Разработка программного средства 3Genetic для генерации автоматов управления системами со сложным поведением Государственный контракт № «Технология генетического программирования для генерации автоматов управления системами со сложным поведением» Руководитель проекта – А. А. Шалыто Авторы доклада: А. А. Давыдов, Н. И. Поликарпова, Д. О. Соколов, Ф. Н. Царев XXXVIII научная и учебно-методическая конференция СПбГУ ИТМО 4 февраля 2009 г.

2 Разработка программного средства 3Genetic для генерации автоматов управления системами со сложным поведением Парадигма автоматного программирования Предложено в России в 1991 году Программные системы разрабатываются как системы взаимодействующих автоматизированных объектов управления Система управления является системой взаимодействующих конечных автоматов Состояния События и входные переменные Выходные воздействия Конечный автомат Система конечных автоматов

3 Разработка программного средства 3Genetic для генерации автоматов управления системами со сложным поведением Решаемая проблема Основная сложность в автоматном программировании – построение автоматов В большинстве случаев автоматы проектируются вручную Однако эвристическое построение автоматов часто затруднено или невозможно Решение – автоматическое построение конечных автоматов с помощью генетического программирования

4 Разработка программного средства 3Genetic для генерации автоматов управления системами со сложным поведением Рассматриваемая задача – управление моделью беспилотного летательного аппарата Предлагаемые методы рассматриваются на примере задачи управления моделью беспилотного летательного аппарата Соревнование на дальность полета Две команды по восемь аппаратов Ограничения: запас топлива, столкновения, аэродинамическое взаимодействие Цель – разработка управляющей программы Была решена путем эвристического построения автоматов (

5 Разработка программного средства 3Genetic для генерации автоматов управления системами со сложным поведением Аэродинамическое взаимодействие Области пониженного сопротивления воздуха Области повышенного сопротивления воздуха 20° – – ++

6 Разработка программного средства 3Genetic для генерации автоматов управления системами со сложным поведением Значение функции переходов (номер целевого состояния) Естественный способ записи хромосомы состояния – табличное представление функций переходов и действий Полная таблица состояния Значения предикатов (аргументов функций переходов и действий) Значение функции действий (множество действий) Известный метод – полные таблицы переходов

7 Разработка программного средства 3Genetic для генерации автоматов управления системами со сложным поведением Предлагаемые методы Метод сокращенных таблиц переходов Метод представления автоматов деревьями решений Метод совместного применения конечных автоматов и нейронных сетей

8 Разработка программного средства 3Genetic для генерации автоматов управления системами со сложным поведением Представление автоматов деревьями решений Представлен Даниловым В. Р. на этом же заседании конференции.

9 Разработка программного средства 3Genetic для генерации автоматов управления системами со сложным поведением Проблема полных таблиц – экспоненциальный рост размера хромосомы с увеличением числа предикатов В реальных задачах предикаты имеют «локальную природу» Одно из решений: ограничить число предикатов, значимых в каждом состоянии Множество значимых предикатов Метод сокращенных таблиц переходов (1) Сокращенная таблица переходов

10 Разработка программного средства 3Genetic для генерации автоматов управления системами со сложным поведением Мутация множества значимых предикатов: каждый значимый предикат с некоторой вероятностью заменяется незначимым Мутация остальной хромосомы происходит так же, как для полных таблиц Выбор значимых предикатов детей при скрещивании сокращенных таблиц При заполнении таблиц детей несколько ячеек родительских таблиц голосуют за значение в одной ячейке таблицы ребенка Метод сокращенных таблиц переходов (2). Операции мутации и скрещивания

11 Разработка программного средства 3Genetic для генерации автоматов управления системами со сложным поведением Метод совместного применения конечных автоматов и нейронных сетей (1) Система управления = нейронная сеть + конечный автомат Нейронная сеть преобразует вещественные входные переменные в логические

12 Разработка программного средства 3Genetic для генерации автоматов управления системами со сложным поведением Метод совместного применения конечных автоматов и нейронных сетей (2). Структура хромосомы Особь = две системы управления беспилотным объектом Особь из двух систем – для учета взаимодействия объектов

13 Разработка программного средства 3Genetic для генерации автоматов управления системами со сложным поведением Метод совместного применения конечных автоматов и нейронных сетей (3). Скрещивание и мутация Мутация особи Мутация нейронной сети Мутация конечного автомата Скрещивание особей Скрещивание автоматов Скрещивание нейронных сетей

14 Разработка программного средства 3Genetic для генерации автоматов управления системами со сложным поведением Особенности методов Метод сокращенных таблиц переходов – в каждом состоянии переход выбирается на основе значений только небольшого числа входных переменных. Метод представления деревьев решений – в каждом состоянии переменные имеют разные приоритеты. Метод совместного применения нейронных сетей и конечных автоматов позволяет автоматически строить входные переменные логического типа на основе переменных произвольного числового типа.

15 Разработка программного средства 3Genetic для генерации автоматов управления системами со сложным поведением Результаты применения генетического программирования Построение вручную Деревья решений Сокращенные таблицы Автоматы + нейронные сети Степень автоматизации построения НизкаяСредняя Высокая Сложность системы управления 7 автоматов, 24 состояния один автомат, шесть состояний 2 автомата по 6 состояний, две нейронных сети Дальность полета От 200 до 225, в среднем – 215 От 200 до 305,в среднем – 235 От 210 до 310,в среднем – 240 От 200 до 250,в среднем – 220

16 Разработка программного средства 3Genetic для генерации автоматов управления системами со сложным поведением Программное средство 3Genetic 3Genetic – поддерживает перечисленные методы Состоит из ядра и подключаемых модулей: ядро обеспечивает взаимосвязь между модулями и визуализацию модуль «Задача» модуль «Особь» модуль «Генетический алгоритм» модуль «Визуализатор» модуль «Функтор»

17 Разработка программного средства 3Genetic для генерации автоматов управления системами со сложным поведением 3Genetic Генетические алгоритмы и способы представления хромосом реализованы в виде подключаемых модулей

18 Разработка программного средства 3Genetic для генерации автоматов управления системами со сложным поведением Результаты Разработаны три метода генетического программирования для генерации автоматов управления системами со сложным поведением Эффективность методов продемонстрирована на задаче построения системы управления моделью беспилотного летательного аппарата Разработан прототип программного средства, поддерживающего указанные методы

19 Разработка программного средства 3Genetic для генерации автоматов управления системами со сложным поведением Спасибо за внимание