Article

Article title MODELING AND CONSTRUCTION OF THE ALGORITHM TO SELECT AUTONOMOUS HEAT PRODUCING SYSTEM
Authors E.V. Korohova, I.S. Shabarshina, A.V. Petrakova, A.S. Sanina
Section SECTION I. ARCHITECTURE, MODELS AND TOOLS FOR INFORMATION SYSTEMS
Month, Year 03, 2015 @en
Index UDC 004.891
DOI
Abstract Regards to the variety of heat producing equipment at the market, uncertainties of the customer’s requirements, the problem of selecting the effective heat producing system is analysed as a multiobjective or ill-defined problem. In this case, Modern Smart Methods or Systems should be used to solve the problem. The main criteria, which have an impact on the selection of the heating system, include the following customer’s requirements: quality of the heat received, production and implementation costs, purposes and the nature of the used building etc. There appear a demand of using environmentally friendly technologies and ergonomic structural solutions, and also, the more focus is done to the implementation of alternative energy sources. The greater number of construction companies offer different options of the heat producing systems, however, the choice of the specific structure is essential- ly made on the basis personal experience of the company staff. Thus, the problem of creating an expert system to select the optimal heat producing systems is the main issue. The main stages of developing the expert system on the basis of production model, such that: on the basis of the carried out analysis of the existed heat producing systems, types of fuel applied, customer’s requirements and expert assessments of the specific structures of the system, are presented in the article. Assessment criteria of the structures have been developed; created an algorithm of selecting the best structure; realized the decision tree, on the basis of which was designed the prototype of the expert system. The main importance of the research is in the Algorithm development of the multiobjective choice of the autonomous heating system and the corresponding decision tree are the main important values of the scientific work. The practical values of the research are: results of the analysis of the heat producing systems, provided to develop the list of criteria, which exactly defined the optimal structure of the heating system; simulation model of the expert system, realizing the proposed algorithm; the decision tree for selecting the optimal autonomous heating system. The suggested expert system may be implemented in the design, construction organisations as well as individuals to make a decision based on the multiobjective selection of the optimal autonomous heat producing system.

Download PDF

Keywords Heat producing system; expert system; decision tree; modeling, decision making.
References 1. Преимущества и недостатки пеллетных каминов [электронный ресурс]. – Режим доступа: http://okamine.ru/pelletnyj-kamin.html (дата обращения: 10.05.2014).
2. Общие сведения о системах отопления [электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.teplo3000.spb.ru/sistemy-otopleniya.asp#ds11 (дата обращения: 30.04.2014).
3. Солнечная система теплоснабжения [электронный ресурс] – Режим доступа: http://www.himinsolar.ru/4-solar-water-heating.html (дата обращения: 21.03.2014).
4. Конвергентные инженерные системы на базе тепловых насосов [электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.aqabur.ru/index.php/ kovergen-engineer (дата обращения: 30.04.2014).
5. Отопление частного дома: как сделать правильный выбор [электронный ресурс]. – Режим доступа: http://nbsib.ru/news/71 (дата обращения: 30.04.2014).
6. Лучистое отопление [электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.hogart.ru/otoplenie/category_luchistoeotoplenie/ (дата обращения: 30.04.2014).
7. Теплый плинтус [электронный ресурс]. – Режим доступа: http://xn-itbkcjcpkdxbjn8h.xn--p1ai/ (дата обращения: 21.03.2014).
8. Петраков В.А., Сомов А.С. Модели и алгоритмы принятия решений в управлении проектом // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2012. – № 5 (130). – С. 122-127.
9. Петракова А.В. Разработка алгоритма выбора автономной отопительной системы. Неделя науки 2014 // Сборник тезисов. – Ростов-на-Дону: Изд-во ЮФУ, 2014.
10. Сравнение характеристик топлива [электронный ресурс]. – Режим доступа: http://teplopellet.com/1308209436 (дата обращения: 30.04.2014).
11. Деревья решений – C4.5 математический аппарат [электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.basegroup.ru/library/analysis/ tree/math_c45_part1/ (дата обращения: 24.04.2014).
12. Tushkanov N. and other. Multi-sensor system of intellectual handling robot control on the basis of collective learning paradigm // Advances in Intelligent and Soft Computing. – 2011. – Vol. 123. – С. 195-200.
13. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем: Учебник. – СПб.: Питер, 2000. – 384 с.
14. Bhattacharya S., Khoshnevisan M. Fuzzy and Neutrosophic Cognitive Maps. – Изд-во Xiquan Phoenix, 2003. – 213 p.
15. Джарратан Дж., Райли Г. Экспертные системы: принципы разработки и программирование: Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. – 1152 с.
16. Джексон П. Введение в экспертные системы = Introduction to Expert Systems. – 3-е изд. – М.: Вильямс, 2001. – 624 с. – ISBN 0-201-87686-8.
17. Таунсен К. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ: Пер. с англ. К. Таунсенд, Д. Фохт. – М.: Финансы и статистика, 1990. – 320 с. ISBN 5-272-00071-4
18. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам: Пер. с англ. – М.: Мир, 1989. – 388 с.
19. Люгер Дж.Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем. – 4-е изд.: Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2003. – 1152 с. ISBN 5-8459-0437-4
20. Witten Ian H. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. – 3rd ed. / Ian H. Witten, Eibe Frank and Mark A. Hall – Morgan Kaufmann, 2011. – P. 664. – ISBN 9780123748560.
21. Тейз А. Логический подход к искусственному интеллекту: от классической логики к логическому программированию: Пер. с франц. А. Тейз и др. – М.: Мир, 1990.
22. Стерлинг Л., Шапиро Э. Искусство программирования на языке Пролог. – М.: Мир, 1990.
23. Малпас Дж. Реляционный язык Пролог и его применение: Пер. с англ. / Под ред. В.Н. Соболева. – М.: Наука, 1990.
24. Янсон А. Турбо-Пролог в сжатом изложении. – М.: Мир, 1991.
25. Джарратано Д., Райли Г. Экспертные системы. Принципы разработки и программирование. - Изд. Вильямс, 2006.

Comments are closed.