Control Method in Cognitive Maps Based on Weights Increments

Abstract

Когнитивные карты широко используются для моделирования сложноструктурированных многомерных систем разной природы. Особой важностью обладает вопрос управления динамикой импульсного процесса в системе, описываемой когнитивной картой. Целью данной работы является разработка и исследование такого метода управления, который использует приращения весовых коэффициентов ребер когнитивной карты в качестве управляющих воздействий. В статье предложена модель управляемого импульсного процесса для этого случая, а также критерий оптимальности для формирования управления. Выведен закон управления и исследована устойчивость замкнутой системы. Алгоритм промоделирован на примере когнитивной карты социально-учебного процесса студента. Результаты разработанного метода подтверждают возможность эффективного перевода вершин когнитивной карты на новые уровни.

Когнітивні карти широко використовуються для моделювання складноструктурованих багатовимірних систем різної природи.Метою даної роботи є розробка і дослідження методу управління імпульсним процесом когнітивної карти, що використовує прирости вагових коефіцієнтів ребер в якості керуючих впливів. У статті запропоновано модель керованого імпульсного процесу для цього випадку, а також критерій оптимальності для формування управління. Виведено закон керування та досліджено стійкість замкненої системи. Алгоритм змодельовано на прикладі когнітивної карти соціально-навчального процесу студента. Результати розробленого методу підтверджують можливість ефективного переводу вершин когнітивної карти на нові рівні.

New method of control of cognitive maps was developed. It is based on varying of the map’s edges weights. It was supposed that some of the vertices may affect other ones in different way, i.e. stronger or weaker. After presenting impulse process model in full coordinates weights increments were added to the difference equation. They were considered as control inputs which were generated according to the control law developed based on quadratic criterion. Stability of the closed-loop system was demonstrated. To verify the results, method was simulated using cognitive map of student’s socio-educational process. Finally we obtained that for stable cognitive map vertices’ coordinates are quickly stabilised at new levels via edges’ weights varying.