DIAGNOZA DEFECTELOR. 2012 | Page 70

Contribuţii la achiziţia şi structurarea cunoştinţelor în sisteme inteligente pentru diagnoza defectelor Abordări aproximative privind alocarea şi încărcarea resurselor pentru SADU urmăreşte ca numărul clienţilor să fie distribuit cât mai uniform, astfel încât să dispunem de o încărcare cât mai omogenă a maşinilor cu scopul evitării gâtuirilor sau timpului mare de răspuns. Acest lucru se dovedeşte greu de pus în practică întrucât numărul de clienţi nu este uniform distribuit între maşini, lucru datorat şi prezenţei algoritmilor clasici de echilibrare a încărcării. În studiul nostru de caz propunem o nouă modalitate de abordare privind echilibrarea încărcării resurselor, dar şi o modalitate de a semnala gradul de încărcare a întregului sistem, utilizând logica fuzzy. Un motiv plauzibil pentru care utilizăm abordarea fuzzy este acela că, la ieşirea controlerului, dorim să oferim informaţii/cunoştinţe „calitative” diagnosticianului uman privind situaţia încărcării resurselor pentru a înţelege şi diagnostica situaţiile speciale, în vederea îmbunătăţirii politicilor de management ale sistemului abstractizat (de exemplu pentru upgrade sau în cazuri de cădere sau de întreţinere a sistemului etc.). Argumentele care ne conduc către utilizarea acestei tehnici sunt în principal datorită faptului că logica fuzzy este uşor de înţeles şi utilizat (intuitivă, concepte matematice simple) deoarece se bazează pe limbajul natural, este tolerantă la date imprecise, poate modela funcţii complexe cu nivel ridicat de precizie, poate utiliza cunoştinţele experţilor şi poate fi combinată cu tehnici convenţionale de control. Scopul acestui demers este de a aprecia în ce măsură un obiect dat aparţine unei clase ale cărei margini nu pot fi precizate clar (tranşant). De asemenea, metoda propusă nu depinde de mărimea sistemului, putând fi adaptată unor sisteme oricât de complexe şi poate fi cu uşurinţă implementată în sistemele automate de control, fără a necesita o reconfigurare a structurii algoritmului. În continuarea acestui capitol vom face cu o scurtă trecere în revistă a conceptelor de bază ale teoriei mulţimilor fuzzy, urmat de o analiză a stadiului actual al cercetării în domeniul echilibrării încărcării şi finalizat cu studiul de caz folosind date generate artificial pentru început, urmând apoi să aplicăm procedura cu date reale. Concepte de bază ale teoriei mulţimilor vagi Logica, cuvânt provenit din limba greacă - logos - este utilizată în toate activităţile intelectuale, în special în discipline ce ţin de domeniul inteligenţei artificiale şi al ştiinţei calculatoarelor. Logica examinează 63