритмов и программ. Per. № 50890000947 1989. - 17 с.

52. Лябах H.H., Пирогов А.Е. Автоматизация технологических процессов на железнодорожном транспорте на основе микропроцессоров с применением методов распознавания// Учебное пособие. Ростов-на-Дону: РИИЖТ, - 1984. - 76 с.

53. Лябах H.H., Пирогов А.Е., Кузнецов Л.П., Лойкова А.Ю. Обработка данных при построении распознающих систем на железнодорожном транспорте// Автоматизированные системы испытаний объектов железнодорожного транспорта. — М.: МИИТ, 1985. Вып. 779. С. 8-11.

54. Лябах H.H., Пирогов А.Е., Лябах А.Н. Идентификация объектов с регуляризацией вычислительной процедуры. Деп. в ВИНИТИ, 1985.-№ 2513-85. 6 с.151

55. Лябах H.H., Пирогов А.Е. Применение принципов самоорганизации для решения задач распознавания на железнодорожном транспорте. Ростов-на-Дону: РИИЖТ, 1984. Вып. 178. - С. 56-60.

56. Лябах H.H. Принятие решений в системах автоматического управления на железнодорожном транспорте в условиях нечеткой исходной информации. Деп. в ВИНИТИ 25.04.1985. № 3114. 85. -7 с.

57. Лябах H.H., Шабельников А.Н. Формализация процедуры отбора информативных признаков в задаче управления скатыванием отцепов на сортировочной горке// Вестник РГУ ПС № 2. — Ростов-на-Дону: РГУ ПС, 2000. С. 6-8.

58. МалышевП.Г., Берштейн Л.С., Баженюк A.B. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР. М.: Энергоатомиздат, 1991 136 с.

59. Мелихов А.Н., Берштейн Л.С., Коровин С.Я. Расплывчатые ситуационные модели принятия решений: Учебное пособие. -Таганрог: ТРТИ, 1986. 92 с.

60. Мелихов А.Н. и др. Моделирование процессов принятия решений на основе нечетких классификационных схем. Электронное моделирование. Киев, «Наукова думка», 1984. - С. 3 - 6.

61. Мелихов А.Н., Карелин В.П., Ковалев С.М. Моделирование процессов принятия решений на основе нечетких классификационных систем//Электронное моделирование. -Таганрог: ТРТИ, 1984. № 3. - С. 3-6.

62. Муха Ю.А. Описание процесса скатывания отцепов с горки при помощи метода планирования эксперимента. Днепропетровск: ДИИТ, 1975. Вып. 168/9. - С. 3-19.152

63. Никифоров Б.Д., Серганов И.Г., Скабалланович B.C. и др. Автоматизация на станциях в комплексной системе автоматического управления движением поездов// Вестник ВНИИЖТ. 1984. - № 5. - С. 5-7.

64. Основные концепции технологии автоматизированного проектирования / В.И. Скурихин, Н.Г. Малышев, A.B. Суворов, A.B. Шестаков // Управляющие системы и машины. 1986. № 1. С. 7-14.

65. Пирогов А.Е., Иванченко В.Н., Лябах H.H. Расчет скоростей выхода отцепов из тормозных позиций в системе КГМ-РИИЖТ. -Ростов-на-Дону: РИИЖТ, 1986. Вып. 188. С. 159-163.

66. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. -М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. - 288 с.

67. Пирогов А.Е., Лябах H.H., Иванченко В.Н., Гуричев Ю.Т., Пономарев А.И. Обучающаяся программа распознавания объектов. Гос. фонд алгоритмов и программ. - Per. № 50860001269. - 1986. -66 с.

68. Родзин С.И. Гибридные интеллектуальные системы на основе алгоритмов эволюционного программирования // Новости ИИ. 1999. №3. С. 86 - 100.

69. Скабалланович B.C. Комплексная механизация и автоматизация технологического процесса работы сортировочной станции// Вестник ВНИИЖТа. 1981. - № 6. - С. 1-7.153

70. Сотников Е.А. Совершенствование управления перевозочным процессом на железнодорожном транспорте. М.: Знание. Сер. Транспорт. - 1987. - № 6. - 64 с.

71. Тихонов А.Н., Арсенин В.Н. Методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1979. - 286 с.

72. Фонарев Н.М., Нефедова Т.А., Федоров Н.В. Устройство для автоматического управления вагонными замедлителями на сортировочных горках// Авторское свидетельство. № 4742, 1975. - 3 с.

73. Химмельблау Д. Анализ процессов статистическими методами. -М.: Мир, 1973. 960 с.

74. Шабельников А.Н. Разработка стратегии, инструментария и технологии принятия решений в человеко-машинных комплексах. Сборник науч. трудов КИЭП. Кисловодск: КИЭП, 2000. - С. 3640.

75. Шафит Е.М., Губенко В.В. Принципы построения АРС с адаптивной моделью объекта в контуре управления. -Днепропетровск: ДИИТ, 1983. С. 3-13.

76. Шафит Е.М., Сафрис Л.В., Косолапов А.А. Применение микропроцессорных средств в автоматизированных системах управления сортировочным процессом на горке. Днепропетровск: ДИИТ. Вып. 224/11, 1982. - С. 3-12.

77. Шелухин В.И., Малышев И.Н., Милехин Д. А. Прицельное торможение отцепов на базе адаптивных алгоритмов. М: -«Автоматика, связь, информатика», 2000, № 2 С. 9-11.

78. Шелухин В.И., Малышев И.Н. Универсальный модуль управления тормозными позициями. М: «Автоматика, связь, информатика», 2000, № 5 - С. 12-14.154

79. Энциклопедия кибернетики. В двух томах. Киев, 1974. - Т. 1 -608 е.; Т. 2 - 624 с.

80. Allen J.F. and Ferguson J. Actions and Events in Interval Temporal Logic// Technical Report. 1994. - 521 p.

81. Bandler W., Kohout L.J. Probabilistic versus fuzzy production rules in expert systems // Int. J. Man-Machine Studies. 1985. Vol. 22. - P. 347-353.

82. Bellman R.E., Zade L.A. Local and Fuzzy logic: Memorandum N ERL-M584. Berkeley: College of Engineering, University of California. 1976.

83. Malyshev N.G., Berstein L.S., Bozhenuk A.V. Fuzzy model of decision making in CAD system // Fuzzy sets in informatics. International Conference. Moscow, 1988. - P. 44.