КОНСТРУИРОВАНИЕ И РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ МНОГОСЛОЙНОЙ ИНС С ПЕРЕМЕННОЙ ПРОВОДИМОСТЬЮ СИГНАЛА
Data publicației
28.06.2022
Editor
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Пензенский государственный технологический университет»
Numele ediției
XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс, № 2(58) 28.06.2022
DOI
10.46548/21vek-2022-1158-0003
Autor(i)
Ольшанский Алексей Михайлович - АО «Научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт информатизации, автоматизации и связи на железнодорожном транспорте»
Adnotare(Adnotări)
В последнее время существенно расширился круг вопросов, решаемых с помощью аппарата искусственных нейронных сетей. Важное место среди решаемых с помощью ИНС задач занимает составление расписания на железнодорожном транспорте. Многие задачи поиска расписаний являются оптимизационными. Постановка и решение такой задачи требуют учета конкретных деталей технологического процесса работы железных дорог в среднесрочном и краткосрочном периодах. С ростом их специфичности (детализация топологии линий до станций и отдельных путей) происходит модификация как структуры и топологии используемых нейронных сетей, так и методов их обучения и применения. Для составления расписания разработана многослойная искусственная нейронная сеть с переменной проводимостью сигнала (МИНС). Решения, получаемые МИНС при традиционном алгоритме, часто не соответствуют требованиям, предъявляемым к корректным расписаниям для транспортных систем. Так, использование в качестве главного критерия качества расписаний величины отклонения моментов прибытия поездов на конечные пункты от желаемых приводит к тому, что с уменьшением остаточной ошибки увеличивается время на получение решения, а жесткое ограничение времени получения решений существенно повышает уровень остаточной ошибки. Так как оперативная корректировка расписаний в заданные моменты времени предъявляет равнозначные требований к быстроте получаемых решений и к остаточной ошибке (при отсутствии конфликтов в движении поездов), то использование традиционных алгоритмов, свойственных МИНС, нецелесообразно. Управление поведением ошибки работы данной сети, включая управление поведением функций активации таких сетей, позволило бы существенно изменить алгоритмы обучения и сократить затраты машинного времени на обучение. В статье рассматриваются разработка и реализация нейросетевого управления работой МИНС, приводится функциональная схема, оцениваются показатели качества созданной системы управления. Показаны преимущества применения нейросетевого управления.
Textul complet al articolului
| 21-25.pdf |
|---|