Синтез оптимальной структуры интегрированной информационной подсистемы системы пожарной безопасности Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 519.856

СИНТЕЗ ОПТИМАЛЬНОМ СТРУКТУРЫ ИНТЕГРИРОВАННОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДСИСТЕМЫ СИСТЕМЫ ПОЖАРНОЙ БЕЗОПАСНОСТИ

© Мистров Леонид Евгеньевич

доктор технических наук, доцент, профессор кафедры правовой информатики, информационного права и естественнонаучных дисциплин, Центральный филиал ГОУ ВПО «Российская академия правосудия» (г. Воронеж).

' firstbell@mail.ru

© Литвинов Олег Викторович

инспектор, Федеральная службы пожарной безопасности Воронежской области

И litvinovoleg2009@mail.ru

Предлагается метод синтеза оптимальной структуры интегрированной информационной подсистемы системы пожарной безопасности на основе оптимизации межуровневых связей интеграции междуразличными взаимодействующими информационными системами, работающими в различных физических полях.

Ключевые слова: система пожарной безопасности, информационная система, эффективность, межуровневые связи интеграции, методы оптимизации.

В границах ответственности системы пожарной безопасности (СПБ) работает множество разнотипных информационных систем (РИС), принадлежащих различным взаимодействующим организациям и ведомствам. Они могут располагать информацией о пожарной обстановке, которая необходима для СПБ. Это обусловливает актуальность задачи интеграции информации от различного типа РИС для повышения эффективности функционирования элементов иерархической структуры СПБ.

Под интеграцией понимается целенаправленный процесс согласования и объединения элементов структур и функций различного типа организаций и ведомств - интегрируемых систем (ИС), обеспечивающий повышение эффективности функционирования СПБ за счёт совместной работы, взаимодополнения и координации информационного взаимодействия. В ходе этого

процесса предполагается решение ряда взаимосвязанных задач, одной из основных является синтез оптимальной структуры интегрированной информационной системы (ИИС) СПБ. При этом под интеграцией структуры ИИС СПБ понимается учёт взаимного расположения и оптимизация взаимосвязей элементов системы, которые осуществляются путём распределения функций, целей и выполняемых задач.

Оптимизацию взаимного расположения элементов ИС нельзя отнести ни к одной из общих содержательных постановок задач синтеза структуры ИИС СПБ по ряду причин. Во-первых, элементы ИС решают задачи, принадлежащие одновременно интегрируемым функциям (общим для всех систем) , и функциям, характерным для отдельных систем. Во-вторых, изменение расположения элементов с целью повышения качества решения системами инте-

Научно-практический журнал. ISSN 1995-5731

гральных задач может отрицательно повлиять на выполнение остальных функций, что не отвечает цели интеграции. В-третьих, существенные изменения расположения элементов могут нарушить процесс функционирования ИС, что для них является недопустимым.

Основным содержанием задачи синтеза оптимальной структуры ИИС являются анализ, выбор и оптимизация вариантов межсистемных связей на множестве вероятных связей интеграции, обеспечивающих максимальное повышение эффективности функционирования ИС в границах ответственности СПБ.

Синтез структуры ИИС относится к классу «обратных» задач, объединяющих решение вопросов об анализе и выборе структуры системы с одновременной оптимизацией её функционирования, которые исследованы недостаточно. В настоящее время разрабатывается альтернативное направление информационной интеграции - создание баз данных, которые снижают избыточность информационных потоков в ИС и повышают за счёт этого эффективность информационного обеспечения СПБ. Однако создание банков данных служебной информации для информационной подсистемы СПБ является неприемлемым. Это объясняется динамичностью изменения структуры поступления сведений об обнаружении пожаров на тех или иных объектах в границах ответственности СПБ. Поэтому при интегрировании РИС информацию избыточности целесообразно не устранять, а использовать наряду с информацией, дополнительно создаваемой в результате корреляции информационных пространств элементов различных ИС для повышения качества информации в СПБ.

Отмеченные обстоятельства позволяют заключить, что синтез структуры ИИС СПБ является важной научно-практической задачей, состоящей в определении и оптимизации связей между ИС (связей интеграции) для максимизации реализуемых ими эффектов.

Постановка задачи

В результате анализа информационных пространств элементов ИС, а также их совместимости установлено множество вероятных связей интеграции X *, посредством введения которых может быть достигнуто повышение эффективности функционирования ИС как в отдельности, так и СПБ в целом. Реализация свойств интеграции X * возможна при наличии соответствующих стоимостных ресурсов С(X ), которые в общем случае могут превосходить величину выделенных стоимостных средств С0 (выступают в роли ограничения). Исходя из этого необходимо решить задачу выделения

на множестве X подмножества X , которое бы обеспечивало

тах ДУ (X )

X* EX*

(1)

при ограничении С(X*) < С0, (2)

где ДУ (X *) - прирост эффективности функционирования ИС;

X * - множество допустимых связей интеграции, которые составляют оптимальный в смысле (1), (2) вариант связей интеграции ИС в границах ответственности СПБ.

Метод решения

Учитывая «транспортный» характер задачи анализа возможностей информационных систем по обнаружению пожаров на тех или иных объектах и дискретные значения переменной х е X в задачах (1), (2), для их решения целесообразно использовать методы дискретного программирования либо сетевые постановки для решения транспортных задач.

Решение задач вида (1), (2) с использованием алгоритмов оптимизации на сетях и графах [1, 2] показывает, что сетевая постановка задачи существенно влияет на адекватность описания процесса обработки информации в иерархической структуре СПБ. Поэтому здесь возможно использовать методы дискретного программирования: комбинаторные, отсечений и комбинированные.

Комбинаторные методы в дискретном программировании являются доминирующими: во-первых, общая схема комбинаторных методов настолько гибка и универсальна, что допускает их применение практически ко всем задачам дискретного программирования независимо от их линейности или других свойств; во-вторых, их схема может быть применена непосредственно к исходной, физической формулировке задачи без сведения её (частично) к целочисленной задаче программирования (подобное сведение связано с резким увеличением размерности задачи и нередко приводит к трудоёмким в вычислительном отношении формулировкам), в-третьих, не последнюю роль играет обстоятельство о конечности комбинаторного метода, тогда как поведение методов отсечения не всегда предсказуемо [3]. Основная идея комбинаторных методов состоит в использовании конечности множества решений и в замене полного их перебора сокращённым направленным перебором.

Для выбора конкретного комбинаторного метода решения задачи вида (1), (2) важным является следующее обстоятельство. В последние годы интенсивно развиваются приближён-

Информационная безопасность регионов. 2012. № 1(10)

ные методы дискретного программирования. Результаты машинных экспериментов, опыт решения прикладных задач и теоретические исследования показали, что возможности точных комбинаторных методов ограничены и не всегда удовлетворяют потребностям практики. С другой стороны, практические задачи чаще всего покрываются приближёнными решениями, что обусловлено как неточностью задания исходной информации во многих прикладных задачах, так и тем, что модели отражают реальные ситуации с определённой степенью приближения. Очевидно, что приближённые методы характеризуются использованием некоторых ясных и физических соображений, не являющихся формально обоснованными и чаще всего опирающихся на конкретные особенности решаемой задачи.

Для определения метода решения задачи синтеза структуры ИИС СПБ конкретизируем постановку (1), (2).

Пусть задана совокупность автономно работающих РИС { Sm, т = 1, М }, каждая из которых состоит из множества элементов Рт, множества связей между ними Хт и представлена в виде графа От (Рт, Хт). На элементах графа От заданы функции, характеризующие эффективность их функционирования. Тогда прирост эффективности функционирования ИИС СПБ ЛГ (X *, Хт) возможно определить в виде:

_ _ М М

ЛГ (X •, Хт ) = Г (X •, и Хт ) -£ Гт (Xт ), (3)

где Y(X , U) - эффективность ИИС СПБ, зависящая? от оптимизируемого множества Xm допустимых межсистемных связей интеграции и связей внутри ИС;

Ym (Xm) - эффективность m -й автономно функционирующей ИС.

Очевидно, что второе слагаемое в формуле (3) не зависит от решения задачи X*. Поэтому для получения результата достаточно потребовать, чтобы X * максимизировало функционал:

_ м

max AY(X*, (J x? ) (4)

m=i

при ограничении (2).

Для задания аналитического выражения функционала (4) эффективность многоуровневой иерархической структуры СПБ в общем виде определим количеством полезной для её элементов информации:

где - количество информации о ] -ом объекте пожаротушения, полученное , -м элементом СПБ при решении I -й задачи пожаротушения от к -го источника в п -й момент времени;

ф^п - ценность указанной информации для , -го элемента СПБ;

X - множество связей между элементами

_ М

ИС, которое для ИИС СПБ равно = X и Xm,

—* т=1 „

где X - множество межсистемных связей интеграции.

В предположении неизменности связей по управлению (подчинённости) и информационному обеспечению Xm между элементами СПБ функционал (5) возможно оптимизировать по формуле:

X *=исл X:lx •=0,

п=1

где X* - множество допустимых межсистемных связей интеграции в п -й дискретный момент времени функционирования ИС;

N - количество дискретных моментов времени на некотором заданном интервале функционирования ИС.

Такое представление позволяет для оптимизации множества X * использовать комбинированный алгоритм оптимизации, исходящий из идеи комбинаторного метода построения последовательности решений [4] и приближённого метода последовательного назначения единиц [5].

Сущность комбинаторного алгоритма состоит в первоначальном определении множества связей X* для п -го момента времени, которое характеризует экстремальные условия функционирования СПБ, под которыми понимается момент нахождения в зоне ответственности ИИС максимального числа объектов пожаротушения. Найденное на первом шаге решение X*, максимизирующее функционал (5), принимается за множество X *. На следующем шаге для менее жёстких условий функционирования (по числу конкурирующих элементов) получается решение X*. Во множество включаются только связи х е {X* \ X2}. Итеративный процесс дополнения множества X * заканчивается при нарушении ограничения (2).

Отыскание на каждом шаге дополнения X * множества X*, обеспечивающего максимизацию функционала

max

X* с X *

Е Ijln(X* )Фдп(X*)

I (X) = Е j (ln (x),

jln

(5)

при ограничении C (X*) < C0,

(6) (7)

m=1

m=1

Научно-практический журнал. ISSN 1995-5731

является нелинейной комбинаторной задачей большой размерности.

Как отмечалось выше, применение точных комбинаторных методов при неточной исходной информации не всегда целесообразно. Для построения приближённого алгоритма решения (6), (7) возможно использовать идею «пожирающих» алгоритмов [5].

Так, для целочисленной линейной задачи (например, одномерная задача о ранце)

п и

тах/(х) = XС]х] при условии ^аихи < Ь , где

j=^ - 1=1

X е {0,1}, 1 = 1, п. В предположении, что переменные занумерованы в порядке, обеспечивающем: С1/а1 > С2 /а2... > Сп /ап, максимизация /(х) осуществляется за счёт самых больших значений С. / ац, полагая последовательно х1 = 1, х2 = 1 и так далее до тех пор, пока не нарушится ограничение. Подобные способы определены методами последовательного назначения единиц [4, 5].

Исходя из этого для решения задач (6), (7) необходимо найти последовательность:

х1,х2,...,х,,...,хЕ = 1; ,= 1,Е, (8)

для которой справедливо при V, выполнение условия:

X 1 (X, )ф (X,) XIцп ^ )ф (^)

С (X,)

С (X,+,)

(9)

и в приближённое решение X* необходимо включить х, начиная с младших номеров ,, чтобы выполнялось ограничение (7).

Для нахождения последовательности (8) требуется решить совокупность комбинаторных задач вида:

тах

X1 (X,)фiм (X,)

л_

С (X,)

при ограничениях:

^^ < N для У1Я ,

(10)

(11)

^Я

X X + X XГяБя < NSm, Гя Ф ^Я для ^, (12)

¡Я = 1 ГЯ = 1

Яп

2xSm,m < N 1т

для

VI

(14)

X Xгя/я + X XгяSя < Nrm, Гя Ф ^Я для Угт, (13)

хе{0Xm У(х1,х2,...,х,_,)} = 1, х = {0;1}, (15)

Я=1

где N ^, N - норма подключения связей к выходу /Я, гя -го элемента ИС.

Для сокращения комбинаторного пространства задачи (10) - (15) используется алгоритм, в соответствии с которым первоначально находится к -й источник информации т -й ИС, который обладает максимальным количеством информации для элементов других автономных систем. Затем путём перебора х е Xп находится х1, максимизирующее (10) при соблюдении (11) - (15). При этом перебор осуществляется только по х1, описывающем связи от элементов системы, к которой принадлежит источник информации /Я , и имеет с ним связи к элементам других систем. При отыскании следующего элемента решения - х2 , оптимизирующего по (10) - (15), х1 считается заданным и входит в ограничение (15). На некотором , -м шаге решения нарушится ограничение (7). Тогда значения х1, х2,..., х,_х и являются искомым X*, обеспечивающим максимальный прирост эффективности функционирования СПБ.

Таким образом, приведённый подход к синтезу структуры информационной подсистемы СПБ позволяет организовать направленный перебор конкурирующих вариантов межсистемных связей X* ИС и тем самым оптимизировать их функционирование в границах ответственности как отдельных информационных систем, так и ИИС СПБ в целом.

Библиографический список

1. Васильева Е. М. Нелинейные транспортные задачи [Текст] / Е. М. Васильева [и др.] - М. : Финансы и статистика, 1981.

2. Майника Э. Алгоритмы оптимизации на сетях и графах [Текст]. - М. : Мир, 1981.

3. Финкельштейн Ю. Ю. Проблемы кибернетики [Текст] // Теоретическая оценка максимального числа итераций для полностью целочисленного алгоритма Гомори. - М. : Наука, 1973.

4. Ковалёв М. М. Дискретная оптимизация [Текст] // Целочисленное программирование. -Минск : Изд-во Белорусского университета, 1977.

5. Финкельштейн Ю. Ю. Прикладные методы и приближённые задачи дискретного программирования [Текст]. - М. : Наука, 1976.

т =1 =1

=1

Г_ =1

Материалы поступили в редакцию 06.02.2012 г.

Информационная безопасность регионов. 2012. № 1(10)