НОУ ИНТУИТ | Разработка приложений для мобильных интеллектуальных систем на платформе Intel Atom. Лекция 1: От встроенных систем к системам интеллектуальным

Учитесь и получайте официальные документы БЕСПЛАТНО. Вы можете поддержать наш проект.

Регистрация Вход

Твой путь к знаниям!

Опубликован: 12.07.2013 | Уровень: для всех | Доступ: платный | ВУЗ: Санкт-Петербургский государственный университет

|

Вам нравится? Нравится 12 студентам

| Поделиться |

Поддержать программу

Соединение процессов обработки данных и управления в интеллектуальных встроенных устройствах

Сложившаяся к настоящему времени парадигма использования вычислительных устройств базируется на исторически сложившемся разделении процессов обработки данных и принятия управленческих решений (после обработки). Основания этого разделения прослеживаются в истории развития средств вычислительной техники. Первоначально компьютеров было мало и они, занимая огромные пространства, требовали специальных условий для эксплуатации. Формировались особые вычислительные центры для объединенного решения в одном месте множества разных задач, причем до сих пор актуальным остается одно из приоритетных направлений развития – создание суперкомпьютеров. Встроенным устройствам традиционно отводилась роль или устройств для сбора данных, или устройств для реализации определенных управляющих воздействий. В некоторых случаях они использовались как регуляторы в простых контурах обратной связи. Суперкомпьютеры брали на себя выполнение задач Data Mining.

Но надо четко отдавать себе отчет в применимости этой традиционной парадигмы. В природе и обществе все-таки информационно-управленческие связи являются основой всех явлений и процессов. Искусственно разделяя процессы обработки данных и управления, мы существенно снижаем наши потенциальные возможности использования информационно-коммуникационных технологий.

Надо ли разделять процессы обработки данных и управления? С начала XXI века в теории управления заметен всплеск интереса к тематике управления в сетях, коллективному взаимодействию, мультиагентным технологиям и т.п. Это во многом связано с технологическим прогрессом. Сейчас миниатюризация и быстродействие средств вычислительной техники достигли такого уровня, что стало возможным в миниатюрных встроенных системах реального времени использовать вычислительные блоки, соизмеримые по производительности с мощными компьютерами XX в. Все чаще "простые" встроенные устройства заменяются на "интеллектуальные встроенные системы".

Новые альтернативы позволяют по-новому взглянуть на ставшую уже традиционной область Data Mining.

В литературе все чаще появляются мысли о возрождении науки "Кибернетика" с большой буквы, о появлении "неокибернетики" (Б.В. Соколов, Р.М. Юсупов). Теория управления, начавшись с регуляторов механических систем в ХIХ в., пройдя к концу ХХ в. этап глубокой интеграции с цифровыми технологиями обработки данных и принятия решений, фокусируясь в ХХI в. на сетях объектов, выступает "собирателем" трех основных компонент прогресса второй половины ХХ века:

теории управления (Control Theory),
теории коммуникаций (Communication Theory)
информатики (Computer Science) (Б.Р. Андриевский, А.С. Матвеев, А.Л. Фрадков).

Может ли дать какое-то новое качество в обработке данных и извлечении знаний применение кибернетической парадигмы, при которой процессы "добычи знаний" и получения информации будут учитывать неразрывную связь информации и управления (и опираться на нее)?

Да, может!!!

Для иллюстрации положительного ответа в статье О.Н. Граничина (2012) рассмотрены несколько примеров повышения эффективности процессов обработки данных и управления при изменении парадигмы, основанных на рандомизации управляющих воздействий и использовании замкнутых стратегий управления в условиях неопределенностей. Остановимся на одном из них.

Эффективность замкнутых стратегий в условиях неопределенностей.Рассмотрим объект управления (ОУ) с входами u(t) и выходами y(t) , и предположим, что задано начальное состояние y(0) = 1 , и динамика объекта при t = 1,2 описывается уравнением

y(t)+ay(t-1)=u(t-1)+v(t)

с неопределенностями и типов:

динамические возмущения неизвестны и ограничены для всех $t: \left | v(t)\right |\leqslant 1$ , но могут меняться со временем;
коэффициент модели также неизвестен и ограничен: $a \in \left[ 1;5 \right]$ ,но он не может изменяться со временем.

Мы можем выбирать входы u(0) и u(1) . Пусть наша цель – минимизировать $\left | y(2)\right |$ . Рассмотрим минимаксный функционал качества:

$J=sup_{a \in \left[ 1;5 \right]}sup_{\left | v(1)\right |\leqslant 1,\left | v(2)\right |\leqslant 1}\left | y(2)\right | \rightarrow min_{u(0)\mu(1)}$

Конечно, это пример не для супервычислений. Мы специально выбрали достаточно простую модель и рассматриваем всего два шага по времени t = 1,2, с тем чтобы решить задачу почти устно. Но если рассмотреть t = 1,2,3, то сложность серьезно возрастает, а при больших t несколько лет тому назад одному из моих дипломников не хватило времени для решения задачи не только на персональном компьютере, но и с привлечением дополнительных вычислительных ресурсов нашего университета.

Мы сравним качество минимаксной оптимизации для двух классов допустимых стратегий управления

программное управление,
замкнутое управление.

Программное управление. Этот класс состоит из всевозможных пар (u(0) , u(1)) . Для того чтобы выбрать (u(0) и u(1)) , перепишем функционал качества в соответствии с уравнением ОУ как функцию от a, v(1), v(2), u(0), u(1) :

$J=sup_{a \in \left[ 1;5 \right]}sup_{\left | v(1)\right |\leqslant 1,\left | v(2)\right |\leqslant 1}\left | a^2-au(0)+av(1)+u(1)+v(2)\right |$

Произведя максимизацию по отношению к , v(1) и v(2) , получаем функцию от переменных u(0) и u(1) . Минимизация этой функции по u(0) и u(1) дает значения u(0) = 7 , u(1) = 12,25 и

$J^{opt}_{pr}=8,25$

Замкнутое управление. В момент времени t = 1 мы получаем выход y(1) и знаем предыдущее управление u(0) . Замкнутые стратегии управления определяются парой u(0) и функцией обратной связи U_1(y(1),u(0)) . При фиксированных входе y(1) и управлении u(0) с силу уравнения ОУ и условия $\left | v(1)\right |\leqslant 1$ выполняется следующее неравенство:

$\left | y(1)+a-u(0)\right |\leqslant 1$

Следовательно, можно определить интервал

$\left [ a^-;a^+ \right ]=\left [1;5 \right ] \bigcap \left [ -1+u(0)-y(1);1+u(0)-y(1)\right ]$

который гарантированно содержит параметр a, и его границы вычисляются по формулам:

$a^-=max \lbrace 1;-1+u(0)-y(1)\rbrace {;a^+=min \lbrace 1+u(0)-y(1);5\rbrace$

Для оптимального выбора u(1) функционал качества можно переписать как функцию от a, y(1), v(2), u(1) :

$J=sup_{a \in \left[ 1;5 \right]}sup_{\left | v(1)\right |\leqslant 1}( sup_{a \in [a^-;a^+]} sup_{\left | v(2)\right |\leqslant 1}\lvert - ay(1)+u(1)+v(2)\rvert)$

Минимизация по u(1) приводит к формуле

u(1)=U_1(y(1),u(0))=y(1)(a^-+a^+)/2

учитывая которую, получаем

$J=sup_{a \in \left[ 1;5 \right]}sup_{\left | v(1)\right |\leqslant 1}\lvert y(1)(a^-+a^+)/2+1\rvert$ После исключения y(1) в силу уравнения ОУ, произведя операции максимизации, мы можем переписать как функцию от u(0) .

Минимизация по u(0) дает значение u(0) = –3 и $J^{opt}_{cl}=2,125$ .В итоге имеем

$J^{opt}_{cl}=2,125$ << $J^{opt}_{pr}=8,25$

Зависимость качества управления от задания класса неупреждающих стратегий адекватно понимается далеко не всех публикациях. Если все параметры объекта управления известны и помехи отсутствуют, то множества программных и замкнутых стратегий управления оказываются совпадающими.

Основатель кафедры теоретический кибернетики СПбГУ В.А. Якубович любил приводить еще и такую шутку о связи процессов обработки данных и управлений: как-то раз две мышки на молочной ферме одновременно упали с полки с сырами и угодили в неполные бидоны с молоком (в два разных). Задача у них – выжить. Время сильно ограничено, под поверхностью дышать они не могут, а сил "барахтаться" на много не хватит. Возможны две стратегии:

анализировать ситуацию, смотреть на уходящую вверх ровную стенку бидона и пытаться придумать способ как выжить;
начать активно "барахтаться", пытаться что-то предпринимать, физически бороться за жизнь.

Первая мышка утонула, так и не придумав способ как выжить. У второй молоко в бидоне "взбилось" и превратилось в густую сметану, на поверхности которой мышка прожила пару дней и в конце концов нашла способ выбраться из бидона.

Дальше >>

Разработка приложений для мобильных интеллектуальных систем на платформе Intel Atom

Разработка приложений для мобильных интеллектуальных систем на платформе Intel Atom

От встроенных систем к системам интеллектуальным

Соединение процессов обработки данных и управления в интеллектуальных встроенных устройствах

Вопросы и ответы

Студенты

Авторизоваться

Разработка приложений для мобильных интеллектуальных систем на платформе Intel Atom

Разработка приложений для мобильных интеллектуальных систем на платформе Intel Atom

От встроенных систем к системам интеллектуальным

Соединение процессов обработки данных и управления в интеллектуальных встроенных устройствах

Вопросы и ответы

Студенты