Методи та засоби управління автономними логістичними кіберфізичними системами з використанням технологій штучного інтелекту
| dc.contributor.advisor | Писаренко, Андрій Володимирович | |
| dc.contributor.author | Головатенко, Ілля Анатолійович | |
| dc.date.accessioned | 2024-05-27T13:29:47Z | |
| dc.date.available | 2024-05-27T13:29:47Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description.abstract | 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. | |
| dc.description.abstractother | Holovatenko I. A. Methods and means of control of autonomous logistics cyberphysical systems using artificial intelligence technologies. Thesis for the degree of Doctor of Philosophy in specialty 126 – Information systems and technologies in the field of knowledge 12 – Information technologies. - National Technical University of Ukraine «Ihor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute», Kyiv, 2024. The work is devoted to the development of methods and tools for planning the logistics of autonomous cyber-physical systems. The modern world is developing rapidly, especially in the field of information technologies. The use of artificial intelligence in cyber-physical systems is a key factor in this development. Dynamic changes require new approaches to management, and this is what makes the research topic extremely relevant. Autonomous logistics cyber-physical systems are becoming increasingly complex and extensive. Effective management of them becomes a challenge due to the variety of parameters affecting their functioning. The use of artificial intelligence methods can greatly facilitate this process and increase its effectiveness. Effective management of logistics cyber-physical systems is important for saving resources, time and money. The use of artificial intelligence technologies can help optimize processes, increase productivity and reduce costs. Autonomous systems are widely used in various industries, including transportation, manufacturing, medicine, and more. Increasing autonomy of such systems creates new challenges such as security, reliability and efficiency. The research dedicated to the solution of these problems is extremely important, as it allows to improve the functioning and implementation of autonomous logistics cyber-physical systems at the international level. The application of artificial intelligence in the management of cyber-physical systems requires a deep understanding of the integration of various technologies. Solving this problem not only contributes to the development of a specific direction, but also contributes to the general development of scientific thought and society as a whole. Therefore, the relevance of the presented Ph.D. thesis is determined by the modern world's need for effective methods of managing complex autonomous logistics cyber-physical systems that use artificial intelligence technologies. The results of the research have a significant impact on the development of information technologies and the improvement of the functioning of important branches of economy and science. The aim of the research is to improve the efficiency of real-time planning of the logistics of autonomous vehicles as a component of a cyber-physical system using reinforcement learning models. Considering the analysis of various methods of building cyber-physical systems in the field of autonomous logistics, the first section reviews and systematizes these approaches. In particular, it explores and analyzes existing techniques and tools used in the design and modeling of cyber-physical systems, particularly in the context of autonomous vehicles. The second section is devoted to the analysis of logistics route planning methods and their impact on the efficiency and safety of autonomous transport systems. It examines existing methods and their effectiveness, and points out weaknesses and opportunities for improvement. Among other section covers the development and improvement of methods of control and management of cyber-physical systems in order to increase their reliability and efficiency. This section studies the principles of functioning of cyber-physical systems and methods of their optimized management. In the third section, the method of building safe logistics routes based on the modification and development of the A* algorithm is considered. This section describes the implementation of new functionality and algorithms to ensure the safety and efficiency of autonomous vehicles. Beside others sections is devoted to the development of the architecture of cyber-physical systems, which includes the use of "cloud" technologies, microservices, and effective data storage methods to increase performance, improve fault tolerance, and improve the reliability of the entire system. The fourth section describes the experimental confirmation of the obtained results through computer modeling of cyber-physical logistics systems. It demonstrates the practical application of the developed methods and algorithms in real conditions, which makes it possible to check their effectiveness and efficiency. The results obtained in the dissertation research contain scientific novelty: 1. a new method of path planning for autonomous logistics cyber-physical systems has been developed, which includes modifications of the A* algorithm, which provide control of the movement of autonomous vehicles in logistics cyber-physical systems, using reinforcement learning models, to improve decision-making in real time; 2. a model-oriented approach to modeling cyber-physical systems has been improved, which, unlike the existing ones, involves a symbiosis of meta-modeling and business process models, which allows determining hierarchical structures, dependencies between various elements of cyber-physical systems, including aspects of their dynamics, resource management and interaction with the environment; and ensures the effectiveness of such systems and their compliance with strategic goals; 3. the approach to building an adaptive logistics system based on the integration of artificial intelligence tools to optimize route planning and avoid obstacles was further developed, which, unlike the existing ones, allows the logistics system to flexibly adapt to changes in internal and external conditions and avoid obstacles in time, which is determined by high productivity and meeting the requirements of the modern logistics environment, where the speed of response and effective management of resources determine the success of the system. The practical significance of the results of the dissertation research lies in the developed model of a cyber-physical logistics system capable of managing autonomous objects. The developed reinforcement learning models and path planning methods can improve the efficiency and accuracy of route planning for autonomous vehicles, reducing the delivery time and optimizing the use of resources. The developed methods of planning the path taking into account the safety restrictions allow you to avoid dangers and accidents on the roads, ensuring safety for both autonomous vehicles and other road users. Taking into account the limitations when planning the logistics path allows you to increase the efficiency and optimize the delivery processes, reducing the time and resources spent on the transportation of goods. The results were implemented in the educational process of the department of information systems and technologies in the preparation of methodological materials for conducting classes on the educational component "Optimal systems". The results of the Ph.D. thesis were published in 6 scientific publications, including 1 article in a periodical scientific publication indexed in the Web of Science Core Collection and Scopus databases, 2 articles in professional scientific journals, 2 publications in the materials of international scientific conferences, 1 a section in a collective monograph in co-authorship with a scientific supervisor, indexed in the Scopus database. | |
| dc.format.extent | 148 с. | |
| dc.identifier.citation | 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. | |
| dc.identifier.uri | https://ela.kpi.ua/handle/123456789/66914 | |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.publisher | КПІ ім. Ігоря Сікорського | |
| dc.publisher.place | Київ | |
| dc.subject | кіберфізична система | |
| dc.subject | автономні об’єкти | |
| dc.subject | планування шляху | |
| dc.subject | логістика | |
| dc.subject | навчання з підкріпленням | |
| dc.subject | машинне навчання | |
| dc.subject | штучний інтелект | |
| dc.subject | нейронні мережі | |
| dc.subject | система управління | |
| dc.subject | оптимальне керування | |
| dc.subject | критерій оптимальності | |
| dc.subject | cyber physical system | |
| dc.subject | autonomous objects | |
| dc.subject | path planning | |
| dc.subject | logistics | |
| dc.subject | reinforcement learning | |
| dc.subject | machine learning | |
| dc.subject | artificial intelligence | |
| dc.subject | neural networks | |
| dc.subject | control system | |
| dc.subject | optimal control | |
| dc.subject | optimality criterion | |
| dc.subject.udc | 004; 004.8; 004.9 | |
| dc.title | Методи та засоби управління автономними логістичними кіберфізичними системами з використанням технологій штучного інтелекту | |
| dc.type | Thesis Doctoral |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Вантажиться...
- Назва:
- Holovatenko_dys.pdf
- Розмір:
- 5.07 MB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 8.98 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: