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J-GLOBAL ID：201702212409199143   整理番号：17A1246290

設計と発生複合体システムのシステムのための知識ベース意思決定モデル【Powered by NICT】

Knowledge Based Decision Model for Architecting and Evolving Complex System-of-Systems

著者 (2件)： Raman Ramakrishnan (Honeywell Technology Solutions Lab, Bangalore, India) ,  D’Souza Meenakshi (International Institute Of Information Technology Bangalore, India)
資料名： Incose International Symposium  (Incose International Symposium)
巻： 27  号： 1  ページ： 30-44  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2602A  ISSN： 2334-5837  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 設計複雑なシステムのシステムを(SoS)は,最近強い関心,特に構成システムの運用と管理別に因数分解に対する,SoS開発の進化と適応性が示されている。建築決定はSoSの有効性(MOE)の測定と呼ばれる,成功の運転方策に関する重要な意味を持っている。意思決定の意味についての不完全な知識に起因する複雑なSoSの建築意思決定を行うが,固有の不確実性がある。SoSのMOEに及ぼす影響を開発ライフサイクルの後期にのみ実現,性能とSoSの緊急挙動に影響するかもしれない。さらに,アーキテクチャ決定に対する学習サイクルを経験した場合,意思決定の意味を実現した,を意思決定に対するフィードバックを組み込むための手段であることと,意思決定に関連する不確実性に反映する必要がある。アーキテクチャと発生複合体SoS,アーキテクチャ決定に関連する不確実性および経験学習サイクルとフィードバックループを考慮に入れたのための知識ベース意思決定モデルを提案した。建築知識ベース構成システムレベルでだけでなく,システムのシステムをレベルの両方を可能にする。提案したモデルは建築の意思決定における不確実性,学習サイクルとフィードバックループにおける因数分解を可能にする意思決定指向を採用した。アーキテクチャ決定に及ぼす種々のSoS進化シナリオの含意を調べる容易にし,成分系のMOEとの関係におけるSoS(System Of System)のMOEを解析した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *複合体 ,  因数分解 ,  ライフサイクル ,  適応性 ,  計算機アーキテクチャ ,  *知識ベース ,  *意思決定 ,  学習 ,  不確実性 ,  フィードバックループ ,  *意思決定モデル
準シソーラス用語： 体験学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 設計 ,  複合体システム ,  知識 ,  意思決定モデル