Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

ИДЗ / Исправленное / ИДЗ_КузнецовД.А

..pdf
Скачиваний:
0
Добавлен:
12.02.2026
Размер:
601.53 Кб
Скачать

МИНОБРНАУКИ РОССИИ

Санкт-Петербургский государственный

электротехнический университет

«ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина)

Кафедра биотехнических систем

ОТЧЁТ

По индивидуальному домашнему заданию

по дисциплине «Управление в биотехнических системах»

ВАРИАНТ 9

Студент гр. 2503

 

Кузнецов Д.А.

Преподаватель

 

Корнеева И.П.

 

 

 

 

 

Санкт-Петербург

2025

Задача 1

Решается задача управляемого перевода организма из исходного состояния S1 в конечное состояние S11 (лечение, нормализация состояния оператора). При этом существуют промежуточные состояния S2-S10, а

возможные переходы из состояния в состояние изображены на рисунке в виде ориентированного графа.

На ребрах графа проставлено время, требуемое для перевода организма из одного состояния в другое. В каждом состоянии Sj имеется несколько управляющих воздействий Vij, которым соответствуют определенные наборы вероятностей перехода. Эти наборы приведены в таблице. Сумма вероятностей в каждом из них равна 1.

Требуется каждому состоянию сопоставить одно оптимальное управляющее воздействие, при которых общее среднее время перехода из S1 в S11, будет минимально, а также определить это время.

Решение задачи 1

Согласно графу переходов и принятым обозначениям времена перехода

организма в состояние i из состояния j равны :

118 = 4; 119 = 3; 1110 = 3;

4

= 7; 5

= 8; 6

= 6; 7

= 3;

8

8

8

8

 

4

= 9; 5

= 1; 6

= 4; 7

= 8;

9

9

9

9

 

105 = 3; 106 = 5; 107 = 6;

42 = 6; 43 = 5; 52 = 8; 53 = 11;

62 = 4; 63 = 2; 72 = 2; 73 = 4; 21 = 9; 31 = 9;

Условную оптимизацию, начнём с последнего, 4-го шага управления. Из условия задачи видно, что на 4-м шаге управление вынужденное, поэтому:

̅̅̅̅4( 8) = 4; ̅̅̅̅4( 9) = 3; ̅̅̅̅4( 10) = 3;

Условную оптимизацию на 3-м шаге проводим с помощью рекуррентного уравнения, которое на этом шаге приобретает вид:

̅̅̅̅3( 4| 14) = (7 + 4) 1 + (9 + 3) 0 =

̅̅̅̅3( 4| 24) = (7 + 4) 0.2 + (9 + 3) 0.8 = 11.8

̅̅̅̅3( 4| 34) = (7 + 4) 0.4 + (9 + 3) 0.6 = 11.6

̅̅̅̅3( 5| 15) = (8 + 4) 0.3 + (1 + 3) 0.3 + (3 + 3) 0.4 = .

̅̅̅̅3( 5| 25) = (8 + 4) 0.5 + (1 + 3) 0.2 + (3 + 3) 0.3 = 8.6

̅̅̅̅3( 6| 16) = (4 + 4) 0 + (6 + 3) 1 + (5 + 3) 0 = 9

̅̅̅̅3( 6| 26) = (4 + 4) 0.5 + (6 + 3) 0.1 + (5 + 3) 0.4 = .

̅̅̅̅3( 6| 36) = (4 + 4) 0.7 + (6 + 3) 0.3 + (5 + 3) 0 = 8.3

̅̅̅̅3( 7| 17) = (3 + 4) 0.2 + (8 + 3) 0.8 + (6 + 3) 0 = 10.2

̅̅̅̅3( 7| 27) = (3 + 4) 0.3 + (8 + 3) 0.2 + (6 + 3) 0.5 = 8.8

̅̅̅̅3( 7| 37) = (3 + 4) 0.9 + (8 + 3) 0 + (6 + 3) 0.1 = .

Таким образом, на 3 шаге наилучшими результатами будут:

̅̅̅̅3( 4| 14) = ; ̅̅̅̅3( 5| 15) = .

̅̅̅̅3( 6| 26) = . ; ̅̅̅̅3( 7| 37) = .

Принимая в учёт данные значения, проведём оптимизацию для 2-го

шага:

̅̅̅̅2( 2| 12) = (6 + 11) 0.2 + (8 + 7.2) 0.2 + (4 + 8.1) 0.2 + (2 + 7.2)0.4 = .

̅̅̅̅2( 2| 22) = (6 + 11) 0.3 + (8 + 7.2) 0 + (4 + 8.1) 0.5 + (2 + 7.2) 0.2 = 12.99

̅̅̅̅2( 2| 32) = (6 + 11) 0.3 + (8 + 7.2) 0.4 + (4 + 8.1) 0.3 + (2 + 7.2) 0 = 14.81

̅̅̅̅2( 2| 42) = (6 + 11) 0.5 + (8 + 7.2) 0 + (4 + 8.1) 0 + (2 + 7.2) 0.5 = 13.1

̅̅̅̅2( 3| 13) = (5 + 11) 0.1 + (11 + 7.2) 0 + (2 + 8.1) 0.9 + (3 + 7.2) 0 = .

̅̅̅̅2( 3| 23) = (5 + 11) 0.2 + (11 + 7.2) 0.1 + (2 + 8.1) 0.1 + (3 + 7.2)0.6 = 12.15

̅̅̅̅2( 3| 33) = (5 + 11) 0 + (11 + 7.2) 0.5 + (2 + 8.1) 0.1 + (3 + 7.2)0.4 = 13.39

̅̅̅̅2( 3| 43) = (5 + 11) 0.1 + (11 + 7.2) 0.7 + (2 + 8.1) 0.2 + (3 + 7.2)0 = 16.36

Таким образом, на 2 шаге наилучшими результатами будут:

̅̅̅̅2( 2| 12) = .

̅̅̅̅2( 3| 13) = .

Принимая в учёт данные значения, проведём оптимизацию для 1-го

шага:

̅̅̅̅1( 1| 11) = (9 + 12.54) 1 + (9 + 10.69) 0 = 21,54

̅̅̅̅1( 1| 21) = (9 + 12.54) 0.5 + (9 + 10.69) 0.5 = 20.615

̅̅̅̅1( 1| 31) = (9 + 12.54) 0.25 + (9 + 10.69) 0.75 = .

Таким образом, на 1 шаге наилучшим результатом будет:

̅̅̅̅1(1| 31) = .

Результат условной оптимизации показан на рисунке 1, в кружочках проставлены результаты условных минимумов ̅̅̅, под кружочками необходимые воздействия, над стрелками переходов – вероятности этих переходов, последний (серый) кружок – необходимое состояние:

Рисунок 1 – Результат условной оптимизации

Из рисунка видно, что на первом шаге необходимо применить воздействие V31, которое с вероятностью 0.25 приведёт пациента к состоянию

S2 и с вероятностью 0.75 к состоянию S3. В случае, если пациент попал в состояние S2, то необходимо применить воздействие V12, которое с вероятностями 0.2 приведёт пациента к состоянию S4, S5 или S6, и с вероятностью 0.4 к состоянию S7. В случае, если пациент попал в состояние S3,

то необходимо применить воздействие V13, которое с вероятностью 0.1

приведёт пациента к состоянию S4 и с вероятностью 0.9 к состоянию S7. Далее,

если пациент попал в состояние S4, то необходимо применить воздействие V14,

которое гарантировано приведёт пациента к состоянию S8. В случае, если

пациент попал в состояние S5, то необходимо применить воздействие V15,

которое с вероятностями 0.3 приведёт пациента к состоянию S8 или S9 и с вероятностью 0.4 к состоянию S10. Если пациент попал в состояние S6, то необходимо применить воздействие V26, которое с вероятностью 0.5 приведёт пациента к состоянию S8, с вероятностью 0.1 к состоянию S9 и с вероятностью

0.4 к состоянию S10. Если же пациент попал в состояние S7, то необходимо применить воздействие V37, которое с вероятностью 0.9 приведёт пациента к состоянию S8 и с вероятностью 0.1 к состоянию S10. Далее необходимо к любому из полученных состояний применить единственное возможное воздействие, которое гарантированно переведёт пациента в искомое состояние

S11. Минимальное среднее время перевода пациента из состояния S1 в

состояние S11 при этом составляет 20.1525.

Задача 2

Больной находится в одном из двух состояний S1, S2 с вероятностями

P(S1) = p, P(S2) = (1 - p). Надо принять обоснованное решение, проводить ли срочную хирургическую операцию, если для этих двух состояний матрица смертельных исходов T в случае проведения операции A1 и отказе от нее A2

имеет вид:

┌────┬────┬────┐

 

│ S1

│ S2 │

q = 0,05

├────┼────┼────┤

 

T = │ A1

│ l

│ r

l = 0,03

├────┼────┼────┤

 

│ A2

│ q

│ 0

r = 0,2

└────┴────┴────┘

 

p - неизвестно.

Метод решения - теория игр (использовать сочетанный показатель полезности f). Дать геометрическую интерпретацию решения игры.

Матрица Т в таком случае выглядит так:

 

S1

S2

 

 

 

A1

0.03

0.02

 

 

 

A2

0.05

0

 

 

 

Решение задачи

Для начала переведём матрицу проигрыша в матрицу выигрыша Т`:

 

S1

S2

 

 

 

A1

0.97

0.98

 

 

 

A2

0.95

1

 

 

 

По матрице игры определим нижнюю α и верхнюю β цены игры:

= max

= max min = 0.97

 

 

 

 

 

 

 

= min = min max = 0.97

Нижняя α и верхняя β цены игры равны, а значит игра имеет седловую точки, следовательно игра имеет решение в чистых стратегиях: A1. Цена игры в таком случае 0.97. Подтвердим это

Решим задачу при использовании минимаксной смешанной стратегии,

используем таблицу выживаемости для вычисления наибольших вероятностей выбора каждой из стратегий. Если вероятность выбора стратегии A1

обозначить как x, тогда вероятность выбора стратегии A2 можно определить как 1-x. Найдём точки пересечения уравнений:

0.97 + 0.95(1 − ) =

0.97 + 0.95(1 − ) = 0.98 + (1 − )

0.98 + (1 − ) =

Не имеет решений в пределах от [0;1]

Найдём граничные значения для каждой из функций при p = 0 и p = 1.

P

0.97 + 0.95(1 − )

0.98 + (1 − )

 

 

 

1

0.97 (max(min))

0.98

 

 

 

0

0.95 (min)

1

 

 

 

Наибольшая точка, лежащая на нижней границе игры находится при p = 1.

Подтвердим результат графически, наибольшая точка,

нижней границе игры, и есть нужная там точка (рисунок 2):

Рисунок 2 – Графическое подтверждение решения

Таким образом = 0.97, ( 1) = 1, ( 2) = 0.

Решим задачу другим методом. Рассчитаем матрицу риска, где

лежащая на

= − :

 

S1

 

 

 

S2

 

 

 

 

 

 

A1

0

 

 

 

0.02

 

 

 

 

 

 

A2

0.02

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

Теперь рассчитаем матрицу полезности, где

=

 

:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

S1

 

 

 

S2

 

 

 

 

 

 

A1

0.97

 

 

 

0.96

 

 

 

 

 

 

A2

0.93

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

В этом случае = max min

= 0.96; = min max = 0.97;

 

 

 

 

 

 

 

 

В этом случае седловая точка отсутствует, решим задачу при использовании минимаксной смешанной стратегии используя полезность.

Соседние файлы в папке Исправленное