Научная статья на тему 'Концепция проактивного управления сложными объектами: теоретические и технологические основы'

Концепция проактивного управления сложными объектами: теоретические и технологические основы Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
606
536
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫЙ ПОДХОД / INTERDISCIPLINARY APPROACH / УПРАВЛЕНИЕ СЛОЖНОСТЬЮ / COMPLEXITY MANAGEMENT / ПРОАКТИВНЫЙ МОНИТОРИНГ И УПРАВЛЕНИЕ / PROACTIVE MONITORING AND CONTROL / КОМПЛЕКСНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ / COMPLEX MODELING

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Охтилев Михаил Юрьевич, Мустафин Николай Габдрахманович, Миллер Владимир Евгеньевич, Соколов Борис Владимирович

Рассмотрены теоретические и технологические основы разрабатываемой прикладной теории проактивного управления сложными объектами, которая к настоящему времени получила практическую реализацию в ракетно-космической отрасли, атомной энергетике, транспортно-логистической и военной сферах.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по компьютерным и информационным наукам , автор научной работы — Охтилев Михаил Юрьевич, Мустафин Николай Габдрахманович, Миллер Владимир Евгеньевич, Соколов Борис Владимирович

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Concept of Proactive Control over Complex Objects: Theoretical and Technological Basis

Theoretical and technological background of applied theory of proactive control over complex objects is considered. The theory under development has been actually realized in applications to space-rocket industry, atomic-power engineering, transport and logistics, and military technology.

Текст научной работы на тему «Концепция проактивного управления сложными объектами: теоретические и технологические основы»

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПРОАКТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ СЛОЖНЫМИ ОБЪЕКТАМИ

УДК 519.8

М. Ю. Охтилев, Н. Г. Мустафин, В. Е. Миллер, Б. В. Соколов

КОНЦЕПЦИЯ ПРОАКТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ СЛОЖНЫМИ ОБЪЕКТАМИ: ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ

Рассмотрены теоретические и технологические основы разрабатываемой прикладной теории проактивного управления сложными объектами, которая к настоящему времени получила практическую реализацию в ракетно-космической отрасли, атомной энергетике, транспортно-логистической и военной сферах.

Ключевые слова: междисциплинарный подход, управление сложностью, про-активный мониторинг и управление, комплексное моделирование.

Введение. Анализ основных проблем XXI века показывает, что наиболее актуальной является проблема обеспечения безопасности жизнедеятельности в условиях возникновения различных масштабных аварий, техногенных катастроф и других чрезвычайных ситуаций, которые без оперативного принятия специальных мер могут привести к большим человеческим жертвам, материальным потерям и многим другим негативным факторам [1—3]. Одна из главных причин возникновения перечисленных явлений связана с усилением сложности существующих и проектируемых организационно-технических систем, используемых в различных предметных областях. При этом говоря о сложности современных объектов-оригиналов (реальных и абстрактных), принято выделять следующие основные аспекты: структурную сложность, сложность функционирования, сложность принятия решений и выбора сценариев поведения, сложность развития, сложность их формального описания и моделирования [1, 4, 5—11].

В этих условиях для обеспечения требуемой степени автономности, качества и оперативности управления сложными объектами (далее — объектами) необходимо, во-первых, обеспечить модельно-алгоритмическое описание процессов смысловой интерпретации всех возможных штатных и нештатных состояний при их функционировании и, во-вторых, на этой основе решить весь перечень задач комплексной автоматизации и интеллектуализации процессов управления объектами в различных условиях.

Однако, к сожалению, в подавляющем большинстве случаев на практике процессы мониторинга и управления состояниями объектов в указанной выше трактовке автоматизированы лишь частично [2, 6, 12]. Как правило, в современных автоматизированных системах управления (АСУ) сложными объектами операторам предоставляется смысловая информация только о состояниях их элементов, а не объектов контроля в целом. Указанные обстоятельства приводят к тому, что интегральная оценка состояния объектов в таких системах, как и формирование необходимых управляющих воздействий, осуществляется операторами

в основном вручную на базе тех или иных эвристических правил. Кроме того, как следует из вышеизложенного, особенность создания рассматриваемых объектов, систем и комплексов заключается в том, что они, прежде всего, должны быть ориентированы на применение в условиях возникновения неисправностей, аварий и даже катастроф и, следовательно, наделены свойством живучести (в более общем случае — катастрофоустойчивости) [3, 13, 14]. Применительно к процессам мониторинга и управления реализация свойства живучести предполагает оперативное формирование таких процедур сбора, обработки и анализа данных, а также соответствующей вычислительной среды, при которых обнаружение, локализация и ликвидация сбоев и отказов элементов и подсистем данных объектов будет происходить значительно раньше, чем проявятся возможные последствия указанных неисправностей. В этом и состоит основное содержание рассматриваемых в настоящей статье задач синтеза технологий проактивного (упреждающего) мониторинга и управления, которые можно рассматривать как перспективные технологии управления сложностью (complexity management) [1, 4—6, 8, 10, 11].

Следует отметить, что процессы проактивного управления объектами характеризуются дополнительными особенностями в условиях, когда из-за дефицита ресурсов (вызванного различными причинами субъективного и объективного характера) становится невозможным поддерживать требуемый уровень работоспособности объектов. В данных ситуациях про-активное управление соответствующими объектами и системами должно сопровождаться целенаправленными процедурами реконфигурации структур как самих объектов, так и АСУ объектами для обеспечения максимально допустимого уровня их работоспособности.

Анализ показывает [3, 5, 6, 12, 13, 15—19], что в качестве методологической и методической базы для решения перечисленных выше проблем целесообразно выбрать прикладную теорию проактивного мониторинга и управления структурной динамикой сложных объектов. Проактивное управление объектами, в отличие от традиционно используемого на практике реактивного управления (которое ориентировано на оперативное реагирование на инциденты и последующее их недопущение), предполагает предотвращение возникновения инцидентов за счет создания в соответствующей системе мониторинга и управления принципиально новых упреждающих возможностей при формировании управляющих воздействий на основе реализации концепции системного (комплексного) моделирования [6, 12, 16, 18, 20, 21].

К настоящему времени наука создала богатый методологический и методический аппарат, в основу которого положена междисциплинарная отрасль системных научных знаний. В ядре этой отрасли знаний, прежде всего, выделяют такие научные направления, как кибернетика (в современных условиях — неокибернетика), информатика и общая теория систем [1, 2, 6, 10, 21, 22]. Формирование отрасли системных научных знаний является велением времени, так как на данном этапе развития науки (этапе интеграции научных знаний) на передний план выступает методология, требующая сочетания (единства) процессов анализа и синтеза при изучении свойств объектов как целостных образований, состоящих из взаимосвязанных частей и обладающих качественно новыми свойствами по сравнению со свойствами этих частей. При этом в настоящее время речь должна идти не о взаимном поглощении, а о взаимном дополнении, концептуальном и идейном взаимообогащении, гармоничном и согласованном развитии междисциплинарных наук. В данной статье на примере разрабатываемой авторами теории проактивного мониторинга и управления структурной динамикой объектов иллюстрируются указанные тенденции.

Теоретические основы проактивного управления сложными объектами. Анализ современного состояния фундаментальных и прикладных научных работ в области решения проблем управления сложностью показал, что время реакции на происходящие в этой области перемены, вызванные научно-техническим прогрессом, и адаптации к ним теоретических исследований значительно превышает интервал между очередными изменениями [2, 4, 5, 9—11, 17]. Все это требует проведения упреждающих исследований, основанных на прогнозировании

возможных проблем в рассматриваемой предметной области и разработке соответствующих методологических и методических основ их решения.

При этом в ряде работ [1, 4, 5, 10, 15] подчеркивается глубокая общность биологических объектов, современных АСУ объектами и корпоративных информационных систем (ИС) вследствие их иерархически-сетевой организации. Разрабатываемые в настоящее время архитектуры, ориентированные на сервисы и базирующиеся на концепции виртуализации своих компонентов, обеспечивают материальную основу для синтеза принципиально новых информационно-вычислительных и телекоммуникационных систем, которые по своим свойствам будут приближаться к свойствам живых организмов.

Одним из классиков современной кибернетики С. Биром в работе [1] было показано, как на основе нейрофизиологической интерпретации функционирования центральной нервной системы человека удается построить оригинальную пятиуровневую модель жизнеспособной системы, в которой за счет гибкого сочетания механизмов иерархического и сетевого управления можно находить необходимый (в зависимости от складывающейся ситуации) компромисс между централизацией и децентрализацией целей, функций, задач и операций, реализуемых в соответствующей организации и определяющих ее специфику.

Данную модель С. Бир успешно использовал при решении различных классов задач прогнозирования и анализа путей развития сложных социально-экономических систем [1]. При этом в своих работах С. Бир неоднократно подчеркивал, что конструктивное исследование многоаспектной проблемы сложности должно базироваться на дальнейшем диалектическом развитии принципа необходимого разнообразия, сформулированного Р. Эшби. Анализ работ [2, 4—7, 13—16, 20, 21] в области современной кибернетики (неокибернетики) позволил сформулировать ряд конкретных направлений по реализации данного принципа (см. рис. 1), которые могут быть положены в основу предлагаемой авторами концепции проактивного управления сложными объектами.

Сужение разнообразия состояний объекта и среды

Управление разнообразием состояний объекта и среды (complexity management)

Расширение разнообразия управляющих воздействий

- за счет полимодельного описания предметной области

_за счет классификации и упорядочения моделей, установления взаимосвязей между ними

на основе поиска рациональных многокритериальных решений (компромиссов) при наличии неустранимых пороговых информационных и временных ограничений

на основе преодоления проблем большой размерности и неопределенности при описании предметной области -с использованием методов декомпозиции (композиции), агрегирования (дезагрегирования), координации, аппроксимации, линеаризации, релаксации, редукции (погружения)

на основе формирования множества неокончательных решений

на основе самоподобного рекурсивного описания и моделирования объектов исследования (введение категорий макросостояния, структурного состояния, многоструктурного состояния)

на основе преодоления принципа разделения на основе управления структурной динамикой объектов _(в том числе, на основе гибкого сочетания принципов

иерархического и сетевого управления) Рис. 1

В работах [6, 10, 12, 13, 16, 18—21] перечисленные направления реализации принципа необходимого разнообразия получили свою дальнейшую конкретизацию и развитие для ряда предметных областей. Авторами данных работ подчеркивается особая актуальность создания методологических и методических основ решения проблем управляемой самоорганизации как наиболее эффективного способа борьбы с разнообразием состояний внешней среды. При

этом технология управляемой самоорганизации предполагает реализацию целенаправленных процессов поддержания динамического соответствия структур и функций в соответствующих сложных организационно-технических и социально-экономических системах. К настоящему времени получен ряд интересных теоретических и практических результатов при исследовании проблем управления структурной динамикой сложных технических объектов в различных предметных областях [5, 6, 9—12, 18].

В современных условиях существуют различные варианты организации проактивного управления сложными объектами, в том числе и технологии проактивного управления структурной динамикой указанных объектов. Среди данных технологий можно выделить в первую очередь изменение способов и целей функционирования объектов, последовательности выполнения операций, входящих в указанные технологии, в различных условиях; перемещение в пространстве отдельных элементов и подсистем объектов; перераспределение и децентрализацию функций, задач, алгоритмов управления и информационных потоков между уровнями структур объектов; использование гибких (сокращенных) технологий управления объектами; реконфигурацию структур объектов при их деградации [6].

Задачи управления структурной динамикой объектов по своему содержанию относятся к классу задач структурно-функционального синтеза облика объектов и формирования соответствующих программ управления их развитием. Главная трудность и особенность решения задач рассматриваемого класса состоит в следующем. Оптимальные программы управления основными элементами и подсистемами объекта могут быть выполнены лишь после того, как станет известен перечень функций и алгоритмов обработки информации и управления, которые дол-жены быть реализованы в указанных элементах и подсистемах. В свою очередь, распределение функций и алгоритмов по элементам и подсистемам объекта зависит от структуры и параметров законов управления данными элементами и подсистемами. Трудность разрешения данной противоречивой ситуации усугубляется еще и тем, что под действием различных причин во времени изменяется состав и структура объекта на разных этапах его жизненного цикла.

К настоящему времени рассматриваемый класс задач структурно-функционального синтеза и управления развитием объектов исследован недостаточно глубоко. Получены новые научные и практические результаты в рамках следующих направлений исследований [2, 6, 15,]: синтез технической структуры объекта при известных законах функционирования его основных элементов и подсистем; синтез функциональной структуры объекта или, иными словами, синтез программ управления его основными элементами и подсистемами при известной технической структуре объекта; синтез программ создания и развития новых поколений объектов без учета этапа совместного функционирования существующих и внедряемых объектов. Известен ряд итерационных процедур получения совместного решения задач, исследования которых проводятся в рамках указанных направлений. В целом, все существующие модели и методы структурно-функционального синтеза облика объектов и формирования программ их развития используются на этапах внешнего и внутреннего проектирования облика, т. е. когда фактор времени не является существенным.

В рамках разработанного авторами подхода к организации проактивного управления объектами удалось с единых позиций подойти к решению всего спектра задач их структурно-функционального синтеза, возникающих на различных этапах жизненного цикла. Динамическая и управленческая интерпретация указанных задач, а также реализация концепции комплексного моделирования позволили на конструктивном уровне использовать фундаментальные и прикладные результаты, полученные к настоящему времени в таких научных дисциплинах, как исследование операций, искусственный интеллект, теория управления, теория принятия решений, системный анализ.

В заключение данного раздела приведем в качестве примера содержание предложенной авторами обобщенной процедуры решения задачи проактивного управления структурной ди-

намикой объекта, в соответствии с которой на первом этапе должно осуществляться формирование (генерирование) допустимых вариантов многоструктурных макросостояний объекта или, другими словами, должен проводиться структурно-функциональный синтез его нового облика, соответствующего складывающейся (прогнозируемой) обстановке.

На втором этапе производится выбор и реализация конкретного варианта многоструктурного макросостояния объекта с одновременным синтезом (построением) адаптивных планов (программ) управления его переходом из текущего в требуемое (выбранное) макросостояние. При этом рассматриваемые планы должны обеспечивать такое эволюционное развитие объекта, при котором наряду с реализацией программ перехода из соответствующих макросостояний предусматривается одновременно и реализация программ устойчивого управления объектом в промежуточных макросостояниях. В целом, на втором этапе исследования задачи выбора оптимальных программ проактивного управления структурной динамикой объекта приходится решать совокупность частных задач многоуровневой и многоэтапной оптимизации.

Одно из главных достоинств предлагаемой процедуры поиска и реализации оптимальных программ проактивного управления структурной динамикой объекта состоит в том, что при формировании вектора программных управлений в результате, наряду с оптимальным планом, одновременно получаем и искомое многоструктурное макросостояние, находясь в котором, объект сможет выполнять поставленные перед ним задачи в складывающейся (прогнозируемой) обстановке с требуемой степенью устойчивости.

В результате проведенных исследований были разработаны комбинированные методы и алгоритмы решения задачи выбора указанных оптимальных программ в централизованном и децентрализованном режимах функционирования объекта [6, 12, 16, 18, 21]. В качестве базового комбинированного метода предложено использовать сочетание метода ветвей и границ и метода последовательных приближений. Теоретическим обоснованием данного метода служит доказанная теорема о свойствах задачи выбора оптимальной программы проактивно-го управления структурной динамикой объекта в условиях снятия ряда ограничений.

Технологические основы проактивного управления сложными объектами. Анализ современных тенденций развития информационных технологий и систем (ИТ и ИС) показывает, что все ведущие зарубежные и отечественные компании, специализирующиеся в данной области, строили и строят корпоративные информационные инфраструктуры только по вертикальному принципу, руководствуясь частными критериями и плохо согласуя собственные представления с требованиями бизнеса [4, 8—11, 14]. В результате традиционные подходы к автоматизации бизнес-процессов находятся в настоящее время если не в кризисном, то в предкризисном состоянии. При этом трудности управления современными АСУ объектами, а также корпоративными ИС выходят за рамки администрирования отдельными программными средами. Необходимость интеграции нескольких гетерогенных сред в общекорпоративные вычислительные системы и стремление выйти за пределы компании, подключившись к сети Интернет, обусловливают формирование нового уровня сложности.

Для преодоления указанных тенденций весьма перспективным представляется создание новых поколений ИТ и ИС, построенных на основе концепций адаптивного управления и самоорганизации. Разрабатываемые самоуправляемые вычислительные системы, по замыслам их создателей, должны в будущем самостоятельно организовывать свое функционирование с учетом требований, сформулированных администраторами. Говоря о свойствах будущих адаптивных и самоорганизующихся компьютерных систем, необходимо, в первую очередь, выделить следующие свойства [4—7, 10, 11, 14]: самосознание и проактивность; способность к переконфигурированию (самоконфигурирование); самосовершенствование и самооптимизация; самолечение; самосохранение; общественное поведение; коммуникабельность; благожелательность и правдивость.

В современных условиях ведущие производители компьютерных технологий и систем осознают необходимость и важность проблем создания и внедрения концепции адаптивного проактивного управления и самоорганизации в информационную сферу. Информационные технологии XXI века уже получили определение „естественные", „органичные" (Organic IT). Данной терминологией аналитики компании "Forrester Research" (США) [4, 14] хотят подчеркнуть необходимость более органичного, естественного, непосредственного использования информационных технологий в интересах бизнес-приложений.

Среди крупных корпораций-производителей информационных услуг, осуществляющих продвижение к „естественным" компьютерным системам, можно, в первую очередь, назвать следующие [4, 14]: Dell-Dynamic Computing, Hewlett-Packard-Adaptive Infrastructure (Adaptive Enterprise), IBM-Computing on Demand, Autonomous Computing, Microsoft-Dynamic Systems, Sun Microsystems-Nl (все — США).

Разработчики отечественной концепции проактивного управления объектами в качестве стратегической цели (миссии) определили формирование методологии обеспечения технологической независимости от зарубежных производителей в области создания, эксплуатации и модернизации модельно-алгоритмического, технического, информационного и программного обеспечения процессов комплексной автоматизации и интеллектуализации. Данная методология должна базироваться на принципиально новом подходе к проектированию и применению соответствующих АСУ объектами, основанном на комбинированном использовании логических, лингвистических и математических моделей, методов и алгоритмов, обеспечивающих суперкомпьютерную обработку и анализ в реальном времени сверхбольших объемов информации при наличии в ней некорректных, неточных и противоречивых данных [6].

При этом новизна разработанной теории проактивного управления объектами состоит в том, что ее авторам удалось, базируясь на сформулированных ими концепциях управляемой структурной динамики и инвариантности состояний объектов, а также состояний распределенного асинхронного вычислительного процесса, их описывающих, осуществить переход от эвристических методов алгоритмизации этих процессов к последовательности целенаправленных теоретически и методически обоснованных и взаимосвязанных этапов построения как алгоритмов анализа многоструктурных макро- и микросостояний объектов, так и алгоритмов проактивного управления ими.

На рис. 2 представлены основные принципы построения системы проактивного управления сложными объектами, которые к настоящему времени получили широкую и всестороннюю реализацию в ракетно-космической отрасли, атомной энергетике, траспортно-логистической и военной сферах.

Ключевые принципы построения технологий и систем проактивного управления сложными объектами

V

Объектно-ориентированный подход к описанию исследуемой предметной области

' " - Сервис-ориентированные технологии построения систем сбора, обработки, %. г анализа информации и дистрибуции знаний

Организационное, информационное и функциональное единство в рамках формируемого информационного пространства и унифицированной программной платформы на базе интегрированной модели представления данных, информации и знаний

г ■' ■ -..Технологии распределенной разработки, непосредственное участие экспертов ^(аналитиков) и инженеров по знаниям в концептуальном и логическом проектировании онтолого-ориентированных баз знаний, построении сценариев интеллектуальной оперативно-аналитической обработки информации и принятия решений с опорой на принцип „Программирование без программирования"

Имитационно-аналитический комплекс с широким набором моделей для поддержки принятия решений

Открытый исходный код и отсутствие лицензионных отчислений зарубежным производителям

V ■-'Кроссплатформенная поддержка

Рис. 2

I

Заключение. За прошедшие 20 лет теория проактивного мониторинга и управления структурной динамикой сложных объектов развивалась в рамках следующих трех основных научных направлений: разработка методологических и методических основ решения проблем адаптивного структурного-функционального синтеза и проактивного управления объектами; квалиметрия моделей и полимодельных комплексов, описывающих объекты на различных этапах их жизненного цикла; разработка и реализация инструментальных средств автоматизации и интеллектуализации процессов комплексного моделирования, прогнозирования, мониторинга состояний объектов в различных условиях.

Начиная с 1999 г. полученные фундаментальные и прикладные результаты повсеместно внедряются в организациях и учреждениях РАН, государственных и коммерческих организациях РФ, зарубежных организациях. Это позволило, в частности, решать вопросы прогнозирования при планировании и проектировании таких сверхсложных систем, как объекты воздушно-космической обороны [23]. Принятие решения о будущих угрозах и, как следствие, о возможных способах реакции на них путем разработки новых средств соответствующей информационной системы и (или) модернизации существующих средств является одним из характерных приложений теории проактивного управления сложными объектами. Прикладное значение рассматриваемой теории существенно возрастает в условиях нестабильной геополитической обстановки, когда сохраняется значимость стратегических решений, но особенно актуальными становятся тактические (в геополитическом смысле) решения, позволяющие оперативно реагировать на внешние воздействия.

К числу наиболее значимых результатов можно отнести следующие.

— Разработаны методологические и методические основы решения задач структурно-функционального синтеза интеллектуальных информационных технологий и систем управления объектами, базирующиеся на полимодельном многокритериальном описании, полученном в рамках теории недоопределенных вычислений и управления структурной динамикой. Предлагаемый подход позволил осуществлять в интерактивном либо автоматическом режиме интеллектуальную обработку данных и знаний о состоянии объектов, разнотипных по своей физической природе и формам представления, а также при наличии некорректной и недостоверной информации.

— Разработаны основы теории управления структурной динамикой объектов, содержащие концепции, принципы, способы, методы, алгоритмы и методики управления структурной динамикой. Данная прикладная теория имеет междисциплинарный характер и базируется на результатах, полученных в таких областях, как классическая теория управления, исследование операций, искусственный интеллект, теория систем и системный анализ.

— Разработаны основные понятия, принципы и подходы, используемые в квалиметрии семиотических моделей (полимодельных комплексов). Построена иерархия концептуальных моделей развивающихся ситуаций, участниками которой являются субъекты и объекты моделирования, а также собственно разрабатываемые (используемые) модели. Проведена классификация и систематизация семиотических моделей, установлены взаимосвязи и соответствия между различными их видами и родами. В рамках реализации концепции новых информационных технологий и разработанной методологии моделирования сложных объектов на основе алгоритмических сетей предложен методический подход, обеспечивающий разработку соответствующих систем автоматизации и моделирования и позволяющий пользователям оперативно и с минимальными трудозатратами строить и исследовать сетевые модели сложных объектов для различных предметных областей.

Исследования, выполненные по данной тематике, проводились при финансовой поддержке ведущих университетов Российской Федерации: Санкт-Петербургского государственного политехнического университета (мероприятие 6.1.1), Университета ИТМО (субсидия 074-ЦШ), Программы научно-технического сотрудничества Союзного государства „Мониторинг СГ"

(проект 1.4.1-1), Российского фонда фундаментальных исследований (гранты № 12-07-00З02, 1З-07-00279, 1З-0В-00702, B-08-012S0, 1З-07-12120, 1З-0б-00В7), Программы фундаментальных исследований ОНИТ РАН (проект № 2.11), проектов ESTLATRUS 2.1/ELRI-184/2011/14, 1.2/ELRI-121/2011/13.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Бир С. Mозг фирмы. M.: Едиториал УРСС, 200S.

2. Герасименко В. А. Информатика и интеграция в технике, науке и познании // Зарубежная радиоэлектроника. 199З. № S. С. 22—42.

3. Панкратова Н. Д., Курилин Б. И. Концептуальные основы системного анализа рисков в динамике управления безопасностью сложных систем // Проблемы управления и информатики. 2000. № б. C. 110—1З2; 2001. № 2. C. 10В—12б.

4. Вонт Р., Перинг Т., Тенненхау Д. Адаптивные и проактивные компьютерные системы // Открытые системы. 200З. № 7. С. 4—9.

5. Крылов С. М. Неокибернетика: Алгоритмы, математика эволюции и технологии будущего. M.: Изд-во ЛКИ, 200В.

6. Охтилев М. Ю., Соколов Б. В., Юсупов Р. М. Интеллектуальные технологии мониторинга и управления структурной динамикой сложных технических объектов. M.: Наука, 200б.

7. Хиценко В. Е. Самоорганизация: элементы теории и социальные приложения. M.: КомКнига, 200S.

В. Foerster von H. Cybernetics of Cybernetics: Paper Delivered at 1970 Annual Meeting of the American Society for Cybernetics / Univ. of Illions, Urbana, 1974.

9. Foerster von H. Cybernetics. Encyclopedia of Artificial Intelligence. N.Y.: John Wiley and Sons, 19В7.

10. Heikki Hyötyniemi. Neocybernetics in Biological Systems / Helsinki Univ. of Technology, Control Engineering Laboratory, Rep. Ш, Aug. 200б. 27З p.

11. Maruyama M. The second cybernetics. Deviation amplifying mutual causal process // American Scientist. 19бЗ. N Sl.

12. Соколов Б. В., Юсупов Р. М. Комплексное моделирование функционирования автоматизированной системы управления навигационными космическими аппаратами // Проблемы управления и информатики. 2002. № S. C. 10З—117.

13. Колесников А. А. Синергетические методы управления сложными системами: Теория системного синтеза. M.: КомКнига, 200б.

14. Черняк Л. От адаптивной инфраструктуры — к адаптивному предприятию // Открытые системы. 2004. Окт., № 9. С. З0—35.

15. Васильев С. Н. От классических задач регулирования к интеллектному управлению // Теория и системы управления. 2001. № 1. С. S—22; № 2. С. S—21.

16. Калинин В. Н., Соколов Б. В. Mногомодельный подход к описанию процессов управления космическими средствами // Теория и системы управления. 199S. № 1. С. S6—б1.

17. Красовский А. А. Науковедение и состояние современной теории управления техническими системами // Изв. РАН. Теория и системы управления. 199В. № 6. С. 16—24.

1В. Соколов Б. В., Юсупов Р. М. Концептуальные основы оценивания и анализа качества моделей и полимодельных комплексов // Теория и системы управления. 2004. № 6. C. S—16.

19. Тимофеев А. В., Юсупов Р. М. Интеллектуальные системы управления // Изв. РАН. Техническая кибернетика. 1994. № S.

20. Юсупов Р. М. К 90-летию академика Е. П. Попова // Информационно-управляющие системы. 200S. № 1. C. S1—S7.

21. Юсупов Р. М., Соколов Б. В. Проблемы развития кибернетики и информатики на современном этапе // Кибернетика и информатика: Сб. СПб: Изд-во СПбГПУ, 2006. C. 6—21.

22. Винер Н. Кибернетика или управление и связь в животном и машине. М.: Сов. радио, 1958.

23. Охтилев М. Ю., Соколов Б. В., Юсупов Р. М. Возможный подход к созданию единой информационно-вычислительной среды для системы воздушно-космической обороны // Вопросы оборонной техники: науч.-техн. сб. 2010. Сер. 9, вып. 1(242)—2(243). С. 85—90.

Михаил Юрьевич Охтилев

Николай Габдрахманович Мустафин —

Владимир Евгеньевич Миллер

Борис Владимирович Соколов

Сведения об авторах д-р техн. наук, профессор; СПИИРАН, лаборатория информационных технологий в системном анализе и моделировании; E-mail: oxt@mail.ru

канд. техн. наук, доцент; Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет „ЛЭТИ", кафедра автоматизированных систем обработки информации и управления; E-mail: nikolay.mustafin@gmail.com

канд. техн. наук; ОАО Радиотехнический институт им. акад. А. Л. Минца, Санкт-Петербург; директор филиала; E-mail: miller@progsystema.ru

д-р техн. наук, профессор; СПИИРАН, лаборатория информационных технологий в системном анализе и моделировании; зам. директора по научной работе; E-mail: sokol@iias.spb.su

Рекомендована СПИИРАН

Поступила в редакцию 10.06.14 г.

УДК 519.872

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Ю. И. Рыжиков

ОПТИМИЗАЦИЯ МАРШРУТНОЙ МАТРИЦЫ В СЕТЯХ ОБСЛУЖИВАНИЯ

Описан алгоритм расчета временных характеристик разомкнутой сети обслуживания. Предложен метод оптимизации сети обслуживания по среднему времени пребывания заявки в сети путем выравнивания загрузки узлов. Приводятся и обсуждаются результаты численного эксперимента.

Ключевые слова: разомкнутая сеть, время пребывания, выравнивание загрузки узлов.

Расчет сети. Реальные процессы обслуживания связаны с прохождением нескольких его этапов, реализуемых в отдельных узлах сети. Сеть обслуживания состоит из рабочих узлов, пронумерованных от 1 до М, источника (узел „0") и стока (узел „М+1"). Для каждого j-го узла задаются моменты распределения „чистой" длительности обслуживания {bj¡}, l = 1, L ,

число каналов nj и дисциплина обслуживания. Маршрут заявки в сети определяется неразложимой матрицей передач R = {■ j },i, j = 0,M +1, образованной вероятностями перехода из

i-го узла в j-й. Важнейшей оперативной характеристикой работы сети является среднее время пребывания в ней заявки. Первым шагом процесса оптимизации сети должна быть минимизация этого времени.

Проблема расчета сетей обслуживания активно обсуждается в сотнях статей и монографий (см., например, список литературы в работе [1]). К концу 1980-х гг. выяснилось, что строгое решение этой задачи возможно лишь при весьма ограниченных условиях теоремы BCMP (Baskett, Chandy, Muntz, Palacios [2]). Методы решения были непомерно трудоемкими, а получаемые характеристики — недостаточными. Как отмечал в ходе дискуссии на

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.