Se anunţă susţinerea tezei de doctor în științe matematice:
Pretendent: Reşetnicov Andrei, Laboratorul sistemelor inteligente de control al Institutului de Analiză a Sistemelor şi Control, Universitateai de Stat "Dubna" Federaţia Rusă. Susţine prelegeri, seminare, efectuază cercetări ştiinţifice la Universitatea din Dubna.
Conducătorii ştiinţifici:Tema tezei: "Проектирование интеллектуального управления автономным роботом на основе мягких и квантовых вычислений" (Proieсtarea controlului inteligent al robotului autonom bazat pe calcul cuantic şi soft computing)
Specialitatea: 122.03 – Modelare, metode matematice, produse program
Data: 09 iunie 2016
Ora: 14:00
Local: Institutul de Matematică şi Informatică al Academiei de Ştiinţe a Moldovei (of. 340), str. Academiei 5, Chişinău, MD-2028, Republica Moldova.
Consiliul ştiinţific specializat: D 01.122.03–02, specialitatea 122.03 – Modelare, metode matematice, produse program
Membrii:Problematica abordată. În teză este abordată problema dezvoltării metodelor de suport software şi algoritmic al procesului de modelare, proiectare şi elaborare a Sistemelor Inteligente de Control robuste pentru obiecte de control slab formalizate care funcţionează în situaţii imprevizibile şi neobişnuite în bază de soft computing şi a calculelor cuantice.
Conţinutul de bază al tezei. Teza constă din introducere, trei capitole, concluzii generale şi recomandări şi trei anexe, bibliografie din 152 titluri, 147 pagini de text, din care text de bază 121. Rezultatele principale ale tezei au fost publicate în 38 lucrări ştiinţifice: 15 articole de bază şi 1i comunicări la conferinţe şi congrese internaţionale. În primul capitol al tezei se se examinează situaţia actuală a procesului de elaborare şi realizare a SIC, folosind tehnologii inteligente de calcul şi problemele care apar la realizarea acestora. Analiza literaturii despre situaţia procesului modern de proiectare a SIC demonstrează, că instrumentariile moderne nu pot rezolva corect şi eficace problemele legate de proiectarea sistemelor de control pentru obiectele de control slab formalizate şi slab structurate, care funcţionează în situaţii imprevizibile sau neobişnuite. Aceasta este condiţionat de absenţa nivelului necesar a calculelor inteligente în structurile instrumentariului modulelor studiate, fapt care nu permite rezolvarea problemelor de proiectare a sistemului inteligent de control cu nivelul cerut a robusteţii. In capitolul doi se sunt prezentate principiile de bază a calculelor cuantice şi soft computing. Se examinează instrumentarul elaborat pentru poiectarea SIC. Instrumentarul pentru proiectarea SIC, examinat în acest capitol, are la bază tehnologia soft computing, ceea ce garantează proiectarea direcţionată a nivelului necesar de robusteţe, datorită proiectării optime a numărului total de reguli de producţie şi tipuri de funcţii de apartenenţă în bazele de cunoştinţe. În capitolul trei se examinează modelarea matematică realizată de autor şi experimentul fizic. Analiza calităţii controlului controlerului PID, a regulatoarelor fuzzy şi a regulatoarelor cuantice pe baza instrumentarului software OBC şi ICF s-a realizat cu ajutorul modelului matematic şi a unui obiect de control real. Regulatoarele au fost elaborate pentru funcţionare în situaţie de control tipică.
Principalele rezultate obţinute:În lucrare s-a demonstrat existenţa situaţiilor de control imprevizibile, în care controlerul fuzzy nu posedă calitatea necesară de robusteţe, iar controlerul fuzzy cuantic (pe baza controlerului fuzzy) face faţă sarcinii de control la nivelul necesar al calităţii de control, ceea ce confirmă realizarea principiului de autoorganizare a bazelor de cunoştinţe din contul utilizării algoritmului ICF.
În capitolul 3 sunt expuse rezultatele unor obiective practice, realizate după program, care realizează tehnologiile informaţionale susmenţionate. A fost efectuată o serie de experimente cu aplicarea, atât a modelului matematic, cât şi a obiectului de control real (machetei) în situaţii de control tipice şi neobişnuite. Este prezentat algoritmul validării modelului matematic a obiectului de control cu parametrii nedefiniţi până la capăt pe baza algoritmului genetic şi a semnalului fizic de la obiectul real de control, care permite extragerea cunoştinţelor din semnalul măsurat fizic,excluzând subiectivismul expertului la formarea bazelor de cunoştinţe.
Tehnologia de proiectare a controlerului fuzzy elaborată pe baza metodei de validarea a permis proiectarea sistemelor inteligente de control fără folosirea modelului matematic tradițional a obiectului de control.
Rezultatele modelării şi experienţei au demonstrat posibilitatea creşterii fiabilităţii sistemului intelectual de control integrat autonom în situaţii anormale şi neobişnuite datorită folosirii resurselor suplimentare a calculelor cuantice.
Rezultatele modelării şi a expuse au demonstrat, că metodologia elaborată de unire a strategiilor de control, care este integrată în optimizator la calculele cuantice, permite rezolvarea eficace a obiectivelor de control chiar şi în cazul condiţiilor extreme, în care controlul fuzzy pe bază de deducţie cuantică fuzzy nu fac faţă cerinţelor de control.