Штучний інтелект в задачах управління
The problems of optimization of a controlled object pursuing several goals are considered. A model of multi-criteria optimization has been obtained, which allows the controlled object to realize all the goals set in the entire range of possible situations without the direct participation of...
Збережено в:
| Дата: | 2024 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine
2024
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/240 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Problems of Control and Informatics |
Репозитарії
Problems of Control and Informatics| id |
oai:ojs2.jais.net.ua:article-240 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Problems of Control and Informatics |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2025-03-11T15:06:59Z |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| topic |
багатокритеріальні задачі формалізація прийняття рішень штучний інтелект задачі управління обмеження компромісна схема нейронні мережі |
| spellingShingle |
багатокритеріальні задачі формалізація прийняття рішень штучний інтелект задачі управління обмеження компромісна схема нейронні мережі Voronin, Albert Savchenko, Alina Штучний інтелект в задачах управління |
| topic_facet |
multi-criteria problems formalization decision-making artificial intelligence control problems constraints trade-off scheme neural networks многокритериальные задачи формализация принятие решений искусственный интеллект задачи управления ограничения компромиссная схема нейронные сети багатокритеріальні задачі формалізація прийняття рішень штучний інтелект задачі управління обмеження компромісна схема нейронні мережі |
| format |
Article |
| author |
Voronin, Albert Savchenko, Alina |
| author_facet |
Voronin, Albert Savchenko, Alina |
| author_sort |
Voronin, Albert |
| title |
Штучний інтелект в задачах управління |
| title_short |
Штучний інтелект в задачах управління |
| title_full |
Штучний інтелект в задачах управління |
| title_fullStr |
Штучний інтелект в задачах управління |
| title_full_unstemmed |
Штучний інтелект в задачах управління |
| title_sort |
штучний інтелект в задачах управління |
| title_alt |
Artificial intelligence in management problems Искусственный интеллект в задачах управления |
| description |
The problems of optimization of a controlled object pursuing several goals are considered. A model of multi-criteria optimization has been obtained, which allows the controlled object to realize all the goals set in the entire range of possible situations without the direct participation of a person. A systematic approach to the problem of vector optimization made it possible to combine models of individual trade-off schemes into a single integral structure that adapts to the situation of making a multi-criteria decision. The advantage of the concept of a non-linear trade-off scheme is the possibility of making a multi-criteria decision formally, which is a hallmark of artificial intelligence. The apparatus of the nonlinear trade-off scheme, developed as a formalized tool for studying management systems with conflicting criteria, allows the artificial intelligence system to solve practically multi-criteria problems of a wide class. Artificial intelligence systems are created in order to replace a person as a decision maker in this or that situation. AI systems such as robots, decision support systems, neural networks, etc. operate in conditions that a person considers unfavorable for himself. Thus, a demining robot operates in an environment that is dangerous for a sapper. Decision support systems are usually used in conditions of time pressure or in aggressive environments. Neural network classifiers process volumes of information that exceed the capabilities of a human operator, etc. Replacing a person with an AI system requires the formalization of both the formulation and the process of solving the problem. Subjective factors should be excluded from the solution algorithm. A special place among such systems is occupied by those which functioning is evaluated by a set of conflicting quality criteria. When solving a specific problem of vector optimization, the decision maker creates his own model of the objective function (utility function) in accordance with his preferences. |
| publisher |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine |
| publishDate |
2024 |
| url |
https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/240 |
| work_keys_str_mv |
AT voroninalbert artificialintelligenceinmanagementproblems AT savchenkoalina artificialintelligenceinmanagementproblems AT voroninalbert štučnijíntelektvzadačahupravlínnâ AT savchenkoalina štučnijíntelektvzadačahupravlínnâ AT voroninalbert iskusstvennyjintellektvzadačahupravleniâ AT savchenkoalina iskusstvennyjintellektvzadačahupravleniâ |
| first_indexed |
2025-10-30T02:48:51Z |
| last_indexed |
2025-10-30T02:48:51Z |
| _version_ |
1847373365174599680 |
| spelling |
oai:ojs2.jais.net.ua:article-2402025-03-11T15:06:59Z Artificial intelligence in management problems Штучний інтелект в задачах управління Искусственный интеллект в задачах управления Voronin, Albert Savchenko, Alina multi-criteria problems formalization decision-making artificial intelligence control problems constraints trade-off scheme neural networks многокритериальные задачи формализация принятие решений искусственный интеллект задачи управления ограничения компромиссная схема нейронные сети багатокритеріальні задачі формалізація прийняття рішень штучний інтелект задачі управління обмеження компромісна схема нейронні мережі The problems of optimization of a controlled object pursuing several goals are considered. A model of multi-criteria optimization has been obtained, which allows the controlled object to realize all the goals set in the entire range of possible situations without the direct participation of a person. A systematic approach to the problem of vector optimization made it possible to combine models of individual trade-off schemes into a single integral structure that adapts to the situation of making a multi-criteria decision. The advantage of the concept of a non-linear trade-off scheme is the possibility of making a multi-criteria decision formally, which is a hallmark of artificial intelligence. The apparatus of the nonlinear trade-off scheme, developed as a formalized tool for studying management systems with conflicting criteria, allows the artificial intelligence system to solve practically multi-criteria problems of a wide class. Artificial intelligence systems are created in order to replace a person as a decision maker in this or that situation. AI systems such as robots, decision support systems, neural networks, etc. operate in conditions that a person considers unfavorable for himself. Thus, a demining robot operates in an environment that is dangerous for a sapper. Decision support systems are usually used in conditions of time pressure or in aggressive environments. Neural network classifiers process volumes of information that exceed the capabilities of a human operator, etc. Replacing a person with an AI system requires the formalization of both the formulation and the process of solving the problem. Subjective factors should be excluded from the solution algorithm. A special place among such systems is occupied by those which functioning is evaluated by a set of conflicting quality criteria. When solving a specific problem of vector optimization, the decision maker creates his own model of the objective function (utility function) in accordance with his preferences. Розглянуто проблеми оптимізації обʼєкта управління, що переслідує декілька цілей. Отримано модель багатокритеріальної оптимізації, яка дозволяє обʼєкту управління реалізувати всі поставлені цілі у всьому діапазоні можливих ситуацій без безпосередньої участі людини. Системний підхід до проблеми векторної оптимізації дозволив обʼєднати моделі окремих компромісних схем в єдину цілісну структуру, що адаптується до ситуації прийняття багатокритеріального рішення. Перевагою концепції нелінійної компромісної схеми є можливість формального прийняття багатокритеріального рішення, що є відмінною рисою штучного інтелекту. Апарат нелінійної компромісної схеми, розроблений як формалізований інструмент для дослідження систем управління з конфліктними критеріями, дозволяє системі штучного інтелекту практично вирішувати багатокритеріальні задачі широкого класу. Системи штучного інтелекту (ШІ) створюються для того, щоб замінити людину як особу, яка приймає рішення, у тій чи іншій ситуації. Такі системи штучного інтелекту, як роботи, системи підтримки прийняття рішень, нейронні мережі тощо, працюють в умовах, які людина вважає несприятливими для себе. Робот-розмінувальник працює в умовах, небезпечних для сапера. Системи підтримки прийняття рішень зазвичай використовуються в умовах дефіциту часу або в агресивних середовищах. Класифікатори нейронних мереж обробляють обсяги інформації, які перевищують можливості людини-оператора тощо. Заміна людини системою ШІ вимагає формалізації як постановки, так і процесу вирішення проблеми. Субʼєктивні фактори повинні бути виключені з алгоритму розвʼязання. Особливе місце серед таких систем займають ті, функціонування яких оцінюється набором суперечливих критеріїв якості. При вирішенні конкретної задачі векторної оптимізації особа, яка приймає рішення, створює власну модель цільової функції (функції корисності) відповідно до своїх уподобань. Рассмотрены проблемы оптимизации объекта управления, преследующего несколько целей. Получена модель многокритериальной оптимизации, позволяющая объекту управления реализовать все поставленные цели во всем диапазоне возможных ситуаций без непосредственного участия человека. Системный подход к проблеме векторной оптимизации позволил объединить модели отдельных компромиссных схем в единую целостную структуру, адаптирующуюся к ситуации принятия многокритериального решения. Преимуществом концепции нелинейной компромиссной схемы есть возможность формального принятия многокритериального решения, что является отличительной чертой искусственного интеллекта. Аппарат нелинейной компромиссной схемы, разработанный как формализованный инструмент для исследования систем управления по конфликтным критериям, позволяет системе искусственного интеллекта практически решать многокритериальные задачи широкого класса. Системы искусственного интеллекта (ИИ) создаются для того, чтобы заменить человека как принимающего решения в той или иной ситуации. Такие системы искусственного интеллекта, как работы, системы поддержки принятия решений, нейронные сети, работают в условиях, которые человек считает неблагоприятными для себя. Робот-разминировщик работает в условиях, опасных для сапера. Системы поддержки принятия решений обычно используются в условиях дефицита времени или агрессивных средах. Классификаторы нейронных сетей обрабатывают объемы информации, превышающие возможности человека-оператора и т.д. Замена человека системой ИИ требует формализации как постановки, так и процесса решения проблемы. Субъективные факторы должны быть исключены из алгоритма решения. Особое место среди таких систем занимают те, функционирование которых оценивается набором противоречивых критериев качества. При решении конкретной задачи векторной оптимизации принимающее решение лицо создает собственную модель целевой функции (функции полезности) в соответствии со своими предпочтениями. V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine 2024-07-04 Article Article application/pdf https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/240 10.34229/1028-0979-2024-3-6 Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; Том 69 № 3 (2024): Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; 84-90 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics; Том 69 № 3 (2024): International Scientific Technical Journal "PROBLEMS OF CONTROL AND INFORMATICS"; 84-90 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics"; Vol. 69 No. 3 (2024): International Scientific Technical Journal "PROBLEMS OF CONTROL AND INFORMATICS"; 84-90 2786-6505 2786-6491 10.34229/10.34229/1028-0979-2024-3 uk https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/240/320 Copyright (c) 2024 Albert Voronin, Alina Savchenko https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 |