CC BY
9
Труды Кольского научного центра РАН. Информационные технологии. Вып. 12. 2021. Т. 12, № 5. С. 177-182.
Transactions of the Ко1а Science Centre. Information technologies. Series 12. 2021. Vol. 12, no. 5. P. 177-182.
Тезисы УДК 004.9
DOI: 10.37614/2307-5252.2021.5.12.018
МОДЕЛИРОВАНИЕ СЦЕНАРИЕВ РАЗВИТИЯ ПРОМЫШЛЕННО-ПРИРОДНЫХ СИСТЕМ
Александр Яковлевич Фридманя
Институт информатики и математического моделирования ФИЦ КНЦ РАН, Апатиты, Россия
frldman@ilmm.ruB, https://orcid.org/0000-0003-2408-6892 Аннотация
Кратко представлен и проанализирован взаимосвязанный набор методов синтеза, статического и динамического сопоставления различных допустимых сценариев развития промышленно-природной системы, позволяющий решать различные вопросы проектирования, стратегического и оперативного управления подобными системами с учетом аспектов безопасности, а также координировать взаимодействия нескольких ЛПР в рамках одной системы. Ключевые слова:
Промышленно-природная система, структурный синтез, планирование и координация, стратегическое и оперативное управление Финансирование
Работа выполнена в рамках выполнения гос. задания по теме НИР № 0226-2019-0036. Работа частично поддержана грантом РФФИ №18-29-03022-мк.
Для цитирования: Фридман А. Я. Моделирование сценариев развития промышленно-природных систем // Труды Кольского научного центра РАН. Информационные технологии. Вып. 12. 2021. Т. 12, № 5. С. 177-182. http://dx/doi.org/10.37614/2307-5252.2021.5.12.018.
Theses
MODELING OF DEVELOPMENT SCENARIOS FOR INDUSTRIAL-NATURAL SYSTEMS Alexander Ya. Fridmanя
Institute for Informatics and Mathematical Modeling Kola Science Centre of the Russian
Academy of Sciences, Apatity, Russia
fridman@iimm.ruB, https://orcid.org/0000-0003-2408-6892
Abstract
An interrelated set of methods for synthesis, static and dynamic comparison of various admissible scenarios for development of industrial-natural systems is briefly introduced and analyzed. These methods make it possible to solve various issues of design, strategic and operational management of such systems including emergencies, as well as to coordinate interactions of several decision makers involved within one system. Keywords:
industrial-natural system, structural synthesis, planning and coordination, strategic and operational management
Funding
The article was supported by the federal budget to carry out the state task of the FRC KSC RAS No. 0226-2019-0036. The study was partially supported by RFBR, project number 18-29-03022-mk.
For citation: Fridman A. Ya. Modeling of development scenarios for industrial-natural systems // Transactions of the Kola Science Centre. Information technologies. Series 12. 2021. Vol. 12, no. 5. P. 177-182. http://dx/doi.org/10.37614/2307-5252.2021.5.12.018.
В настоящей публикации суммируются результаты и подводятся итоги разработки ситуационного подхода к моделированию сложных динамических пространственно-распределенных комплексов, включающих как естественные, так и технические объекты, и поэтому названных автором промышленно-природными комплексами (ППК) [1]. Для превращения подобных комплексов в систему согласно требованиям системного подхода [2] было необходимо предложить способы управления их функционированием. Представляется естественным рассматривать природные компоненты ППК как неуправляемые подсистемы, приемлемое существование которых формирует ограничения на допустимые режимы использования технических подсистем ППК и определяет возможность тех или иных управляющих воздействий на последние, что формализуется либо заданием максимальных уровней входных возмущающих воздействий, например, путем введения ПДК (предельно допустимых концентраций) тех или иных веществ, либо оценкой степени деградации каких-либо интегральных выходных характеристик таких объектов.
Поскольку аналитические методы синтеза управлений пригодны только для простых систем, в качестве основного инструмента исследования ППК рассматривалось имитационное моделирование [3]. Соответственно, модель ППК должна быть изоморфна реальному объекту исследования, а модели подсистем могут строиться на самых различных принципах (аналитические, имитационные модели, различные сети, наборы продукционных правил и т.п.) с единственным ограничением: для каждой такой подмодели должно быть задано пространство состояний [4], в котором поведение подмодели определяется некоторым разностным уравнением. В результате моделирование ППК осуществляется в обобщенном концептуальном пространстве [5] состояний, что дало возможность использовать основные принципы ситуационного управления [6] и конкретизировать их для задачи управления ППК. С точки зрения общей теории систем [1] ППК рассматриваются нами как неупреждаемые причинные временные системы в дискретном времени.
Ввиду сложности рассматриваемых объектов, управляющие воздействия на них рассматриваются только на уровне изменения структурных связей между подсистемами, задачи более детального параметрического синтеза характеристик передаются разработчикам технических подсистем. Еще одна особенность развиваемого подхода к исследованию ППК состоит в том, что модель опасных ситуаций строится как расширение модели нормального функционирования ППК на области пространства состояний, выходящие за диапазоны допустимых состояний компонентов ППК. Это дает возможность выявлять причины и анализировать последствия сложных (множественных, зависимых) [7] отказов и инициирующих событий, приводящих к наиболее значительному ущербу.
На первом этапе разработки ППК рассматривались как иерархические системы, но при увеличении масштабов комплекса выявилась необходимость организации взаимодействия нескольких ЛПР, которым подведомственны составные части одного ППК, а также перехода от модели иерархии к модели сетецентрической системы [8].
Для предлагаемого подхода принципиально важна возможность интегрирования в единую среду моделей компонентов объекта, построенных разными группами исследователей независимо друг от друга и имеющих различные динамические параметры (шаг дискретности, порядок модели и т.д.), а возможно, и различные принципы внутренней организации (например, чисто логические, автоматные и аналитические модели). Необходимость такой интеграции разных форм представления знаний в «слабо изученных» предметных областях отмечается рядом авторов, например, в работе [3] говорится: «Проблема не в том, чтобы заново создавать модели и методы решения, а в том, чтобы объединить разнородные по природе и форме информации модели в единую систему». В рассматриваемой области указанный подход обеспечивает еще и возможность реализации стратегии ускорения внедрения программных продуктов путем разработки «быстрых прототипов», ставшей уже стандартной для прикладных систем искусственного интеллекта, (например, [9]): при отсутствии или неполной готовности модели того или иного компонента объекта исследования эта модель может быть заменена набором экспертных правил, чтобы не тормозить сопровождение всей системы.
Анализ предметной области моделирования сложных промышленно-природных комплексов и существующих компьютеризованных методов, пригодных для использования в этой области, позволил сформулировать основную проблему исследования ППК как задачу интеграции в единую систему моделей, различных по структуре и используемым методологиям, и разработать следующие базовые требования к информационно-аналитической системе анализа и прогноза состояния ППК:
поддержка открытой иерархической модели предметной области; всесторонняя автоматическая проверка логической корректности модели путем типизации ее компонентов;
возможность работы с временными рядами; наличие средств анализа пространственно-зависимых данных; поддержка исследования различных возможных ситуаций и сценариев развития объекта, включая опасные и критические;
автоматическая генерация структур данных для проведения и представления результатов моделирования;
автоматический синтез процедурных спецификаций на выполнение конкретного варианта расчетов;
автоматический синтез исполнительной среды моделирования; автоматизированный синтез проблемно-ориентированных прикладных систем, компетентных на некоторой подмодели предметной области;
обеспечение равноправной обработки информации от расчетных (вычислительных) модулей, знаний экспертов, графических характеристик элементов ППК;
решение задач координации взаимодействий нескольких ЛПР, участвующих в работе одного ППК, с учетом их ситуационной осведомленности;
оперативное переназначение ЛПР и определение их зон ответственности при рассмотрении ППК как сетецентрической системы.
Все перечисленные возможности реализованы в разработанной системе ситуационного моделирования ППК, представленной в работах [1, 8, 11-14 и др.].
Список литературы
1. Фридман А.Я. Ситуационное управление структурой промышленно-природных систем. Методы и модели. Saarbrucken, Germany: LAMBERT Academic Publishing, 2015.
2. Месарович М., Такахара Я. Общая теория систем: математические основы. М.: Мир, 1978.
3. Перовская Е.И. Имитационные модели для поддержки принятия решений // Мост (ежемесячный информационно-аналитический журнал для промышленников), СПб, 1999, № 6.
4. Деруссо П., Рой Р., Клоуз М. Пространство состояний в теории управления. М.: Наука, 1970.
5. Gärdenfors P. Geometry of Meaning: Semantics Based on Conceptual Spaces. MIT Press. 2014.
6. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: Наука, 1986.
7. Александровская Л.Н. и др. Статистические методы оценки безопасности сложных технических систем. М.: Логос, 2001.
8. Фридман А.Я., Кулик Б.А. Возможности управления сетецентрическими системами на основе знаковых формализмов // Труды КНЦ РАН, серия «Информационные технологии», вып. 11, 2020. С. 161-165.
9. Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник / Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Радио и связь, 1990.
10.Endsley M.R. Final Reflections: Situation Awareness Models and Measures // J. of Cogn. Engineering and Decision Making. 2015. vol. 9. No. 1. Pp. 101-111.
11.Фридман А.Я., Олейник А.Г. Методы и средства поддержки принятия решений по обеспечению устойчивого функционирования промышленно-природных комплексов в арктической зоне РФ. М.: История науки и техники, ООО Издательство «Научтехлитиздат», № 3. 2019, с. 26-34.
12.Фридман А.Я., Кулик Б.А. Когнитивная категоризация в многокритериальных задачах ситуационного управления. Пятнадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2016 (3-7 октября 2016 г., г. Смоленск, Россия). Труды конференции. В 3-х томах. Т. 2. С. 225-234.
13.Фридман А.Я. Координация и планирование управлений в локально организованных иерархических системах // Шестая Международная конференция «Системный анализ и информационные технологии» САИТ-2015 (15-20 июня 2015 г., г. Светлогорск, Россия): Труды конференции. В 2-х т. Т. 1. М.: ИСА РАН. С. 115-124.
14.Фридман А.Я., Курбанов В.Г. Формальная концептуальная модель промышленно-природного комплекса как средство управления вычислительным экспериментом // Труды СПИИРАН, 2014. № 6(37). С. 424453.
References
1. Fridman A.Ya. Situatsionnoye upravleniye strukturoy promyshlenno-prirodnykh sistem. Metody i modeli [Situational control of the structure of industrial-natural systems. Methods and Models]. Saarbrucken, Germany: LAMBERT Academic Publishing, 2015. (In Russ.)
2. Mesarovich M., Takahara J. Obshchaya teoriya sistem: matematicheskiye osnovy [General theory of systems: mathematical foundations]. M.: Mir [Moscow: Mir], 1978. (In Russ.)
3. Perovskaya E.I. Imitatsionnyye modeli dlya podderzhki prinyatiya resheniy [Simulation models for decision support] // Most (yezhemesyachnyy informatsionno-analiticheskiy zhurnal dlya promyshlennikov), SPb [Most (monthly information and analytical magazine for industrialists), St. Petersburg], 1999, No. 6. (In Russ.)
4. Derusso P., Roy R., Close M. Prostranstvo sostoyaniy v teorii upravleniya [State space in control theory]. M.: Nauka [Moscow: Nauka], 1970. (In Russ.)
5. Gardenfors P. Geometry of Meaning: Semantics Based on Conceptual Spaces. MIT Press. 2014.
6. Pospelov D.A. Situatsionnoe upravleniye: teoriya i praktika [Situational control: theory and practice]. M.: Nauka [Moscow: Nauka], 1986. (In Russ.)
7. Alexandrovskaya L.N. et al. Statisticheskiye metody otsenki bezopasnosti slozhnykh tekhnicheskikh sistem [Statistical methods for assessing the safety of complex technical systems. M.: Logos, 2001. (In Russ.)
8. Fridman A.Ya., Kulik B.A. Vozmozhnosti upravleniya setetsentricheskimi sistemami na osnove znakovykh formalizmov [Possibilities of managing network-centric systems based on sign formalisms] // Trudy KNTS RAN, seriya «Informatsionnyye tekhnologii» [Proceedings of the KSC RAS, "Information Technologies" series], vol. 11, 2020, pp. 161-165. (In Russ.)
9. Iskusstvennyy intellekt. V 3-kh kn. Kn. 2. Modeli i metody: Spravochnik / Pod red. D.A. Pospelova [Artificial intelligence. In 3 books. Book. 2. Models and methods: Handbook] / Ed. D.A. Pospelov. M.: Radio i svyaz' [M .: Radio and communication], 1990. (In Russ.)
10.Endsley M.R. Final Reflections: Situation Awareness Models and Measures // J. of Cogn. Engineering and Decision Making. 2015.vol. 9.No. 1. Pp. 101-111.
11.Fridman A.Ya., Oleinik A.G. Metody i sredstva podderzhki prinyatiya resheniy po obespecheniyu ustoychivogo funktsionirovaniya promyshlenno-prirodnykh kompleksov v arkticheskoy zone RF [Methods and means of decision-making support to ensure the sustainable functioning of industrial and natural complexes in the Arctic zone of the Russian Federation. M.: Istoriya nauki i tekhniki, OOO Izdatel'stvo «Nauchtekhlitizdat» [Moscow: History of Science and Technology, Nauchtekhlitizdat Publishing House], No. 3. 2019, p. 26-34. (In Russ.)
12.Fridman A.Ya., Kulik B.A. Kognitivnaya kategorizatsiya v mnogokriterial'nykh zadachakh situatsionnogo upravleniya [Cognitive categorization in multicriteria problems of situational management] // Pyatnadtsataya natsional'naya konferentsiya po iskusstvennomu intellektu s mezhdunarodnym uchastiyem KII-2016 (3-7 oktyabrya 2016 g., g. Smolensk, Rossiya). Trudy konferentsii. V 3-kh tomakh [Fifteenth National Conference on Artificial Intelligence with International Participation KII-2016 (October 3-7, 2016, Smolensk, Russia). Conference proceedings. In 3 volumes]. Vol. 2. S. 225-234. (In Russ.)
13.Fridman A.Ya. Koordinatsiya i planirovaniye upravleniy v lokal'no organizovannykh iyerarkhicheskikh sistemakh [Coordination and planning of management in locally organized hierarchical systems] // Shestaya Mezhdunarodnaya konferentsiya «Sistemnyy analiz i informatsionnyye tekhnologii» SAIT-2015 (15-20 iyunya 2015 g., g. Svetlogorsk, Rossiya): Trudy
konferentsii. V 2-kh t. [Sixth International Conference "System Analysis and Information Technologies" SAIT-2015 (June 15-20, 2015, Svetlogorsk, Russia): Proceedings of the conference. In 2 volumes]. Vol. 1. M.: ISA RAN. S. 115-124. (In Russ.)
14.Fridman A.Ya., Kurbanov V.G. Formal'naya kontseptual'naya model' promyshlenno-prirodnogo kompleksa kak sredstvo upravleniya vych. eksperimentom [Formal conceptual model of an industrial-natural complex as a means of controlling computing experiments // Trudy SPIIRAN [Proceedings of SPIIRAS], 2014. No. 6 (37). S. 424-453. (In Russ.)
Сведения об авторе
А. Я. Фридман — доктор технических наук, профессор, ведущий научный сотрудник
ИИММ КНЦ РАН.
Information about the author
A. Ya. Fridman — Dr. of Tech. Sc., professor, Leading Research Fellow of the Institute for
Informatics and Mathematical Modeling Kola Science Centre of the Russian Academy of
Sciences.
Статья поступила в редакцию 15.11.2021; одобрена после рецензирования 20.11.2021;
принята к публикации 08.12.2021.
The article was submitted 15.11.2021; approved after reviewing 20.11.2021; accepted
for publication 08.12.2021.
