CC BY
35
УДК 639.2.081
ЦЕНТР ОПЕРАТИВНОГО КОНТРОЛЯ МОРСКИХ КАТАСТРОФ СУДОВ ПРОМЫСЛОВОГО ФЛОТА
В. А. Бондарев, Ю. И. Нечаев
CENTER OF OPERATIONAL MONITORING OF MARINE ACCIDENTS ON
BOARD FISHERY VESSELS
V. A. Bondarev, Yu. I. Nechaev
Обсуждается структура и функциональные элементы центра экстренных вычислений при оперативном контроле морских катастроф судов промыслового флота на основе интеграции интеллектуальных систем новых поколений и высокопроизводительных вычислений в проблемно-ориентированной динамической среде виртуального полигона. Функционирование компьютерного центра в режиме реального времени обеспечивается системной интеграцией информационного, алгоритмического и программного обеспечения на базе данных динамических измерений и структурированной базы знаний. Основное внимание уделяется обеспечению поддержки принятия решений в сложных динамических средах с использованием современной теории катастроф.
центр экстренных вычислений, интеллектуальная система, высокопроизводительные вычисления, режим реального времени, динамическая теория катастроф
The article considers the structure and functionality of the emergency computing center under operational monitoring of maritime accidents on board fishery vessels based on the integration of intelligent systems, and new generations of highperformance computing in problem-oriented dynamic environment of the virtual site. Real-time operation of the computer center is provided by the system integration of information, algorithmic and software based on the measurement data of dynamic and structured knowledge base. The focus is on providing support for decision-making in complex dynamic environments with the use of the modern theory of catastrophes.
emergency computing center, intelligent system, high-performance computing, real-time mode, dynamic theory of catastrophes
ВВЕДЕНИЕ
Анализ современного технического состояния судов рыбопромыслового флота и его эксплуатации на промысле, проведенный Росрыболовством в 2015-2016 гг., выявил недопустимо низкий уровень безопасности мореплавания всего флота в целом. На основании решений всероссийских конференций по безопасности рыболовных судов руководством ФАР (Федеральное агентство по рыболовству) был разработан перспективный план по восстановлению региональных центров, контролирующих безопасность рыболовных судов, модернизации
всей системы управления безопасностью мореплавания, строительства морских судов и оснащения флота новейшим оборудованием.
Одним из центральных элементов системы управления безопасностью является центр экстренных вычислений (ЦЭВ), позволяющий в режиме онлайн оказывать морским рыболовным судам, находящимся в чрезвычайной ситуации (ЧС), экстренную помощь в принятии решений.
ОБСУЖДЕНИЕ
1. ДИНАМИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ЦЕНТРА ЭКСТРЕННЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ
Компьютерный центр экстренных вычислений (Urgent Computing) при оперативном контроле морских катастроф представляет собой сложный интегрированный программно-аппаратный комплекс, организованный на базе виртуального полигона (Virtual Testbed) моделирования и визуализации динамики взаимодействия судна с внешней средой в различных условиях эксплуатации. Поддержка принятия решений (ППР) реализуется с помощью проблемно-ориентированных интеллектуальных систем (ИС) новых поколений. Совокупность ИС образует интеллектуальное ядро виртуального полигона (ВП), функциональные элементы которого обеспечивают анализ и прогноз развития текущей ситуации, генерацию альтернатив и выработку оперативных решений при контроле поведения судов промыслового флота (СПФ) в чрезвычайных ситуациях (рис. 1). Исходной информацией при оперативном контроле служат данные динамических измерений, поступающие с датчиков состояния внешней среды и поведения судна в контролируемой ситуации, а также результаты физического моделирования ситуации в гидродинамической лаборатории ЦЭВ. Моделирование и визуализация динамических ситуаций в процессе эволюции аварийного судна формируют систему ППР с целью выработки управляющих воздействий по обеспечению безопасности контролируемых судов в чрезвычайных ситуациях [1] - [21].
Рис. 1. Интегрированный комплекс компьютерного центра экстренных вычислений Fig. 1. Integrated complex of the emergency computing center
Интегрированный комплекс ЦЭВ представляет собой активную динамическую систему (АДС) [2], предназначенную для обеспечения ППР при возникновении морских катастроф в различных районах Мирового океана. Оперативная обработка информации, генерация альтернатив, поиск стратегических решений, разработка оперативных и долгосрочных прогнозов развития чрезвычайных ситуаций осуществляются путем автоматической свертки оперативной информации в модель функционирования вычислительного комплекса ЦЭВ в режиме реального времени. Решение задач экспресс-анализа текущей ситуации и оперативного доступа к контролируемому судну ведется на основе динамической теории катастроф независимо от места нахождения судна, времени развития ситуации и состояния внешней среды. При этом обеспечивается конкурентоспособность решений и управляющих воздействий, вырабатываемых на уровне изобретений и поддержанных патентами РФ, на способы контроля мореходных качеств и прочности в различных условиях эксплуатации, особенно сложных системных сценариев взаимодействия, позволяющих подчинить обработку измерительной информации и данных моделирования долгосрочным целям и стабильности функционирования ЦЭВ.
Виртуальный инструментарий ЦЭВ представляет собой программно-аппаратный комплекс, обеспечивающий интерактивное взаимодействие оператора с компьютерной системой. Графический интерфейс выполняет роль управления и реализуется на основе имитационной модели в виде графических объектов на экране монитора. Развитие концепции управляемого дистанционного эксперимента (УДЭ) [1] в ЦЭВ связано с технологией распределенной информационной среды, обеспечивающей возможность удаленного доступа к источникам информации в виде гидродинамической лаборатории физического моделирования, береговых научно-исследовательских центров и др. Важной особенностью ЦЭВ, реализующего концепцию УДЭ, являются возможность получения первичной информации и правильная организация ее передачи между отдельными подсистемами и потребителями. Практическая реализация системы УДЭ представлена на рис. 2.
Управляемый дистанционный эксперимент на основе центра экстренных вычислений
1 i 1
Модель Технология Приложение
1
Информационные ПОТОКИ Б системе ППР по контролю поведения судна Технологии высокопроизводительных вычислений Дистанционное управление
Мониторинг морских катастроф
Данные динамических измерений
Экстренные вычисления
Управление потоками данных Модели знаний
Функции управления и интерпретации Виртуальное моделирование
Рис. 2. Структурная схема управляемого дистанционного эксперимента Fig. 2 Block diagram of manageable remote experiment
Программно-аппаратный комплекс ЦЭВ на основе УДЭ ориентирован на решение широкого спектра задач сбора, обработки, передачи и представления информации в условиях удаленного доступа к ее источникам. Управление распределенными элементами комплекса осуществляется управляющим сервером через среду вычислительных сетей Internet. При этом важное значение имеет модель эксперимента, которая рассматривается как сложный информационный процесс, представленный иерархией взаимосвязанных компонент сбора, обработки, передачи и представления информации, разнесенных во времени и пространстве.
Таким образом, актуальность проблемы создания интеллектуального ядра ЦЭВ определяется авариями СПФ от потери мореходных качеств и прочности, а также возникшей потребностью в развитии теоретических и концептуальных решений в системах ППР на базе интеллектуальных технологий и высокопроизводительных вычислений. Основанием для создания ЦЭВ является рост вычислительных ресурсов, а основным направлением эволюции компьютерных технологий - их интеллектуализация. Выработка стратегических решений при функционировании ЦЭВ позволяет формализовать сложные задачи моделирования и интерпретации поведения аварийного судна в трудноформализуемых средах. Общенаучная основа решения задач интерпретации динамики взаимодействия определяет «концептуальный мост» между фактами и механизмами взаимодействия при комплексном изучении чрезвычайных ситуаций переходом от содержательной постановки задач к их математической и научно-технической реализации.
2. СТРУКТУРНЫЕ И ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ КОМПОНЕНТЫ
КОМПЛЕКСА
Управляющая инфраструктура ЦЭВ основана на реализации динамической теории катастроф и обеспечивает решение взаимосвязанных задач экстренных вычислений при оперативной обработке информации в высокопроизводительной вычислительной среде с помощью ВП, который представляет собой интегрированный информационно-управляющий комплекс на основе многоуровневых ИС новых поколений:
U{VT ) = ({UI), {MV), {IP), {IT), {IFA)), (1)
где < • > - функциональные блоки: (UI) - управление и интерпретация компонент ВП, включающее диалоговую систему управления, анализ состояний судна и внешней среды, выработку управляющих воздействий и практических рекомендаций по их реализации на основе проблемно-ориентированных ИС; (MV) - моделирование и визуализация, обеспечивающие представление данных с использованием элементов когнитивной графики; (IP) - информационное обеспечение функций оперативного и долгосрочного планирования сценариев развития чрезвычайных ситуаций; (IT) - интеллектуальные технологии, содержащие модели «мягких вычислений» [3] и выявления «скрытых» знаний [4]; (IFA) - модель «облачных» вычислений [5] на базе информационной, функциональной и аппаратной конфигурации.
В рамках такой интеграции сочетаются строгие формальные методы интерпретации информации при решении задач динамики аварийного судна с эвристическими методами и моделями, базирующимися на достижениях современной теории катастроф и интеллектуальных технологий. Система включает ряд взаи-
модействующих модулей в соответствии с общей стратегией функционирования (рис. 3). Помимо традиционных для систем интеллектуальной поддержки модулей она содержит модули имитации, анализа и прогноза ситуации (моделирование и визуализация), организации различных видов интерфейса.
1 1
ФУНКЦИОНИРОВАНИЕ ЦЕНТРА ЭКСТРЕННЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ ФОРМАЛЬНЫЙ АППАРАТ ЭКСТРЕННЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ
1 Комплексная реализация ЦЭВ 1 1 Принципы обработки информации 1
1 Функциональные элементы ЦЭВ 1 1 Принципы открытости и сложности 1
1 Концепция иерархических систем 1 1 Принцип нелинейной самоорганизации 1
1 Концепция диссипации и МДО 1 Принцип конкуренции
МЕТОДЫ И МОДЕЛИ КОНТРОЛЯ ПОВЕДЕНИЯ СУДНА НА ОСНОВЕ ДИНАМИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ КАТАСТРОФ
1 Многокритериальная оптимизация 1 1 Нейро- нечеткие модели 1
1 Анализ динамики взаимодействия 1 1 Нейро-эволюционное моделирование 1
РЕАЛИЗАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПОВЕДЕНИЯ СУДНА НА ОСНОВЕ ЦЕНТРА ЭКСТРЕННЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ
1 Виртуальное моделирование поведения 1 1 судна в чрезвычайной ситуации 1 Пространство поведения: генерация 1 альтернатив и выбор решения 1
Визуализация результатов моделирования Пространство управления: выработка 1 управляющих воздействий 1
Рис. 3. Поток информации при функционировании ЦЭВ Fig. 3. Information flow in the operation of emergency computing center
Концептуальная модель обработки информации при функционировании ЦЭВ имеет вид:
S(U) = (F(Com): {T(t, т) х X(KB) х Q(V, W)} ^ Y(я), (2)
где S(U) определяет множество стратегий управления, а ее компоненты представляют следующие структуры: F(Com) - множество элементов, реализующих принцип конкуренции (Competition principle); T(t,T) - множество моментов времени, определяющих модель развития чрезвычайных ситуаций; X(KB) - множество элементов оперативной базы данных; Q(V, W) - множество значений вектора входных воздействий параметров судна и внешней среды; {T(t, t)xX(KB)xQ(V, W)) - множество закономерностей в данных; Y(R) - множество правил обобщения информации; т - интервал реализации.
Анализ задач, решаемых в рамках ЦЭВ, позволяет выделить ряд особенностей:
• сложность алгоритмов и большое количество исходных данных с существенно различной структурой;
• жесткие требования к производительности вычислительной системы, необходимость вычислений в интерактивном режиме, близком к режиму реального времени;
• операции с множеством разнообразных по своим свойствам объектов и отношений между ними.
Расширение функциональных возможностей интеллектуального ядра ВП достигается путем интеграции графической и аналитической компонент теории катастроф. Такая интеграция позволяет реализовать взаимосвязь динамической теории катастроф [6] с функциональными блоками ВП при реализации высокопроизводительных вычислений в задачах контроля чрезвычайных ситуаций.
Выработка управляющих воздействий осуществляется с учетом опасности ситуации в автоматическом и автоматизированном режимах путем обработки результатов оценки и прогноза развития ситуации. Автоматический режим обеспечивается в алгоритмическом контуре программного управления на основе результатов моделирования и формализованной системы знаний, а автоматизированный режим - в алгоритмическом контуре адаптивного управления с применением результатов моделирования и априорной информации. Формирование управления реализуется в зависимости от критичности возникающих ситуаций. В условиях неопределенности оценка ведется с использованием относительной энтропии [7].
Оперативный модуль ЦЭВ осуществляет контроль развития ситуации и анализ состояния аварийного судна при различном уровне внешних возмущений на основе концептуальной модели, построенной с заданными ограничениями, условиями функционирования и приоритетами. Принципы организации информационных потоков реализуют концепцию минимальной длины описания А. Н. Колмогорова [8], принцип бифуркационного управления Н. Н. Моисеева [9], методы решения некорректных задач А. Н. Тихонова [10] и теорию сложности [11].
Концепция динамической теории катастроф определяет исследование поведения аварийного судна в чрезвычайной ситуации в рамках пространственно-временной интерпретации [6]. Формальная модель преобразования информации имеет вид
{я; (г)х я; я, (г),..., ят (г)х я: (г ят (г)}, (3)
где ^п0), ..., Rmn(t)} - пространство поведения, а ..., Rmr(t)} - про-
странство управления, определяющие результат преобразования информации, на основании которого осуществляется реконструкция исходной формальной модели катастрофы; j = 1, ..., т - последовательность событий, определяющих эволюцию системы.
Для отображения динамики аварийного судна в процессе эволюции рассматриваются участки квазистационарности [6], [7]. Физическая интерпретация особенностей динамики взаимодействия на этих участках ведется в рамках синер-гетической теории управления [2]. В качестве оператора нелинейного преобразования информации на участках квазистационарности используется модель
(•):я; (Ох я я (0> (4)
где Rj"(t), Rj(t), Rj(t) — пространства внутренних и внешних переменных, управляемые посредством функции f (•), которая с учетом принятых допущений может быть рассмотрена как гладкая функция.
Структура ЦЭВ включает наиболее важные компоненты, обеспечивающие цепочку преобразования информации в соответствии с представлением:
Rn х Rr: < AF ^ SU ^ DS >
(5)
где Rn - пространство поведения; Rr - пространство управления; AF - анализ и прогноз ситуации; SU - выработка стратегий управления; DS - принятие решений и оперативное управление.
Модель функционирования интегрированного комплекса ЦЭВ на основе динамической теории катастроф содержит множество элементов на интервале реализации:
Set (E)t =< Set (Appr )t u Set (Ident )t u Set (For )t >, t e [t0, ^ ], (6)
где кортеж <•> определяет пространства Rn и Rr, интегрирующие множества задач идентификации Set(Ident), аппроксимации Set(Appr) и прогноза Set(For).
Многоуровневая декомпозиция (6) позволяет представить функции ЦЭВ в виде иерархии вложенных элементов, задающих его структуру. Теория АДС объединяет общесистемные представления о методологии исследования сложных систем и управления с помощью моделей принятия решений. Управляющий модуль ЦЭВ координирует взаимодействие всех элементов иерархической структуры с помощью ориентированного ациклического графа G с множеством вершин V и множеством дуг E:
G = {У, E), V = N uM, E с V х M, (7)
где N - конечное множество программной реализации; M - множество управляющих структур.
Обработка информации в ЦЭВ опирается на набор рекуррентных правил, порождающих структуры интерпретации на данном иерархическом уровне и сжимающих информацию на более высоком когнитивном уровне в соответствии с теоретическими результатами [6, 7] и приведенными ниже определениями и утверждениями.
ОПРЕДЕЛЕНИЕ 1. ЦЭВ функционирует на основе динамической теории катастроф, определяющей конфигурацию среды систем раннего предупреждения (Early Warning System - EWS) на основании интеллектуальных технологий и высокопроизводительных вычислений [12].
ОПРЕДЕЛЕНИЕ 2. Построение модели функционирования ЦЭВ ведется путем структурного и параметрического синтеза. Технология гибридного моделирования и концепция Global System Science (GSS) [12] направлена на исследование и предсказание поведения сложных систем, взаимосвязи их элементов, а также выработки стратегий ППР в чрезвычайных ситуациях.
ОПРЕДЕЛЕНИЕ 3. Технология обработки больших объемов данных (BigData) [13] при интерпретации динамической теории катастроф определяет поток данных (WorkFlow) в рамках сервисно-ориентированной архитектуры (Service Oriented Architecture - SOA) [14]. Реализация этой технологии ведется на базе ВП
ЦЭВ. Контроль динамики взаимодействия удаленных объектов поддерживается в режиме реального времени с помощью системы УДЭ [1].
УТВЕРЖДЕНИЕ 1. Связи в ЦЭВ на базе динамической теории катастроф играют существенную роль при возникновении пространственных структур взаимодействия аварийного судна с внешней средой. Функции связи реализуются через последовательность неустойчивостей (потеря мореходных качеств и прочности), которые приводят к нарушению симметрии, созданию и поддержанию ат-тракторных множеств, сжимающих эти структуры.
УТВЕРЖДЕНИЕ 2. Степень симметрии функциональных элементов ЦЭВ определяет число альтернативных описаний пространства взаимодействия аварийного судна с внешней средой. Конфигурация пространства симметрична, если после некоторого преобразования с помощью управляющих воздействий она сохраняет структуру, характерную до преобразования.
УТВЕРЖДЕНИЕ 3. Симметрия определяет инвариантность относительно сдвига по времени. Характерными являются инварианты, связанные с симметрией в пространстве и времени. Сильная асимметрия отмечается в сложных неустойчивых структурах взаимодействия в чрезвычайных ситуациях. Нарушение симметрии приводит к бифуркациям с ветвлением решений. Скрытая симметрия отмечается при значительной неопределенности и устанавливается на основе гипотез и упрощающих предположений.
3. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ И СИНЕРГЕТИЧЕСКАЯ ПАРАДИГМА ПРИ ОБРАБОТКЕ ИНФОРМАЦИИ
Системный анализ [15] представляет собой всестороннее исследование динамики аварийного судна в рамках междисциплинарного подхода. Это обеспечивает многопредметность описания процесса взаимодействия в чрезвычайных ситуациях при построении базы знаний вычислительного комплекса ЦЭВ путем учета взаимосвязанных факторов, определяющих результаты развития текущей ситуации. Аргументированная оценка значения каждого из факторов и их совокупности, степени влияния на аварийное судно позволяет получить развернутую объективную картину взаимодействия. Методология системных исследований нашла отражение при формализации знаний на основе закона системной декомпозиции. Сформулированные модели знаний направлены на целостное изучение особенностей взаимодействия с использованием динамической теории катастроф и теоретических принципов, отражающих общие и наиболее существенные особенности изучаемого процесса:
ПРИНЦИП 1. Структурно-функциональное и динамическое единство, позволяющее описывать особенности функционирования и развития чрезвычайной ситуации в их единстве с учетом свойств взаимодействующих процессов во всем их многообразии. Это способствует более глубокому объяснению динамики взаимодействия, раскрытию характера поведения аварийного судна при различном характере внешних возмущений.
ПРИНЦИП 2. Многоуровневость, обеспечивающая изучение динамики аварийного судна как определенную целостность и как структуру, включенную в более сложную систему мониторинга чрезвычайных ситуаций, что позволяет исследовать общие закономерности системы и единичные черты объектов взаимодействия. При многоуровневом описании интерпретации поведения аварийного
судна каждый из уровней может быть разбит на ряд подуровней, отражающих глубину проникновения в сущность исследуемого процесса взаимодействия на каждом уровне.
ПРИНЦИП 3. Причинно-следственные связи, определяющие глубокое изучение причинно-следственного развития чрезвычайной ситуации и позволяющие восстанавливать неизвестные причины и конкретные особенности поведения аварийного судна и внешней среды в рамках динамической модели катастроф. Технология достижения целостности познания особенностей чрезвычайной ситуации требует не просто применения совокупности методов контроля, но и выработки управляющих воздействий путем обобщения полученных знаний в единую научную картину развития ситуации, практического применения полученных решений.
Парадигма обработки информации при выработке решений реализуется в мультипроцессорной вычислительной среде. Теоретические принципы, положенные в основу этой парадигмы, обеспечивают выбор предпочтительной вычислительной технологии и формализацию нечеткой информации при интерпретации поведения судна в чрезвычайной ситуации. Формальный аппарат такого подхода реализуется на основе синергетической теории управления:
ПРОЦЕДУРА 1. Используя гипотезу квазистационарности, представим си-нергетическое управление tc(S) системой ППР в виде последовательности:
fj (.)Кfn (.)К, (8)
где fj (•) — закон управления на j-м этапе эволюции аварийного судна (j=1, ..., n), определяющий корректировку параметров порядка; Atj — длительность этапов эволюции.
Фазы «расширения - сжатия» при реализации синергетической парадигмы [2] иллюстрируют модель преобразования информации в виде эллиптических структур в процессе эволюции системы контроля на интервале реализации.
ПРОЦЕДУРА 2. Фаза сжатия (фаза движения системы к целевому аттрактору) на интервале
',t2]cAt, (j = 1,.,n) (9)
характеризуется оператором перехода
«fc, 12 ], R(S)}: X(t, ), u (', t2 ]), W (t, t2 ]) ^ X(t2), (10)
где u([ti, t2]) — управление на заданном интервале времени; W([ti, t2]) -действующие возмущения; R(S) - доступные ресурсы.
Критерий качества работы оператора перехода определяет максимальное соответствие ситуации действительности (адекватность) в момент времени t2:
J(S) {X(t2 )Y(t2 ) ^ min}, u g ['х, 12 ] (11)
ПРОЦЕДУРА 3. Фаза расширения при отображении динамики аварийного судна определяется моделью адекватной системы знаний:
KB(S) = f (^д : KB1 ^ KB2 }u R(KT), (12)
где f (•) | д - отображения, реализующие математические модели;
j 2
д - механизмы реализации отображений; КВ и КВ — входные и выходные данные задачи; R(KT) - правила композиции, описывающие способы объединения локальных задач.
Общая формальная модель знаний, интегрирующая используемые классы математических моделей динамики аварийного судна в чрезвычайной ситуации, представляется как
где ФДД*)| д}, (]=1, ... , 5) - функции, определяющие классы используемых моделей: Ф^Д^д} и Ф2{Д*)|д} - вычислительные и диагностические модели; Ф3{Д*)|д} - модели, описывающие характерные точки, кривые и области, определяющие топологию катастрофы; Ф4{А(*)|д} — модели анализа и прогноза чрезвычайной ситуации; Ф5{Д*)|д} — модели динамической базы знаний.
Реализация синергетического управления системой ППР при использовании методов теории катастроф связана с разработкой концептуальной базы интеллектуальной поддержки высокопроизводительных вычислений в мультипроцессорной вычислительной среде. При решении этой задачи основное внимание было обращено на формулировку следующих аспектов динамики аварийного судна в чрезвычайной ситуации:
• обоснование механизмов реализации концепции динамической модели катастроф в форме структурированной и формализованной информации, определяющей среду виртуального моделирования;
• построение модели взаимодействия при реализации компонент исследуемой катастрофы на интервале реализации;
• интеграция отдельных подзадач интерпретации в единую предметную область и ее отображение в компьютерной программе.
Среди исходных положений можно выделить «динамическое ядро», задающее тенденции развития чрезвычайных ситуаций, и набор условий, в которых они действуют. Этот набор может изменяться и расширяться в зависимости от особенностей ЦЭВ. Ядро же разрабатываемой теории может быть сведено к ограниченному числу принципов, центральным из которых является принцип оптимальности, а скрытые механизмы его достижения весьма многочисленны и сложны. Другим фактором является энтропия системы взаимодействия аварийного судна с внешней средой, которая определяется как мера неопределенности чрезвычайной ситуации или как мера разнообразия возможных ее состояний. С энтропией тесно связано понятие степеней свободы аварийного судна как числа независимых переменных, которыми описывается его состояние, а также принцип максимума энтропии, позволяющий находить устойчивое равновесное состояние для широкого класса взаимодействующих систем.
Целью исследований при функционировании интеллектуального ядра ЦЭВ является повышение эффективности принятия решений при контроле поведения аварийного судна на основе динамической теории катастроф. Достижение цели обеспечивается путем создания ВП в виде совокупности ИС новых поколений, формирующих гибкое информационное пространство исследования поведения аварийного судна, обеспечивающее повышение эффективности ППР на базе моделирования и визуализации чрезвычайных ситуаций.
При интерпретации экстренных вычислений в задачах контроля поведения аварийного судна на основе динамической теории катастроф возникает ряд задач, требующих подходов, сформулированных в работе [5]. Среди них следует выделить задачу оценки экстремума функции на интервале реализации. Эта задача от-
(13)
носится к числу некорректно поставленных, широким классом которых в рассматриваемых приложениях являются обратные задачи определения количественных характеристик по результатам измерения их косвенных проявлений.
Применение подходов, изложенных в работе [5], связано с задачами поиска экстремальных знаний функции интерпретации на интервале реализации, а также восстановления спектра возмущений с использованием обратного преобразования спектров в нелинейных системах на основе метода итераций [6]. Многие задачи обработки измерительной информации в задачах идентификации, аппроксимации и прогноза основаны на реализации некорректно поставленных и обратных задач нахождения пространственно-временных характеристик динамических объектов.
ВЫВОДЫ
В результате исследований предусматривается создание программного комплекса ЦЭВ и демонстрация его функциональности в различных условиях эксплуатации на базе интеллектуальных технологий для моделирования и визуализации динамических ситуаций в системах контроля поведения аварийного судна в чрезвычайных ситуациях. Для достижения поставленной цели предусматривается решение следующих основных задач:
- формирование научно-технологического задела поведения аварийного судна на основе динамической теории катастроф с использованием результатов фундаментальных и прикладных исследований;
- обеспечение решения качественно новых по объему и сложности задач контроля морских катастроф, а также повышение результативности выполняемых исследований и разработок в практических приложениях;
- обеспечение интеграции и результативности, а также координации исследований и разработок на основе развития научно-технических связей ЦЭВ с организациями-разработчиками адаптивных систем управления безопасностью мореплавания.
Решение указанных задач обеспечит достижение цели создания ЦЭВ - повышение эффективности ППР на основе моделирования и визуализации динамики взаимодействия судна с внешней средой в чрезвычайных ситуациях. Концептуальные решения, определяющие проблему связности, сложности и устойчивости ЦЭВ, направлены на обеспечение принципа адаптируемости и отражают тенденцию развития систем ППР - адекватное описание иерархической организации и выявление существенных функционально-значимых взаимодействующих элементов системы.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ЛИТЕРАТУРНЫХ ИСТОЧНИКОВ
1. Андреев, С. В. Интеллектуальный WEB-сервер управления дистанционным экспериментом / С. В. Андреев, В. П. Шкодырев // Международная конференция по мягким вычислением и измерениями SCM-2001: труды. - Санкт-Петербург, 2001. - Т.1. - С. 274-277.
2. Новиков, Д. А. Курс теории активных систем / Д. А. Новиков, С.Н. Петраков. - Москва: СИНТЕГ, 1999. - 104 с.
3. Zadeh L. Fuzzy logic, neural networks and soft computing // ^mmuta-tion on the ASM-1994. Vol.37. №3, р.р.77-84.
4. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining / А. А. Барсегян [и др.]. - Санкт-Петербург: БХВ-Петербург, 2004.
5. GTSI Cloud Computing Maturity Model [электронный ресурс] http://www.gtsi.com/sms/documents/White-Papers/Cloud Compuing.pdf
6. Нечаев, Ю. И. Теория катастроф: современный подход при принятии решений / Ю.И. Нечаев. - Санкт-Петербург: Арт-Экспресс, 2011.
7. Нечаев, Ю. И. Топология нелинейных нестационарных систем: эволюционное / Ю.И. Нечаев. - Санкт-Петербург: Арт-Экспресс, 2015.
8. Колмогоров, А. Н. Теория информации и теория алгоритмов / А. Н. Колмогоров. - Москва: Наука, 1987.
9. Моисеев, Н. Н. Избранные труды / Н. Н. Моисеев. - Москва: Тайрекс Ко, 2003.
10. Тихонов, А. Н. Методы решения некорректных задач /
A. Н. Тихонов, В. Я. Арсенин. - Москва: Наука, 1986.
11. Солодовников, В. В. Теория сложности и проектирование систем управления / В. В. Солодовников, В. И. Тумаркин. - Москва: Наука, 1990.
12. Gallopoulos S., Housts E., Rice J. Problem Solving Environment // IEEE Computational Science and Engineering. Summer, 1994.
13. Szalay A. Extreme data-intensive scientific computing // Computing in Science & Engineering. - 2011. - Т. 13. - №. 6. - С. 34-41.
14. Lublinsky B. Defining SOA as an architectural style. 9 January 2007. [Электронный ресурс] : http://www.ibm.com/developerworks/architecture/library/ar-soastyle/
15. Месарович М., Такахара Я. Общая теория систем: математические основы. - М.: Мир, 1978.
16. Бугакова, Н. Ю. Виртуальная среда современной теории катастроф при контроле чрезвычайных ситуаций в морской индустрии / Н. Ю. Бугакова,
B. А. Волкогон, Ю. И. Нечаев // Морские интеллектуальные технологии. - 2014. -№2(24). - С. 24-29.
17. Бугакова, Н. Ю. Принципы функционирования виртуального полигона контроля чрезвычайных ситуаций судов промыслового флота методами современной теории катастроф / Н. Ю. Бугакова, Ю. И. Нечаев // Морские интеллектуальные технологии. - 2014. - №2(24). - С. 30-35.
18. Касти, Дж. Большие системы: связность, сложность и катастрофы / Касти Дж. - Москва: Мир, 1982.
19. Николис, Дж. Динамика иерархических систем: эволюционное представление / Дж. Николис. - Москва: Мир, 1989.
20. Синергетическая парадигма. Многообразие поисков и подходов. -Москва: Прогресс-Традиция, 2000.
21. Urgent Computing Workshop 2007. Argonne National Lab, University of Chicago, April 25-26, 2007. [Электронный ресурс]: http://spruce.teragrid.org/workshop/urgent07.php
REFERENCES
1. Andreev S. V., Shkodyrev V. P. Intellektual'nyy WEB-server upravleni-ya distantsionnym eksperimentom [Intelligent WEB-server for management of distant experiment]. Trudy Mezhdunarodnoy konferentsii po myagkim vychisleniyam i izme-reniyam SCM-2001 [Proceedings of the International conference on lenient evaluations and measurements SCM-2001]. Saint-Petersburg, 2001, vol. 1, pp. 274-277.
2. Novikov D. A., Petrakov S. N. Kurs teorii aktivnykh sistem [Course on the theory of active systems]. Moscow, Sinteg, 1999, 104 p.
3. Zadeh L. Fuzzy logic, neural networks and soft computing. Sommutation on the ASM-1994. Vol. 37, no. 3, pp. 77-84.
4. Barsegyan A. A., Kupriyanov M. S., Stepanenko V. V., Kholod I. I. Metody i modeli analiza dannykh: OLAP i Data Mining [Methods and data analysis models: OLAP and Data Mining]. Saint-Petersburg, BKhV-Peterburg, 2004.
5. GTSI Cloud Computing Maturity Model. Available at: http://www.gtsi.com/sms/documents/White-Papers/Cloud Compuing.pdf.
6. Nechaev Yu. I. Teoriya katastrof: sovremennyy podkhod pri prinyatii resheniy [Catastrophe theory: modern approach to decision-making]. Saint-Petersburg, Art-Ekspress, 2011.
7. Nechaev Yu. I. Topologiya nelineynykh nestatsionarnykh sistem: evoly-utsionnoe [Typology of nonlinear time-dependent systems: evolutionary]. Saint-Petersburg, Art-Ekspress, 2015.
8. Kolmogorov A. N. Teoriya informatsii i teoriya algoritmov [Theory of in-formation and theory of algorithms]. Moscow, Nauka, 1987.
9. Moiseev N. N. Izbrannye trudy [Selectas]. Moscow, Tayreks Ko, 2003.
10. Tikhonov A. N., Arsenin V. Ya. Metody resheniya nekorrektnykh zadach [Methods for solving poorly conditioned problems]. Moscow, Nauka, 1986.
11. Solodovnikov V. V., Tumarkin V. I. Teoriya slozhnosti i proektirovanie sistem upravleniya [Complexity theory and control systems engineering]. Moscow, Nauka, 1990.
12. Gallopoulos S., Housts E., Rice J. Problem Solving Environment. IEEE Compu-tational Science and Engineering. Summer, 1994.
13. Szalay A. Extreme data-intensive scientific computing. Computing in Science & Engineering. 2011, vol. 13, no. 6, pp. 34-41.
14. Lublinsky B. Defining SOA as an architectural style. 9 January 2007. Available at: http://www.ibm.com/developerworks/architecture/library/ar-soastyle/
15. Mesarovich M., Takakhara Ya. Obshchaya teoriya sistem: matematich-eskie osnovy [General system theory: mathematical framework]. Moscow, Mir, 1978.
16. Bugakova N. Yu., Volkogon V. A., Nechaev Yu. I. Virtual'naya sreda sovre-mennoy teorii katastrof pri kontrole chrezvychaynykh situatsiy v morskoy indus-trii [Virtual environment of the modern theory of catastrophes under emergency control in marine industry]. Morskie intellektual'nye tekhnologii, 2014, no. 2(24), pp. 24-29.
17. Bugakova N. Yu., Nechaev Yu. I. Printsipy funktsionirovaniya virtu-al'nogo poligona kontrolya chrezvychaynykh situatsiy sudov promyslovogo flota meto-dami sovremennoy teorii katastrof [Operation of a virtual site for emergency control on board of fishery vessels using methods of the modern theory of catastrophes]. Morskie intellektual'nye tekhnologii, 2014, no. 2(24), pp. 30-35.
18. Kasti Dzh. Bol'shie sistemy: svyaznost', slozhnost' i katastrofy [Large systems: cohesion, complexity and catastrophes]. Moscow, Mir, 1982.
19. Nikolis Dzh. Dinamika ierarkhicheskikh sistem: evolyutsionnoe pred-stavlenie [Dynamics of hierarchical systems: evolutional representation]. Moscow, Mir, 1989.
20. Sinergeticheskaya paradigma. Mnogoobrazie poiskov i podkhodov [Synergetic paradigm. Diversity of searches and approaches]. Moscow, Progress-Traditsiya, 2000.
21. Urgent Computing Workshop 2007. Argonne National Lab, University of Chi-cago, April 25-26, 2007. Available at: http://spruce.teragrid.org/workshop/urgent07.php
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ
Бондарев Виталий Александрович - Балтийская государственная академия
рыбопромыслового флота; доктор технических наук, доцент, декан судоводительского факультета;
E-mail: [email protected]
Bondarev Vitaly Alexandrovich - Baltic Fishing Fleet State Academy; Doctor of Engineering Science, Associate Professor, Dean of the Navigation faculty;
E-mail: [email protected]
Нечаев Юрий Иванович - Балтийская государственная академия рыбопромыслового флота; доктор технических наук, профессор;
E-mail: [email protected]
Nechaev Yuri Ivanovich - Baltic Fishing Fleet State Academy; Doctor of Engineering Science, Professor; E-mail: [email protected]
