CC BY
9УДК 519.7
doi:10.18720/SPBPU/2/id21 -357
Ушаков Виталий Анатольевич1,
программист;
Соколов Борис Владимирович1,
главный научный сотрудник, д-р техн. наук, профессор;
Тюгашев Андрей Александрович3, профессор, д-р техн. наук, профессор
ПОЛИМОДЕЛЬНОЕ ОПИСАНИЕ И АЛГОРИТМЫ ОПЕРАТИВНОГО ПРОГРАММНОГО УПРАВЛЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫМИ ПРОЦЕССАМИ НА ДИНАМИЧЕСКИХ СЕТЯХ
1 2
' Россия, Санкт-Петербург, Федеральное государственное бюджетное учреждение науки «Санкт-Петербургский Федеральный
исследовательский центр Российской академии наук» (СПб ФИЦ РАН),
1 2 mr.vitaly.ushakov@yandex.ru, sokol@iias.spb.su
Россия, Самара, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Самарский государственный технический университет» (СамГТУ), tau797@mail.ru
Аннотация. В работе исследуются особенности оперативного программного управления информационными процессами, которые реализуются на динамических сетях. Для этого разработано соответствующее полимодельное описание указанной задачи. Исследуемые информационные процессы включают в себя процессы приема, передачи, обработки, хранения информации и данных. Кроме этого, учитывается, что из-за ограниченной пропускной способности каналов передачи информации, а также вычислительных ресурсов динамической сети, возможна потеря данных. Приводятся сведения о программной реализации разработанного специального модельно-алгоритмического обеспечения, включающего в себя статическую и логико-динамическую модели управления информационными процессами на динамических сетях. В качестве примеров приведены графическое отображение сформированного структурного состояния на каждом интервале постоянства структурной динамики и результатов программного управления информационными процессами на динамических сетях.
Ключевые слова: информационные процессы, динамическая сеть, показатели качества управления, оперативное управление, структурное состояние, полимодельное описание, модельно-алгоритмическое обеспечение, программная реализация.
Vitaly A. Ushakov1, Programmer;
Boris V. Sokolov1,
Chief Researcher, Doctor of Technical Sciences, Professor;
Andrey A. Tyugashev3, Professor, Doctor of Technical Sciences, Professor
POLYMODEL DESCRIPTION AND ALGORITHMS FOR INFORMATION PROCESSES OPERATIONAL PROGRAMMING CONTROL ON DYNAMIC NETWORKS
1 л
' St. Petersburg Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences (SPC RAS), St. Petersburg, Russia,
1 л
mr.vitaly.ushakov@yandex.ru, sokol@iias.spb.su
Samara State Technical University (Samara Polytech), Samara, Russia,
tau797@mail.ru
Abstract. The paper explores the features for an information processes operational software control, which are implemented on dynamic networks. For this, a corresponding polymodel description for the specified task has been developed. The explored information processes include the receiving, transmitting, processing, storing processes for information and data. It is also taken into account that due to the limited bandwidth for information transmission channels, as well as a dynamic network computing resources, data loss is possible. The article provides information on the software implementation for the developed special model-algorithmic support, which includes static and logical-dynamic models for information process control on dynamic networks. As examples, a graphical display for the formed structural state at each constancy structural dynamics interval and the results of programmed control for information processes on dynamic networks is given.
Keywords, information processes, dynamic network, control quality indicators, operational control, structural state, polymodel description, model-algorithmic support, software implementation.
Введение
В настоящее время все большую популярность набирают информационные процессы (ИнП). Характерными особенностями ИнП на динамических сетях (ДС) являются: объем информации, сложность, дороговизна хранения информации, избыточность информации, потеря информации при ее передаче и другие. С другой стороны, с каждым днем появляется все больше современных распределенных ДС. При этом под действием различных входных воздействий наблюдается структурная динамика ДС [7, 10, 13]. В этих условиях особую актуальность приобретают задачи расчета программ управления ИнП [10, 12, 13]. При этом исполь-
зование традиционных моделей и методов приводит к традиционным на сегодняшний день проблемам: большая размерность, многокритериаль-ность и сложность. Поэтому особую значимость приобретает разработка специального модельно-алгоритмического обеспечения (СМАО) и его программная реализация. СМАО позволит решить задачу управления указанными ИнП. Очевидно, что создание различных СМАО на сегодняшний день является достаточно актуальной задачей [2, 4, 5, 7, 13]. Отметим, что выполняется разработка полимодельного (статико-динамического) описания [8, 10] процесса управления ИнП, включающего в себя процессы приема, передачи, обработки, хранения, потери информации и данных, на ДС.
1. Описание специального модельно-алгоритмического обеспечения
Целью разработки СМАО решения задачи оперативного программного управления ИнП на ДС, описывающих информационно-вычислительные сети (ИВС), является повышение оперативности и обоснованности решения как задач управления ИнП в указанных сетях, так и расчета, а также оптимизации показателей качества управления ИВС. При разработке прототипа СМАО использовалась одна из основных концепций проведения современных системно-кибернетических исследований — комплексного (системного) моделирования, которая предполагает использование принципов и подходов полимодельного описания рассматриваемых ДС. Для это предложено комбинированное использование методов математического программирования (целочисленного линейного программирования и линейного программирования) и теории оптимального управления (ТОУ) сложными динамическими объектами (СДО). Основы ТОУ СДО были заложены Л.С. Понтрягиным и его школой [3, 14], Н.Н. Красовским [6], Н.Н. Моисеевым [9]. ТОУ СДО [12] является наиболее разработанным направлением в кибернетике (а в последствии и в неокибернетике, иногда называемой «Кибернетикой 2.0») [11].
В рамках описанной во введении задачи была разработана и реализована на программном уровне новая детерминированная логико-динамическая модель (ЛДМ) программного управления ИнП, включающими в себя процессы приема, передачи, обработки и хранения данных на ДС. Фактически задача программного управления ИнП с помощью принципа максимума Понтрягина Л.С. сведена к двухточечной краевой задаче и, как следствие, к решению в каждый задач целочисленного ли-
нейного программирования и линейного программирования. Для формирования исходных данных для ЛДМ была разработана статическая модель (СМ) (подробнее в [16]) функционирования ДС. СМ позволяет учесть потери информации на ДС. Результаты решения данной задачи (объемы переданных, принятых, обработанных и сохраненных данных) передаются в ЛДМ в виде краевых условий, которые учитываются при решении задачи оптимального программного управления ИнП на ДС. Фактически СМ функционирования ДС сведена к решению задачи линейного программирования. В целом разработано оригинальное разработано полимодельное (статико-динамическое) описание [8, 10] процесса управления ИнП на ДС. При этом сами исследуемые задачи управления информационными процессами в указанных сетях, а также задачи оптимизации показателей качества управления ИВС были решены с использованием метода локальных сечений, базирующегося на принципе максимума Л.С. Понтрягина.
2. Полученные практические результаты
Для подтверждения программной конструктивности и корректности разработанных моделей и алгоритмов был создан прототип соответствующего СМАО для решения задачи управления ИнП на ДС.
В качестве языка программирования был выбран Matlab language [1, 17], а в качестве среды разработки был выбран Matlab App Designer. С помощью Matlab App Designer был разработан интерфейс пользователя для СМ и ЛДМ (рис. 1).
На всех рисунках в качестве примера рассмотрен случай с 7 узлами и 3 интервалами постоянства структурной динамики, которые по своей продолжительности составляют 5, 10 и 5 моментов времени соответственно.
На рисунке 2 показаны пример вывода одного из результирующих графиков — сформированного структурного состояния на одном из интервалов постоянства структурной динамики, где слева показаны данные в табличном виде, а справа — в виде «графа».
Структурные состояния на каждом из интервалов постоянства структурной динамики (рис. 3) формируются в СМ, а пример графического описания результатов программного управления ИнП на ДС (рис. 4) рассчитывается в ЛДМ. На полученном плане фиолетовым цветом обозначен прием/передача информации, оранжевым — обработка информации, а белым — простой (бездействие) узла.
+ MATLABApp :iis Language Menu
П- 7
Enter
gfrhal
I.............1........
0 02 04 06 0.8 1
|,i..|.i>.|>...|i л л ? Л Л Л к
С О'СЭ-игл Б фajr
Рип
Я yisnl УэепЗ У1елЗ Узея4 УКЛ} Vjen
Уэел1 С Vienl -1 0 « 0
УЗАП? 0 Vfcsr? 0 -1 0 0 0
УЗСЛ 5 0 VJMIJ 0 и -1 о
»ел 4 0 КИИ4 0 В 0 -1 0
Узел 5 0 Умлб □ а D -1
Узел 6 0 Уз'пб 0 о о 0 о
УЭелГ а VSeni 0 0 0 0
1 1
а)
Сосг.1
С0СТ.2 СостЗ Общее
* МдИДВ ьрр File Language Menu
С1 {IJ.ro] ci U-TS)
1.1.1 0 - 1.1 0
i.i.i 0 м 0
1.3.1 0 3.1 0
1J.1 0 1.1 0
1.,, » 5.1 0
1,5.1 0 S.1 л
1.T.1 0 7.1 0
2.1.1 0
-п.
б)
Г 3irpv2HTb ИЗ цэйла
ill и Oi Ш С0СГ1
1.1 0 - 1. 0 Coct2
\Я 0 | I- 0 Cocri ЭПЫШ
1.3 (г 3. 0
и & i 0 lambda
1.5 (1 5 0
1.S 0 0
1.7 0 Т. 0
2 1 0
-1 п '
................
0.0025 0 005 5 0075 0.01
........I ""V 1" I........
005 0 1 0 15 02 025 03
' 0 00^5 о!ми'
.......I......
НИ 0.23 0.42
............ i
а О D5 0 1 D 15 02 025
Рис. 1. Графический интерфейс для ввода исходных данных (а - статическая модель, б - логико-динамическая модель)
Таблица. Переданные данные (х_оиО. Структурное состояние 1
Узел1 Узел2 УзепЗ Y.lfilll Узел5 Узепб Узел7
Узеп1 0 0 0 0 0 0 0
Узел2 0 0 0 0 0 0 0
Vii.и: 0 0 0 0 0 0 0
УзелЛ 0 0 D 0 0 0 D
Узел5 0 0 2 0 0 0 D
Узелб 0 0 D 0 0 0 D
УЗНЛ7 0 0 D 1 0 0 D
Структурное состояние1 • 2
• 1
•Г
•3
.4
Рис. 2. Пример результатов, полученных на первом структурном состоянии в СМ
Структурное состояниеЗ
• 4
• 2
• 5
Рис. 3. Сформированные структурные состояния на каждом из интервалов постоянства структурной динамики
о
сЕ „ С ' , .
О- 5 А. I
т г) 4 ■
Рис. 4. Пример графического описания результатов программного управления информационными процессами на ДС
Таким образом, с помощью СМ выполнено отображение узлов и определение управления по интервалам постоянства структурной динамики, а благодаря ЛДМ получается соотнести указанные интервалы со временем.
Заключение
Разработано и реализовано на программном уровне полимодельное описание оперативного программного управления ИнП, включающими в себя процессы приема, передачи, хранения и обработки данных на ДС. Кроме того, разработанное СМАО можно применять для решения задач расчета, анализа и оптимизации показателей качества ИнП [15]. Реализован обмен между СМ и ЛДМ, благодаря чему можно рассчитать и гармонично учесть те аспекты ДС, которые в рамках одной модели учесть невозможно.
Благодарности
Исследования, выполненные по данной тематике, проводились при финансовой поддержке РФФИ в рамках научных проектов № 19-3890221, 20-08-01046 и в рамках бюджетной темы № 0073-2019-0004.
Список литературы
1. MATLAB. - URL: https://www.mathworks.com/help/matlab/index.html.
2. Sokolov B.V., Ushakov V.A. Formation Reachability Area as a Data Vector Using a Dynamic Model for Controlling Information Processes in the Automated Control System for Moving Objects // CEUR Workshop Proceedings. - 2020. - Vol. 2803. - Pp. 67-75. -URL: http://ceur-ws.org/Vol-2803/paper10.pdf.
3. Болтянский В.Г. Математические методы оптимального управления - М.: Наука, 1968. - 408 с.
4. Захаров В.В. Динамическая интерпретация формального описания и решения задачи модернизации сложных объектов // Изв. вузов. Приборостроение. - 2019. -Т. 62, № 10. - С. 914-920. - DOI: 10.17586/0021-3454-2019-62-10-914-920.
5. Захаров В. В. Программно-математическое обеспечение процесса модернизации сложных объектов // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. -2020. - Т. 63, № 11. - С. 975-984. - DOI: 10.17586/0021-3454-2020-63-11-975-984.
6. Красовский Н.Н. Теория управления движением. - М.: Наука, 1968. - 476 с.
7. Мануйлов Ю.С., Павлов А.Н., Осипенко С.А., Павлов Д.А. Сравнительный анализ результатов планирования комплекса операций информационного взаимодействия сложных объектов в динамически изменяющихся условиях // Труды Военно-космической академии имени А.Ф. Можайского. - СПб.: ВКА им. А.Ф. Можайского, 2015. - № 647. - С. 30-36.
8. Микони С.В., Соколов Б.В., Юсупов Р.М. Квалиметрия моделей и полимодельных комплексов. - М.: РАН, 2018. - 314 с. - DOI: 10.31857/ S9785907036321000001.
9. Моисеев Н.Н. Элементы теории оптимальных систем. - М.: Наука, 1975. -
528 с.
10. Москвин Б.В., Михайлов Е.П., Павлов А.Н., Соколов Б.В. Комбинированные модели управления структурной динамикой информационных систем // Изв. ВУЗов. Приборостроение. - 2006. - Т. 49, № 11. - С. 7-11.
11. Новиков Д.А. Кибернетика: Навигатор. История кибернетики, современное состояние, перспективы развития. - М.: ЛЕНАНД, 2016. - 160 с. / Novikov D.A. Cybernetics: from Past to Future. - Heidelberg: Springer, 2016. - 107 p.
12. Охтилев М.Ю., Соколов Б.В., Юсупов Р.М. Интеллектуальные технологии мониторинга и управления структурной динамикой сложных технических объектов: монография. - М.: Наука, 2006. - 410 c.
13. Павлов Д.А. Методика планирования операций информационного взаимодействия кластера малых космических аппаратов дистанционного зондирования земли // Труды Военно-космической академии имени А.Ф. Можайского. - СПб.: ВКА им. А.Ф. Можайского, 2015. - № 649. - С. 37-47.
14. Понтрягин Л.С., Болтянский В.Г., Гамкрелидзе Р.В., Мищенко Е.Ф. Математическая теория оптимальных процессов. - 4-е изд. - М.: Наука, 1983. - 392 с.
15. Ушаков В.А. Модельно-алгоритмическое обеспечение оперативного оценивания и анализа показателей качества управления информационными процессами // Изв. вузов. Приборостроение. - 2021. - Т. 64, № 8. - С. 688-692. - DOI: 10.17586/0021-3454-2021-64-8-688-692.
16. Ушаков В.А. Разработка статической модели управления структурной динамикой автоматизированной системы управления подвижными объектами // XLV Академические чтения по космонавтике. - М.: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2021. - Т. 3. - С. 55-57.
17. Чен К., Джиблин П., Ирвинг А. Matlab в математических исследованиях: пер. с англ. В.Е. Кондрашова и С.Б. Королева. - М.: Мир, 2001. - 346 с.
