МЕТОД ВИЗНАЧЕННЯ ЗМІНИ СТАНІВ СКЛАДНОЇ ГЕТЕРОГЕННОЇ СИСТЕМИ ПРИ ОПЕРАТИВНОМУ УПРАВЛІННІ
DOI:
https://doi.org/10.26906/SUNZ.2024.1.091Ключові слова:
складна система, гетерогенність, стан системи, оперативне управлінняАнотація
Актуальність. При оперативному управлінні необхідно прогнозувати можливі зміни станів складної системи. Але при суттєвій гетерогенності блоків складної системи стандартні методи розрахунку станів надають прогноз з неприпустимими похибками. Мета статті – розробити метод визначення зміни станів складної гетерогенної системи з припустимими похибками при оперативному управлінні. Результати дослідження. Розроблена математична модель зміни станів складної гетерогенної системи. Технічний стан блока в будь-який момент часу в моделі характеризується агрегованим параметром, який є ймовірністю безвідмовної роботи блока. На основі розробленої моделі запропонований метод побудови функції перехідних ймовірностей процесу зміни значень агрегованого параметра. Висновок. Розроблений метод дозволяє зменшити похибку прогнозу зміни стану складної гетерогенної системи при введенні агрегованого параметра.Завантаження
Посилання
Emzir, M.F. Efficient projection filter algorithm for stochastic dynamical systems with correlated noises and state-dependent measurement covariance. Signal Processing, 2024. 218, 109383. Doi: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2024.109383
Chetthamrongchai, P., Sayed, B.T., Artemova, E.I., Bashar, B.S., Heri Iswanto, A. Designing a Mathematical Model to Solve the Uncertain Facility Location Problem Using C Stochastic Programming Method. Foundations of Computing and Decision Sciences, 2023. Vol. 48(3). Pp. 345–355. Doi: https://doi.org/10.2478/fcds-2023-0014
Pratama, I.N., Dachyar, M., Pratama, N.R. Optimization of Resource Allocation and Task Allocation with Project Management Information Systems in Inf. Techn. Companies. TEM Journal. 12(3). Рр. 1814–1824. https://doi.org/10.18421/TEM123-65
Kuchuk G., Kovalenko A., Komari I.E., Svyrydov A., Kharchenko V. Improving big data centers energy efficiency: Traffic based model and method. Studies in Systems, Decision and Control, vol 171. Kharchenko, V., Kondratenko, Y., Kacprzyk, J. (Eds.). Springer Nature Switzerland AG, 2019. Pp. 161-183. DOI: http://doi.org/10.1007/978-3-030-00253-4_8
Коваленко А. А., Кучук Г. А. Методи синтезу інформаційної та технічної структур системи управління об’єктом критичного застосування. Сучасні інформаційні системи. 2018. Т. 2, № 1. С. 22–27. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.1.04
Nechausov A., Mamusuĉ I., Kuchuk N. Synthesis of the air pollution level control system on the basis of hyperconvergent infrastructures. Сучасні інформаційні системи. 2017. Т. 1, № 2. С. 21 – 26. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2017.2.04
Iervolino, R., Manfredi, S. Global stability of multi-agent systems with heterogeneous transmission and perception functions. Automatica. 2024. 162, 111510. DOI: http://doi.org/10.1016/j.automatica.2024.111510
Кучук Н. Г., Мерлак В. Ю., Скородєлов В. В. Метод зменшення часу доступу до слабкоструктурованих даних. Сучасні інформаційні системи. 2020. Т. 4, № 1. С. 97-102. doi: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2020.1.14
Kovalenko, A. and Kuchuk, H. (2022), “Methods to Manage Data in Self-healing Systems”, Studies in Systems, Decision and Control, Vol. 425, pp. 113–171, doi: https://doi.org/10.1007/978-3-030-96546-4_3
Shi, H., Lin, W., Liu, C., Yu, J. A Novel Heterogeneous Parallel System Architecture Based EtherCAT Hard Real-Time Master in High Performance Control System. Electronics. 11(19), 3124. Doi: http://doi.org/10.3390/electronics11193124
