Научная статья на тему 'МОДЕЛИ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ И ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ В КОМПЛЕКСНЫХ УЧЕБНО-ТРЕНАЖЕРНЫХ СИСТЕМАХ'

МОДЕЛИ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ И ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ В КОМПЛЕКСНЫХ УЧЕБНО-ТРЕНАЖЕРНЫХ СИСТЕМАХ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
38
13
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ТРЕНАЖЕРНЫЕ КОМПЛЕКСЫ / МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ / РАСПРЕДЕЛЕННЫЕ СИСТЕМЫ

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Есиков Дмитрий Олегович, Ковинько Андрей Иванович

Рассмотрены особенности построения комплексных тренажерных систем и комплексов. Формализованы математические модели представления и обработки данных в современных учебнотренировочных системах. Представлены модели распределения элементов программного и информационного обеспечения комплексных тренажерных комплексов, построенных с применение распределенных сетей.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по компьютерным и информационным наукам , автор научной работы — Есиков Дмитрий Олегович, Ковинько Андрей Иванович

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

MODELS OF INFORMATION REPRESENTATION AND PROCESSING IN COMPLEX TRAINING AND TRAINING SYSTEMS

The features of the construction of complex training systems and complexes are considered. Mathematical models of data representation and processing in modern training systems are formalized. Models of distribution of elements of software and information support of complex training complexes built using distributed networks are presented.

Текст научной работы на тему «МОДЕЛИ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ И ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ В КОМПЛЕКСНЫХ УЧЕБНО-ТРЕНАЖЕРНЫХ СИСТЕМАХ»

Gorshkov Alexey Anatolyevich, candidate of technical sciences, employee, Russia, Orel, Academy of the FSO of Russia,

Struyev Alexander Anatolyevich, candidate of technical sciences, employee, Russia, Oryol, The Academy of FSO of Russia

УДК 331.015.1

DOI: 10.24412/2071-6168-2023-2-54-60

МОДЕЛИ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ И ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ В КОМПЛЕКСНЫХ УЧЕБНО-ТРЕНАЖЕРНЫХ СИСТЕМАХ

Д.О. Есиков, А.И. Ковинько

Рассмотрены особенности построения комплексных тренажерных систем и комплексов. Формализованы математические модели представления и обработки данных в современных учебно-тренировочных системах. Представлены модели распределения элементов программного и информационного обеспечения комплексных тренажерных комплексов, построенных с применение распределенных сетей.

Ключевые слова: тренажерные комплексы, математическое моделирование, распределенные

системы.

Подготовка специалистов в области эксплуатации сложных технических систем, в том числе функционирующих в экстремальных условиях, в настоящее время невозможна без применения тренажерных систем и комплексов. Современные тренажерные средства должны разрабатываться и использоваться, как целостные учебно-тренировочные системы (УТС). Тренажерные системы - это совокупность тренажерных средств и тренажерных комплексов, обеспечивающих возможность решения всего множества задач подготовки специалистов, в том числе группой [1, 2].

Особенности архитектуры УТС определяются назначением, комплексом решаемых задач, функциональными возможностями, типом модельного мира и их разработка требует реализации множества сложных технических решений для обеспечения эффективной подготовки специалистов различных профилей.

Современные тренажеры включают в себя аппаратное и программное обеспечение, моделирующую систему.

В ряде случаев, особенно для реализации групповой подготовки специалистов, требуется обеспечить комплексирование нескольких, как одиночных, так и групповых тренажеров, в том числе разнотипных, что значительно усложняет характер информационных потоков между отдельными моделями и процесс их проектирования. При этом для выполнения требований к моделирующей и интерфейсной системам требуется решение ряда оптимизационных задач [2, 3].

Пусть в комплексном тренажере можно выделить N типов УТС. Каждый i-й тип УТС решает задачи с применением своей модели предметной области. Для каждого i-го УТС задано множество объектов предметной области Oi = {оу},] = 1, 2, ..., J^, = |О/|, i = 1, 2,..., N, участвующих в процессе решения учебных задач. Каждый объект предметной области описывается с помощью совокупности харак-

. Связь (зависимость) свойств объектов предметной области /-го УТС Qi, связь (соответствие) между объектами /-го иу-го УТС типа О у задаются соответственно, как

Qi =кг1} / = 1,2,..., N; /, г = 1,2,..., J;

Оу = \girji} ^./ = М; г = 1,2,...:> Ji; / = 1,2,...:> J у,

где д/г/ - связь между г-м и /-м объектами /'-го УТС, giгj/ - связь (соответствие) между г-м объектом /'-го УТС и /-го объекта у-го УТС.

В /-го УТС решается Mi учебных задач. При решении каждой т-той учебной задачи в /-м УТС задействуется множество объектов предметной области От, О/т ^ О/ . В этом случае структура системы при решении т-й учебной задачи задается, как

теристик Hij = {hjk}, k = 1, 2, ..., Kj, Ки =

lJ

Hj

Dim {Oim, Qi},

а для случая комплексной работы i-го УТС с другими тренажерными системами

Dim = Oim,Qi,Gij }i, j = 1,2,...,N;m = 1,2,...,Mt. Значения характеристик i-го объекта при решении m-й учебной задачи в текущий момент времени t определяют состояние этого объекта Sim (t).

Последовательное изменение состояния объекта с течением времени определяет его движение [4]. В целом состояние системы в момент времени t при решении m-й учебной задачи определяется, как

Sim (t) = (siml(t)> sim2 (t) , sim3 (t),..) В начальный момент времени при решении m-й учебной задачи система находится в исходном состоянии, определяемом условиями задачи

S?m = Sim (о) = (sim1 (о) sim2 (o), sim3 (о),..| Целью решения задачи является путем реализации некоторой непустой последовательности управляющих воздействий

Yim (t) = iyim

(t)}, Ym (t )*0

обеспечение движения системы из начального состояния Sm в некоторое конечное, целевое состояние

oE

Sim , отличное от исходного

So ^ SE So ^ SE t = 0 2 T

со cE

Yim (t)"

При этом последовательность Ym (t) по своей направленности делится на воздействия оператора на объект управления Yim (t), объекта управления на другие объекты системы YО (t), объектов системы на управляемый объект YmO (t)

Yim (t )u Ymm (t )u Ymo (t )=Ym (t>

При решении m-й учебной задачи в УТС i-го типа состояние системы в момент времени t зависит от ее структуры, состояния в момент t-1 и реализованных в это время управляющих воздействий

{yim ( "1)}.

Sim (t) = F(Sim (t - l), Dim, Yim (t- 1)) Если на решение m-й задачи оператору отводится ограниченной время Tim, то может возникнуть ситуация, когда

E

(т)ш ) ^ ,

то есть действия обучаемого за заданное время не привели систему в целевое состояние. Тогда качество решения ш-й учебной задачи может быть оценено, как

ш •

^im

Учебная задача будет считаться успешно решенной, если

Sim (t) = Sim,t < Tim, или Sim (Tim ) - Sim

E

— t ^ Tim.

По совокупности решенных задач для оценки качества работы оператора возможно использование следующих показателей.

1. Среднее значение оценки

_ 1 М Л = М •

Мш=1

2. Сумма оценок за решенные задачи

М

ф= ЕЛгш •

ш=1

Каждая Нцк характеристика объектов предметной области 1-й УТС отображается в модельную область в цифровом виде в последовательность длинной ¡ук. В каждой УТС 1-го типа решается М,- учебных задач с интенсивностью Xш, , = 1, 2, ..., Ы; ш = 1, 2, ..., М,.

Решение учебных задач основано на обработке исходных данных, определяемых условиями задачи, а также данных, хранящихся в информационных массивах и используемых для расчетов, моделирования и визуализации состояния объектов системы с течением времени.

Информационное обеспечение УТС /-го типа для решения учебных задач содержит V объектов (информационных массивов). В качестве информационного массива может рассматриваться база данных, электронные карты местности, набор файлов графической информации, используемой для моделирования и визуализации текущего состояния системы в процессе решения учебной задачи, и т.п.

В случае, когда совокупность информационных массивов представляет собой базы данных, каждый г-й объект информационного обеспечения УТС /-го типа содержит множество атрибутов

А/г = ^ ¡г/ } отражающих характеристики объектов предметной области, Ну ^ А/г, / = 1, 2, ..., N г

= 1, 2, ..., VКаждый/-й атрибут г-го объекта информационного обеспечения /-го УТС характеризуется

типом, множеством принимаемых значений и длинной I / / = 1, 2, ..., N г = 1, 2, ..., V;/ = 1, 2,

Аи Л/г

При решении учебных задач в УТС /-го типа выполняется множество запросов к объектам информационного обеспечения. Каждый 2-й запрос, выполняемый при решении т-й задачи, использует множество

атрибутов Азт2 с А/и. Результаты выполнения запроса могут также содержать атрибуты А/^ производные от атрибутов множества А^, также характеризующиеся типом, множеством принимаемых значений и длинной ¡/тг. Таким образом, общее множество атрибутов используемых (отображаемых) или формируемых при выполнении 2-го запроса, выполняемого при решении т-й задачи в УТС /-го типа

А+ = Аз II Ап ^/тг ^/тг ^ ^/тг ■

В качестве элементов программного обеспечения (ЭПО) будем рассматривать программные модули, осуществляющие решение учебных задач с использованием информационных массивов в УТС.

Пусть /-я УТС строится на основе сети, состоящей из Ь , вычислительных комплексов, обеспечивающих решение М учебных задач. Обозначим через - множество номеров узлов сети /-ой УТС. Вычислительная сеть /-й УТС делится на клиентский и серверный сегменты. Тогда

Я = як и ЯС, Щ = Ь/,

где Як, ЯгС - множество номеров узлов сети /-й УТС, относящихся к клиентскому и серверному сегментам соответственно.

Для обеспечения эффективного функционирования УТС необходимо решение задач распределения элементов программного и информационного обеспечения по узлам сети.

Для простоты дальнейших рассуждений при формализации задачи распределения ЭПО по узлам сети УТС примем следующее допущение - время получения информации из информационного массива равно 0 [5].

То есть оперативность получения данных для решения учебных задач не зависит от результатов размещения информационных массивов и эффективности процессов обработки информации в местах их расположения.

Для каждого рабочего места (РМ) оператора, размещенного на /-м узле сети, определяется перечень задач, решение которых на нем разрешено (допустимо). Решение каждой из учебных задач связано с формированием и обработкой соответствующего числа запросов на получение (сохранение, изменение) данных из (в) информационных массивов(-ах), выполнением расчетов, моделирования и визуализации результатов.

Обозначим через Р множество номеров ЭПО, участвующих в решении учебных задач в /-м УТС. Аналогично Я, множество номеров ЭПО делится на клиентский рк и серверный рс сегменты.

Р = Рк и рС.

ЭПО, относящиеся к клиентскому сегменту, реализуются в виде программных модулей (ПМ) и размещаются на рабочих местах операторов УТС и выполняют следующие основные функции [2]:

- ввод данных пользователей для их регистрации;

- визуализация обстановки и состояния объектов моделируемой системы;

- обработка изменений состояний органов управления УТС, связанных с действиями оператора;

- формирование запросов на получение информации от серверного компонента, связанных с решением информационных и расчетных задач.

Элементы серверного сегмента ПО выполняют:

- формирование (инициирование) среды моделирования обстановки в соответствие с условиями решаемой учебной задачи;

- обработка запросов от клиентского ПО путем решения расчетных и информационных задач по запросам;

- обработка и хранение результатов решения учебных задач операторами УТС;

- регистрация и идентификация операторов УТС, разграничение прав и контроль доступа к информационным ресурсам;

- организация информационного взаимодействия между УТС различного типа при решении совместных задач.

Размещение клиентского ПО соответствует решаемым учебным задачам на рабочих местах (РМ) операторов 1-й УТС и определяется матрицами О./, Е/,

Ц =

Wi,

r е Rf;m = 1,2,...,Mt,

w^m = 1' если m-я учебная задача решается на r-м РМ /'-го УТС, и w;>m = 0, в противном случае;

irm

/mp

, m = 1,2,..., Mi, p = 1,2,..., if,

:K

?imp

противном случае

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

^тп = 1, если р-й ЭПО клиентского сегмента 1-й УТС реализует т-ю учебную задачу, и = 0, в

^^ / / / / /у ^^ / / / / /у

рк М

у?к = 1 у?к >

р=1 т=1

то есть каждая из учебных задач реализуется только в одном из программных модулей (ПМ) /-го УТС, а каждый ПМ может реализовать несколько учебных задач.

Тогда размещение ПМ клиентского сегмента по РМ в /-й УТС определяется планом распределения, задаваемым матрицей

ф к =

Ф/pr

где ф^г = {0,1}, ффГ = 1, если p-й ПМ клиентского сегмента ПО i-й УТС размещается на r-м узле сети и Ф irf = 0, в противном случае, и

M

фКг = V <m A^p, p = 1,2,...,P/,r e RK,i = 1,2,...,N.

m=1

В случае, когда серверный сегмент сети УТС представлен единственным узлом, удовлетворяющим требованиям по вычислительной мощности, задача распределения серверного ПО не ставится. Во всех остальных случаях распределение ПО по узлам серверного сегмента УТС осуществляется на основе решения оптимизационной задачи.

Размещение в сети компонентов серверного ПО, состоящего из Pc ЭПО, определяется планом распределения, задаваемым матрицей

ФС =

ф¥

где

фС/ = {0,1}, ф= 1, если к-й компонент серверного сегмента ПО /-й УТС размещается на/-м узле сети и ф£/. = 0, в противном случае, к = 1,2,...,рс;/ е = 1,2...,N .

Тогда вероятность решения р/, время доступа к информационным ресурсам 7/^/™, а также объем информации Д// циркулирующей по каналам связи при решении учебных задач в /-й УТС , связанной с 1-м компонентом ПО, размещенном на/-м узле сети может быть определен, как

р1/ =Ф/7/ Е Е Ф^тр7//т;

]еЯ/ теР*

/ = Фк/ Е Е Фтд

теР*

+ f )

% = %

le Rf, f e Pf

ФЯ/ Е Е ФН]т I + /т/1

_ ]еЯС теР? К \

где \цк - интенсивность решения учебной задачи, связанной с /-м элементом ПО, в /-м узле клиентского

сегмента /-й УТС, Рццт - вероятность выполнения информационного обмена между/-м элементом ПО,

размещенного на 1-м узле клиентского сегмента и т-м ЭПО, размещенного на j-м узле серверного сегмента; Тц/ - среднее время информационного обмена между 1-м и/-м узлами сети /-й УТС при выполнении /-го ЭПО; / - среднее время выполнения /-го ЭПО на /-м узле /-й УТС оператором при наличии -з

всех исходных данных; 1[т - средняя длина информационного запроса при решении т-й задачи в 1-м

узле; 1 °т1 - средняя длина ответа на информационный запрос при решении т-й задачи в 1-м узле.

Тогда задача распределения ЭПО серверного сегмента /-УТС по критерию минимума времени решения всех учебных задач может быть сформулирована следующим образом. Определить такие значения переменных фС/, что

Т/ = тт

Е Е Ф/7к Е Е Ф/ут Щ/ +

1еЯ1/еР* /еЯ/ терС

(1)

при ограничениях на

а) вероятность решения учебных задач

Р/ > / 1 е ЯГ,/ е рк; (2)

б) объем информации, циркулирующий по каналам связи при решении учебных задач

1/ <ло

Л/ ¿Л/ 1 еЯ/к,/ е рк; (3)

в) значения переменных

Ф//т ={0,1}, у е ЯС, т е Р/. (4)

Для простоты дальнейших выводов при формализации задачи распределения информационных массивов по узлам сети УТС введем следующие допущения [6-8]:

1. Информационный обмен между ЭПО при решении задач осуществляется посредством сохранения промежуточных и конечных результатов в информационные массивы.

2. Время выполнения запросов к информационным массивам пренебрежительно мало по сравнению со временем передачи информации по каналам связи.

Введем следующие обозначения. Ц^гЦ - матрица связи ЭПО и информационных массивов (

г е рС, 1 = 1, 2, ..., V,) = 1, если г-й ЭПО имеет информационный обмен в процессе своего выполнения с 1-м информационным массивом и 0 - в противном случае; Ш//^ - матрица распределения ин-

формационных массивов по узлам серверного сегмента УТС (1 = 1, 2, ..., V, г е Я/); Ьи- среднее значение суммарного объема информационного обмена г-го ЭПО при его выполнении с 1-м информационным массивом; 1э - длина эталонного сообщения; х/ - среднее время доведения эталонного сообщения

Ч

от /-го узла УТС к/-му; - среднее время выполнения г-го ЭПО /-й УТС в/-м узле без учета инфор-

и]

мационного обмена с информационными массивами;

Тогда задача оптимизации распределения информационных массивов по критерию минимума среднего времени выполнения всех ЭПО в /-й УТС может быть сформулирована следующим образом [5].

Определить такие значения \\цт, 1 = 1,2,..., V/,т е ЯС , что

Т/ = тт Е Е Фг

УеЯ/ герС

'вып ' Е^Ь1 Е \ 'э

1=1 1э теЯ/

чг/ ' ¿^ът , ^ т/1т/т

Я/ У

(5)

при ограничениях на:

а) объем пространства на носителях для хранения информационных массивов

V/

б) значения переменных

Ещщ < ,/ е Я ; 1=1

Е \Н/ = 1, V1,/ = 1,2,...,N;

/еЯ/

(6)

щ = {0,1}, (

где tfJfn - среднее время выполнения r-го ЭПО в j-м узле без учета информационного обмена с инфор-irj

мационными массивами; un - объем l-го информационного массива в i-й УТС.

Задачи (1)-(4) и (5)-(8) относятся к классу задач целочисленного линейного программирования с булевыми переменными [5]. Для их решения могут быть использованы существующие методы дискретной оптимизации [6-8].

Таким образом, применение предлагаемых моделей позволит организовать такой вариант процессов хранения и обработки данных в комплексных УТС, построенных на основе распределенных сетей, который обеспечит выполнение требований предъявляемых к программному и информационному обеспечению тренажерных систем.

Список литературы

1. Тренажерные комплексы и тренажеры. Технологии разработки и опыт эксплуатации / В.Е. Шукшунов [и др.]. М.: Машиностроение, 2005. 354 с.

2. Сигитов В.В., Ковинько А.И., Смыляев Д.В. Модели тренажерной системы с распределенными параметрами // Сб. научных трудов НТО РЭС им. А.С. Попова. Тула: ТулГу. 2019. С. 202-213.

3. Филатова Н.Н. Мультимедиа тренажерные комплексы для технического образования / Н.Н. Филатова, Н.И. Вавилова, О.Л. Ахремчик // Educational Technology & Society. № 6. 2003. С. 164-186.

4. Янюшкин В.В. Оптимизация размещения данных модельного мира в распределенной информационной, системе тренажерно-моделирующего комплекса // Известия вузов. Северо-Кавказский регион. Технические науки. № 4. 2008. С. 25-28.

5. Есиков Д.О. Задачи обеспечения устойчивости функционирования распределенных информационных систем // Программные продукты и системы. № 4 (112). 2015. C. 133-141.

6. Есиков Д.О. Оценка эффективности методов решения задач обеспечения устойчивости функционирования распределенных информационных систем // Программные продукты и системы. №. 2 (30). 2017. С. 241-256.

7. Yesikov D.O., A.N. Ivutin, E.V. Larkin, V.V. Kotov. Multi-Agent Approach for Distributed Information Systems Reliability Prediction // XII International Symposium Intelligent Systems 2016, INTELS 2016. Moscow. Russia. Procedia Computer Science Volume 103. 2017. P. 416-420.

8. Есиков О.В. Общие принципы выбора параметров многоагентных алгоритмов стохастического поиска для решения отдельных задач дискретной оптимизации / О.В. Есиков, Д.О. Есиков, Н.Ю. Акиншина // Приборы и системы. Контроль, управление, диагностика. № 5. 2018. С. 47-56.

Есиков Дмитрий Олегович, канд. техн. наук, старший архитектор, mcgeen4@gmail. com, Россия, Тула, ООО «Вымпелком -Информационные технологии»,

Ковинько Андрей Иванович, зам. начальника отдела, Россия, Москва, Главное управление вооружения МО РФ

MODELS OF INFORMATION REPRESENTATION AND PROCESSING IN COMPLEX TRAINING

AND TRAINING SYSTEMS

D.O. Yesikov, A.I. Kovinko

The features of the construction of complex training systems and complexes are considered. Mathematical models of data representation and processing in modern training systems are formalized. Models of distribution of elements of software and information support of complex training complexes built using distributed networks are presented.

Key words: training complexes, mathematical modeling, distributed systems.

Yesikov Dmitry Olegovich, candidate of technical sciences, senior architect, [email protected], Russia, Tula, Vimpelcom -Information Technologies LLC,

Kovinko Andrey Ivanovich, deputy head of department, Russia, Moscow, Russian Defence Ministry Main Armament Directorate

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.