Эволюция систем управления
В настоящее время для организации эвристической коррекции в интеллектуальном управлении разработано множество методов в прикладных теориях: исследовании операций (методы многокритериальной оптимизации), теории принятия решений (деревья решений), системном анализе (метод деревьев целей, экспертных оценок, деловых игр, мозговых штурмов и др.) и особенно в искусственном интеллекте - ИИ (нечеткие и нейросистемы, генетические и эволюционные алгоритмы и др.).
Третье направление - интеллектуальное управление в автоматическом режиме (рис. 1.10), т.е. без участия человека, в котором принятие решения выполняется с использованием баз знаний.
База знаний может быть разработана либо составлена вручную экспертом, либо извлечена автоматически из потока данных, поступающих со входа и выхода объекта управления или из статистических данных, накопленных наблюдениями за поведением системы управления.
Из всех методов искусственного интеллекта, которые могут обеспечить организацию интеллектуального управления в автоматическом режиме в промышленности широкое распространение получила нечеткая логика, поскольку именно она позволяет непосредственно реализовать в системе регулирования опыт и знания специалистов и технологических операторов.