হিরারচিকাল কন্ট্রোল সিস্টেম ডিজাইনে বিলভেল অপ্টিমাইজেশনের ব্যবহার

রডস্ট্রিকাল কন্ট্রোল সিস্টেম আধুনিক প্রযুক্তির তরঙ্গের গঠন করে, যার মাধ্যমে উৎপাদন, রোবট, শক্তি গ্রিড এবং অন্যান্য বিষয়ের মধ্যে জটিল প্রক্রিয়াকে নিয়ন্ত্রণ করার একটি পদ্ধতি তৈরি করা হয়েছে। এই সিস্টেম বিভিন্ন স্তরের মধ্যে দিয়ে বিভিন্ন ধরনের সিদ্ধান্ত গ্রহণের ফলে প্রতিটি স্তরের জন্য নির্দিষ্ট কিছু সুনির্দিষ্ট পদক্ষেপ গ্রহণ করা যায়। এই পদ্ধতিতে উচ্চ-বিত্তের ক্ষেত্রে উচ্চ পর্যায়ের কৌশলের সাথে যুক্ত এবং এই পদ্ধতিটি নিম্ন মাত্রার মানের এই পদ্ধতিটি অত্যন্ত কার্যকর। প্রতিটি স্তরের নকশার ক্ষেত্রে এই পদ্ধতিটি কার্যকরী এবং এই পদ্ধতিটি আধুনিকভাবে বিভিন্ন স্তরের সমন্বয়মূলকভাবে প্রতিদ্বন্দ্বিতায়।

Blevel অপমৃত্যতা বুঝতে

LAN-এর একটি গাণিতিক প্রোগ্রামিং (উচ্চ স্তর) শাখা, যেখানে একটি সর্বোচ্চ স্তর সংক্রান্ত সমস্যা (উচ্চ স্তরে) সমস্যা (উচ্চ স্তরে) সমস্যা (উচ্চ স্তরের) রয়েছে। উচ্চ পর্যায়ের সিদ্ধান্ত নির্মাতারা একটি কৌশল নির্বাচন করে, একটি অনুমান করছে যে নিম্ন স্তরের খেলোয়াড় তাদের নিজস্ব সমস্যা সমাধান করে এর উত্তর দেবে। এই কাঠামোটি সাধারণত: নিজেদের অবস্থানগত সমস্যা, নেতা এবং মাল্টিলেগেল গেমিং সিস্টেম এবং মাল্টিলেক্স খেলার সিদ্ধান্তের মাধ্যমে।

আনুষ্ঠানিকভাবে একটি আদর্শ দ্বিমুখী সমস্যা হিসেবে প্রকাশ করা যেতে পারে:

উপর: over(x)) brasero দ্বারা সর্বাধিক যে সংখ্যক মাত্রা চিহ্নিত করা হবে যার ফলে নিম্ন মাত্রার সমস্যা: n(x), y(x)-র অধীন এই মান হ্রাস করা হবে, এই ক্ষেত্রে বিপরীত- ডানদিকে ধার্য করা হবে। 0 (x), oliz (x) eg: n) - y (x), y (x)

এখানে, এক্স- লেভেল- লেভেলের ক্ষুদ্র অংশ (যেমন, কৌশলগত লক্ষ্য বা নকশার), এবং y (যেমন, নিম্ন- লেভেল পার্থক্য) নির্দেশ করে। নিম্ন স্তরের সমস্যা নির্ভর করে x- levels (যেমন x), itnting (g), itg (fitavailable), proting (g) এবং Ng-fenvailable-interntoration-regstory ('tor)।

স্ট্রোকাল নিয়ন্ত্রণ পদ্ধতি: একটি কাঠামো কাঠামো

রডরাল কন্ট্রোল সিস্টেম সিদ্ধান্তের স্তরকে সংগঠিত করে, সাধারণত: তিনটি (দীর্ঘ-পরিকালীন), কৌশলগত (পরি-মেয়াদী), এবং কর্মক্ষম (ছোট মেয়াদী)। উচ্চ পর্যায়ের সিদ্ধান্তের উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্ত গ্রহণ করা হয়। উচ্চ পর্যায়ের লক্ষ্য নির্ধারণ করা, যেমন প্রোডাকশন বা শক্তি সংক্রান্ত নির্দিষ্ট কাজের সময় নির্ধারণের ক্ষেত্রে, এবং কর্মপদ্ধতির গতি, এবং গতি, এবং গতি, যা কিনা প্রতিটি স্তরের গতি, এবং বিভিন্ন ক্ষেত্রে তা সংশোধন করা উচিত।

উদাহরণস্বরূপ, একটি উচ্চ পর্যায়ের নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থার উপরে একটি শিল্প সম্পদ পরিকল্পনা থাকতে পারে, যা কিনা মধ্যকার এক প্রসাধনী ব্যবস্থা (এমএস) এবং প্রোগ্রাম প্রসাধনী যুক্তি নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা (পিএলসি) দ্বারা পরিচালিত ব্যবস্থা (পিএলসি) নিচে।

Hierarchical নিয়ন্ত্রণ পদ্ধতির Bilmodition অনুক্রমকারী

মূল ধারণা হচ্ছে পুরো বড় মাপের সমস্যাকে বিবেচনা করা, বড় বড় সমস্যা হিসাবে বিবেচনা করা। উচ্চ স্তরের স্তর ধীরে ধীরে, কৌশলগত স্তরকে নির্দেশ করে। উচ্চ স্তরের স্তরটি দ্রুত, কর্মদৈর্ঘ্য স্তর ধারণ করে। উচ্চ স্তরের লক্ষ্য হতে পারে সম্পূর্ণ জ্বালানীর স্তর, গতি কমিয়ে আনা, বা কম মাত্রার সমস্যা কমিয়ে আনতে হবে- অথবা কম মাত্রার নিরাপত্তা ব্যবস্থা-এর মান কমিয়ে আনতে হবে।

এই ধরনের পরিস্থিতীগুলো নিজেদের স্থানীয় লক্ষ্যগুলোকে নিয়ন্ত্রণ করছে (যেমন, একটি নির্দিষ্ট বিন্দু বা মিনিমিং ত্রুটি অনুসরণ করা)। নিম্ন স্তরের উচ্চ পর্যায়ের মানের দিকে সাড়া প্রদান করে ডিজাইনাররা আরো সঠিকভাবে কাজ করতে পারে এবং এর ফলে প্রতিটি স্তরের সাথে সমঝোতার সমাধান এড়িয়ে যেতে পারে।

মানুমেন্টের অ্যাপ্লিকেশন: উৎপাদন পরিকল্পনা এবং পরিকল্পনা

একটি ফ্যাক্টরির কথা বিবেচনা করুন যেখানে প্রতি সপ্তাহে একাধিক প্রোভাইডারের জন্য সাপ্তাহিক কাজের লক্ষ্য নির্ধারণ করা হয়, যেখানে নিম্ন মানের মেশিন ব্যবহারের সুবিধা এবং কর্মী পরিবর্তন করে । উচ্চ পর্যায়ের লক্ষ্য হচ্ছে নিম্ন সময়ের ব্যয়ের তুলনায় কম খরচের জন্য যে সমস্ত পরিকল্পনা করা হয়। উচ্চ পর্যায়ের পরিকল্পনা (-পরিচ্ছন্নতাত্ব) কম খরচ করা হয়, অথবা কম মাত্রার পরিকল্পনা (evancetor) নির্ধারণের জন্য অতিরিক্ত পরিমাণ নির্ধারণ করা হয়। উচ্চ পর্যায়ের পরিকল্পনা: pre-fenstpermentsture: pre-fensperal- pre- pre- pre-entersmentsmentsersersments: pre-time-Toersperspers and fexpers of prevancedecles

শক্তি ব্যবস্থাপনার অ্যাপ্লিকেশন: মাইক্রোগ্রিড নিয়ন্ত্রণ

পুনর্বিবাহ, সংরক্ষণ এবং নিয়ন্ত্রিত লোডকারক একটি মাইক্রো-স্ট্রেশনে উচ্চ পর্যায়ের লোডশেডিং ২৪ ঘন্টা দীর্ঘ সময় ধরে একটি বিদ্যুৎ ব্যবস্থা চালু করে। নিম্নকালীন খরচ এবং ব্যাটারির পরিমাণ কমিয়ে আনা।

রোবোটিক্সের অ্যাপ্লিকেশন: মাল্টি-বর্জন কোঅর্ডিনেটর

স্বায়ত্তশাসিত মোবাইল রোবটদের জন্য উচ্চ পর্যায়ের পরিকল্পনাবিদরা রোবটদের জন্য কাজ ও রুট বরাদ্দ করে, আর প্রত্যেক রোবটের স্থানীয় কন্ট্রোলার তার নিজস্ব রাস্তা ও গতি পরিকল্পনা করছে যাতে সংঘর্ষ এড়াতে পারে এবং গতি কমিয়ে আনতে পারে।

বিলেং অপটিমাইজেশনের কী ধরনের উপকার

উচ্চকিত কন্ট্রোল ডিজাইনের বাই লেভেলের গ্রহণ বেশ কিছু আলাদা সুবিধা বয়ে আনে:

• [[[F] পরিবর্তিত কো.0:[[F] নিম্ন স্তরের নিম্ন- লেভেল প্রতিক্রিয়া, উভয় স্তর জুড়ে সিদ্ধান্তের দিকে নিয়ে যায়, দ্বন্দ্ব এবং অদক্ষতা হ্রাস করে ।
• [[[F]] উন্নতির উপায়: [F][F]], সময় থেকে শক্তি পাওয়ার জন্য, ঊর্ধ্ব- সহযোগীশক্তির মাধ্যমে, অধিক স্পষ্ট হয়ে ওঠে কারণ এর সিদ্ধান্তের প্রকৃত মূল্য দেখে ।
• [[F] LANলিটি:Fexal এবং রোউটনেস:[FFO] [FLTI] [FO[1] বি-বিএ্যাপনা অনিশ্চয়তার মধ্যে আবদ্ধতা বা বি-বিটেলিক প্রোগ্রামিং ব্যবহার করে নিয়ন্ত্রণ পদ্ধতি পুনরায় সমস্যা সৃষ্টি করা যায় ।
• [[[F] বড় সিস্টেমের জন্য SODR [FLT] :[[F] যদিও পরিব্যক্তিক্রমে বড় আকারে বিস্তৃতি, বাই লেভেল মডেলস স্বাভাবিকভাবে সাব-টেম্পল বাম্পটগুলোকে অতিক্রম করে, যা সমান্তরাল অ্যালগরিদম বা অ্যাপোক্সিটের মাধ্যমে সমাধান করা যাবে ।

চ্যালেঞ্জ এবং বর্তমান গবেষণাসমূহ

জটিলতা

বিলেস্টার সমস্যা খুব স্বাভাবিক। এই বাসাটি অবিবর্তন, অস্ট্রালিস, এবং কখনো কখনো অগণতান্ত্রিক উদ্দেশ্যপ্রণোদিত।

• [[[F] KKTE:][F] এর নিম্ন স্তরের সমস্যাকের সঙ্গে প্রতিস্থাপন করা হবে। CRON -KS-KON-KSECHECHECT- এর শর্ত সহ একটি একক গাণিতিক ত্রুটির কারণে বি-স্টারনেট সমস্যা সমাধান করা হয় (এই স্তর থেকে কম) ।
• [[[F] ডিম্বর অ্যালগরিদম:[[F] MREFREL:1:L] বংশানুক্রমিক অ্যালগরিদম যেমন, অপরূপতা ও তরঙ্গবিরোধিক শক্তিগুলো নিয়ন্ত্রণ করতে পারে, যদিও সেগুলোর অভাব নেই ।
• [[[F] GODR:[0] নির্ভর করে runne:[FLT] নিম্ন- স্তর ব্যবহার করে quotif ত্রুটির সাহায্যে আবির্ভূত হবে ত্রুটির হার (যেমন, limbertorputation) অতিরিক্ত প্রদর্শনের মাধ্যমে, বিশেষ করে মেশিন সম্বন্ধে শেখার ক্ষেত্রে কার্যকর মান সক্রিয় করা হবে ।

বাস্তব সময়-প্রবাদ

অনেক আধুনিক নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থার সিদ্ধান্তের জন্য সেকেন্ড বা এক সেকেন্ডে আপডেটের প্রয়োজন। প্রতিটি সময় কাটানো সমস্যার সমাধান করা যায়। সাম্প্রতিক কাজ অনুসন্ধান:

• [[F] [FLT] - ভিত্তিক অ্যাপ্লিকেশনসমূহ বিশ্লেষণ করুন:[F][FLT] [FR]]] [FR: ১]] নেটওয়ার্কগুলো নিউরাল নেটওয়ার্কগুলো প্রশিক্ষণ দেয় যাতে পরিমাপ থেকে নির্দিষ্ট সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য উভয় স্তর সমাধান করা যায়।
• [[FLT] ওয়ার্লম শুরু করা এবং আস্থার প্রক্রিয়া:[FFO] পূর্ববর্তী সমাধান ও স্থানীয় মডেলগুলো পুনর্বিবাহ করার জন্য পুনরায় পরিকল্পনা করুন ।
• [[F] DORE: [FLT][FLT]: সমস্যা সমাধান করতে সমস্যাগুলোকে একত্রিত করুন ।

তথ্য একত্রিত ও অকাট্য

র‌্যাবের পদ্ধতি প্রায়শ:ই সেন্সর ও পূর্বাভাস থেকে প্রাপ্ত তথ্য এবং পূর্বাভাসের উপর নির্ভর করে। বি লেভেল মডেলদের চাহিদা, পুন:স্থাপনযোগ্য প্রজন্ম বা পদ্ধতিগত ত্রুটির সাথে যুক্ত হতে হবে।

ভবিষ্যৎের গতিপথ

মেশিন শেখার সঙ্গে দ্বিমুখী অবস্থান বিশেষভাবে প্রতিশ্রুতিশীল । [[F] [FOL]] [FOL]] [FROLLLL][FLT]] CROLLLY [FL] নিম্ন- স্তরগত সমস্যা একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক, এবং পরিকল্পনা ও পরিকল্পনা এর গতি হিসাব করাসহ এরই মধ্যে এই পদ্ধতিটি এরই মধ্যে প্রয়োগ করা হয়েছে (MP) এবং তা নিয়ন্ত্রণের (MP) এবং তা নিয়ন্ত্রণ করা হয়েছে ।

অন্য একটি সীমান্ত হল [[FLT] [FODREFPL] [FLT] [FR] - বড় বড় মাপের হাইবারাকিক্যাল কন্ট্রোল কন্ট্রোলের অধীনে- যেমন হাজার হাজার ঘর জুড়ে স্মার্ট গ্রিড নিয়ন্ত্রণ করে-বিভাগ বি-বিটেল মডেল অবিটেলিক পদ্ধতিতে বিভক্ত করা যায় । এই পদ্ধতিতে স্থানীয় পদ্ধতিতে দ্বি-বিভাগের দিক নির্দেশনার মাধ্যমে (RADRED) ক্ষেত্র দেখা যায় ।

পরিশেষে, [[[[[[[F]] দ্বিপাক্ষিক বাইণ্ডার কন্ট্রোল কন্ট্রোল [FLT] [FLT] [FLT] [FLT] যে অনলাইন ব্যবহার করে একটি স্বায়ত্তশাসিত পরিবেশে একটি স্বায়ত্তশাসন ব্যবস্থার জন্য একটি স্বায়ত্বশাসন ব্যবস্থা জটিল হবে । Hyridridsstingss পরিকল্পনা দ্বারা পরবর্তী শিল্প-বিবর্তনের মাধ্যমে মিলিতভাবে আবর্তন করা হবে এবং জটিল প্ল্যাটফর্মের মাধ্যমে মিলিতভাবে আবর্তন করা হবে বলে মনে করা হচ্ছে।

অন্তর্ভুক্ত

বিলেস্টার কনস্ট্রেশন একটি শক্তিশালী এবং কার্যকর কাঠামো সরবরাহ করে যা উচ্চ পর্যায়ের কন্ট্রোল সিস্টেমের সমন্বয়, কার্যকর, কার্যকর এবং ডাকাতির মাধ্যমে। এটি কৌশলগত এবং কার্যপদ্ধতির মধ্যকার বিভেদের মধ্যে দিয়ে এটি সঠিক সিদ্ধান্ত গ্রহণ করতে পারে। যদিও এই চ্যালেঞ্জগুলো প্রচলিত সিক্কোরেটিক অথবা decacacric থেকে অনেক ভালো সিদ্ধান্ত গ্রহণের মধ্যে দিয়ে যায়- বিশেষ করে বড় সময়, এবং প্রযুক্তি নিয়ন্ত্রণের জন্য বিশেষ করে উচ্চ পর্যায়ের প্রযুক্তির মাধ্যমে।