Метод структурно-параметрической адаптации много- уровневых систем обработки информации с использованием локальных функционалов качества
Ключевые слова:
адаптация, система сбора и обработки измерительной информации, многопараметрическая оптимизация, нейронные сети, многослойный MLP-классификаторАннотация
Постановка проблемы: широкий класс прикладных задач связан с перераспределением ограниченных ресурсов
иерархических систем так, чтобы обеспечить экстремумы выходным показателям качества при возникновении огра-
ничений на функционалы качества элементов внутренних уровней. В случае большой размерности таких задач возни-
кают методологические проблемы построения оптимальных моделей распределенных систем обработки информации,
функционирующих в условиях нестационарных изменений локальных функционалов качества. Целью работы является
разработка модели и метода структурно-параметрической адаптации иерархических систем большой размерности на
основе локализации изменений функционалов качества структурных элементов. Результаты: применение развито-
го математического аппарата методов оптимизации в сочетании с алгоритмом обратного распространения ошибки
в многослойных MLP-сетях позволило разработать модель адаптации показателей качества системы сбора и обработки
измерительной информации к ее структурным и (или) параметрическим изменениям. Сформулирована постановка
задачи синтеза многомерной по входу и выходу модели адаптации распределенной системы сбора и обработки из-
мерительной информации. Разработан метод структурно-параметрической адаптации иерархических систем с исполь-
зованием функционалов качества структурных элементов. Практическая значимость: модель позволяет определить
настройки функциональных элементов различных иерархических уровней, исходя из заданного функционала качества
всей системы на высшем уровне ее иерархии. Получены зависимости, позволяющие выбрать алгоритм параметриче-
ского синтеза модели информационной структуры иерархической системы в зависимости от состояния множества ее
элементов.
