CC BY
35
ПЕРЕЧЕНЬ ССЫЛОК
1. Минцер O.A., Молотков В.Н., Угаров Б.Н. и др. Биологическая и медицинская кибернетика. Справочник. -К.: Наукова думка, 1989. - 375 с.
2. Марчук Г.И. Математические модели в иммунологии. - М.: Наука, 1980. - 264с.
3. Хайрер Д., Нерсетт В., Ваннер Т. Решение обыкновенных дифференциальных уравнений. Нежесткие задачи. - М.:
Мир, 1990. - 412с.
4. Хейл Дж. Теория функционально-дифференциальных уравнений. - М.: Мир, 1984. - 421с.
5. Красовский H.H. Некоторые задачи теории устойчивости движения. - М.: Физматгиз, 1959. - 212с.
6. Дэвис Стефен Р. Программирование на Microsoft Visual ^уа++/Пер.с англ. - М.: Издательский отдел "Русская редакция" ТОО "Channel Trading Ltd.", 1997. - 376с.: ил.
УДК 681.3:519.21+656.072
ДИСПЕТЧЕРСКОЕ УПРАВЛЕНИЕ ДВИЖЕНИЕМ ГОРОДСКОГО ПАССАЖИРСКОГО ТРАНСПОРТА С ПОМОЩЬЮ СРЕДСТВ МИКРОПРОЦЕССОРНОЙ ТЕХНИКИ
Е.А.Оленев
В статье рассматривается модель многосвязного управления перевозочным процессом на городском пассажирском транспорте.
The model of the multilinked management of transportation process on city passenger transport is considered.
Управление транспортной системой города представляет собой очень сложный процесс, поэтому моделирование его с помощью точных математических выражений существенно затруднено. Если при этом учесть, что использование сложных формул предполагает определение большого числа параметров, измерение которых связано со значительными аппаратурными затратами, а порой и просто невозможно, то становится очевидной практическая невозможность создания полностью адекватной модели управления. Описание любого реального физического процесса на транспортной сети города связано, как правило, с объективно присутствующими при этом неопределенностями, обусловленными погрешностями прогнозирования развития перевозочного процесса и неопределенностью возмущений внешней среды. Поэтому целесообразно применение двух подходов для учета указанных неопределенностей - стохастический, использующий в своей основе вероятностное пространство случайных событий, и нечеткий, базирующийся на теории нечетких множеств. Построение стохастических моделей, описывающих динамику перевозочного процесса, достаточно полно описано в работах [1, 2, 3], поэтому рассмотрим нечеткое управление, которое является одной из попыток автоматизировать операции анализа информации и выработки управляющих воздействий, которые до сих пор выполняются диспетчерским аппаратом. Идея использования нечеткой логики для диспетчерского управления, дает возможность создать хорошую, качественную модель системы, которая объединяет многосвязное управление по прогнозируемым моделям в единый технологический процесс.
При управлении ходом перевозочного процесса следует учитывать то обстоятельство, что отрицательные последствия, связанные с отклонением от нормального протекания этого процесса, нельзя, как правило, быстро устра-
нить, поэтому для снижения возможных потерь, которые могут иметь место, необходимо постоянное моделирование картины пассажирских перевозок, обеспечивающее прогнозирование результатов управления. Возникновение конкретных ситуаций, ухудшающих пассажирские перевозки, сопровождается выдачей прогноза развития последующих событий, благодаря чему система организует движение транспортных единиц таким образом, чтобы нормализовать процесс перевоза.
На рис. 1 представлена структурная схема системы многосвязного управления ходом перевозочного процесса по прогнозируемым моделям, которая работает следующим образом.
Рисунок 1 - Структурная схема системы многосвязного управления
Системой на основе информации о контроле выполнения графиков движения и в соответствии с математической моделью, параметры которой определяются статистическими исследованиями, моделируется движение транспортной единицы на участках дорожной сети города.
Получаемые при этом данные о предполагаемых моментах прибытия транспортной единицы на остановочные пункты маршрута дают возможность, используя сведения о времени, отводимом на поездку, осуществлять прогнозирование выбора пассажиром маршрута поездки, то есть в зависимости от складывающихся обстоятельств прогнозировать выбор им соответствующего множества маршрутов для поездки или пешеходного пути. Кроме того, с доверительной вероятностью 0,9 определяется также время прибытия транспортной единицы на конечный остановочный пункт маршрута.
Прогнозирование пассажирских корреспонденций 1-го и 2-го выбора пути подвергается системой дальнейшему моделированию с целью более конкретного определения размера этого множества корреспонденций, приходящегося на каждый маршрут. Кроме того, с помощью модели роста эмоционального напряжения для каждого класса пассажирских корреспонденций рассчитывается (в условных единицах) значение энергии, которую готов затратить пассажир при совершении посадки.
Исходя из расчетного уровня указанной энергии, производится моделирование посадки в транспортное средство, причем эта операция выполняется последовательно для всех остановочных пунктов маршрута. Суть данного моделирования сводится к отбору пассажирских коррес-понденций, чей уровень энергии превосходит требуемое его значение для посадки в настоящий момент. Данный уровень определяется наполненностью салона транспортной единицы - чем больше наполненность, тем выше уровень и тем больше энергии затрачивает пассажир на посадку в транспортное средство и проезд в нем. Таким образом, в процессе моделирования посадки на каждом остановочном пункте маршрута пассажирские корреспонденции разделяются на совершивших и не совершивших посадку в транспортное средство. По предполагаемому количеству пассажирских корреспонденций, сделавших посадку, прогнозируется величина наполненности салона транспортной единицы на данном остановочном пункте, которая на последующем остановочном пункте маршрута снова используется для моделирования посадки и оценки комфортабельности поездки.
Множество оставшихся на остановочном пункте пассажирских корреспонденций подвергаются системой дальнейшему прогнозированию с целью определения маршрутов выбора поездки и последующего моделирование нагрузки на каждый конкретный маршрут. При необходимости система корректирует план движения транспортных единиц. Если в процессе прогнозирования маршрута поездки предпочтение будет отдано 3-му выбору, то система начнет моделирование пешеходных корреспонденций. Это производится путем подсчета моментов времени достижения ими остановочных пунктов транспортной сети, пересекаемых графом пешеходного пути. В расчетный момент времени прихода на остановочный пункт система проверяет условия хода перевозочного процесса, побудившие сделать 3-й выбор. Если они становятся благоприятными для совершения поездки, то пассажирская корреспонденция включается в процесс моделирования нагрузки на маршрут и посадки в транспортное средство вместе с другими корреспонденциями этого остановочного пункта.
При наличии неблагоприятных условий для посадки моделируется переход до следующего остановочного пункта. Наличие пешеходных корреспонденций свидетельствует о плохом качестве предоставления транспортных услуг, которое в большинстве случаев является следствием перехода процесса движения транспортных средств в нештатное состояние. Подлежат также оцениванию значения времени в пути и времени ожидания, которые получаются соответственно при моделировании движения транспортной единицы на участках дорожной сети и формирования пассажирских корреспонденций 1-го и 2-го выборов пути.
Оцениваемые величины посредством функции степени достижения цели приобретают значение нечеткой оценки цели управления. На основании оценки с учетом правил составления графиков движения делается нечеткий вывод о закреплении за транспортной единицей спланированного графика движения и о последующем контроле его выполнения или о повторном планировании этого графика с целью изменения в лучшую сторону значений оцениваемых величин.
Контроль за ходом перевозочного процесса позволяет не только отслеживать его динамику, получать параметры, необходимые для составления графиков движения, и оценки труда задействованных в технологическом процессе перевоза лиц, но и посредством логических выводов, выполняемых при получении информации с дорожной сети, выявлять неблагоприятные ситуации и принимать меры для нормализации перевозок.
С помощью локального управления, проводимого на остановочных пунктах, управляющие параметры представляются водителям транспортных единиц и пассажирам в удобной для восприятия форме. Причем состав информационных данных и их значения постоянно изменяются периферийным процессором в соответствии с протекающим временем, а также корректируются при необходимости в связи с меняющейся картиной перевозочного процесса.
Естественно, что система должна вырабатывать выходные параметры в реальном масштабе времени, определяемом в общем случае темпом движения транспортных единиц, их количеством, а также числом остановочных пунктов на дорожной сети города. Однако поскольку количество транспортных единиц и режим их движения по маршрутам определяется спланированным множеством графиков движения, то поток заявок, поступающий в систему на обслуживание, может быть определен из графиков движения, по которым в настоящее время множеством К транспортных единиц выполняются рейсы. Так как скорость движения транспортной единицы зависит от времени суток, состояния дорожного покрытия и ряда других факторов, то интенсивность потока заявок, поступающего в систему, будет являться переменной величиной. Если принять за
(t) интенсивность потока заявок, создаваемого к-й
транспортной единицей, то интенсивность Х(t) суммарного потока заявок на обслуживание, поступающих в систему с дорожной сети, будет иметь вид
Х( t) = X Хк(t)
к = 1
При этом поток будет близкий к нестационарному пуассоновскому.
Система хранит в памяти предполагаемых моментов прихода транспортных единиц на остановочные пункты, которая, как легко заметить, соответствует предполагаемым моментам поступления заявок на обслуживание. Это позволяет заранее вычислять параметры суммарного потока заявок и управлять вычислительным процессом в системе. Представляя модель в виде системы массового обслуживания с ограниченным временем нахождения заявки в очереди, можно получить все основные характеристики этой системы [4]. Используя полученные характеристики, можно изменять распределение заявок, добиваясь при этом более эффективного их обслуживания [5]. Так, например, при увеличении расчетной длины очереди на обслуживание следует наделять приоритетом заявки, поступающие с участков транспортной сети с большой интенсивностью движения.
Следует заметить, что для сокращения времени обслуживания заявок применено раздельное управление на двух уровнях. Управление на верхнем уровне осуществляется центральной частью системы, анализирующей состояние объектов управления и среды, в которой они функционируют. В основном управление на этом уровне заключается в автоматическом планировании графиков движения транспортных единиц. Управление на низком уровне ведется периферийной частью системы (периферийном процессором), которая преобразует в зависимости от ситуации, складывающейся на остановочных пунктах, данные, получаемые из ее центральной части.
Система диспетчерского управления характеризуется составом основных целей управления, достижение которых должно оцениваться при нечетком управлении с помощью функции степени достижения цели. Существуют разные критерии оценки транспортных услуг [6, 7], но все они, по мнению автора, могут быть сведены к двум основным - времени, затрачиваемом пассажиром на ожидание транспортного средства и проезд в нем, и комфортабельности поездки. Поэтому автор считает возможным оценивать степень достижения цели управления с помощью обобщенной функции, представляющей собой композицию двух частных функций: зависимости эффективности (Э) поездки от коэффициента снижения комфортабельности (В ) и зависимости эффективности поездки от времени (Т), которое затрачивает пассажир на ее совершение (включая время ожидания посадки).
Первая частная функция, определяющая интересы транспортного предприятия и пассажиров на основании показателя наполненности салона транспортного средства, может иметь вид, показанный на рис. 2. Можно утверждать, что существует некоторое оптимальное число
(—0 ) пассажиров (Zl < Zo < —2 ), совершающих поездку в
данной транспортной единице, которое окупает расходы на эксплуатацию (вместе с прибылью) и оправдывает
затраты (включая дотацию), понесенные пассажиром за оплату проезда. При уменьшении количества перевозимых пассажиров (Zo < 21 ) снижается рентабельность перевозки, а при увеличении этого числа (2о < —2 ) пассажиры
испытывают дискомфорт и повышенную транспортную усталость. Все это делает поездку малоэффективной. Очевидно, что при возрастании платы за проезд график функции будет смещаться влево. Аналогичным образом будет выглядеть и вторая частная функция, отражающая главным образом соотношение между интервалом движения транспортных средств и временем, отводимым пассажиром на поездку. Следует заметить, что сокращение времени ожидания требует увеличения парка подвижного состава, что связано с большими материальными затратами. Поэтому величина времени ожидания должна быть разумной.
Рисунок 2 - Частная функция, определяющая критерий эффективности поездки
Значительное уменьшение этого времени при имеющемся на маршруте количестве транспортных единиц может привести к нежелательному увеличению последующего интервала движения, а следовательно, к возможной перегрузке транспортного средства.
Продолжительное ожидание общественного транспорта провоцирует пассажира ко второму и к третьему выбору пути, из-за чего возрастает вероятность прибытия в пункт назначения с опозданием. К такому же последствию ведет увеличение времени в пути. Исходя из сказанного, можно сделать вывод, что для каждого класса поездок существует определенный временной интервал, ограничивающий продолжительность поездки, соблюдение которого наиболее благоприятно отражается на эффективности поездки.
Физический смысл критерия эффективности поездки заключается в достигаемом уровне паритета затрат, понесенных организатором и потребителем на выполнение поездки, при данной ее продолжительности и комфортабельности.
Очевидно, что наибольший уровень паритета (равный 1) достигается при равенстве указанных затрат.
Более точно частные функции можно определить, изучив затратный механизм транспортного предприятия,
К
дотационный уровень финансирования этого предприятия местными администрациями, а также пассажиропотоки и соотношение количества льготных пассажиров и пассажиров, в той или иной степени оплачивающих свой проезд. Действительное соотношение указанных величин в каждом городе зависит от множества факторов, выявление которых производится при комплексном обследовании пассажирских перевозок.
Следует заметить, что в работе [8] дана стоимостная оценка затрат (потерь), которые несет пассажир при длительном ожидании на остановочном пункте транспортного средства. Однако в этом случае можно исходить и из предложенного автором критерия допустимого отклонения времени поездки пассажира, приняв за нулевой уровень эффективности поездки значение времени, случайное превышение которого приводило бы (по теории вероятности) пассажира к опозданию не более 1 - 2 раз в год при совершении им регулярных ежедневных поездок на работу.
Обобщенная функция степени достижения цели управления изображена на рис. 3. Поскольку параметры этой функции не могут быть взаимооднозначно определены для всех классов пассажирских корреспонденций, различных состояний дорожного покрытия и метеоусловий, то необходимо подготовить несколько обобщенных функций, с тем, чтобы их можно было автоматически выбирать в зависимости от условий работы городского пассажирского транспорта.
Э„ 1.0-
Рисунок 3 - Обобщенная функция степени достижения цели управления
Следует заметить, что главная цель управления - безопасность также достигается, хотя параметры влияющих на нее факторов не входят в явном виде в аргументы обобщенной функции. Рассмотрим три, затрагиваемые при управлении, составляющие безопасности движения:
- скорость движения транспортного средства;
- квалификация водителя;
- продолжительность предоставляемого водителю в процессе работы отдыха.
Для каждого участка дорожной сети необходимо устанавить аргументированные значения предельной скорости движения транспортных единиц, зависящие от состояния среды, в которой эти единицы функционируют. Планирование графиков движения производится с учетом максимально допустимой скорости, что преднамеренно исключает ее превышение в процессе движения, а постоянный контроль скоростного режима дисциплинирует работу водителей. Именно непостоянство скорости движения в основном и предопределяет разновидность вариантов трехмерной обобщенной функции степени достижения цели управления.
Квалификация водителей, достаточность их подготовки (владение всесторонней оценкой дорожной обстановки), требуемые для вождения транспортных средств по маршрутам той или иной категории сложности, могут быть выявлены как заранее (в процессе статистических исследований), так и непосредственно во время повседневной работы. Поскольку при управлении используются данные о номере транспортной единицы, которые при желании всегда можно дополнить информацией о квалификации водителя, то появляется возможность подбирать для каждой категории маршрута водителей с соответствующей подготовкой, а также предотвратить переключение (в процессе перевозок) на сложный маршрут транспортной единицы, управляемой неопытным водителем.
Во время работы водителям необходимо предоставлять минимально необходимый отдых. Короткий отдых может ухудшить работу водителя, т.е. повредить безопасности движения. Слишком большой - невыгоден. Причем, для отдыха важно выбирать не только его продолжительность, но и время его предоставления в течение смены. При этом следует предусмотреть обеденный перерыв. Поэтому все данные о режиме работы водителей заносятся также в память системы и используются при составлении сведений о моментах готовности водителей отправить транспортное средство в очередной рейс.
Постоянный учет числа транспортных единиц, прекращающих участие в перевозочном процессе из-за технической неисправности, повышает ответственность за выпуск на линию исправного подвижного состава, что способствует безаварийной работе общественного транспорта.
Таким образом, вероятностные модели параметры которых определяются статистическими исследованиями транспортной сети, принадлежат к первому пути учета неопределенностей, а нечеткое управление с прогнозированием -ко второму. Такое объединение дает возможность посредством многосвязного управления осуществлять автоматизацию операций анализа поступающей с транспортной сети информации и выработки управляющих воздействий, используя для этого средства микропроцессорной техники. Такая система нового поколения способна собрать и обработать большое количество информации, которую можно использовать для подъема пассажирских перевозок на более высокий качественный уровень. Посредством такой диспетчерской системы пассажиры получают как бы эффективный защитно-правовой механизм, с помощью которого оплата, произведенная ими за проезд в городском транспорте, сопоставляется с качеством предоставляемых транспортными предприятиями услуг.
ПЕРЕЧЕНЬ ССЫЛОК
1. Оленев Е.А. Прогнозирование выбора пассажиром марш- ' рута поездки//Автоматика и телемеханика. -2000. - № 5. «
2. Оленев Е.А. Пассажиры городского общественного тран- . спорта - элементы активной системы перевозочного про-цесса//Труды Института проблем управления им.Трапезни-кова РАН. Москва, Институт проблем управления им. Тра- 7 пезникова РАН, 26 - 28 сент., 2000г.
3. Оленев Е.А. Моделирование динамики перевозочного 8 процесса на общественном транспорте// Труды Института 8. проблем управления им.Трапезникова РАН. Москва, Институт проблем управления им. Трапезникова РАН, 2-4 окт., 2001г.
Новиков О. А., Петухов С. И. Прикладные вопросы теории массового обслуживания. - М.: Сов. радио, 1969. Башарин Г. П., Бочаров П. П., Коган Я. А. Анализ очередей в вычислительных сетях. - М.: Наука, 1989. Рудакова Т. В., Новгородцева Т. Ю. Классификация автобусных маршрутов города с использованием комплексного анализа/ Иркут. гос. экон. акад. - Иркутск, 1997. - С.126 -135. - Деп. в ВИНИТИ 11.02.97, № 417 - В97. Chlastaez M. Le palmares 95 des villes. Vie rail. - 1995. -№2521. - P.8.
Павленко Г. П. и др. Автоматизированные системы диспетчерского управления движением пассажирского городского транспорта. - М.: Транспорт, 1979.
УДК 681.32
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ WEB-TEXHOЛOГИЙ ДЛЯ АДМИНИСТРИРОВАНИЯ ГЕТЕРОГЕННЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СЕТЕЙ
А.В.Пархоменко, Д.В.Данильченко, А.А.Степаненко
В статье рассматриваются современные подходы к администрированию корпоративных сетей. Предлагается подход, базирующийся на использовании web-технологий для администрирования гетерогенных корпоративных сетей.
В статт1 розглядаються сучаст тдходи до адмМстру-вання корпоративних мереж. Пропонуеться тдх1д, який ба-зуеться на використанн web-технологiй в системах керу-вання гетерогенними корпоративними мережами.
In this article were considered modern approaches for administration of corporative networks. Propose approach, which based on using of web-technologies for administration heterogeneous corporative networks.
Средства сетевого и системного администрирования никогда не занимали доминирующих позиций в корпоративных информационных системах (ИС). Традиционно отводившаяся им вспомогательная роль привела к тому, что структура и функции ПО данного класса оказались в прямой зависимости от архитектуры вычислительных
систем и эволюционировали вместе с ними.
Основная проблема, с которой сталкиваются администраторы информационных систем, заключается в том, что вместо однородной среды администраторам (и имеющимся в их распоряжении инструментальным средствам) приходится иметь дело с многообразием ресурсов, таких как различные компьютерные платформы, активное сетевое оборудование или программное обеспечение [1]. Эта гетерогенность требует решения нескольких больших классов задач администрирования (рис.1)
Типичным применением различных ОС в корпоративных информационных системах является следующее. Рабочие станции пользователей работают под управлением ОС MS Windows 9x/NT, на файловых серверах используется ОС Novell NetWare, на сервере приложений применяется MS Windows NT/2000 Server, функции шлюза в Internet и сервера удаленного доступа выполняет компьютер, работающий под управлением Linux/UNIX.
Задачи администрирования гетерогенных информационных систем
Рисунок 1 - Классификация задач администрирования гетерогенных информационных систем
