CC BY
34Методы проектирования и моделирования человеко-машинных систем на основе функционально-структурной теории
М.Г. Гриф, С. А. Кочетов, Н. Д. Ганелина Новосибирский государственный технический университет, Новосибирск, Россия
Аннотация - В статье рассмотрены модели, методы и технологии автоматизации проектирования процессов функционирования человеко-машинных систем на основе функционально-структурной теории и обобщенного структурного метода проф. А.И. Губинского. В качестве основных стратегий проектирования человеко-машинных систем описаны восходящая, нисходящая и смешанная. Последовательность выполняемых операций формируется из типовых функциональных единиц, которые можно объединять в типовые функциональные структуры. Функциональная сеть, описывающая процесс функционирования человеко-машинной системы, представляет собой совокупность (суперпозицию) типовых функциональных структур. Генерация множества альтернативных процессов человеко-машинной системы использует понятие альтернативного графа и алгоритма его обхода. Непосредственно в основе способа оценки вероятностных показателей эффективности, качества и надежности процесса функционирования ЧМС лежит вероятностный граф, а также правила его редукции (укрупнения) со следующими характеристиками: B - вероятность правильного (безошибочного) выполнения, среднего времени T и средних затрат (дохода) V от выполнения. Приведен способ представления процессов функционирования человеко-машинных систем в виде бинарных отношений элементов, входящих в функциональную сеть. Представлена общая схема поиска оптимального решения, в котором учитываются все альтернативные участки функционирования, и оптимизированный алгоритм использования повторяющегося набора параметрических альтернатив. Для поиска оптимального решения используется модифицированный алгоритм направленного перебора, в рамках которого осуществляется пошаговое конструирование частичных решений. При решении оптимизационной задачи учитываются показатели эффективности, качества и надежности как системы в целом, так и отдельных участков функциональной сети. Разработанная гибридная экспертная система имеет расширенный функционал, позволяющий строить все изоморфные представления альтернативного графа, генерировать в ручном и автоматическом режиме конкретный алгоритм направленного перебора.
Ключевые слова - Функционально-структурная теория, человеко-машинная система, множество альтернатив, автоматизация проектирования, стратегии проектирования.
I. ВВЕДЕНИЕ
В современных условиях информационные технологии играют и будут играть все большую роль во всех областях человеческой деятельности. Особое значение приобретают информационные системы, позволяющие описывать и оценивать процессы функционирования (ПФ) сложных человеко-машинных систем (ЧМС). Специфика ЧМС требует решать задачи оптимизации по совокупности разных по природе критериев. Необходимо проанализировать большой объем информации, учесть экспертные оценки групп специалистов, исследовать множество возможных вариантов выполнения отдельных участков изучаемого процесса и спрогнозировать их последствия, получить обоснование для выбора. Для повышения адекватности используемых моделей приходится учитывать все большее число факторов, что неизбежно приводит к трудностям выбора оптимальных вариантов выполнения ПФ ЧМС. Все это способствует развитию информационных систем, обеспечивающих возможность качественного проектирования и исследования ЧМС с достаточно большим числом альтернатив функционирования различных подсистем всего процесса.
Одной из часто используемых моделей ПФ ЧМС являются функционально-структурная теория (ФСТ) и обобщенный структурный метод (ОСМ) проф. А.И. Губинского [1] Так, в работах [2-4] получили развитие модели, методы и технологии последовательной оптимизации процессов функционирования ЧМС по показателям эффективности, качества и надежности (ЭКН) на основе ФСТ. Непосредственно в основе способа оценки вероятностных показателей эффективности, качества и надежности процесса функционирования ЧМС лежит вероятностный граф, а также правила его редукции (укрупнения) со следующими характеристиками: В - вероятность правильного (безошибочного) выполнения, среднего времени Т и средних затрат (дохода) V от выполнения.
На сегодняшний день существует хорошо изученная нисходящая стратегия проектирования функциональных сетей (ФС) [4]. В настоящей статье рассматриваются недостатки такой стратегии, а также представляется восходящая и смешанная стратегия проектирования ПФ ЧМС.
© АВТОМАТИКА И ПРОГРАММНАЯ ИНЖЕНЕРИЯ. 2018, № 2(24) http://www.iurnal.nips.ru II. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
Под процессом функционирования ЧМС понимается логико-временная последовательность действий и операций эргатических и неэргатических элементов системы, устойчивая к возмущениям и ведущая к достижению поставленной цели (или целей) функцииони-рования [2-3]. ПФ ЧМС протекает во взаимосвязанных пространствах: элементов ЧМС E , выполняемых функций F, состояний ЧМС 5", происходящих событий W и показателей ЧМС Q .
Проектирование ПФ сложных систем с использованием ФСТ и ОСМ предполагает, что каждый отдельный процесс рассматривается как самостоятельный участок ФС, и представляется состоящим из ряда формализованных единиц -типовых функциональных единиц (ТФЕ). Часто встречающиеся комбинации ТФЕ, для которых заранее рассчитаны математические модели, представляют собой типовые функциональные структуры (ТФС).
Задача оптимизации (обобщенная задача динамического программирования) ставится следующим образом
KEQR (А ) ® еХ{Г ,
A Î Md i Ma
(1)
для
где KEqR (A) - критерий оптимальности сочетаний критериев ЭКН; Md - множество
допустимых альтернатив, альтернативные варианты процесса - Ma [4].
Отдельный процесс функционирования ЧМС (функциональная сеть) представляется в виде суперпозиции ТФС (BFS):
oz = bfsi (oh, oi2,..., o4 ), (2)
где BFSi e MBFS, Ot - простая или составная
операция. Две операции с совпадающей функцией F - O(F,E1, Q1) и O(F,E2,Q2) являются альтернативными («параметрическими») способами выполнения операции o , так же как и составные операции O=BFStOO,...) и O=BFSs(OSi,OS2,...), i*s-
«структурными». Рассмотрим различные стратегии проектирования процесса
функционирования человеко-машинных систем.
III. МЕТОДЫ
Одной из возможных стратеги проектирования ПФ ЧМС является, стратегия «сверху в низ», когда на самом верхнем уровне иерархии ФС рассматривается как составная операция, представляющая суперпозицию множества альтернативных способов ее выполнения. Таким образом, множество альтернативных процессов ЧМС, пользователь описывает в виде альтернативного графа (АГ, Рис. 1).
Рис. 1. Альтернативный граф для ПФ ЧМС
IV. РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТОВ
Описанная выше стратегия реализована в гибридной экспертной системе (ГЭС) ИНТЕЛЛЕКТ-2 [4], функционирующей на компьютерах под управлением операционной среды семейства Windows, языки программирования C++Builder и Visual Prolog.
Существенным недостатком ГЭС ИНТЕЛЛЕКТ-2 является невозможность в
явном виде представить ПФ ЧМС как последовательность выполняемых операций. Также нет возможности рассмотреть участок ФС и оценить показатели его функционирования.
ГЭС ИНТЕЛЛЕКТ-3 [5, 6] является дальнейшим развитием предыдущей ГЭС. Существенным отличием новой системы является возможность представлять ПФ в виде
последовательности выполняемых операций без предварительного представления ее в виде суперпозиции ТФС {Рис. 2).
Рис. 2. Представление ПФ ЧМС в виде последовательности операций
Для расчета показателей ЭКН, а также для поиска оптимального алгоритма функционирования исследуемого процесса, ФС необходимо представить в виде суперпозиции входящих в нее ТФС. ГЭС ИНТЕЛЛЕКТ-3, в процессе поиска оптимального решения, производит автоматическое преобразование ФС в эквивалентное представление как суперпозицию ТФС (Рис. 3).
При формировании суперпозиции из ФС для эквивалентных (укрупненных) рабочих операций присваиваются системные
(отрицательные) номера.
Первоначально в ГЭС ИНТЕЛЛЕКТ-3 отсутствовала возможность формального описания ФС. В последних версиях системы описание ПФ можно задать в виде множества
бинарных отношений {(01,02),...,(0п_1,Оп)} элементов ФС, обладающих свойством: 0п следует за 0п-1. В номенклатуру операций для удобства добавлен композиционер - транзит «И» Т , обозначающий начало и конец каждой ТФЕ. Два транзита, первый из которых, обозначает окончание ТФЕ, второй - начало следующей ТФЕ, заменяется на один транзит. Начало и окончание ФС обозначается композиционерами Н и К. Формула (3) показывает пример описания ФС (Рис.4) в виде множества бинарных отношений.
R
BS
{(h T), Ti, A), (A,t2 ), (T2, a2 ),
(A1T3), (T3,bf) (b, T4), (bf, A2),
(t4, bd), (bd, T5), (bd, Ai), (T5, A3), (A3T ), (T6, K )}
(3)
Рис. 3. Представление ПФ ЧМС в виде суперпозиции и АГ
Рис. 4. Пример ФС
При формировании суперпозиции из ФС для эквивалентных Представление ПФ ЧМС в виде множества бинарных отношений элементов сети не гарантировало представление последней в виде суперпозиции ТФС. В работе [7] предложен алгоритм нахождении множества точек транзитов, участок сети между которыми, сводится к суперпозиции ТФС. В общем виде, алгоритм можно представить из следующих шагов:
Шаг i. Проводится анализ каждого транзита «И», входящего в ФС, на предмет построения множества, изоморфного некоторой ТФС, началом которой является этот транзит «И».
Шаг 2. Если от транзита «И», взятого на шаге i, найдено множество, изоморфное ТФС, то формируем множество W групп транзитов «И», между которыми возможно задать структурные альтернативы. Множество W формируется на основании транзитов, входящих в ТФС, заменяемую в ФС на © AUTOMATICS & SOFTWARE ENGINERY.
эквивалентную рабочую операцию. Если от транзита изоморфное множество не найдено, то повторяем шаг 1 для следующего транзита «И».
Шаг 3. Повторяем шаги 1-2, пока ФС не будет преобразована в сеть, состоящую из одной эквивалентно РО. Если, рассмотрев все транзиты «И» на шаге 1, не удалось найти множество, изоморфное ТФС, то делаем вывод, что данная ФС не описывает ПФ ЧМС в рамках ФСТ.
Если взять начальный и конечный транзит ФС, тот этот алгоритм можно использовать для проверки возможности представления всей ФС в виде суперпозиции. Алгоритм был реализован в ГЭС ИНТЕЛЛЕКТ-3.
Для поиска оптимального решения в ГЭС ИНТЕЛЛЕКТ-3 используется алгоритм направленного перебора (АНП), в рамках общей схемы метода последовательного анализа вариантов с пошаговым конструированием частичных решений [4]. Конкретный алгоритм пошагового конструирования определяется 2018, № 2 (24)
правилом выбора частичных решений (подсетей) $, подлежащих развитию на каждом шаге, и набор тестов X, осуществляющих отсев тех из них, которые не могут быть достроены до оптимальных. В качестве набора тестов X используются проверка необходимых условий оптимальности (НУО) и допустимости (НУД) частичных решений. Общая схема АНП ФС по методу последовательного анализа вариантов имеет следующий вид:
АНП = ! (у, ), $ (X, ), £ (у2 ), $2 (*2 ), ■, (4)
^ (Уг )Л (ХГ Ц + 1 О ), где у^ = ок - выбираемая операция ок .
V. ОБСУЖДЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ
Учитывая, что всего возможных вариантов построения суперпозиции ТФС из последовательного представления ФС, может быть очень велико, вероятно существование подмножества вариантов наилучшего с точки зрения временных затрат на поиск оптимального алгоритма функционирования ЧМС. Такие случаи возможны, когда на начальном этапе работы АНП, после применения тестов , отсекается большая часть неоптимальных и недопустимых частичных решений. Особенность проектирования ФС в ГЭС ИНТЕЛЛЕКТ-3, в случае задания альтернативных участков функционирования (Рис. 5), может приводить к появлению общих участков (Рис. 6).
Рис. 5. ФС с альтернативным участком
Общая схема поиска оптимального решения предполагает построение АГ, в котором учитываются все альтернативные участки
функционирования. В случае сложной ФС со множеством структурных альтернатив АГ, представляющий такие ФС, может содержать многочисленные узлы с совпадающими способами выполнения операций, т. е. одинаковый набор параметрических альтернатив. АНП, использующий такой АГ для поиска оптимального алгоритма функционирования, неизбежно будет производить дублирующийся расчет для подобных узлов. На "больших" ФС это приведет к потере производительности.
Рис. 6. Общие увастки ФС
Рис. 7 представлен АГ для ФС, представленной на Рис. 5. ГЭС ИНТЕЛЛЕКТ-3 перед построением АГ производит предварительный анализ альтернативных участков ФС на предмет совпадающих частей и последующие формирование АГ осуществляет с учетом этих общих частей (Рис. 8). Наличие совпадающих узлов в АГ повлекло за собой изменение в АНП. В случае расчетов показателей ЭКН в узле, который промаркирован как совпадающий, частичное решение, найденное в этом узле, сохраняется. Если АНП на очередном шаге требуется произвести расчеты узла, который был уже рассчитан ранее, то это решение просто извлекается из сохраненных. Таким образом, АНП в ГЭС ИНТЕЛЛЕКТ-3 претерпел изменения, теперь частичные решения удаляются не сразу после расчета, а только после того, как будут использованы во всех ссылающихся на него узлах АГ.
-ЕЕЬ-Е^Ь
-Ш—□>
/ I
—ГЧ- -кгкЬ- -ктн^н ^кткЬ-
ТФС1
ТФС2
ТФС1
Рис. 7. АГ для ФС с альтернативным участком
Рис. 6. АГ для ФС с выделением общих частей
В ГЭС ИНТЕЛЛЕКТ-3 имеется возможность управлять последовательностью обхода в АНП, как в ручном, так и в автоматическом режиме. В автоматическом режиме производится приблизительная оценка трудоемкости [4, 8], которая потребуется в случае выбора этой последовательности в АНП. Учитывая, что количество вариантов обхода в АНП растет в геометрической прогрессии от количества ТФС на участке, сформировать и дать приблизительную оценку трудоемкости не представляется возможным. В таких случаях формируется случайная выборка (по равномерному закону распределенная) вариантов
обхода, количество которых, указывается проектировщиком ФС.
Для примера, показанного на Рис. 5, варианты обхода по умолчанию показаны в формулах (5) и альтернативный вариант - (6):
V = {ТФС1, ТФС 2, ТФС 3} (5)
V = {ТФС 1, ТФС 4, ТФС 3} (6) Для указанного примера существует вариант
обхода (7) и (8):
V = {ТФС 1, ТФС 3, ТФС 2} (7)
V = {ТФС 1, ТФС 3, ТФС 4} (8) АГ, учитывающий совпадающие участки для
такого варианта обхода, будет иметь минимальное количество узлов (Рис. 9).
ТФСЗ ТФС2
Рис. 9. АГ с минимальным количеством узлов
VI. ВЫВОДЫ И ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Рассмотрены модели, методы и технологии автоматизации проектирования процессов функционирования человеко-машинных систем на основе функционально-структурной теории и обобщенного структурного метода проф. А.И. Губинского.
Получены следующие результаты:
1) Изоморфные способы представления ПФ ЧМС в виде бинарных отношений элементов, входящих в функциональную сеть, и в виде суперпозиции ТФС;
2) Алгоритм выбора участков функции-ональной сети, представимых в виде суперпозиции ТФС;
3) Стратегии «нисходящего», «восходящего» и «смешенного» проектирования ПФ ЧМС на функциональных сетях;
4) Гибридная экспертная система, имеющая расширенный функционал, позволяющий строить все изоморфные представления альтернативного графа, генерировать в ручном и автоматическом режимах конкретный алгоритм направленного перебора.
ЛИТЕРАТУРА
[1] Губинский А.И. Надежность и качество функционирования эргатических систем. Л.: Наука. 1982. - 270 с.
[2] Губинский А.И., Евграфов В.Г. Информационно-управляющие человеко-машинные системы:
Исследование, проектирование, испытания: Справочник. М.: Машиностроение, 1993. - 528 с.
[3] Губинский А.И., Евграфов В.Г. Эргономическое проектирование судовых систем управления. Л.: Судостроение, 1977. - 224 с.
[4] Гриф М.Г., Цой Е.Б. Автоматизация проектирования процессов функционирования человеко-машинных систем на основе метода последовательной оптимизации. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2005. - 264 с.
[5] Зайков А.В., Кочетов С.А., Гриф М.Г. Методы и средства оптимального проектирования процессов функционирования человеко-машинных систем на основе функционально-структурной теории. Научный вестник НГТУ. 2008. No. 3(32). Новосибирск: Изд-во НГТУ. С. 95-110.
[6] Гениатулина Е.В., Гриф М.Г. Методы проектирования и моделирования в задачах оптимизации процессов функционирования человеко-машинных систем. Труды СПИИРАН. 2014. No. 5 (36). С.151-167.
[7] Гриф М.Г., Кочетов С.А., Цой Е.Б. Стратегии проектирования множества альтернатив в задачах оптимизации на основе функционально-структурной теории. Доклады Академии наук высшей школы Российской Федерации. 2015. No. 4 (29). С. 44-51.
[8] Grif M.G., S.A. Kochetov S.A., Ganelina N.D. Functional -Structural Theory Based Techniques for Human-Machine Systems Optimal Design. 13 International Scientific. Technical Conference on Actual Problems of Electronic Instrument Engineering (APEIE) - 39281: proc. Russia, Novosibirsk, 3-6 October 2016. - Novosibirsk, 2016. - Vol. 1. Part 2. - P. 494-497.
Михаил Геннадьевич Гриф -
родился в 1959 году, профессор кафедры Автоматизированных систем управления, Новосибирский государственный технический университет. Область научных интересов: проектирование сложных систем, компьютерный сурдоперевод. Опубликовано около 300 научных работ. Новосибирск, 630073, просп. К. Маркса, д. 20 E-mail: [email protected]
Станислав Александрович Кочетов - родился в 1979 году, аспирант кафедры Автоматизированных систем управления, Новосибирский государственный технический университет.
Область научных интересов: проектирование и оптимизация процессов функционирования человеко-машинных систем. Опубликовано более 10 научных работ.
Новосибирск, 630073, просп. К. Маркса, д. 20 E-mail: [email protected]
Наталья Давидовна Гане-лина защитила кандидатскую диссертацию в 2007 г., в настоящее время работает доцентом кафедры Автоматизированных систем управления, Новосибирский государственный технический университет.
Область научных интересов включает исследование методов анализа данных и бионические методы оптимизации. Опубликовано более 20 научных работ. Новосибирск, 630073, просп. К. Маркса, д. 20
E-mail: [email protected]
Статья поступила 12 марта 2018 г.
Methods of Designing and Modeling of Human-Machine Systems Based on Functional-
Structural Theory
M. G. Grif, S. A. Kochetov, N. D. Ganelina Novosibirsk State Technical University, Novosibirsk, Russia
Abstract - The article considers models, methods and technologies for automating the design of processes of human-machine systems functioning on the basis of functional-structural theory and generalized structural method of prof. A.I. Gubinsky. As the basic strategies of designing man-machine systems, the ascending, descending and mixed are described. The sequence of performed operations is formed from typical functional units, which can be combined into standard functional structures. A functional network that describes the process of functioning of the human machine system is a collection (superposition) of typical functional structures. Generation of a set of alternative processes of the human-machine system uses the notion of an alternative graph and an algorithm for its bypass. The probabilistic graph, as well as the rules for its reduction (enlargement), with the following characteristics are directly at the heart of the method for assessing the probabilistic indicators of the effectiveness, quality, and reliability of the process of functioning of the SMS: B - probability of correct (error-free) execution, average time T and average costs (income) V from execution. The way of representation of processes of functioning of man-machine systems in the form of binary relations of the elements entering into a functional network is resulted. A general scheme for finding the optimal solution is presented, which takes into account all alternative functional areas, and an optimized algorithm for using a recurring set of parametric alternatives. To find the optimal solution, a modified directional search algorithm is used, within which step-by-step construction of partial solutions is performed. When solving an optimization task, the indicators of efficiency, quality and reliability of both the system as a whole and the individual sections of the functional network are taken into account. The developed hybrid expert system has an expanded
functional allowing to build all isomorphic representations of the alternative graph, to generate in a manual and automatic mode a specific algorithm of directed search.
Key words - Functional-structural theory, human-machine system, many alternatives, design automation, design strategies.
REFERENCES
[1] Gubinskiy A.I. Nadezhnost' i kachestvo funktsi-oni-rovamya ergaticheskikh sistem. L.: Nauka. 1982.
- 270 c.
[2] Gubinskiy A.I., Yevgrafov V.G. Informatsionno-upravlyayushchiye cheloveko-mashinnyye sistemy: Issledovaniye, proyektirovaniye, ispytaniya: Spravochnik. M.: Mashinostroyeniye, 1993. - 528 c.
[3] Gubinskiy A.I., Yevgrafov V.G. Ergonomicheskoye proyektirovaniye sudovykh sistem upravleniya. L.: Sudostroyeniye, 1977. - 224 s.
[4] Grif M.G., Tsoy Ye.B. Avtomatizatsiya proyektirovaniya protsessov funktsionirovaniya cheloveko-mashinnykh sistem na osnove metoda posledovatel'noy optimizatsii. Novosibirsk: Izd-vo NGTU, 2005. - 264 s.
[5] Zaykov A.V., Kochetov S.A., Grif M.G. Metody i sredstva optimal'nogo proyektirovaniya protsessov funktsionirovaniya cheloveko-mashinnykh sistem na osnove funktsional'no-strukturnoy teorii. Nauchnyy vestnik NGTU. 2008. No. 3(32). Novosibirsk: Izd-vo NGTU. S. 95-110.
[6] Geniatulina Ye.V., Grif M.G. Metody proyektirovaniya i modelirovaniya v zadachakh optimizatsii protsessov funktsionirovaniya cheloveko-mashinnykh system. Trudy SPIIRAN. -2014. - No. 5 (36). - S.151-167.
[7] Grif M.G., Kochetov S.A., Tsoy Ye.B. Strategii proyektirovaniya mnozhestva al'ternativ v zadachakh optimizatsii na osnove funktsional'no-strukturnoy teorii. Doklady Akademii nauk vysshey shkoly Rossiyskoy Federatsii. - 2015. No. 4 (29). - S. 44-51.
[8] Grif M.G., S.A. Kochetov S.A., Ganelina N.D. Functional -Structural Theory Based Techniques for Human-Machine Systems Optimal Design. 13 International Scientific. Technical Conference on Actual Problems of Electronic Instrument Engineering (APEIE) - 39281: proc. Russia, Novosibirsk, 3-6 October 2016. - Novosibirsk, 2016.
- Vol. 1. Part 2. - P. 494-497.
Mikhail Gennadievich Grif -
was born in 1959, Professor of the Department of Automated Control Systems, Novosibirsk State Technical University. Area of scientific interests: design of complex systems, computer translation. Published about 300 scientific papers. Novosibirsk, 630073, str. Prosp. K. Marksa, h.20 E-mail: [email protected]
Stanislav Aleksandrovich Kochetov - was born in 1979, graduate student of the Department of Automated Control Systems, Novosibirsk State Technical University. Area of scientific interests: design and optimization of the processes of human-machine systems
functioning. Published more than 10 scientific papers.
Novosibirsk, 630073, str. Prosp. K. Marksa, h.20
E-mail:
sa. kochetov@ gmail. com
Natalia Davidovna Ganelina
has defended her thesis in 2007, currently she works as an assistant professor of the Department of Automated Control Systems, Novosibirsk State Technical University. The field of scientific interests includes the study of methods of data analysis and bionic optimization methods. Published more than 20 scientific papers.
Novosibirsk, 630073, str. Prosp. K. Marksa, h.20
E-mail: [email protected] The paper was received on March 12, 2018.
