Методи та засоби управління автономними логістичними кіберфізичними системами з використанням технологій штучного інтелекту
Вантажиться...
Дата
2024
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Головатенко І. А. Методи та засоби управління автономними логістичними кіберфізичними системами з використанням технологій штучного інтелекту. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису.
Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 126 – Інформаційні системи та технології з галузі знань 12 – Інформаційні технології. – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2024.
Дисертаційна робота присвячена розробленню методів та засобів планування логістики автономних кіберфізичних систем. Сучасний світ швидко розвивається, особливо у сфері інформаційних технологій. Застосування штучного інтелекту в кіберфізичних системах є ключовим фактором в цьому розвитку. Динамічні зміни вимагають нових підходів до управління, і саме це робить тему дослідження вкрай актуальною. Автономні логістичні кіберфізичні системи стають все більш складними та розгалуженими. Ефективне управління ними стає викликом через розмаїття параметрів, що впливають на їх функціонування. Застосування методів штучного інтелекту може значно полегшити цей процес та підвищити його результативність. Ефективне управління логістичними кіберфізичними системами важливе для економії ресурсів, часу та коштів. Застосування технологій штучного інтелекту може сприяти оптимізації процесів, підвищенню продуктивності та зниженню витрат. Автономні системи широко використовуються в різних галузях, включаючи транспорт, виробництво, медицину тощо. Збільшення автономії таких систем породжує нові виклики, такі як безпека, надійність та ефективність. Дослідження, присвячене вирішенню зазначених проблем вкрай важливе, оскільки воно дозволяє вдосконалити функціонування та впровадження автономних логістичних кіберфізичних систем на міжнародному рівні. Застосування штучного інтелекту в управлінні кіберфізичними системами вимагає глибокого розуміння інтеграції різноманітних технологій. Розв’язання цієї проблеми не тільки сприяє розвитку конкретного напряму, але й робить внесок у загальний розвиток наукової думки та суспільства в цілому. Отже, актуальність представленої дисертаційної роботи визначається потребою сучасного світу в ефективних методах управління складними автономними логістичними кіберфізичними системами, що використовують технології штучного інтелекту. Результати дослідження мають значущий вплив на розвиток інформаційних технологій та покращення функціонування важливих галузей господарства та науки. Метою наукового дослідження є підвищення ефективності планування в реальному часі логістики автономних транспортних засобів, як складової кіберфізичної системи з використанням моделей навчання з підкріпленням. Зважаючи на аналіз різноманітних методів побудови кіберфізичних систем у галузі автономної логістики, перший розділ розглядає та систематизує ці підходи. Зокрема, він досліджує та аналізує існуючі методики та інструменти, що використовуються в проектуванні та моделюванні кіберфізичних систем, зокрема в контексті автономних транспортних засобів. Другий розділ присвячений аналізу методів планування логістичних маршрутів та їхнього впливу на ефективність та безпеку автономних транспортних систем. Він досліджує існуючі методи та їхню ефективність, а також вказує на недоліки та можливості вдосконалення. Розділ охоплює розробку та вдосконалення методів контролю та керування кіберфізичними системами з метою підвищення їхньої надійності та ефективності. Цей розділ вивчає принципи функціонування кіберфізичних систем та методи їхнього оптимізованого управління. У третьому розділі розглядається метод побудови безпечних логістичних маршрутів, що базується на модифікації та розвитку алгоритму A*. Даний розділ описує впровадження нових функціональних можливостей та алгоритмів для забезпечення безпеки та ефективності автономних транспортних засобів. Розділ, окрім іншого, присвячений розробці архітектури кіберфізичних систем, яка включає в себе застосування «хмарних» технологій, мікросервісів та ефективних методів зберігання даних для підвищення швидкодії, покращення відмовостійкості та поліпшення надійності усієї системи. Четвертий розділ описує експериментальне підтвердження отриманих результатів шляхом комп’ютерного моделювання кіберфізичних логістичних систем. Він демонструє практичне застосування розроблених методів та алгоритмів у реальних умовах, що дає можливість перевірити їх ефективність та працездатність. Результати, отримані у дисертаційному дослідженні, містять наукову новизну: 1. розроблено новий метод планування шляху для автономних логістичних кіберфізичних систем, що включає в себе модифікації алгоритму A*, які забезпечують управління рухом автономних транспортних засобів у логістичних кіберфізичних системах, з використанням моделей навчання з підкріпленням, для поліпшення прийняття рішень у реальному часі; 2. удосконалено модельно-орієнтований метод до моделювання кіберфізичних систем, який, на відміну від існуючих, передбачає симбіоз метамоделювання та моделей бізнес-процесів, що дозволяє визначати ієрархічні структури, залежності між різними елементами кіберфізичних систем, включаючи аспекти їхньої динаміки, ресурсного управління та взаємодії з оточуючим середовищем; та забезпечує ефективність таких систем і їх відповідність стратегічним цілям; 3. дістав подальшого розвитку метод до побудови адаптивної логістичної системи на основі інтеграції засобів штучного інтелекту задля оптимізації планування шляху та уникнення перешкод, що, на відміну від існуючих, дозволяє логістичній системі гнучко адаптуватися до змін у внутрішніх та зовнішніх умовах та вчасно уникати перешкоди, що визначається високою продуктивністю та задоволенням вимог сучасного логістичного середовища, де швидкість реагування та ефективне управління ресурсами визначають успіх системи. Практичне значення результатів дисертаційного дослідження полягає у розроблені моделі кіберфізичної логістичної системи, що здатна керувати автономним об’єктами. Розроблені моделі навчання з підкріпленням та методи планування шляху дозволяють підвищити ефективність та точність планування маршрутів для автономних транспортних засобів, зменшуючи час доставки та оптимізуючи використання ресурсів. Розроблені методи планування шляху з урахуванням безпекових обмежень дозволяють уникнути небезпек та аварій на дорогах, забезпечуючи безпеку як для автономних транспортних засобів, так і для інших учасників дорожнього руху. Врахування обмежень при плануванні логістичного шляху дозволяє підвищити ефективність та оптимізувати процеси доставки, зменшуючи затрати часу та ресурсів на перевезення вантажів. Результати впроваджені в навчальний процес кафедри інформаційних систем та технологій при підготовці методичних матеріалів до проведення занять за освітнім компонентом «Оптимальні системи». Результати дисертаційної роботи опубліковано у 6 наукових публікаціях, серед яких 1 стаття у періодичному науковому виданні, проіндексованому у Web of Science Core Collection та Scopus базах даних, 2 статті у фахових наукових журналах категорії «Б», 2 публікації у матеріалах міжнародних наукових конференцій, 1 розділ у колективній монографії у співавторстві з науковим керівником, проіндексованій у базі Scopus.
Опис
Ключові слова
кіберфізична система, автономні об’єкти, планування шляху, логістика, навчання з підкріпленням, машинне навчання, штучний інтелект, нейронні мережі, система управління, оптимальне керування, критерій оптимальності, cyber physical system, autonomous objects, path planning, logistics, reinforcement learning, machine learning, artificial intelligence, neural networks, control system, optimal control, optimality criterion
Бібліографічний опис
Головатенко, І. А. Методи та засоби управління автономними логістичними кіберфізичними системами з використанням технологій штучного інтелекту : дис. … д-ра філософії : 126 Інформаційні системи та технології / Головатенко Ілля Анатолійович. – Київ, 2024. – 148 с.