Параллельные вычисления в системах визуализации данных Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Тхан Зо У

Национальный исследовательский университет «МИЭТ»,

Москва, аспирант lupin@miee.ru

Параллельные вычисления в системах визуализации

данных

Важнейшая задача, которую приходится решать разработчикам средств автоматизации для управления распределенными системами обслуживания (РСО), связана с необходимостью снижения информационной нагрузки на диспетчеров. При этом информативность оперативных данных должна быть достаточной для принятия ими обоснованных решений. Представим процесс принятия оператором решения как выработку некоторого управляющего воздействия D на систему:

D=F(P,R) где {P} - вектор параметров, описывающих текущее состояние системы, а вектор {R} целевое. Эффективность процесса управления оценивают с помощью различных критериев, одним из которых является время, затрачиваемое оператором на формирование управляющего воздействия. Оперативность работы диспетчеров зависит от объема данных о состоянии системы (PR) и способах их представления. В работе описывается подход к снижению нагрузки на операторов за счет использования динамической визуализации информации [1] на разных стадиях процесса управления.

В общем случае, под визуализацией понимается процесс представления некоторых данных в графическом виде. Визуализация является одним из важнейших средств, облегчающих понимание явлений, описанных данными большого объема. Одной из важнейших функций систем управления РСО является задача распределения нагрузки между исполнительными устройствами или подсистемами. Эта задача ложится на плечи диспетчеров или операторов систем. При интеграции РСО число объектов в системе возрастает линейно, а объем информации (PR), необходимой для управления ими, растет квадратично. Это значительно увеличивает нагрузку на операторов систем. Выходом из сложившейся ситуации, который рассматривается в работе, является использование средств визуализации для компактного представления данных.

Существующие системы управления РСО достигли значительных успехов в автоматизации функций сбора и отображения данных, преследуя цель снабдить оператора как можно более полной информацией о состоянии системы {P} и входных воздействиях на нее в виде поступающих заявок {Q}, для повышения обоснованности управляющего воздействия D. При этом вопросам автоматизации непосредственно управления уделяется

меньшее внимание. Однако такой подход приводит к необходимости анализа операторами все больших объемов информации. В чем же заключается причина подобных тенденций? Ответ на этот вопрос связан с тем, что реализация функции управления требует внесения в систему поддержки принятия решений весьма существенных интеллектуальных признаков, а это плохо формализуемые процедуры.

В качестве альтернативы описанному подходу, предлагается не увеличивать, а уменьшать размерность вектора (Р), автоматически исключая из рассмотрения оператором те параметры, которые не оказывают влияния на качество D. Такой подход можно назвать динамической визуализацией данных, поскольку он предполагает изменение числа параметров системы выводимых на пульт оператора. Динамическая визуализация не должна исключать возможность управления системой в ручном режиме, она является только вспомогательной функцией.

Рассмотрим экспериментальную модель системы управления РСО с функцией динамической визуализации данных. В общем случае на пульте оператора должна быть представлена следующая информация о состоянии РСО:

1. Мониторинг обслуживаемой территории.

2. Отображение имеющихся ресурсов.

3. Отображение поступающих заявок.

4. Текущее распределение ресурсов.

1°|-ум

; Add Rectar О AddOide

I Redangle |

Рис. 1. Пульт оператора системы управления.

Мониторинг обслуживаемой территории предполагает наличие на пульте оператора информации о состоянии транспортной сети, климатической и техногенной обстановке. Диспетчеру для принятия обоснованного решения необходимы данные не только о текущем положении исполнительных элементов и заявок, но и их характеристики. Пульт оператора, отвечающий минимальным требованиям к информативности данных, представлен на рисунке 1. Для простоты информация о состоянии транспортной сети на этом рисунке не показана.

Как только заявка на обслуживание поступает в систему, она сразу отображается на экране, одновременно с информацией об обслуживающих ресурсах. После этого оператор системы может осуществлять распределение ресурсов в ручном режиме.

Для проведения исследований эффективности метода динамической визуализации были реализованы два варианта отображения обслуживающих ресурсов и заявок. В первом варианте координаты объектов формируются с помощью генератора случайных чисел, а во втором читаются из тестового файла. Ниже представлен фрагмент программы на языке С#, которая выполняет отображение имеющихся ресурсов:

for (i = 0; i < Resource.Count; i+=2)

{

Graphic g = this.Creategraphics();

g.DrawRectangle(Pens.Green, Resource[i],Resourse[i + 1],15,15);

g.FillRectangle(Brushes.Green, Resource[i], Resourse[i + 1], 15, 15);

}

Сначала данные об обслуживающих ресурсах, хранящиеся в файле, передаются в контейнер Resource и с его помощью отображаются на пульте оператора в виде прямоугольников зеленого цвета. Количество обслуживающих объектов определяется числом записей в файле.

Аналогичный фрагмент программы выполняет функцию отображения поступающих в систему заявок:

for (i = 0; i < Query.Count; i += 2)

{

Graphic g = this.Creategraphics();

g.DrawRectangle(Pens.Red, Query[i], Query[i + 1], 15, 15);

g.FillRectangle(Brushes.Red, Query[i], Query[i + 1], 15, 15);

}

Если для получения координат поступающих заявок используется генератор случайных чисел, то они передаются в контейнер Query для последующего отображения на пульте оператора в виде прямоугольников красного цвета.

В приложении к задаче диспетчеризации мы можем использовать принцип динамической визуализации для ограничения зоны принятия решения (рис. 2).

На рисунке 2 автоматически выделена зона, включающая заявки и ближайшие к ним свободные обслуживающие объекты. При нажатии на кнопку Decide происходит автоматическое распределение заявок с помощью одного из алгоритмов решения задачи назначения на узкие места. Если оператор согласен с предлагаемым решением, он нажимает кнопку Accept (принять) и передает информацию о заявках соответствующим обработчикам. Если найденное решение не устраивает оператора, он нажимает кнопку Deny (отказ) может либо произвести

распределение заявок вручную или сформировать новую зону для автоматического решателя с помощь команды Add Rectangle.

[Add Rectangle |

«

¡■HI —

Рис. 2. Режим динамической визуализации.

Предлагаемый подход требует весьма существенного расширения функций систем визуализации, она трансформируется в специализированный графический редактор [2].

Необходимо отметить, что и выделение ограниченной зоны на дисплее оператора, и автоматическое распределение заявок являются вычислительно сложными задачами, для решения которых системе поддержки принятия решений отводится ограниченное время. Кроме того, автоматизация процесса управления будет эффективна только в том случае, когда формируемые решения не будут уступать тем, которые получает диспетчер. Это значит, что мы должны использовать для вычисления D=F(P,R) алгоритмы оптимизации, обеспечивающие точное решение в широком диапазоне размерностей. Следовательно, необходимо решать задачу диспетчеризации точно и быстро.

Удовлетворить эти противоречивые требования можно с помощью многоядерных микропроцессоров, позволяющих реализовывать параллельные алгоритмы оптимизации.

Для оценки целесообразности включения динамической визуализации в систему управления требуется проведение натурных экспериментов с участием диспетчеров и имитацией режимов стационарной и пиковых нагрузок.

Литература

1. Тхан Зо У. Использование средств визуализации в моделях управления // 17-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов: МИЭТ, 2010.

2. Лупин С.А., Тхан Зо У, Тан Шейн. Функциональный графический редактор в системах поддержки принятия решений. // Информационные технологии, электронные приборы и системы: материалы Международной научно-практической конференции: Минск, 2010.