Разработка интеллектуальных алгоритмов для оптимизации автоматизации технологических операций
Ключевые слова:
интеллектуальные алгоритмы, автоматизация, оптимизация, технологические операции, разработка.Аннотация
В современных условиях автоматизация технологических процессов становится важной составляющей в повышении производительности и снижении человеческого воздействия на производственный процесс. Разработка интеллектуальных алгоритмов для управления автоматизацией операций приобретает особую актуальность. В данной работе исследуются методы разработки интеллектуальных алгоритмов, направленных на оптимизацию процессов автоматизированного управления технологическими операциями. Для достижения поставленных целей применен системный подход с использованием элементов машинного обучения, искусственного интеллекта и теории оптимального управления. Основной акцент был сделан на разработке алгоритмов на основе искусственных нейронных сетей и методов вычислительного интеллекта. Проводилась сравнительная оценка различных подходов к оптимизации, включая эвристические методы, методы поиска с ограничениями, а также алгоритмы динамического программирования. Для проведения экспериментов использовалась модель имитации одного из типовых технологических процессов. Предложенные алгоритмы продемонстрировали значительное улучшение показателей производительности и эффективности управления технологическими операциями. По результатам моделирования было выявлено снижение энергозатрат до 15% и увеличение точности управления до 20% по сравнению с классическими методами. Кроме того, разработанные интеллектуальные алгоритмы позволили снизить зависимость от человеческого вмешательства, что обеспечило стабильность и надежность функционирования автоматизированных систем. Анализ полученных результатов показал, что использование интеллектуальных подходов позволяет достичь большей гибкости и адаптивности в управлении технологическими процессами. Важное значение имеет правильный подбор параметров обучающих моделей и алгоритмов, что обеспечивает их универсальность при изменении условий производства. Разработанные интеллектуальные алгоритмы демонстрируют большие перспективы для решения задач оптимизации в системах автоматизации. Внедрение таких подходов может способствовать повышению эффективности и конкурентоспособности предприятий в условиях современного промышленного производства.
Библиографические ссылки
Баранов Д.А., Белых М.А., Барабанов В.Ф., Гребенникова Н.И., Черников В.Н. Программная реализация задачи линейной оптимизации на базе муравьиного алгоритма // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2023. Т. 19. № 6. С. 53-58.
Желудков Н.В., Кочева Е.С., Евлампиев Б.Е., Ткаченко Е.В. Автоматизация поиска оптимальных входных параметров при проектировании СБИС // Наноиндустрия. 2024. Т. 17. № S10-1(128). С. 246-250.
Завалева Е.В., Андрузская А.Г., Завалев В.И. Автоматизированная система принятия управленческих решений // ОРГЗДРАВ: новости, мнения, обучения. Вестник ВШОУЗ. 2023. Т. 9. №3(33). С. 133–134.
Золкин А.Л., Мунистер В.Д., Ахмадуллин Ф.Р., Лосев А.Н. Автоматизация инструментария разработки и обслуживания интегрированных сред создания специального программного обеспечения // Научно-технический вестник Поволжья. 2023. № 11. С. 189-194.
Кабильджанов А.С., Бозоров Э.О., Охунбобоева Ч.З. Интеллектуализация поддержки принятия решений в задачах оптимизации сложных технических систем на основе нейро-нечетких сетей ANFIS // Вестник Белорусской государственной сельскохозяйственной академии. 2023. № 3. С. 212-219.
Пальмов С.В., Осанов Н.В. Использование метода роя частиц при решении оптимизационных задач // Перспективы науки. 2023. № 2(161). С. 35-38.
Старостин Н.В., Вернигор И.С. Алгоритм подбора и коррекции пооперационных технологических норм // Машиностроение: сетевой электронный научный журнал. 2024. Т. 11. № 2. С. 38-43.
Шишкова А.Д., Демин К.Д. Оптимизация распределения ресурсов и нагрузки в цепях поставок с использованием искусственного интеллекта // Теория и практика мировой науки. 2024. № 2. С. 53-57.
Hussein B.M., Jaber A.I., Abdulwahhab M.W., Mohammed H.J., Korovkin N.V. Application of intelligent optimization algorithms on economic dispatch problem // International сonference on soft computing and measurements. 2024. Т. 1. С. 582-585.
Zheng Yu. Optimization of computer programming based on mathematical models of artificial intelligence algorithms // Computers & electrical engineering. 2023. Т. 110. С. 108-834.