CC BY
43
ложно для каждого b * accepted . Таким образом, функция Statedef определяет контекст, в котором происходит вычисление состояний конфигураций.
Процесс вычисления состояния конфигурации при использовании данного подхода состоит из следующих шагов:
• фиксируется функция Statedef, которая задает состояния элементарных объектов;
• определяется цель вывода (конфигурация, состояние которой необходимо вычислить);
• проводится построение дерева вывода с помощью рассматриваемых правил, в процессе которого означиваются подэлементы конфигурации;
• процесс построения дерева вывода завершается на элементарных объектах, состояния которых заданы с помощью функции Statedef;
• на основе полученной в процессе вывода информация и правил вывода делается заключение о состоянии искомой конфигурации.
В простых случаях на состояниях ОК возможно определить линейный или частичный порядок и построить правила вычисления, основываясь на прямом отображении элементов множества состояний конфигурации во множества состояний ОК. Конфигурации при разработке встроенных программных систем состоят из разнородных объектов, для которых сложно определить прямое отображение состояний. Для вычисления состояния конфигурации в данном случае строится таблица решений, включающая все сочетания состояний ОК и конфигурации. На практике количество допустимых сочетаний состояний заведомо меньше общего их количества, кроме того, обработка больших таблиц решений затруднительна. При переходе от таблиц решений к правилам, основанным на натуральной семантике, процесс вычисления состояний значительно упрощается.
В качестве примера определим правила вывода для элементарной конфигурации, в начале своего жизненного цикла состоящей из одного объекта документ. Затем к конфигурации добавляется второй объект форма инспекции. Первый объект проходит состояния жизненного цикла active (в работе), ready (готов), review (инспекция) и завершает свой жизненный цикл в состоянии ac-
cepted (принят) или rejected (отклонен). Второй объект имеет только два состояния: active (в работе) и closed (закрыто).
Statedef > State[A] = active л State[A] = ready (3)
Stated > State[CpartConf (A)] = active Statedef > State[A] ^ active л State[A] ^ ready (4)
Stated > State[Cpartconf(A)] = error
Statedef > State[A] = a Statedef > State[B] = b
active, если b = active
accepted, если a = accepted,
Statedef > State[CConf(A,B)] = • b = closed
rejected, если a = rejected,
b = closed
Правило (3) определяет, что если конфигурация состоит из одного объекта, который находится в состоянии active или ready, то конфигурация имеет состояние active. Правило (4), запрещающее, определяет, что в конфигурациях, состоящих из одного объекта, этот объект не может иметь состояния, отличные от active или ready. В противном случае констатируется нарушение целостности конфигурации, и она переходит в состояние error. При построении правила (5), которое может быть преобразовано в три более простых правила, был использован принцип композиционности.
На базе данного подхода разработана АСУ работами DMS, включающая в себя элементы системы управления конфигурациями. Система находится в промышленной эксплуатации с 2004 г. на одном из предприятий авиационной отрасли. Анализ результатов эксплуатации показывает эффективность работы данной системы и предложенного подхода.
Список литературы
1. КТ-178А. Квалификационные требования часть 178А. -Жуковский: АОЗТ «ИСПАС», 1997.
2. RTCA/DO-178B. Software considerations in airborne system and equipment certification, RTCA Inc, 1992, - 138 p.
3. Estublier J. et al. Impact of software engineering research on the practice of software configuration management // ACM Transactions on Software Engineering and Methodology, Vol. 14, No. 4, October 2005, pp. 1-48.
4. Правиц Д. Натуральный вывод. - М.: Лори-пресс, 1997, - 107 с.
5. Kahn G. Natural Semantics. - In Proceedings of the Symposium on Theoretical Aspects of Computer Science, pages 22-39. -Springer-Verlag LNCS 247, 1987.
ТЕОРЕТИЧЕСКИЙ ПОДХОД К УПРАВЛЕНИЮ СОЦИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ
А.В. Затонский, к.т.н. (Березниковский филиал Пермского ГТУ, г. Березники)
Социально-техническими системами (СТС) будем называть сложные производственные, технические, управленческие и общественные систе-
мы, которые включают технические и программные средства, физическое окружение, работников, наборы внутренних и внешних по отношению к
системе правил, а также используемые данные и структуры данных [1].
Для СТС, как правило, определены их гиперцели, или миссии [2]. Роль миссии СТС состоит в том, что она устанавливает связку, ориентирует в едином направлении интересы и ожидания тех людей, которые воспринимают организацию изнутри, и тех, кто воспринимает организацию извне. Определяя то, для чего создана и существует система, миссия придает действиям ее активных элементов осмысленность и целенаправленность, позволяя им лучше видеть и осознавать не только что они должны делать, но и для чего они осуществляют свои действия. Таким образом, наличие миссии является важным отличительным параметром СТС от чисто технических систем.
В общем случае СТС включает объект, действия которого ведут к выполнению миссии СТС, и управляющую (регулирующую) подсистему; в потоках можно выделить: x - входное воздействие (материальное или информационное, в том числе правила и исключения из правил); у - результат действия СТС, в той или иной степени отвечающий ее миссии; v - возмущающие воздействия (в некоторых случаях наблюдаемые); s - миссия СТС; t - вектор параметров состояния СТС; f -функция выхода СТС; ф - функция перехода СТС; £ - функция выработки регулирующего воздействия (функция выхода) подсистемы управления (ПУ) СТС; у - функция переходов ПУ СТС; w -вектор параметров состояния ПУ СТС (рис. 1).
Ol
Кт) = ф(х - z,v, Кт-Дт))
|Д1
О2
у = ^х - z,v,t)
z = £ (у^) w=у(у,я^)
Рис. 1. Схема СТС с гистерезисным элементом внутреннего состояния, обладающим памятью
Для любого параметра ре{х,у,^,я^} справедливы утверждения:
1) P=Pu иpd, где pu - непрерывный параметр; pd - разрывный, или дискретный параметр;
2) p=pd иps, где pd - детерминированный параметр; ps - стохастический параметр;
3) p=рр ира, где рр - параметр, определяемый свойствами пассивных элементов СТС; pa -
параметр, определяемый свойствами активных элементов (имеющих собственные выраженные миссии и внутренние средства их выполнения).
Целью ПУ является управление СТС для достижения ее миссии у ^ s . Критерием оптимальности управления являются затраты ресурсов на управление - величина части входных воздействий x, относящихся к потребляемым СТС ограниченным ресурсам xr :хг < xmax, включая время достижения системой целей, определяемых миссией, т<ттах (в частном случае - время выработки управляющего воздействия или объемлющее его время переходного процесса по возмущению). Процесс управления ограничивается допустимыми параметрами переходного процесса, в том числе допустимым временем регулирования, предельными или интегральными по времени ограничениями. Таким образом, задачей оптимизации является z:y^Яр <р»»х, где рг - ресурсный (в
смысле необратимого преобразования в СТС) параметр, то есть оптимальное в смысле потребления ресурсов управление СТС. Кроме собственно выработки управляющего воздействия, требуется определить точку его приложения, то есть местоположение создаваемого в СТС контура управления.
СТС относятся к классу плохо определяемых систем. Миссии, правила и исключения обычно содержат расплывчатые и противоречивые формулировки. Попытка формализации или алгоритмизации правил функционирования элементов и даже топологии СТС в пределах подмножества
р-Н'риЬ^р}, в
параметров ях включающего также р.
частичных случа-
наталкивается на
трудности, вызванные неоднозначностью определений как элементов системы, так и функций Р ={ ,ф,£}, областей их определения и условий, ограничивающих области их значения наподобие р:[р0..р1 ]р . Если с позиции социальных наук такое положение вполне допустимо, то при построении информационно-управляющей подсистемы z = £(у,я) расхождение, например в соглашении об используемых определениях не дает возможности разработать интерфейс передачи параметров неопределенного рода
Pd|b ^ри|Ма,Ь}.
Эволюция свойств СТС ведет к скачкообразным изменениям наблюдаемых параметров, иначе говоря, в составе СТС всегда можно идентифицировать гистерезисные элементы. Проведя декомпозицию системы в последовательность объектов {^ ^ , где наблюдаемым является только значение ^ на выходе СТС, обнаружим, что
V
р
х
у
z
я
Г„(Гпи_1(Г„и_2(-..(Г2и(Г1и)•••)?, а не Г(...)". Разрывный
характер наблюдаемых свойств активных элементов является следствием изменения их ненаблюдаемых свойств, а также когда по природе своей } не являются дискретными. Знание
точки бифуркации СТС {х}:уи ^ у? позволяет использовать ее для управления с минимальными затратами. В ней локальный минимум ненаблюдаемого параметра сливается с локальным максимумом, вызывая резкое перемещение точки равновесия в следующий локальный минимум. При
этом смена внутреннего состояния {^м} вызывает дискретные изменения наблюдаемых величин {у,г} . Аналогичную картину порождает погрешность определения значений на выходе, характерную для активных элементов системы с р? , и
а1а
тем более р и| . Разрывными (или даже дискретными) могут быть как параметры внутреннего состояния ф? 8| (функции переходов системы), так и
параметры функции выхода системы Г? .
Для расчета оптимального местоположения управляющего элемента требуется провести идентификацию ее топологии и звеньев. Идентификацию СТС нельзя проводить активным образом, так как последствия нормированных ступенчатых воздействий по каналам управления С(э) или Г(в) обычно попадают в область недопустимых значений, а создание воздействий по возмущению {С,Е}(у) принципиально невозможно. Поэтому
остается наблюдать за системой (пассивный эксперимент). СТС, как правило, содержат высокоинерционные элементы у? , значения параметров
^ 1а
которых продолжают меняться после снятия управляющего воздействия, что осложняет их идентификацию.
Рассмотрим систему управления объектом О={01,02} , содержащим элемент с ненаблюдаемым параметром О?,? (или параметром, определяемым с большой погрешностью 018), внутреннее состояние которого существенно влияет на выходные реакции системы (рис. 1).
Рассмотрим пример упрощенной СТС, представленной стандартным колебательным объектом с самовыравниванием у?| . Такое упрощение оправдано, так как отражает реальные свойства социальных объектов типа - периодический характер активности, насыщение и т.д. В качестве управляющего звена применим представление
эксперта гистерезисным звеном [3], что оправдано естественным разбросом и стохастичностью возможных экспертных решений.
Включим в работу позиционный регулятор. Исследование поведения системы показывает [4], что при уменьшении чувствительности позиционного регулятора (от 0,01 до 0,99) значительно увеличивается разброс выходной величины, то есть снижается качество (интегральная ошибка
ч.
е=Л у(т) | ах).
Важным выводом из результатов моделирования является то, что присутствие гистерезисного элемента в объекте даже при высокой чувствительности управляющего элемента не дает возможности осуществлять качественное регулирование системой. При оценке изменения качества управления с увеличением чувствительности по
квадратичному критерию
т 1 N
К2=|у2(т)?т»-£у2а)
о 1=1
обнаруживается свойственная СТС бифуркация свойств системы при некотором конкретном значении чувствительности, ниже которого свойства системы меняются мало. Увеличение коэффициента усиления также мало влияет на качество переходного процесса, и обнаруживается вторая точка разрывности свойств системы при превышении некоторого значения чувствительности управляющего элемента.
Включение в цепь каскадного управления экспертного регулятора (рис. 2) с некоторым чистым запаздыванием, свойственным активным элементам СТС, качественно меняет характеристики переходного процесса. Качество регулирования не зависит от чувствительности каскадного (экспертного) регулятора, но его коэффициент усиления оказывает большое влияние. Установлено, что от величины запаздывания объекта показатели переходного процесса (интегральная ошибка, время регулирования) зависят мало, причем наилучшее качество достигается при одинаковом запаздывании объекта и экспертного регулятора.
Рис. 2. Модифицированная схема СТС
Из проведенного исследования можно сделать следующие выводы.
1. Позиционное управления СТС малоэффективно, если нет возможности идентифицировать и
о
получать значение выходной величины гистере-зисного внутреннего звена системы.
2. Если указанный внутренний параметр является ненаблюдаемым или для него не предусмотрена очевидная числовая мера, или он описывается вектором очень высокой размерности, или погрешность его численного определения заведомо велика, качество управления можно существенно улучшить, включив в каскадную цепь управления экспертный элемент.
3. Качество управления СТС значительно зависит от чувствительности позиционного регулятора внешней обратной связи, то есть плохая восприимчивость системы стратегического менеджмента к малым колебаниям выходного параметра приводит к большому перерегулированию, то есть делает систему неустойчивой.
4. Качество управления СТС мало зависит от чувствительности каскадного регулятора, то есть создание каскадной связи даже с плохой восприимчивостью намного улучшает управляемость системы.
5. Качество управления СТС значительно за-
висит от запаздывания экспертного регулятора, но мало зависит от запаздывания объекта. Иначе говоря, экспертный контур может обладать высокой погрешностью (см. п. 4), но не должен характеризоваться большой задержкой в принятии решения.
Таким образом, создана теоретическая предпосылка для значительного повышения качества регулирования СТС путем экспертной идентификации гистерезисного («социального») элемента системы и охвата его каскадным контуром регулирования, пусть даже с высокой погрешностью выхода, но очень оперативного.
Список литературы
1. Затонский А.В. Оптимальное позиционное управление социально-техническими системами // Сб. науч. тр.: Наука в решении проблем Верхнекамского промышленного региона. -Березники. - 2006. - Вып. 5. - С. 138-163.
2. Виханский О.С. Стратегическое управление.- М.: Гар-дарика, 1998.- 296 с.
3. Franssen M. The design of hybrid (social/technical) systems // http://www.nginfra.nl/index.php?id=92 .
4. Затонский А.В. Синтез экспертных систем управления социально-техническими системами // Сб. тр. XX Междунар. науч. конф. В 10 т. - Ярославль: Из-во Яросл. гос. технич. унта. - 2007. - Т. 8. - С.6 - 10.
ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС АВТОМАТИЗАЦИИ КОНЦЕПТУАЛЬНОГО СИНТЕЗА СИСТЕМНО-ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ
В.В. Быстров (Институт информатики и математического моделирования КНЦ РАН,
г. Апатиты)
Одним из эффективных методов изучения сложных динамических систем, успешно развивающимся во многих странах, является предложенный в 1960-х годах Джеем Форестером специализированный метод имитационного моделирования - метод системной динамики [4]. Данный метод позволяет исследовать поведение сложных систем, опираясь на возможности компьютерного моделирования. Язык описания модели представляется как набор системных диаграмм. Когда объект исследования является сложной системой, то построение системных диаграмм становится затруднительным, и синтез приемлемой для практического использования системно-динамической модели может занимать длительный период времени. Поэтому актуальна проблема автоматизации процесса моделирования сложных систем.
В Институте информатики и математического моделирования Кольского научного центра РАН разработан программный комплекс автоматизации синтеза структуры моделей системной динамики. Программный комплекс обеспечивает представление знаний экспертов об объекте моделирования в виде древовидной концептуальной модели [1,3]. Для генерации системно-динамической модели используется технология концептуальных
шаблонов [2,6]. Программа реализует технологию автоматизированного перехода от формальной модели экспертных знаний к соответствующим имитационным моделям, в частности, к моделям системной динамики [5].
Программная реализация имеет модульную структуру, что обеспечивает удобство и относительную легкость редактирования отдельных модулей, не влияющее на работу остальных, и добавление новых функциональных возможностей в комплекс. Каждый модуль программно реализуется в виде стандартной динамически подключаемой библиотеки (ЛГ).
Структура комплекса состоит из следующих основных блоков (рис. 1).
1. База знаний системы представляет собой компьютерную реализацию формализованных знаний экспертов о предметной области.
2. Блок пользовательского интерфейса - это набор программ, обеспечивающих удобное взаимодействие пользователя с системой. Программы пользовательского интерфейса обслуживают все функции инструментальной системы, реализующие обмен информацией с пользователем.
3. Блок формализации знаний экспертов представляет собой блок формирования общей струк-
