Методы искусственного интеллекта в анализе и синтезе нелинейной динамики и управления в динамических системах

Материал из Машинное обучение - Кафедра прикладной кибернетики
Перейти к навигации Перейти к поиску

Задание

  1. Изучить подходы, на основе методов искусственного интеллекта (далее - ИИ), к решению задач анализа и синтеза нелинейной динамики и управления в динамических системах. В частности, для задачи идентификации динамической системы и управления рассмотреть подходы, основанные на искусственных нейронных сетях [1-3], а также эволюционных алгоритмах [4-6].
  2. Изучить материалы по теории скрытых колебаний и скрытых аттракторов [7,8].
  3. Применить изученные методы ИИ для решения задачи индентификации двух динамических систем со скрытыми аттракторами - математической модели электронной цепи Чуа [9], а также модели Рабиновича взаимодействия волн в плазме [10]. Решение реализовать в виде численной процедуры на языке Python.

Список литературы

  1. S.L. Brunton, J.N. Kutz. Data-driven science and engineering: Machine learning, dynamical systems, and control. Cambridge University Press, 2022 (см. Разделы 6.6 "Neural Networks for Dynamical Systems" и 7.3 "Sparse Identification of Nonlinear Dynamics (SINDy)").
  2. M. Quade, M. Abel, J.N. Kutz, S.L. Brunton. Sparse identification of nonlinear dynamics for rapid model recovery. Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science, vol. 28, no. 6, 2018. [ссылка].
  3. D. Tarkhov, A. Vasilyev. Semi-empirical neural network modeling and digital twins development. Academic Press, 2019 (см. Раздел 4.1 "Solving problems for ordinary differential equations").
  4. I. Zelinka, S. Celikovsky, H. Richter, G. Chen. Evolutionary algorithms and chaotic systems. Vol. 267. Springer Science & Business Media, 2010.
  5. I. Zelinka, R. Senkerik, Z. Oplatkova, D. Davendra. Evolutionary identification of chaotic system. IFAC Proceedings Volumes 42, no. 7 (2009): 308-315 [ссылка].
  6. T.A. Alexeeva, Q.B. Diep, N.V. Kuznetsov, T.N. Mokaev, I. Zelinka. Forecasting and control in overlapping generations model: chaos stabilization via artificial intelligence. arXiv preprint arXiv:2208.06345 (2022) [ссылка].
  7. D. Dudkowski, S. Jafari, T. Kapitaniak, N.V. Kuznetsov, G.A. Leonov, A. Prasad. Hidden attractors in dynamical systems. Physics Reports 637 (2016): 1-50 [ссылка].
  8. Н.В. Кузнецов. Теория скрытых колебаний и устойчивость систем управления. Известия Российской академии наук. Теория и системы управления 5 (2020): 5-27 [ссылка].
  9. N. Kuznetsov, T. Mokaev, V. Ponomarenko, E. Seleznev, N. Stankevich, L. Chua. Hidden attractors in Chua circuit: mathematical theory meets physical experiments. Nonlinear Dynamics, vol. 111, no. 6, 2023 [ссылка].
  10. N.V. Kuznetsov, G.A. Leonov, T.N. Mokaev, A. Prasad, M.D. Shrimali. Finite-time Lyapunov dimension and hidden attractor of the Rabinovich system." Nonlinear dynamics, vol. 92, 2018 [ссылка].

Научный руководитель

ФИО: Кузнецов Николай Владимирович [e-mail]

ФИО: Мокаев Тимур Назирович [e-mail][Telegram]

Источник — https://apcyb.wiki/index.php?title=Методы_искусственного_интеллекта_в_анализе_и_синтезе_нелинейной_динамики_и_управления_в_динамических_системах&oldid=986