Upload
others
View
10
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
Uvod u inteligentno upravljanje
INTELIGENTNO UPRAVLJANJE
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
1
Uvod u inteligentno upravljanjewww.lejla-bm.com.ba
Vanr.prof. Dr. Lejla Banjanović-Mehmedović
Sadržaj predmeta:1. Inteligencija i pojam vještačke inteligencije.
Koncepti i tehnike vještačke inteligencije. Pojam inteligentnih sistema i inteligentnog upravljanja.
2. Mašinsko učenje. Terminologija nadziranog, nenadziranog učenja i učenja sa podrškom.
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
2
nenadziranog učenja i učenja sa podrškom.3. Vještački neuron. Perceptron. Arhitekture
vještačkih neuronskih mreža. 4. Nenadzirano učenje neuronskih mreža.
Nadzirano učenje neuronskih mreža (BP algoritam). Primjene neuronskih mreža u zadaćama aproksimacije, klasifikacije, predikcije, identifikacije i upravljanja.
Sadržaj predmeta:
5. Fuzzy logika. Fuzzy zaključivanje. Dizajn fuzzy regulatora. Primjeri fuzzy upravljanja.
6. Metaheuristički algoritmi. Algoritmi putanje. Algoritam simuliranog taljenja, algoritam
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
3
Algoritam simuliranog taljenja, algoritam penjanja uz brdo.
7. Algoritmi mnoštva.Evolucioni algoritmi. Genetski algoritmi (GA). Optimizacija rojem čestica (PSO).
8. Jedno-ciljna i više-ciljna optimizacija. Algoritmi više-ciljne optimizacije : NSGA-II. Primjeri primjene u upravljanju.
Sadržaj predmeta:10. Hibridni inteligentni sistemi. Adaptivne
neuronske mreže sa fuzzy mehanizmom zaključivanja (ANFIS). Neuro-genetski sistemi. Fuzzy-genetski sistemi. Primjeri primjene u upravljanju i identifikaciji.
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
4
upravljanju i identifikaciji.
Literatura:
1. Lejla Banjanović-Mehmedović: Inteligentni sistemi, univerzitetski udžbenik, 2011.
2. Lejla Banjanović-Mehmedović: Predavanja, autorstvo 2017.
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
5
autorstvo 2017.
3. Velagić J., Neizraziti sistemi upravljanja, Elektrotehnički fakultet, Univerzitet u Sarajevo, 2010.
4. Petrović I., Perić, N., Inteligentno upravljanje sustavima, FER, Sveučilište u Zagrebu, 2001.
Literatura:
5. Avdagić Z., Vještačka inteligencija, ETF Univerzitet u Sarajevu, 2003.
6. Engelbrecht A.P., Computational Intelligence, A John Wiley & Sons, Inc. Publication, 2007.
7. Kantardžić M., Data Mining, Concepts,
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
6
7. Kantardžić M., Data Mining, Concepts, Models, methods and Algorithms, A John Wiley & Sons, Inc. Publication, 2001.
8. MATLAB - Fuzzy Toolbox, Simulink, Neural Network Toolbox
Istorijat � Metode i tehnike je naslijedila iz drevnih
disciplina - filozofije (428 p.n.e.), matematike (800 god.), logike, psihologije, biologije.
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
7
� „Mašine koje misle“ i vještačka bića pojavljaju se još u Grčkim mitovima
� 1760. - Industrijska revolucija šta se postiglo ...
� Vještačka inteligencija – šta je cilj ?
Razvojni put vještačke inteligencije
� Tabela
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
8
INTELIGENCIJA
� Prirodna inteligencija� Vještačka inteligencija� Inteligentni sistemi
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
9
� Inteligentni sistemi� Inteligento upravljanje� Robotski sistemi
Prirodna inteligencija
� prirodna sposobnost pravilnog rasuñivanja� ili� sposobnost učenja na osnovu iskustva,
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
10
� sposobnost učenja na osnovu iskustva, uspješnog prilagoñavanja novim situacijama i promjenama u okruženju, ili sposobnost apstraktnog razmišljanja
Vještačka inteligencija
� sposobnost računara ili programa da imitira ljudski spoznajni proces, kao što su “razmišljanje i učenje“
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
11
� „predstavlja računarsku nauku koja daje sposobnost mašinama da izvršavaju zadatke koji zahtjevaju inteligenciju ukoliko bi ih izvršavao čovjek“ (M. Minsky, 1968)
Vještačka inteligencija
� Kognitivna nauka predstavlja naučno proučavanje ili uma ili inteligencije.
� Vještačka inteligencija (VI) proučava
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
12
� Vještačka inteligencija (VI) proučava kognitivne fenomene u mašinama
Problematika istraživanja vještačke inteligencije
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
13
Problematika istraživanja vještačke inteligencije� Zaključivanje, rezonovanje, rješavanje problema
(problemi neizvjesnosti, kombinacione eksplozije)� Formalizmi i metode prikaza znanja (ekspertni sistemi)� Planiranje, replaniranje� Učenje� Razumijevanje i obrada prirodnih i vještačkih jezika
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
14
� Razumijevanje i obrada prirodnih i vještačkih jezika� Manipulacija i kretanje (roboti...)� Percepcija (senzorika)� Socijalna inteligencija � Kreativnost� Pojam jake inteligencije!
Tehnike vještačke inteligencije
� Klasifikacijske metode� Vjerovatnosne metode� Logika� Neuronske mreže
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
15
� Neuronske mreže� Metode pretraživanja i optimizacije
Klasifikacijske metode� Klasifikacija vrši usporedbu uzoraka kako bi se postiglo
najbolje slaganje. Pri novim observacijama, cilj je klasificirati uzorak na osnovu predhodnog iskustva.
� Metode:� Metoda grupisanja (klasteringa),� Metoda grupisanja (klasteringa),� naivni Bayesov klasifikator, metoda k-najbližih
susjeda, mašina podrške (SVM)� Neuronske mreže kao klasifikatori
� Perfomanse klasifikacije uveliko ovise o karakteristikama podataka koji se klasificiraju. Ne postoji klasifikator koji radi najbolje za sve date probleme!
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
16
Vjerovatnosne metodeodlučivanja� Rad sa agentima.� U cilju donošenja racionalnih odluka u uslovima
neizvjesnosti i nepreciznosti, egzistiraju sljedeće metode:� Bayesova mreža (eng. Bayesian network)� Bayesova mreža (eng. Bayesian network)� Algoritmi vjerovatnoće (eng. probabilistic
algoritms)� Koncept vrednovanja (eng. utility) koristi
matematske alate koji analiziraju u kojoj mjeri agent može praviti izbor i planirati (teorija odlučivanja, teorija informacija, Markovljev model odlučivanja i sl.).
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
17
Logika� Logika se koristi za prezentaciju znanja i
rješavanje problema, ali može biti primijenjena i na druge probleme (upravljanje).
� Postoje različite vrste logike koje se koriste u domenu vještačke inteligencije. Obrañivat domenu vještačke inteligencije. Obrañivat ćemo :� Fuzzy logika – omogućava da tačnost iskaza bude
reprezentirana vrijednostima izmeñu 0 i 1. Fuzzy sistemi se koriste za zaključivanje u uslovima neizvjesnosti, te u mnogobrojnim modernim industrijskim i proizvodnim upravljačkim sistemima.
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
18
Neuronske mreže� Neuronske mreže su povezana grupa čvorova, srodna u
funkcionalnosti ogromnoj mreži neurona u ljudskom mozgu.
� Meñu najpopularnijim unaprijednim mrežama su višeslojne perceptron mreže (eng. multilayer perceptron, MLP).MLP).
� Neuronske mreže se koriste u problemima tipa inteligentnog upravljanja, identifikacije, učenja, predikcije i klasifikacije.
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
19
Metode pretraživanja i optimizacije� Heuristički algoritmi
� Algoritmi procjene (A*, D*)
� Metaheuristički algoritmi (optimizacijski algoritmi)� Algoritme putanje � Algoritme putanje
� Algoritam „penjanja uz brdo“ (eng. hill climbing), lokalnog pretraživanja, simuliranog taljenja
� Algoritme populacije mnoštva:� Evolucione algoritme (poput genetskih algoritama i
genetskog programiranja)� Algoritmi kolonije mrava, algoritmi roja čestica, ...
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
20
Usporedbe
� Metodologija:
� Neuronske mreže� Fuzzy teorija
� Snaga:
� Učenje i adaptacija� Prezentacija znanja
sa if-then pravilima
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
21
� Genetički algortmi
� Konvencionalna vještačka inteligencija
sa if-then pravilima� Sistemski slučajni
pristup� Simbolička
manipulacija
Inteligentni sistemi� Inteligentni sistem
� sistem koji može primati senzorske informacije,
� koje kompjuterski efikasno obrañuje, kombinujući jedan ili više inteligentnih algoritama
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
22
kombinujući jedan ili više inteligentnih algoritama
� u cilju izvršavanja funkcija poput kontrole, upravljanja resursima, donošenja odluka,
� a sve u cilju postizanja pojedinačnih ili više ciljeva.
� Termostat – jednostavan inteligentni sistem� Inteligentni sistem – koji ima visok nivo
inteligencije
Primjeri inteligentih sistema� Inteligentni industrijski sistemi� Inteligentni transportni sistemi� Robotski sistemi� Prepoznavanje uzoraka� Prepoznavanje uzoraka� “Pametne” kuće� Monitoring voda, agronomija,...
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
23
Karakteristike inteligentnih sistema
� Adaptacija i učenje� Učenje o promjenama u objektu� Učenje o okruženju� Učenju o kontroleru, podešavanje � Učenju o kontroleru, podešavanje
param.� Učenje novih dizajnerskih ciljeva i
ogranič.
� Autonomija i inteligencija� Struktura i hijerarhijaInteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
24
Inteligentno upravljanje
� Inteligentno upravljanje opisuje discipline gdje su razvijene upravljačke metode koje pokušavaju emulirati važne karakteristike ljudske inteligencije:karakteristike ljudske inteligencije:� Adaptacija i učenje (adaption and learning)� Planiranje uz neizvjesnost (planning under
large uncertainty)� Veliki iznosi podataka (large amounts of
data).
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
25
Digitalna revolucija
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
26
Inteligentno upravljanje
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
27
Inteligentno upravljanje
� je klasa upravljačkih tehnika, koja koristi različite računske tehnike vještačke inteligencije poput
neuronskih mreža,
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
28
� neuronskih mreža, � Bayesove vjerovatnoće, � fuzzy logike, � evolucionog računarstva i genetskih algoritama
Inteligentno upravljanje
� Interdisciplinarno i kombinuje različite teorije i metode iz područja poput� upravljanja, � upravljanja, � računarskih nauka i � operacionih istraživanja.
� Koristi teoriju iz matematike i traži inspiraciju u biološkim sistemima.
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
29
Inteligentno upravljanje
� Koncepti i algoritmi razvijeni u okviru adaptivnog upravljanja i mašinskog učenja pomažu inteligentnim kontrolerima da se adaptiraju i uče.kontrolerima da se adaptiraju i uče.
� Napredak u� senzorima, aktuatorima, � računarskoj tehnologiji i � komunikacionim mrežama � pruža podršku u implementaciji hardvera
inteligentnog upravljanja.Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
30
Doprinos inteligentnog upravljanja� Inteligentno upravljanje pokušava da
nadogradi konvencionalne upravljačke metode u cilju rješavanja novih izazova u problemima upravljanja.
� Istraživanja u domenu inteligentnog � Istraživanja u domenu inteligentnog upravljanja koja su uglavnom voñena aplikacijom, imaju značajne teoretske komponente.
� Inteligentno upravljanje generalnije i značajno ambicioznije.
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
31
Razlike izmeñu konvencionalnog i inteligentnog upravljanja
� Važne komponente dizajna inteligentnih kontrolera su:� Rad sa velikom neizvjesnosti � Dijagnostika greški (fault diagnosis)� Rekonfiguracija upravljanja � Adaptacija i učenje � Planiranje taskova
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
32
Razlike izmeñu konvencionalnog i inteligentnog upravljanja
� Konvencionalno upravljanje:� Separacija kontrolera (dizajniran) i sistema
kojim se upravlja (generalno dat objekat, ne može se mjenjati)
Inteligentno upravljanje (kompleksno, � Inteligentno upravljanje (kompleksno, izazov)� Nema jasne granice izmeñu objekta i kontrolera;
upravljački zakoni mogu biti dio sistema koji se kontroliše
� Novi dizajn procesa na mnogo sistematičniji način
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
33
Razlike izmeñu konvencionalnog i inteligentnog upravljanja
� Područja relevantna inteligentnom upravljanju, kao dodatak na konvencionalne upravljačke metode, uključuju:uključuju:� hibridne sisteme, planiranje, sisteme
bazirane na znanju, mašinsko učenje, algoritme pretraživanja, dijagnostiku greški, upravljačku rekonfiguraciju, predikatsku logiku, automate, Petri mreže, neuronske mreže i fuzzy logiku.
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
34
Autonomno (inteligentno) upravljanje
� Daje naglasak na činjenicu da inteligenti kontroleri postižu veći nivo autonomije i ostavarivanja upravljačkih ciljeva nego na inteligentnu metodologiju kojom se na inteligentnu metodologiju kojom se ostavaruju ti ciljevi
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
35
Inteligentni upravljački sistemi
� Inteligentni upravljački sistemi � dizajnirani da mogu autonomno
dosegnuti ciljeve visokog nivoa, � pri čemu komponente, ciljevi � pri čemu komponente, ciljevi
upravljanja, modeli objekata i upravljački zakoni nisu kompletno definisani (ili nisu poznati u trenutku dizajniranja ili zbog neočekivanih promjena)
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
36
Cyber-fizički sistemi� Cyber-Physical Systems: interakcija cyber i
fizičkih sistema• CPS, IoT� Terminologija CPS:
� 2006, Helen Gill, National Science � 2006, Helen Gill, National Science Foundation USA
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
37
Cyber Sistemi
� Cyber implicira integraciju� računarstvo� komunikacije
Computing
� komunikacije� upravljanje
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
Control
Communication
38
Fizički sistemi
� Fizički sistemi–prirodni sistemi i ljudski generisani sistemi, koji sistemi, koji funkcinišu po zakonima fizike; operiraju u kontinulanom vremenu
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
39
Šta su Cyber-fizički sistemi
� Cyber-Physical Systems-� integracija računarstva i
komunikacionih sposobnosti� real-time monitoring i upravljanje
fizičkim sistemimafizičkim sistemima� integracija ugrañenog hardvera i
računara� integracija ugrañenih sistema i
vještačke inteligencije� moraju biti pouzdani, sigurni,
efikasni u realnom vremenu
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
40
Multidisciplinarni pristup CPS
Real-time računarstvo
Embedded sistemi
Vještačka inteligencija
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
Bežične senzorske
mreže
Teorija upravljanja
Signal procesiranje
41
Inteligentno upravljanje
� Metode inteligentnog upravljanja primjenje su u:� Robotici i automatici, � Proizvodnji (manufacturing), � Proizvodnji (manufacturing), � Transport i upravljanje saobraćajem (traffic
control)� Medicinski dijagnostički sistemi � Automatizacija zgrada, pametne kuće
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
42
Domen proizvodne industrije
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
43
Praćenje distribuiranih energetskih resursa
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
44
Analize podataka u energetskom sektoru
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
45
Efekti korištenja inteligentnih metoda
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
46
Robotski sistemi
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
47
Pametni gradovi, pametne kuće
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
48
Sistemi praćenja zdravlja
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
49
Inteligentni transportni sistemi
Inteligentno upravljanje
Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
50