Метод планування поведінки агентів в середовищі інтелектуальної навчальної системи підготовки диспетчерів управління повітряним рухом

DOI: 10.31673/2412-4338.2020.018898

  • Сорока М. Ю. (Soroka M. Yu.) Льотна академія Національного авіаційного університету, м. Кропивницький
  • Гурін І. О. (Gurin I. O.) Харківський національний університет Повітряних Сил імені Івана Кожедуба, м. Харків
  • Опенько П. В. (Open’ko P. V.) Національний університет оборони України імені Івана Черняховського, м. Київ

Анотація

В статті доведено, що інтелектуалізація навчання є важливим напрямком підвищення її ефективності. Для підготовки диспетчерів управління повітряним рухом використовується тренажна система, важливим елементом якої є середовище, що забезпечує створення імітаційної обстановки. Отримання обстановки середовища інтелектуальної навчальної системи підготовки диспетчерів управління повітряним рухом, наближеної до об’єктів реального світу можливо за допомогою застосування агентно-орієнтованого підходу. Центральним елементом формування агентно-орієнтованого середовища є планування поведінки агентів. В статті представлено удосконалений метод планування поведінки агентів у середовищі навчальної системи підготовки диспетчерів управління повітряним рухом, який базується на модифікованому методі формування множини нечітких бінарних умов виконання і продовження елементарних планів з використанням набору нечітких правил. Статична реалізація бінарних відношень у базовому методі, є його недоліком. Розвиток методу синтезу бінарних відношень полягає в настроюванні множини параметрів, а також використанні нечіткої логіки, що характеризують бажаність початку виконання елементарних планів агентами. Розроблений підхід при удосконаленні методів планування поведінки інтелектуального агенту дозволяє використовувати одного разу отримані дані на різних етапах роботи алгоритмів. Дане рішення можна розглядати як попередню оптимізацію підсистеми, що використовує зазначені методи.
На основі отриманих значень було проведено настроювання мультиагентного середовища та експерименти, статистичний аналіз результатів яких дозволив оцінити практичну ефективність розроблених методів. Отримані результати оцінювання ефективності навчання дозволяють стверджувати, що використання розроблених методів дозволило підвищити оперативність рішень, які приймаються диспетчером управління повітряним рухом, на 7–19 %.

Ключові слова: диспетчер управління повітряним рухом, середовище інтелектуальної навчальної системи, мультиагентні системи, підготовка, теорія нечітких множин, ефективність навчання.

Список використаної літератури
1. Поспелов Д.А. Многоагентные системы – настоящее и будущее / Д.А. Поспелов // Информационные технологии и вычислительные системы. – 1998. – № 1. – С.14–21.
2. Багрецов С.А. Методические рекомендации по оценке дидактической эффективности обучающих систем / С.А. Багрецов, Г.М. Попов. – Л.: МО СССР, 1988. – 135 c.
3. Фин В.К. Об интеллектуальном анализе данных / В.К. Фин // Новости Искусственного интеллекта. – 2004. – № 3. – C. 98–103.
4. Амелин К.С. Адаптивная мультиагентная операционная система реального времени / К.С. Амелин, М.В. Баклановский, О.Н. Граничин и др. // Стохастическая оптимизация в информатике. – 2013. – Т. 9. Вып. 1. – C. 3–16.
5. Магид С.И. Использование современных информационных технологий при разработке тренажеров для тепловых электрических станций / С.И. Магид, М.И. Кузнецов, Е.И. Архинова // Энергосбережение и водоподготовка. – 2004. – № 2. – С. 26–30.
6. Айзинов С.Д. Теоретические и методические основы создания экспертной системы по оценке эффективности морских тренажёров (на примере тренажёров ГМССБ): дис. … канд. тех. наук : 05.12.13 / Айзинов Сергей Дмитриевич. – СПб., 2007. – 168 с.
7. Борсук С.П. Адаптивне навчання операторів на функціональному тренажері:автореф. дис. канд. тех. наук : 05.07.14 / Борсук Сергій Павлович; Нац. авіац. ун-т. – К., 2011. – 23 с.
8. Лазырин М.Б. Использование технологии многоагентных систем при разработке тактических тренажеров / М.Б.Лазырин // Сборник материалов Всероссийской конференции «Тренажеростроение: современное состояние, перспективы развития».– Тверь: ЗАО НИИ «Центрпрограммсистем», 2005. – С.53–57.
9. Громов Ю.Ю. Подготовка операторов технологических процессов на основе использования тренажерных систем / Ю.Ю. Громов, С.В. Данилкин, Н.А. Земской, О.Г. Иванова, А.В. Лагутин // Инженерная физика. – 2004. – №2. – С. 54–56.
10. Снитюк В.Е. Эволюционные технологии принятия решений в условиях неопределенности: дисс. ... доктора техн. наук : 05.13.06 / Снитюк Виталий Евгеньевич. – К.; НАУ, 2009. – 305 с.
11. Ardimento P. Decision table for adaptiveelearningsystems / P. Ardimento, N. Boffoli, V. Convertini, G. Visaggio; ed. A. Mendez-Vilas// Education in a Technological World: Communicating Current and Emerging Research and Technological Efforts. – Spain : Formatex Research Center, Editors, 2011. – P. 127–131.
12. Graesser A. C. AutoTutor: A tutor with dialogue in natural language [Electronic resource] /A.Graesser, S. Lu, G. T. Jackson, H. H. Mitchell,M. Ventura, A. Olney, M. M. Louwerse // Behavior Research Methods, Instruments & Computers. – 2004. –№ 36 (2). – Pp. 147–179.– Way of access: https://www.researchgate.net/profile/Max_Louwerse/publication/215835920_ AutoTutor_a_Tutor_with_Dialogue_in_Natural_Language/links /0912f509d1255b8dcc000000/ AutoTutor-a-Tutor-with-Dialogue-in-Natural-Language.pdf
13. Oxman S. White paper: adaptive learning systems / S. Oxman, W. Wong // DV X Innovations DeVry Education Group. – 2014. – P. 1–30.
14. Федорук П.І. Адаптивна система дистанційного навчання та контролю знань на базі інтелектуальних Internet-технологій / П.І. Федорук. – Івано-Франківськ: Видавничо-дизайнерський відділ ЦІТ Прикарпатського національного університету імені Василя Стефаника, 2008. – 326 с.
15. Титенко С.В. Дослідження і аналіз методів та моделей інтелектуальних систем безперервного навчання / С.В. Титенко // Наукові вісті НТУУ "КПІ". – 2007. – № 6 (56). – С. 37–48.
16. Горенков А.Н. Современные тренажёрные и моделирующие комплексы в системе профессиональной подготовки управления воздушным движением / А.Н. Горенков // Транспортное дело. – 2016. – № 4. С. 70–73.
17. Неділько В.М. Проблеми побудови системи адаптивної тренажерної підготовки диспетчерів управління повітряним рухом / В. М. Неділько, А. С. Пальоний, К. Ю. Сурков // Радіоелектронні і комп’ютерні системи. – 2017. – № 4. – С. 64–72.
18. Сурков К.Ю. Метод синтезу адаптивного інформаційного середовища тренажера підготовки диспетчерів управління повітряним рухом / К.Ю. Сурков, В.В. Калачова, М.В. Качан // Системи обробки інформації. – 2019. – № 1 (156). – С. 118–124.
19. Чернов В.Г. Метод формирования набора индивидуальных тестовых заданий для оценки уровня подготовки оператора АСУ в процессе тренажной подготовки / В.Г. Чернов, М.А. Павленко, А.И. Тимочко, Д.Ю. Свистунов, Н.А. Королюк // Системи управління, навігації та зв'язку. – К., 2014. – Вип. 2 (30). – С. 63–68.
20. Яхъяева Г.Э. Нечеткие множества и нейронные сети / Г.Э. Яхъяева. – М.: Интернет-университет информационных технологий, Бином. Лаборатория знаний, 2011. – 320 с.

Номер
Розділ
Статті