Оценка характеристик ЛВС нижнего уровня ИВС энергоблока ВВЭР-1000 Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 681.3

ОЦЕНКА ХАРАКТЕРИСТИК ЛВС НИЖНЕГО УРОВНЯ ИВС ЭНЕРГОБЛОКА ВВЭР-1000

ЕЛИСЕЕВ В.В.___________________________

Рассматриваются вопросы оценки влияния параметров комплекса связи с объектом информационно-вычислительной системы энергоблока ВВЭР-1000 на реальную пропускную способность ЛВС нижнего уровня. На основе моделей функционирования ЛВС шинной структуры получены зависимости характеристик ЛВС от таких параметров: число абонентов, емкость буферов контроллеров связи, интенсивность потоков заявок на передачу сообщений.

1. Введение

При проектировании ПТК, применяемых в АСУ ТП ответственных объектов (в атомной и тепловой энергетике), одним из главных факторов является обеспечение надежности и безопасности эксплуатации ПТК, верификации их компонентов. Этого можно достичь путем собственной разработки компонентов ПТК. Такой подход уже на стадии проектирования позволяет обеспечить требуемую надежность системы за счет комплекса структурных, аппаратных и программных решений, адаптировать ПТК под задачи автоматизации конкретного объекта и процесса, оптимизировать структуру и компоненты ПТК. Таким является ПТК информационно-вычислительной системы (ИВС) энергоблока АЭС с реактором ВВЭР-1000 [1]. ИВС — одна из основных компонентов верхнего уровня блочной АСУ ТП. Она обеспечивает реализацию основных функций по:

— представлению информации персоналу в оперативном контуре блочного щита управления;

— регистрации, документированию параметров и характеристик технологического процесса во всех режимах работы энергоблока.

В структуре ИВС можно выделить два уровня. Подсистема нижнего уровня состоит из комплексов связи с объектом (КСО). Каждый КСО представляет собой группу микропроцессорных субкомплексов типа МСКУ, объединенных промышленной ЛВС с шинной структурой типа МАПС [2]. Первое подмножество КСО обеспечивает ввод сигналов по реакторному отделению, второе — по турбинному отделению. Подсистема верхнего уровня реализована на базе рабочих станций промышленного исполнения.

Связь КСО с подсистемой верхнего уровня обеспечивается через шлюзовые концентраторы на базе рабочих станций ПС 5110, имеющих связь как с МАПС, так и с локальной сетью энергоблока (ЛСБ) на базе сетевых модульных коммутаторов. Совокупность ЛВС КСО, шлюзовые концентраторы и ЛСБ образуют коммуникационную подсистему ИВС.

В процессе проектирования и модернизации ПТК возникают вопросы выбора оптимальных характеристик ЛВС КСО.

2. Содержательная постановка задачи

Одной из основных задач коммуникационной подсистемы ИВС является «транспортировка» технологических данных с нижнего (контроллерного) уровня в верхний (операторский). Потребителями информации являются SCADA-системы верхнего уровня, функционирующие на базе рабочих станций ПС 5110. Передача данных осуществляется в виде сообщений из общесистемной оперативной базы данных (ООБД), распределенной по МСКУ, в концентраторы КСО, а затем из концентраторов — в верхний уровень ИВС.

Элемент ООБД представляет собой минимальную единицу информации, доступную всем задачам абонентов (например, измеренное значение сигнала, значение границы контроля и т.д.). Объектом ООБД является группа взаимосвязанных элементов, объединенных по какому-либо функциональному признаку и имеющих общее, объединяющее их имя, называемое именем объекта.

Основным способом передачи информации из ООБД по сети МАПС является передача по инициативе абонента-передатчика в виде блоков оперативных данных. Состав информации, включаемой в блоки, и дисциплина передачи блоков определяются статически при разработке прикладного программного обеспечения конкретного ПТК. Параметрами дисциплины передачи блоков являются адрес рабочей станции - приемника, регламент времени передачи, список событий, инициирующих передачу соответствующих блоков. Такими событиями в МСКУ могут быть: изменение состояний дискретных параметров; изменение значений аналоговых параметров на заданную величину; выход параметров за пределы уставок; нештатные ситуации (обнаружение сбоев в работе аппаратуры средствами контроля и пр.).

Поток сообщений, в общем случае, является не детерминированным. Информационный поток в КСО включает сообщения, инициируемые случайными событиями, возникающими во время работы энергоблока с реактором ВВЭР-1000. Анализ выполнения функции регистрации текущих событий в нормальных и аварийных режимах работы энергоблока с реактором ВВЭР-1000, проведенный в [3], показал, что суммарный поток событий в значительной мере зависит от состояния датчиков дискретной информации, от выбранных уставок сигнализации, зон нечувствительности и является неравномерным даже в режиме нормальной эксплуатации. Например, для реакторного отделения максимальное значение интенсивности потока событий превышает на 37% среднюю интенсивность. Интенсивность же потока событий при нештатных ситуациях возрастает в несколько раз.

Физически сообщения передаются по ЛВС МАПС. ЛВС МАПС образуют: физическая магистраль,

88

РИ, 2004, № 4

выходящие на магистраль контроллеры связи (КСВ) абонентов, арбитр магистрали, организующий обмен между абонентами по магистрали.

Далее описана работа ЛВС для стационарного (не зависящего от времени) режима работы.

В общем случае ЛВС состоит из N (N > 2) однородных абонентов-передатчиков и M абонентов-при-емников. В процессе функционирования МСКУ от задач случайным образом поступают запросы на передачу сообщений для абонентов-приемников. Предполагается, что в каждом абоненте-приемнике всегда есть свободные буфера для приема сообщений из МСКУ. Сообщение может быть адресовано любым абонентом-передатчиком для одного из абонентов-приемников. После формирования буфера с сообщением задача вызывает соответствующее программное прерывание. Операционная система МСКУ передает драйверу сети параметры запроса (управляющее слово, адрес буфера сообщения и др.) и управление.

При наличии свободного места в буфере КСВ оно из буфера задачи переписывается в выходной буфер КСВ. Если же в нем нет свободного места, драйвер помещает заявку в свою локальную очередь, сообщая об этом задаче соответствующим кодом завершения, и возвращает управление операционной системе. При возникновении свободного места в выходном буфере КСВ драйвер получает управление (через аппаратное прерывание) и обслуживает первую в своей локальной очереди заявку, помещая в буфер КСВ сообщение из буфера задачи.

Арбитр сети анализирует готовность КСВ абонентов на передачу сообщений. При обнаружении готовности какого-либо КСВ-источника (наличие заявки в выходном буфере КСВ) организуется передача сообщения из выходного буфера КСВ -источника во входной буфер КСВ — приемника.

Целью данного исследования является обоснование методики выбора характеристик ЛВС КСО при известных параметрах КСО, в частности, выбора номинальной пропускной способности ЛВС КСО, емкости буферов в контроллерах связи КСО.

Для этого необходимо решить задачу исследования влияния параметров КСО на реальную пропускную способность ЛВС с шинной структурой. В разделах 3 — 7 приводится решение этой задачи.

3. Формальная модель ЛВС КСО

Для оценки характеристик ЛВС КСО ее функционирование можно представить следующей моделью по аналогии с подходом, использованным в [4, 5]. Модель функционирования рассматриваемой ЛВС можно представить в виде двухфазной системы массового обслуживания (СМО) с N каналами в первой фазе с локальным выходным буфером в каждом и обслуживающим прибором во второй фазе. Структурная схема СМО представлена на рис. 1.

Рис. 1. Структурная схема СМО

Заявки на передачу сообщений в каждом абоненте-передатчике генерируются по некоторому случайному закону. Сгенерированная заявка помещается в выходной буфер абонента величиной на к заявок. Если буфер заполнен, то работа данного канала блокируется до появления места в выходном буфере.

Прибор второй фазы в соответствии с некоторой дисциплиной организует передачу сообщений различной длины из выходных буферов каналов первой фазы во входные буфера абонентов-приемников. После передачи сообщения выбор очередного абонента-передатчика для обслуживания производится в соответствии с некоторой дисциплиной обслуживания.

Каждое состояние системы определяется числом заявок в каждом буфере. Число параметров, которыми определяются состояния СМО, равно N , диапазон изменения каждого параметра ij — 0 < ij < K, (1 < j < N). Такая СМО имеет (K+ 1)N состояний.

Для систем с бесприоритетными дисциплинами обслуживания абонентов (случайный выбор, по очереди) возможен другой подход, упрощающий анализ СМО. В этом случае состояния СМО определяются через K параметров. Параметр ij —

РИ, 2004, № 4

89

0 < ij < N,(1 < j < K) — число абонентов, имеющих хотя бы j заявок в буфере, причем в каждом состоянии системы ij > ij+1 .

Для K = 1, N = 8 при первом подходе число состояний системы равно 256, а при втором — 9, для K = 2, N = 8, соответственно, 6561 и 45. При втором подходе можно получить результаты для K = 1 в аналитическом виде, а для K = 2 — с помощью численных методов, при произвольном значении N .

Наиболее простой для анализа является модель, в которой K = 1 (модель 1). Относительная простота рассматриваемой модели позволяет воспользоваться для ее исследования аналитическими методами.

4. Исследование модели 1

Данная система может находиться в следующих состояниях:

А0 — сеть простаивает, все абоненты работают, нет заявок на передачу сообщений;

А1 — сеть занята обслуживанием очередной заявки, в i каналах есть сообщение на передачу, их работа блокирована (1 < i < N).

Выбор абонентов на обслуживание осуществляется случайным образом. Данная дисциплина эквивалентна дисциплинам обслуживания «по очереди» или бесприоритетной [5]. Предполагается, что поток генерации заявок и потоки их выполнения не изменяются во времени, а времена генерации заявки в каждом канале и передачи сообщения распределены по экспоненциальному закону с интенсивностями р и 1. Допущение об экспоненциальном распределении потоков генерации и выполнения заданий позволяет получить нижнюю оценку характеристик СМО [5].

В соответствии с изложенным процесс функционирования СМО описывается конечной неразложимой цепью Маркова, для которой существует стационарный режим. Стационарные вероятности пребывания системы в состояниях А1 (о < i < N ) обозначим через p. Они связаны следующими соотношениями:

pNPo = Up,

(1 + (N- i) p) p = 1P1+1 + p(N+1 - і)Рм,(1 < i < N -1) ,(1)

pPN-1 = 1PN .

Величины P1 связаны между собой рекуррентными соотношениями. Выражая в системе (1) через Р0 остальные вероятности и используя условие нор-

N

мировки 2 Р1 = 1, получаем:

1=0

■ N!

Pi = Р1 (N^i)!P0,(1 *1 * N), (2)

P0 =

( N pj V1

N! Z- P

V

=0(N- j)!

j

(3)

где p = p/1 представляет собой среднее число заявок, поступающих от одного канала за среднее время обслуживания одной заявки сетью.

Подставляя значение Р0 из (3) в (2), получаем:

Pi =

Р1

(N-1)!

у Рj j=0(N- j)!

,(1 < i < N)

(4)

Критерием качества системы используется коэффициент E, определяемый как E = Nср /N , где Ncp — математическое ожидание числа работающих каналов первой фазы. Коэффициент E можно рассматривать как характеристику качества ЛВС. Чем ближе E к 1, тем выше качество ЛВС по обслуживанию заявок. Другой весьма важной характеристикой качества работы сети является ее готовность Q . Под этим термином будем понимать отношение суммарного времени пребывания системы в состояниях, когда сеть не работает из-за отсутствия заявок, либо когда идет передача сообщения и при этом нет других заявок, ожидающих обслуживания, к общему времени функционирования системы. Величина Q равна относительному времени работы системы, когда в ней нет заявок, ожидающих обслуживания. В данном случае

Q = P0+P1

или Q = —1 + pN— . (5)

N pJ

N! Z—-----

j=0(N- j)!

Найдем N ср, используя следующее соотношение:

N ср = NP0 + (N_ 1)P1 + ••• + (N_ i)Pi + ••• ++ PN-1 . (6)

Подставляя в (6) значения Р1 из (4) и проводя суммирование, получаем:

N

ср

N-1

Z

J=0

РJ

(N- j-1)!

Z

j=0

Рj

(N- J)!

Соответственно,

E =

N-1

z

J=0

РJ

(N- j-1)!

N

N Z

J=0

РJ

(N- j)!

(7)

Суммарная интенсивность поступления заявок в первой фазе равна Np . Введем параметр R = pN . Данный параметр характеризует сбалансирован-

90

РИ, 2004, № 4

ность производительности фаз рассматриваемой СМО. Для корректной работы системы необходимо, чтобы выполнялось условие pN < X, т.е. чтобы интенсивность обслуживания заявок во второй фазе превышала интенсивность генерации заявок в первой фазе, или R < 1.

Из слабой наглядности аналитических выражений (5) и (7) в табл. 1 и 2 приведен их численный расчет для различных величин R и N .

((N- i)р+ 1)P11 = pPii_i + ^-(1 < i < N-1),

i+1

((№i)p+1)PN, = pIN-1, +(№1-i)pPNH+ (i+1NpNj+1(1< i < N-1)

(8)

((N-J^j (N-i+1)pp>_lj+(i-j+1)pPi,J_1+ jt-1pj+1+

(2 < i < N -1,1 < J < i-1),

Таблица 1 Значения E

R N=2 II г 00 II г N=16 N=32

0,9 0,6291 0,7202 0,7962 0,8565 0,9029

0,5 0,7692 0,8507 0,9095 0,9484 0,9724

0,25 0,8780 0,9304 0,9622 0,9802 0,9905

0,125 0,9379 0,9669 0,9828 0,9912 0,9957

0,0625 0,9688 0,9839 0,9918 0,9959 0,9981

Таблица 2 Значения Q

R N=2 II г 00 II г N=16 N=32

0,9 0,8243 0,668 0,5388 0,4354 0,3570

0,5 0,9231 0,862 0,8178 0,7887 0,7714

0,25 0,9756 0,959 0,9493 0,9437 0,9413

0,125 0,9931 0,989 0,9868 0,9856 0,9852

0,0625 0,9982 0,997 0,9966 0,9964 0,9964

Известными методами можно увеличить E. Одним из таких методов является увеличение выходного буфера абонентов.

5. Исследование модели 2

Для количественной оценки влияния увеличения буфера рассмотрим СМО, аналогичную предыдущей, но в которой выходной буфер каждого абонента имеет место на 2 заявки. В случае к = 2 система может находиться в следующих состояниях:

А0 — сеть простаивает, все абоненты работают, нет заявок на передачу сообщений;

Ai,j — сеть занята обслуживанием очередной заявки, в i каналах есть хотя бы одно сообщение на передачу, в J каналах находятся по две заявки и их работа блокирована (1 < i < N,0 < J < i).

Фрагмент отмеченного графа состояний и переходов системы приведен на рис. 2. Стационарные вероятности пребывания системы в состояниях Ai, j обозначим через P1,j . Они связаны следующими соотношениями:

pNP0 = P1,0 ,

Pi1

(Np+1) Pi о = Pi+1 о + (N+1 - i) pPM о+—(1 < i < N-1),

i

(Np+ 1)PN,0 _ pPN+1, 0"

P

N,1

N

PN,N _ pPN,N-1 .

Рис. 2. Фрагмент графа состояний и переходов СМО при K = 2

Получение аналитических выражений для E и Q слишком громоздко. Численные расчеты E и Q , проведенные на основании результатов решения системы (8) для некоторых значений R и N, приведены в табл. 3 и 4.

Таблица 3 Значения E

R N=2 II г 00 II г N=16 N=32

0,9 0,7907 0,8610 0,9131 0,9497 0,9736

0,5 0,9268 0,9680 0,9881 0,9962 0,9989

0,25 0,9822 0,9942 0,9983 0,9995 0,9999

0,125 0,9958 0,9988 0,9997 0,9999 0,9999

0,0625 0,9990 0,9997 0,9999 0,9999 1,0000

Таблица 4 Значения Q

R N =2 II г 00 II г N=16 N=32

0,9 0,5480 0,4277 0,3385 0,2761 0,2352

0,5 0,8049 0,7740 0,7589 0,7529 0,7508

0,25 0,9431 0,9393 0,9380 0,9376 0,9375

0,125 0,9850 0,9846 0,9844 0,9844 0,9844

0,0625 0,9962 0,9961 0,9961 0,9961 0,9961

РИ, 2004, № 4

91

6. Исследование модели К

Усложнение модели не позволяет провести исследование аналитическими методами. Поэтому для дальнейшего исследования ЛВС КСО была разработана статистическая модель двухфазной СМО по аналогии с подходом, изложенным в [6, 7], для различных R , N и K . Данная модель является обобщением рассмотренных моделей. Результаты моделирования в виде значений E и Q для

различных R , N и K приведены в сводных табл. 5, 6. Для наглядности на рис. 3, 4 приведены в виде графиков зависимости E и Q от K для различных значений r и N, на рис. 5 и 6 приведены зависимости E и Q от R для различных значений K и N .

Рис. 3. Зависимость Е от К

Таблица 6

Рис. 4. Зависимость Q от К

Рис. 5. Зависимость Е от R

E » N=4,K=16 N=4,K=1

R 525

i—

1 i' *

0 9 0 5 0, 25 0,1 en о о

Значения Q

N R K

1 2 4 8 16

4 0,9 0,6685 0,4277 0,2773 0,2184 0,1953

0,5 0,8620 0,7740 0,7584 0,7566 0,7566

0,25 0,9593 0,9393 0,9392 0,9391 0,9391

0,125 0,9890 0,9846 0,9845 0,9845 0,9845

0,0625 0,9972 0,9961 0, 9960 0, 9959 0,9959

8 0,9 0,5388 0,3385 0, 2415 0, 2058 0,1890

0,5 0,8178 0,7589 0,7572 0,7569 0,7569

0,25 0,9493 0,9380 0,9379 0,9379 0,9379

0,125 0,9868 0,9844 0,9840 0,9837 0,9836

0,0625 0,9966 0,9961 0,9959 0,9958 0,9958

16 0,9 0,4354 0,2761 0,2000 0,1874 0,1783

0,5 0,7887 0,7529 0,7518 0,7510 0,7505

0,25 0,9437 0,9376 0,9369 0,9366 0,9365

0,125 0,9856 0,9844 0,9833 0,9832 0,9832

0,0625 0,9964 0,9961 0,9955 0,9955 0,9955

32 0,9 0,3570 0,2352 0,1891 0,1793 0,1771

0,5 0,7714 0,7508 0,7399 0,7385 0,7384

0,25 0,9413 0,9375 0,9342 0,9335 0,9333

0,125 0,9852 0,9844 0,9820 0,9817 0,9816

0,0625 0,9964 0,9961 0,9937 0,9936 0,9936

■■N=32, R=0.9

N=4, R=0.9

E

K

N=32,R=0,9

-•N=4.R=0.9

Q

К

Q

1 -|-

0,9 - -0,8 - -

0,7 IP 0,6 - -0,5 - -0,4 - -0,3 •0,2 : / 0,1 - -0 -0,9

Рис. 6. Зависимость Q от R

Таблица 5 Значения Е

N R K

1 2 4 8 16

4 0,9 0,6291 0,8610 0, 9510 0, 9893 0, 9988

0,5 0,7692 0,9268 0,9988 1,0000 1,0000

0,25 0,8780 0,9822 0,9999 1,0000 1,0000

0,125 0,9379 0,9958 1,0000 1,0000 1,0000

0,0625 0,9688 0,9997 1,0000 1,0000 1,0000

8 0,9 0,7962 0,9131 0,9778 0, 9963 0,9965

0,5 0,9095 0,9881 0,9998 1,0000 1,0000

0,25 0,9622 0,9983 0,9999 1,0000 1,0000

0,125 0,9828 0,9997 1,0000 1,0000 1,0000

0,0625 0,9918 0,9999 1,0000 1,0000 1,0000

16 0,9 0,8565 0,9530 0,9908 0,9994 1,0000

0,5 0,9484 0,9966 0,9999 1,0000 1,0000

0,25 0,9802 0,9995 0,9999 1,0000 1,0000

0,125 0,9912 0,9999 1,0000 1,0000 1,0000

0,0625 0,9959 0,9999 1,0000 1,0000 1,0000

32 0,9 0,9029 0,9736 0,9970 0,9999 1,0000

0,5 0,9724 0,9989 0,9999 1,0000 1,0000

0,25 0,9905 0,9999 1,0000 1,0000 1,0000

0,125 0,9957 0,9999 1,0000 1,0000 1,0000

0,0625 0,9981 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000

N=32,K=16

•••N=4,K=1

R

0,5

0,25

0,125

0,0625

92

РИ, 2004, № 4

7. Интерпретация результатов исследований

Из табл. 5 и рис. 3 следует, что величина Ес ростом К быстро приближается к максимуму, равному единице, даже при нагрузке R, близкой к единице (R = 0,9). При этом вероятность отказа в приеме заявок со стороны ЛВС, равная среднему относительному времени работы системы, в течение которого поступление заявок в буфера блокировано, стремится к 0. Поэтому при конкретных значениях Ми R приемлемую величину Е можно достичь, например, соответствующим выбором величины К. Однако, как видно из табл. 6 и рис. 4, Q уменьшается при увеличении К (и N). Уменьшение готовности сети Q с ростом К и N можно объяснить тем, что при этом увеличивается Е и, соответственно, возрастает «фронт работы» для сети, что, при фиксированной производительности сети х , ведет к увеличению времени ожидания заявок в очереди. Поэтому значение Q, определяемое требованиями к динамическим характеристикам конкретного КСО (при известных N и К), можно достичь уменьшением R (рис. 6), т. е. увеличением номинальной пропускной способности ЛВС. Отметим, что при этом растет и Е.

8. Выводы

Полученные результаты позволяют разработчикам ПТК ИВС выбирать характеристики ЛВС шинной структуры по известным параметрам подсистем нижнего уровня, функционирующих в режиме реального времени.

На практике целесообразно реализовать дисциплину обслуживания абонентов «по очереди» с ограничением времени предоставления каждому абоненту общего ресурса (сети). Разработчикам прикладного ПО ПТК необходимо максимально «детерминиро-

вать» процессы обменов, что должно еще повысить готовность сети и уменьшить время доставки сообщений в концентратор. Окончательные технические решения по выбору параметров КСО принимает человек — главный конструктор системы.

Результаты исследований использовались при проектировании ПТК ИВС энергоблоков №2 Хмельницкой и №4 Ровенской АЭС.

Представляется перспективным применение полученных результатов при разработке подсистем с аналогичными характеристиками.

Литература: 1. Елисеев В.В., Ларгин В.А., Макарова В.И., Пивоваров Г.Ю. Системы контроля и управления на базе МСКУ М для объектов тепловой и атомной энергетики // Промышленные АСУ и контроллеры. 1999. №6. С. 25-27. 2. Елисеев В.В., Пивоваров Г.Ю. и др. Микропроцессорная система контроля и управления МСКУ 2М // Промышленные АСУ и контроллеры. 2002. №3. С. 1-5. 3. Горелик А.Х. Характеристика потоков событий в аварийных и нормальных режимах работы атомного энергоблока с серийным реактором ВВЭР-1000 // В кн.: Системный анализ, управление и информационные технологии. Вестник ХГПУ. 1999. Вып. 73. С. 38-43. 4. Шварц М. Сети связи: протоколы, моделирование и анализ. 4.1. М.: Наука, 1992. 336 с. 5. Основы теории вычислительных систем / Под ред. Майорова С.А. М.: Высш. школа, 1978. 408с. 6. Раскин Л.Г. Анализ сложных систем и элементы теории оптимального управления. М.: Сов. радио, 1976. 344 с. 7. Лифшиц А. Л., Мальц Э. А. Статистическое моделирование систем массового обслуживания. М.: Сов. радио, 1978. 248 с.

Поступила в редколлегию 19.07.2004

Рецензент: д-р техн. наук, проф. Дуэль М.А.

Елисеев Владимир Васильевич, канд. техн. наук, доцент Северодонецкого технологического института. Адрес: Украина, 93400, Северодонецк Луганской обл., ул. МЖК “Мрія”, дом 3, кв. 88, тел. (06452) 2-95-87.

УДК 681.324

КВАНТОВЫЙ МЕТОД ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ ЗАПРЕТНОЙ ЛОГИЧЕСКОЙ СЕТИ

ВАРФОЛОМЕЕВА И. В._____________________

В рамках квантовой инженерии знаний [1-3] предлагается новый операторный метод принятия решений по запретной логической сети, восстанавливаемой из им-пликативной базы квантов знаний (БКЗ). Данный метод позволяет решить проблему проверки свойств наблюдаемого объекта принятия решений (ОПР) на противоречивость построенной импликативной БКЗ.

1. Введение

В общем случае на содержательном уровне проблема принятия решений формулируется следующим образом. Определена цель, которую необходимо достичь. Имеется множество альтернативных путей достижения цели (решения). Необходимо выбрать наиболее эффективное решение согласно целевому критерию.

РИ, 2004, № 4

Выделим класс K(a) слабоструктурированных и неструктурированных задач принятия решений, обладающих следующими особенностями:

—реальная проблема принятия решений такова, что вхождение в нее и разрешение является зачастую искусством, требующим опыта и умений квалифицированного в данной предметной области эксперта либо аналитика;

— варианты принимаемых решений, т.е. альтернативы, могут быть заданы неявно либо не известны, либо находятся после выработки правила принятия решений;

— задачи принятия решений разнотипны;

— проблемы многокритериальны;

— степень неструкгурированности проблемы такова, что для ее решения требуется применение средств инженерии знаний.

На сегодняшний день актуальным является создание недорогих, но эффективных теоретических, алгоритмических и программных средств для авто-

93