автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Динамическая модель и алгоритмы комплексного планирования операций и распределения ресурсов в корпоративной информационной системе

На правах рукописи

Потрясаев Семён Алексеевич

ДИНАМИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ И АЛГОРИТМЫ КОМПЛЕКСНОГО ПЛАНИРОВАНИЯ ОПЕРАЦИЙ И РАСПРЕДЕЛЕНИЯ РЕСУРСОВ В КОРПОРАТИВНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЕ

Специальность: 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (технические системы)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Сан кт-Гктербург 2009

003481288

Работа выполнена в Учреждении Российской академии наук Санкт-Петербургском институте информатики и автоматизации РАН.

Научный руководитель:

доктор технических наук, профессор, Заслуженный деятель науки РФ

Соколов Борис Владимирович

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор, Заслуженный деятель науки и техники РФ

Калинин Владимир Николаевич

доктор технических наук, профессор Заслуженный деятель науки РФ

Тимофеев Адиль Васильевич

Ведущая организация:

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский Государственный университет аэрокосмического приборостроения».

Защита состоится «19» ноября 2009 г. в 13.00 на заседании диссертационного совета Д 002.199.01 при Учреждении Российской академии наук Санкт-Петербургском инсттуге информатики и автоматизации РАН по адресу: 199178, Санкт-Петербург, В.О., 14 линия, 39.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Учреждения Российской академии наук Санкт-Петербургского института информатики и автоматизации РАН.

Автореферат разослан «18» октября 2009 г.

Ученый секретарь диссертационного совета V у^/У/лл^.

кандидат технических наук, доцент /у\ Ронжин Андрей Леонидович

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы диссертации. В последние годы наблюдается устойчивая тенденция усложнения существующих технических систем и появления их принципиально новых классов. Сложность данных технических систем, в основном, вызвана увеличением числа входящих в их состав подсистем и объектов, а также, соответственно, стремительным ростом числа внутренних связей, и проявляется в таких аспектах, как структурная сложность, сложность функционирования, сложность выбора поведения и сложность развития. Одна из главных особенностей современных сложных технических систем (СТС) состоит в том, что их параметры и структуры на различных этапах жизненного цикла постоянно изменяются под действием различных причин: объективных и субъективных, внутренних и внешних, и т.д. В этих условиях для сохранения, повышения либо восстановления уровня работоспособности и возможностей СТС необходимо управлять присущей им сложностью. Управление СТС по своей структуре многофункционально. Основными функциями управления являются: целеполагание, планирование, регулирование, функции контроля и учёта, мониторинга и функции координации. Среди них важнейшей функцией является планирование работы указанной системы. Наибольший положительный эффект от автоматизации планирования функционирования рассматриваемых систем достигается при комплексном планировании их функционирования, то есть совместном планировании всех процессов и распределении ресурсов СТС. Комплексное планирование позволяет учесть взаимное влияние подсистем друг на друга, а также связать результаты целевого применения СТС и варианты функционирования её подсистем. Кроме того, СТС функционируют в условиях существенной неопределённости внешней среды, и учёт факторов неопределённости также целесообразно проводить в рамках комплексного планирования функционирования указанных систем. Анализ современного состояния исследований задач планирования операций и распределения ресурсов в корпоративной информационной системе (КИС) показал, что к настоящему времени разработано много моделей, методов, алгоритмов и методик как перспективного, так и календарного (оперативного) планирования и диспетчеризации (B.C. Танаев, B.C. Шкурба, 1975; И.Н. Зимин, Ю.П. Иванилов, А.Я. Лернер, 1971; H.H. Моисеев, 1975). Вместе с тем, большинство разработанных ранее подходов были нацелены на решение задач планирования в отдельных элементах и подсистемах СТС без их согласования и учёта взаимного влияния, без учёта факторов неопределённости и факторов, связанных с многокритериальной постановкой соответствующих задач планирования. Таким образом, особую актуальность в настоящее время приобретает решение задачи комплексного оперативного планирования операций и распределения разнородных ресурсов в современных СТС на базе дальнейшего совершенствования и развития существующего научно-методического аппарата, разработанного в теории управления, теории выбора и принятия решений, исследовании операций и системном анализе.

Цель диссертационной работы заключается в разработке и реализации модельно-алгоритмического обеспечения решения задачи комплексного планирования операций и распределения ресурсов в КИС для повышения оперативности и качества её функционирования.

Методы исследования. При выполнении работы были использованы: общая теория систем, теория управления динамическими системами, теория принятия решений, теория расписаний, теория графов, методы решения экстремальных задач.

Положения, выносимые на защиту:

1. Полимодельное описание и постановка задачи комплексного оперативного планирования операций и распределения ресурсов в КИС как задачи оптимального программного управления динамическими объектами со смешанными ограничениями.

2. Алгоритм решения задачи комплексного планирования операций и распределения ресурсов в КИС, построенный на основе комбинированного использования методов локальных сечений и последовательных приближений.

3. Алгоритм оценивания робастности планов функционирования КИС для интервально-заданных возмущающих воздействий.

4. Практические рекомендации по использованию оптимальных и квазиоптимальных алгоритмов комплексного планирования операций и распределения ресурсов в КИС.

Научная новизна:

1. Предложена оригинальная динамическая интерпретация процессов выполнения целевых и обеспечивающих операций и распределения ресурсов в КИС, позволяющая, во-первых, на единой методологической и модельно-алгоритмической основе проводить совместную постановку и решение как задач комплексного планирования указанных операций, так и задач оценивания робастности соответствующих планов, и, во-вторых, осуществлять оперативное распределение и перераспределение ресурсов в рассматриваемом классе информационных систем.

2. Разработан алгоритм комплексного планирования операций и распределения ресурсов в КИС, используя который удалось исходную задачу планирования, имеющую по своей «природе» дискретно-непрерывный характер, преобразовать с помощью принципа максимума Л.С.Понтрягина и метода локальных сечений Болтянского В.Г. в двухточечную краевую задачу, для решения которой использовался метод последовательных приближений.

3. Разработан алгоритм построения и аппроксимации областей достижимости комплексных программ управления функционированием КИС для случая интервально-заданных возмущающих воздействий, с использованием которого удается сократить затраты времени на принятие решений по оптимальному распределению ресурсов в рассматриваемой информационной системе в указанных условиях неопределенности.

4. Разработан алгоритм формирования динамических приоритетов целевых и обеспечивающих операций, выполняемых в КИС, которые в отличие от приоритетов, вычисляемых по существующим методикам, учитывают многоаспектную технологию распределения складируемых и нескладируемых ресурсов в указанной информационной системе.

Обоснованность и достоверность научных положений подтверждаются, во-первых, всесторонним анализом современного состояния исследований задачи комплексного оперативного планирования операций и распределения ресурсов, во-вторых, корректностью предложенных моделей и алгоритмов, согласованностью результатов экспериментов, проведённых с использованием программной

реализации указанных алгоритмов, с результатами календарного планирования, а также апробацией основных теоретических положений в печатных трудах на докладах на российских и международных научных конференциях.

Практическая ценность данной диссертационной работы состоит в повышении оперативности и робастности функционирования корпоративной информационной системы за счёт комплексного оптимального планирования операций и распределения её ресурсов. Оптимизация планирования основывается на динамической интерпретации процесса функционирования КИС, что позволяет существенно сократить размерность и время решения исходной задачи за счет её декомпозиции на ряд частных задач оптимального программного управления.

Реализация и внедрение результатов работы. Результаты работы были использованы в четырёх организациях. В СПИИРАН в рамках следующих проектов и НИР: проект №07-07-00169 «Теоретическое обоснование и экспериментальные исследования перспективных путей решения задач комплексной автоматизации процессов адаптивного планирования и управления модернизацией и функционированием катастрофоустойчивых информационных систем», проект №08-08-00346-а РФФИ "Разработка методов моделирования, структуризации и алгоритмизации правил управления состояниями технических систем в штатных и нештатных ситуациях по их неформализованным исходным описаниям", проект №08-08-00403-а РФФИ "Теоретические и экспериментальные исследования процессов интерактивного управления динамическими логистическими сетями с использованием технологий радиочастотной идентификации и мобильных информационных технологий", НИР «Разработка теоретических основ и методов структурно-функционального синтеза самоорганизующихся информационных систем (СИС)», а также при проведении ОКР в ЗАО «Специальное конструкторское бюро „Орион"», в учебных процессах Балтийского государственного технического университета «ВОЕНМЕХ» и Технического университета г. Хеймниц (Германия). Практическая ценность подтверждена соответствующими актами реализации.

Апробация работы. Основные положения и результаты настоящей диссертационной работы были представлены на 10-и международных, всероссийских и внутриведомственных конференциях и семинарах, в том числе: на Международной научно-технической конференции «Кибернетика и технологии XXI века», Воронеж, 2004 - 2006 гг.; на Международной конференции «Обработка информации и управление в чрезвычайных и экстремальных ситуациях», Минск, 2006 г.; на Международной конференции «Speech and Computer», Санкт-Петербург, 2006; на Международной конференции «Системный анализ и информационные технологии», Обнинск, 2007 г.; на Межрегиональной конференции «Информационная безопасность регионов России» 2005, 2008 гг.; на Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов», 2007; на Научной конференции "Управление и информационные технологии" (УИТ-2008), Санкт-Петербург, 2008.

Публикации. Результаты диссертационной работы опубликованы в 19 печатных работах, среди них три работы в рецензируемых журналах из перечня ВАК (две публикации в «Известиях ВУЗов. Приборостроение» (2006, 2008 гг.) и одна публикация в «Трудах института системного анализа РАН. Поддержка принятия решений» (2008 г.)).

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырёх разделов, заключения, списка литературы и двух приложений. Основной текст изложен на 145 листах, содержит 6 таблиц, 26 рисунков. Список цитированной литературы включает 161 наименование.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении рассмотрено современное состояние решаемых в диссертации научно-технических задач, обоснована актуальность работы, проведён анализ целей, задач и возможных методов проведения диссертационных исследований. Приведены данные о внедрении и апробации результатов, описано содержание работы.

В первой главе проведён системный анализ задач комплексного планирования операций и распределения ресурсов в автоматизированных системах (АС), которые в настоящее время чаще называются корпоративными информационными системами (КИС), представляющие собой объединение (интеграцию) отечественных и зарубежных АС. Поэтому далее под КИС (АС) в диссертационной работе понимается система, имеющая организационную составляющую в виде персонала и техническую составляющую в виде комплекса средств автоматизации его деятельности, реализующего целевые процессы системы (бизнес процессы), а также вспомогательные и обеспечивающие процессы. При классификации по виду управляемого объекта (процесса) принято различать автоматизированные системы управления производством (АСУП), производственным процессом (АСУПП) и технологическими процессами (АСУТП). В последнее время в РФ на предприятиях активно внедряются иностранные производственные линии и поэтому широкое распространение также получили зарубежные аналоги перечисленных ранее производственных АСУ: ERP, MES и SCADA соответственно. В диссертации показано, что одной из основных проблем создания и применения КИС является проблема интеграции ее подсистем и функций управления, среди которых важнейшую роль играет функция планирования. Анализ полученных ранее результатов исследований задач автоматизации процессов планирования показал, что: к настоящему времени заложены методологические и алгоритмические основы создания специального математического обеспечения планирования работы отдельных элементов и подсистем КИС. Однако результаты ранее выполненных научных работ не позволяют с требуемой полнотой, степенью детализации, обоснованностью и своевременностью учесть все необходимые аспекты реализации технологии комплексного планирования операций и распределения ресурсов в КИС.

Кроме того, в условиях растущих угроз экономической, физической и информационной безопасности оценка уровня робастности КИС и его повышение является одним из важнейших стратегических направлений развития любого предприятия. Для противодействия существующим угрозам необходимо обеспечивать требуемый уровень катастрофоустойчивости КИС, но, к сожалению, существующие модели и алгоритмы планирования в большинстве своем не позволяют на конструктивном уровне учитывать различные варианты сценариев воздействия внешней среды на процесс реализации планов.

В связи с вышеизложенным, в первой главе сделан вывод, что наибольший эффект от автоматизации процесса планирования можно достичь только при комплексном планировании операций, когда проводится совместное планирование целевых, обеспечивающих и вспомогательных операций, а также распределение ресурсов в КИС.

В целях дальнейшей формализации указанных задач предложен вариант построения концептуальной модели функционирования КИС. В составе данной модели выделены следующие концепты: процессы, операции, потоки, ресурсы. В качестве основной структуры, позволяющей провести интеграцию всех других структур в КИС, выбрана технологическая структура.

Указанные выше концепты формализованы с использованием теоретико-множественного подхода. Так, множество целевых и обеспечивающих процессов, выполняемых в ходе функционирования ИС обозначены А = [А^, I 6 Щ, N = {1,..., п}. Множество объектов (подсистем), входящих в состав КИС и используемых при решении стоящих перед ней задач - В = е М),М = {1, ...,т}. й =

к 6 Ф'}, Ф = {1,..., - множество операций, выполняемых в КИС; Р = {Р£,р 6 Р'},Р = {1, —,П1} - множество потоков, образующихся при функционировании КИС; К = {К{, I Е V}, V = {1,..., V} - множество центров обработки данных, Т = - множество моментов времени. Для повышения катастрофоустойчивости КИС введено множество дополнительных операций (репликаций), связанных с синхронизацией данных между основным Ку и резервными Кц центрами обработки данных (множество обозначено Е =

Таким образом, теоретико-множественная модель планирования операций в КИС может быть представлена в виде математической структуры выбора с мультипредпочтением:

<200, А^у.ь £ г},({г/,у 6 с},{Т}), (1)

где С (5) - исходная математическая структура типа Б, которая определяет тип модели (статический, динамический и т.п.); ДЕ0 - множество альтернатив (решений), на котором производится выбор, суженное матричными временными функциями £у(0 и задающими пространственно-временные и технические

ограничения; ^гД г £ г| - множество ограничений выбора в соответствии с условиями функционирования объектов КИС; (г",] 6 С) - множество отношений предпочтения, характеризующих различные предпочтения при выборе оптимального решения; {Р} - множество операторов, позволяющих задавать результирующее отношение предпочтения рассматриваемой задачи: грез =

С учётом вышесказанного, исследуемая в диссертации задача планирования относится к классу задач формирования множества наилучших с точки зрения заданных отношений предпочтения альтернатив и выбора в нем наилучшей альтернативы. Выбор конкретной альтернативы и* (оптимального комплексного плана применения КИС) должен осуществляться из множества Парето Д^. При этом целесообразно при решении задачи оперативного планирования операций в

КИС руководствоваться методом последовательного сужения множества допустимых альтернатив:

Лее а 2 Л® Э ... а А®, (2)

где q = |С| - количество анализируемых отношений предпочтения, Д^ с Д*е, В данном случае выбор оптимальной программы управления КИС осуществляется из множества Л£в.

Итак, с использованием предложенной теоретико-множественной модели функционирования КИС удалось формально описать ранее введенную концептуальную модель и отнести её к математическим структурам выбора со многими отношениями предпочтения.

Проведённый во второй главе анализ возможных вариантов построения аналитических моделей планирования показал, что в КИС целесообразно использовать класс динамических моделей, так как их применение позволяет: широко использовать в ходе планирования фундаментальные научные результаты, полученные в современной теории управления динамическими системами; существенно сократить размерность задач планирования, решаемых в каждый момент времени; обоснованно подходить к выбору временных интервалов работы элементов и подсистем КИС; существенно сократить затраты оперативной памяти ЭВМ, повысить оперативность решения задач планирования при использовании систем, поддерживающих параллельные вычисления. Кроме того, алгоритм планирования, построенный на базе динамических моделей, обладает минимальной связностью.

В главе представлены четыре типа динамических моделей программного управления основными элементами и подсистемами КИС, отражающих различные аспекты её функционирования: программного управления операциями взаимодействия; управления ресурсами; управления потоками; управления вспомогательными операциями. Далее приведено подробное описание одной из них - модели программного управления операциями: т

4°Д) = = 1.....п;к = 1.....£¡,7 = 1.....т, (3)

7=1

где х£°'г\0 - переменная, характеризующая состояние выполнения операции В1К в ходе реализации процесса А^; - управляющее воздействие, при этом

= 1, если операция £)£ выполняется при решении задачи Л; с использованием соответствующего ресурса Ву, (£) = 0 - в противоположном случае.

Ограничения описываются формулами (4) и (5), где а[~д\ а^"'1^, Ду^ - краевые условия для переменных

х$1'> ^ • ^ помощью ограничений (4) задаются

возможные (альтернативные) последовательности выполнения операций

= 0,

(4)

Х<1} I (4'1}-4'1}(о)+ П

гДе Г*1к2 ~ множество номеров операций взаимодействия, проводимых с объектом Вр непосредственно предшествующих и технологически связанных с операцией £)£ с помощью логических операций «И», «ИЛИ» (либо «альтернативное ИЛИ») соответственно. Согласно следующему ограничению (5) в каждый текущий момент времени операция может выполняться только на одном объекте Ву и на каждом объекте 5у в каждый текущий момент времени может выполняться не более

ñ

(оД) г(в,1)

f jB,1J операций, где f j"'1^ - заданный уровень возмущающих воздействий: m n S¿

j=1 É=1 К=1

Последнее ограничение определяет релейный характер управления: (t) 6 {ОД}. Указанные ограничения соответствуют ограничениям классической задачи о назначениях.

Краевые условия задаются в следующем виде:

где Л^ - известные дифференцируемые функции, с помощью которых задаются краевые условия, накладываемые на вектор х^ в моменты времени t = t0 nt = tf.

Введены следующие показатели качества управления операциями, выполняемыми в КИС:Jlt который оценивает точность выполнения краевых условий, то есть, потери, вызванные невыполнением операций в КИС, и ]2, оценивающий точность соблюдения директивных сроков, при этом г) -

заданная гладкая функция времени, с помощью которой оценивают качество выполнения операций:

П Si V V П1

£=1 к=1 v=l ¡i=l р=1

t tó* - +£££ №8"- &r))2

(7)

/I "I III '

i=1 K=1 j=l t0

(8)

Остальные перечисленные ранее модели имеют аналогичную структуру. Обобщённая модель представляет собой детерминированную нелинейную нестационарную конечномерную дифференциальную динамическую систему и может быть представлена в следующем виде:

й(0|£ = /(*ДО; М = ^ < О; (%)) < О; (9)

?(1)(*,й) = б;^(х,й) < б

где х = р№х(к)т*Мтх(с)т||г; й = ||й(0)гй(к)гп(п)гй(с)г||г _ обобщённые векторы состояния и управления ИС; Ид, Ид — известные вектор-функции, с помощью которых задаются краевые условия; - векторные функции, с помощью

которых задают основные пространственно-временные, технические и технологические ограничения, накладываемые на процесс функционирования ИС. Кроме выражения (9) в состав детерминированной динамической модели планирования входит система показателей качества планирования, задаваемая следующим обобщённым векторным показателем:

/об = |[/(0)7Ск)7(п)т|Г. 0°)

Компоненты обобщённых векторов состояния, управления и показателей качества относятся к следующим моделям (рис. 1): и - модель

программного управления операциями М0; и /Мт - модель

программного управления ресурсами Мк; и /- модель программного

управления потоками Мп; ¡с'с'тии'с'т - модель программного управления вспомогательными операциями Мс.

-(д)| хо

-(д) X К

I

м.

-.(о) X

-(к)1 I *

-(к) X

-М

и

-(п) I

-(п)

и

J

к

(п)|

— (п)

X

-(О I

дь I

м„

-(с) 1

-(с)

Рис. 1. Состав обобщённой динамической модели планирования

На рис. 1 представлены взаимосвязи рассмотренных выше моделей. Так, например, модель программного управления операциями М0 связанна с моделью программного управления движением Мд с помощью матричной временной функции В свою очередь, модель программного управления операциями М0 влияет на модель программного управления ресурсами Мк, с использованием управления Программное управление также оказывает влияет на модель управления потоками М„, через ограничения. Модель программного управления вспомогательными операциями взаимосвязана с моделью управления основными операциями М0 и моделью управления потоками Мп через переменные состояния х(°)т и ¿¡Нп)т соответственно.

В заключение второй главы задача планирования сформулирована как задача программного управления динамической системой (9).

и

В третьей главе предложен метод и алгоритмы поиска оптимальной программы управления КИС. Предложенный в предыдущей главе полимодельный комплекс предполагает использование комбинированных алгоритмов, которые базируются на необходимых условиях оптимальности, полученных на основе принципа максимума Л.С. Понтрягина, что позволяет свести исходную задачу оптимального управления к двухточечной краевой задаче.

Для выполнения всех условий теоремы существования оптимального управления осуществлён переход к расширенному классу управляющих воздействий, в котором релейное управление заменено на интервальное. Если в расширенном классе управляющих воздействий оптимальное управление Щ существует, то оно в каждый момент времени доставляет максимум Гамильтониану

Далее в третьей главе приведены необходимые для решения данной оптимизационной задачи сопряжённая система уравнений и условия

трансверсальности на левом и правом концах фазовой траектории, которым должна она удовлетворять. Также показано, что исходя из линейности Гамильтониана, его максимизация на исходном и расширенном множестве управляющих воздействий приводит к одному и тому же результату. Таким образом, решая релаксированную задачу оптимизации в расширенном классе управляющих воздействий, мы получаем решения допустимые в исходном классе управляющих воздействий.

В подпункте 3.1.1 третьей главы приведён пример существующего алгоритма оперативного планирования комплекса операций, основанного на методе И.Н. Зимина и использующего принцип максимума Л.С. Понтрягина. Анализ данного, как и других существующих алгоритмов решения исследуемого в работе класса задач планирования, показал, что при реализации данных подходов на практике возникает целый ряд алгоритмических и вычислительных проблем, связанных с нестационарностыо условий функционирования КИС, учётом факторов неопределённости и многокритериальностью выбора.

Для преодоления указанных трудностей предлагается алгоритм комплексного оперативного планирования операций, основанный на методе Крылова-Черноусько. Кратко, вычислительная схема данного алгоритма состоит в следующем. На первом шаге задаётся диспетчерское решение (произвольный допустимый план). На втором шаге интегрируется основная система уравнений с заданными начальными условиями и диспетчерским управлением. В результате формируется вектор состояний модели программного управления операциями взаимодействия и вычисляется значение обобщённого показателя качества. В заключение второго шага вычисляются условия трансверсальности. На третьем шаге интегрируется сопряжённая система уравнений от конечного момента времени к начальному, используя условия трансверсальности в качестве начальных условий. Четвертый шаг - поиск оптимального управления исходя из условия максимизации Гамильтониана. Одновременно с этим происходит интегрирование основной системы уравнений. При этом в каждый момент времени происходит динамическая декомпозиция основной задачи на несколько задач математического программирования: задача линейного программирования, задача о назначениях. Итерационный процесс поиска оптимального решения заканчивается в том случае, когда значения обобщённого показателя качества и векторы управления на двух

последних итерациях различаются не более чем на малые величины Ег и с2 соответственно.

Кроме того, при использовании данного метода последовательные приближения управляющих воздействий проводятся в классе разрывных функций. Это является удобным, так как на практике при комплексном планировании программа распределения ресурсов носит релейный характер.

При описании концептуальной модели функционирования КИС шла речь о необходимости оценивания и повышения робастности (нечувствительности) получаемых планов. В диссертационной работе предлагается алгоритм, позволяющий учитывать факторы неопределённости в моделях планирования. Из трёх характерных вариантов задания исходных данных (детерминированные, стохастические и интервальные) в третьей главе рассмотрен наиболее сложный вариант - интервальное задание параметров сценариев воздействия внешней среды на процесс реализации планов. Первым этапом оценки робастности является построение области Оу® в пространстве критериальных функций (показателей качества планирования). В диссертационной работе рассматривались два компонента обобщённого векторного показателя качества: показатель общего объёма выполненных работ и показатель суммарного объёма информации, переданной в процессе функционирования КИС.

Для дальнейшего решения задачи оценивания робастности планов в этом случае должны быть заданы нижние (либо верхние) допустимые границы изменений значений указанных ранее частных показателей, определяющие в пространстве показателей область Ру, попадание в которую нежелательно, исходя из требований по реализации технологий управления соответствующими объектами КИС. Далее анализируется взаимное расположение областей и Ру. В случае, если Ду^ПРу = 0, то план функционирования КИС нечувствителен к воздействию заданных возмущений. В противном случае - Су^ПРу Ф 0, можно говорить о той или иной степени робастности различных планов, анализируя величину площади пересечения данных областей. Наиболее робастным будет тот план, для которого указанная величина будет минимальна.

Исследования показывают, что точное построение области является

чрезвычайно трудной задачей и в практических приложениях обычно ограничиваются его аппроксимацией с требуемой точностью. В диссертации предложен алгоритм проведения указанной аппроксимации с использованием простейшего многогранника (прямоугольника).

В целом, предложенный в третьей главе подход, основанный на динамической интерпретации процессов управления КИС, позволил реализовать концепцию системного планирования. При этом разработанные унифицированные динамические модели функционирования КИС можно использовать как собственно на этапах прогнозирования возможностей КИС и планирования их работы (на этапах перспективного, долгосрочного, оперативного планирования), так и на этапе реализации плана.

В главе 4 описан процесс разработки и исследования прототипа программного комплекса, предназначенного для подтверждения конструктивности и корректности использования рассмотренных в диссертационной работе моделей и алгоритмов решения задачи комплексного оперативного планирования операций в КИС и оценивания робастности построенных планов. Процесс разработки программного комплекса состоял из двух этапов: разработка объектно-ориентированной спецификации и написание кода на выбранном языке программирования по разработанной спецификации и алгоритмам. В качестве базовых технологий его •создания выбраны: диаграммы пакетов и классов на языке UML, среда разработки CodeQear Delphi, решатель задач математического программирования - надстройка SOLVER^b Microsoft Excel, язык хранения данных - XML. Прототип программного комплекса состоит из четырех основных модулей: расчёт, визуализация результатов, ручное создание и редактирование модели, автоматическое генерирование модели.

Разработанный прототип был протестирован двух задач: комплексного оперативного планирования операций, выполняемых в центре управления полётом навигационных космических аппаратов (НКА) и планирования расписания занятий на тренажёрном комплексе в корпоративном учебном центре.

В первом примере с использованием указанного прототипа программного обеспечения решена задача комплексного планирования операций и распределения ресурсов в центре управления полетом (ЦУП) орбитальной группировки навигационных космических аппаратов (ОГ НКА). Данный ЦУП является основной подсистемой, входящий в состав соответствующей АСУ, которая является одним из примеров реализации современной КИС. В диссертации показано, что для правильной работы ОГ НКА необходимо постоянно проводить уточнения и коррекцию соответствующей навигационной информации (частотно-временных поправок и эфемеридной информации) Указанный процесс коррекции предполагает реализацию соответствующей технологии автоматизированного управления НКА. На практике данная технология реализуется в ЦУП совместно с технологией обеспечения информационной безопасности. В этих условиях задача комплексного планирования операций в ЦУП может быть сформулирована следующим образом: необходимо найти такую допустимую (оптимальную) программу управления ЦУП (плак его функционирования), в ходе реализации которой будут выполнены своевременно и полностью все операции, входящие в соответствующие технологические циклы управления НКА, а качество обеспечения потребителей навигационной информацией удовлетворяло бы заданным требованиям. Данная задача была решена двумя способами: используя алгоритм «Первым пришёл -первым обслуживается» (FIFO) и используя предлагаемый в пункте 3.1.2 алгоритм комплексного оперативного планирования (DYN). Ниже приведена сравнительная таблица (Таблица 1) показателей качества полученных решений. Формулы, применяемые для расчёта показателей качества, приведены в основном тексте настоящей диссертационной работы.

Таблица 1. Сравнение показателей качества двух решений

Показатель РШО DYN

Объём необработанного информационного потока, /4 14,80 11,15

Неравномерность загруженности ресурсов, У3 0,05 0,00

Нарушение директивных сроков, /2 56,50 56,00

Обобщённый показатель качества, ]о6 71,35 67,15

В данном примере применение алгоритма динамического планирования операций в КИС позволило улучшить обобщённый показатель качества на 5%.

В ходе проведения более чем 1500 экспериментов выявлено влияние некоторых параметров модели на степень улучшения показателя качества. В большей степени влияют: суммарное количество выполняемых операций на интервале планирования, которое в рассматриваемом примере определяется количеством НКА; «плотность»

операции Роп, определяемая выражением Р = (П|1)" (оД) • Ю0%_ где а^' - среднее

Ор аср

арифметическое объёмов операций, а^'1^ - среднее арифметическое объёмов данных операций, С^'1^ - среднее арифметическое всех интенсивностей обработки операции ресурсом. В меньшей степени влияют: дисперсия объёмов выполняемых операций; соотношение суммарного объёма операций к числу процессов.

На рисунке 2 приведён график поверхности в пространстве следующих показателей: количество НКА, информация от которых подлежит обработке в ЦУП на интервале планирования; плотность операции; улучшение обобщённого показателя качества по сравнению с эвристическим планом.

Рис. 2. График зависимости показателя качества от исходных данных

Получив эталонные решения для нескольких опорных точек, соответствующих типовым вариантам исходных данных, можно определить целесообразность использования того или иного эвристического алгоритма вместо алгоритма динамического планирования. На рисунке 3 представлен фрагмент графика, отображающего нормированные значения показателей качества для некоторых типовых вариантов исходных данных. Значения показателя качества эвристических решений рассчитываются как доли эталонного решения, принятого за 100%.

110 100 90 80 70 60

1 ! 1

____________i.....^-т..

✓

№1 ¡№2 ! N93 |№4

......UFO

--FIFO

-DYN

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

Количество HKA Рис. 3. Нормированные значения показателя качества

Так, например, на графике можно выделить следующие области: №1, не более 12 НКА - область эквивалентного использования эвристических и эталонного решения, так как значения показателей качества отличаются не более чем на 4%; №2, от 13 до 20 НКА включительно и №4, 23 и 24 НКА - область предпочтительного использования эталонного решения, при необходимости использования эвристических решений выбор конкретной дисциплины назначения приоритетов не принципиален; №3 - область предпочтительного использования эталонного решения, при необходимости использования эвристических решений целесообразнее использовать дисциплину назначения приоритетов LIFO.

Анализ результатов второй серии экспериментов, направленных на выявление зависимости робастности полученного решения от исходных данных показал, что планы, реализуемые на однородных ресурсах, в среднем на 12% более робастны, чем планы, реализуемые на разнородных. Кроме того, дополнительно (в среднем на 7%) повышает робастность декомпозиция суммарной производительности всех ресурсов на большее число независимых ресурсов. Сделан вывод, что в большинстве случаев для повышения робастности решения предпочтительнее использовать группу близких по характеристикам ресурсов вместо применения нескольких экземпляров вычислительных машин с уникальными характеристиками.

Для подтверждения возможности широкой интерпретации концептуальных объектов, которыми оперирует разработанный прототип программного комплекса, приведён второй пример, представляющий собой решение задачи комплексного планирования проведения практических занятий на тренажёрных комплексах в корпоративном учебном центре. Данная задача обычно решается эвристическими алгоритмами (в частности, FIFO) и затем корректируется вручную. Благодаря применению алгоритма комплексного планирования операций в КИС удалось улучшить обобщённый показатель качества решения на 16% по сравнению с планом на основе дисциплины FIFO и на 13% по сравнению с откорректированным вручную планом.

Завершается 4-я глава определением перспективных направлений применения созданного программно-математического обеспечения. Среди них особое внимание уделено развивающейся технология виртуализации вычислительных платформ. Показана возможность и целесообразность использования вычисляемых динамических приоритетов как при коррекции и перепланировании, так и при реализации построенного ранее плана.

ОСНОВНЫЕ НАУЧНЫЕ И ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

В настоящей диссертационной работе решена важная актуальная научно-техническая задача автоматизации комплексного оперативного планирования операций и распределения ресурсов в КИС, имеющая большое значение для развития информационных технологий и комплексов в критических приложениях (например, аэрокосмической области, промышленном производстве, транспортное логистике, военном деле и т.п.). При этом в ходе решения данной задачи были получены следующие результаты:

1. Предложена оригинальная динамическая интерпретация задачи комплексного планирования операций и распределения ресурсов в КИС. Определён взаимосвязанный комплекс моделей, позволяющий, с одной стороны, учитывать взаимное влияние целевых и обеспечивающих процессов, а с другой стороны, неопределённость воздействия внешней среды, которая конструктивно описывается динамически изменяемыми интервально заданными ограничениями.

2. Разработаны комбинированные методы и соответствующие алгоритмы комплексного оперативного планирования и распределения ресурсов в КИС, базирующиеся на использовании как численных методов решения задач оптимального управления динамическими системами, так и методов математического программирования, используемых при оптимизации принятия решения на статических моделях.

3. Предложен оригинальный алгоритм оценивания робастности комплексных планов функционирования КИС для случая интервально-заданных возмущающих воздействий и наглядные способы представления результатов этой оценки, позволяющие лицу, принимающему решения, в интерактивном режиме целенаправленно упорядочивать и выбирать наиболее предпочтительные оперативные планы выполнения целевых и обеспечивающих операций и распределения ресурсов в КИС.

4. Разработан прототип унифицированного программного комплекса, обладающего высокой степенью адаптации к различным предметным областям за счёт оперирования такими абстрактными объектами, как «процесс», «операция», «поток», «ресурс» и «структура». Эксперименты, проведённые с использованием разработанного прототипа программного комплекса, подтвердили целесообразность использования алгоритма комплексного планирования и распределения ресурсов в КИС. Выявлены закономерности, позволяющие обоснованно осуществлять выбор алгоритма планирования в зависимости от исходных данных модели комплексного оперативного планирования и складывающейся обстановки.

5. Определены перспективные направления применения созданного программно-математического обеспечения. Среди них особое внимание уделено развивающейся технология виртуализации вычислительных платформ. Показана возможность и целесообразность использования вычисляемых динамических приоритетов как при коррекции и перепланировании, так и при реализации построенного ранее плана.

Перспективными направлениями дальнейших диссертационных исследований по рассматриваемой проблематике являются:

1. Постановка и решение задач управления изменяющимися структурами в КИС (управление структурной динамикой).

2. Разработка процедур самоорганизации и адаптации предложенного комплекса моделей, которые позволит учесть, с одной стороны, динамику объектов и подсистем, входящих в состав КИС, с другой — динамику воздействия внешней среды на указанные элементы.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ ; рецензируемых журналах из списка ВАК:

. Потрясаев С.А. Решение задачи комплексного планирования реконфигурации катастрофоустойчивых систем // Известия Вузов. Приборостроение. - 2006, Т. 49, °11 С. 54-59.

2. Петрова И.А., Потрясаев С.А., Иконникова A.B., Соколов Б.В. Динамическая юдель комплексного планирования модернизации и функционирования

информационной системы // Известия Вузов. Приборостроение.-2008, №11. С.62-68.

3. Зайчик Е.М., Иконникова A.B., Петрова И.А., Потрясаев С.А. Комбинированный лгоритм многокритериального синтеза технологий управления информационной истемой виртуального предприятия. Труды института системного анализа РАН. [оддержка принятия решений. Под ред. А.Б. Петровского. М.: Издательство ЛКИ, 008. Т. 35. С.8.

> других изданиях:

. Архипов A.B., Иванов Д.А., Потрясаев A.C., Соколов Б.В. Проблема синтеза огистических цепей в виртуальных предприятиях и возможные пути ее решения // Международная научная школа "Моделирование и анализ безопасности, риска и качества сложных систем" СПб, 22-25 июнь 2004г.: Сборник докладов, СПб, 2004. -С. 226-230.

5. Волков В.Ф., Малюгин К. А., Потрясаев С.А., Соколов Б.В, Принципы, методы, алгоритмы и методики управления структурной динамикой сложных технических систем // V Международная научно-техническая конференция "Кибернетика и технологии XXI века", май 2004г.: Сборник трудов,- Воронеж, ВГУ, 2004 - С. 13-19.

6. Соколов Б.В., Тарасов О.М., Потрясаев С.А. Методологические и методические основы решения задач управления структурной динамикой сложных технических систем // III Межвузовская конференция по научному программному обеспечению "Практика применения научного программного обеспечения в образовании и научных исследованиях", Санкт-Петербург, 12 - 15 апреля 2005 г.: Труды конференции/ Изд-во Нестор. - Санкт-Петербург, 2005. - С. 139-148.

7. Соколов Б.В., Зайчик Е.М., Потрясев С.А. Комплексное моделирование мобильных информационных технологий и систем на различных этапах их жизненного цикла // VI Международная научно-техническая конференция "Кибернетика и технологии XXI века", Воронеж, май 2005г.: Сборник трудов НТК.-Воронеж, ВГУ, 2005. - С. 143-153.

8. Григорьев К.Л., Зайчик Е.М., Потрясаев С.А., Соколов Б.В. Обобщённая процедура решения задач структурно-функционального синтеза облика комплексной системы защиты информации в АСУ подвижными объектами // IV Санкт-Петербургская Межрегиональная конференция «Информационная безопасность регионов России»: Труды конференции - СПб, СПОИСУ, 2006 - С. 85.

9. Соколов Б.В., Иконникова A.B., Потрясаев С.А. Комбинированные алгоритмы оценивания устойчивости управления сложными техническими системами // VII Международная научно-техническая конференция "Кибернетика и технологии XXI века", Воронеж, май 2006г.: Сборник трудов, том.1 - Воронеж, ВГУ, 2006.- С. 75-88.

10. Соколов Б.В., Потрясаев С.А., Иконникова A.B. Постановка и пути решения задачи комплексного планирования реконфигурации катастрофоустойчивых систем // V Международная конференция "Обработка информации и управление в

чрезвычайных и экстремальных ситуациях", 24-26 октября 2006 г., Минск: ОИПИНАН Беларуси, 2006. - Доклады, том.1. - С. 17-21.

11. Потрясаев С. А. Постановка и пути решения задачи комплексного планирования реконфигурации катастрофоустойчивых систем. Труды СПИИРАН / РАН. С.Петербург. ин-т информатики и автоматизации / Под общ. ред. Р. М. Юсупова. -Вып. 3, т. 2. - СПб: Наука, 2006. - 406 с. ISBN 5-02-025122-4

12. Соколов Б.В., Зайчик Е.М., Иконникова A.B., Потрясаев С.А. Комплексное планирование модернизации информационных систем: методологические и методические основы // Труды СПИИ РАН, под ред. P.M. Юсупова - Вып. 3, т.1,-СПб: Наука, 2006. - С. 265-278.

13. Potrysaev S., Sokolov В., Yusupov R. Quality and Quantity Estimation and Analysis of Multimodal Systems for Human - Computer Interaction // XI International Conference Speech and Computer, 25-29 June 2006, St. Petersburg, Russia, Proceedings, "Anatolya" Publishers.- pp. 158- 167.

14. Соколов Б.В., Зайчик E.M., Потрясаев C.A., Методы оперативного оценивания показателей качества функционирования АСУ подвижными объектами. Системный анализ при создании и применении кораблей, вооружения и военной техники. -Тематический сборник. Выпуск 18. - 212 с.

15. Верзилин Д.Н., Павлов А.Н., Потрясаев С.А., Соколов Б.В. Постановка и возможные пути решения задачи синтеза облика катастрофоустойчивой информационной системы // V Санкт-Петербургская межрегиональная конференция "Информационная безопасность регионов России" (ИБРР-2007), Россия, Санкт-Петербург, 23-25 мая, 2007 г.: Труды конференции СПОИСУ.-СПб, 2008. С.163-167.

16. Соколов Б.В., Потрясаев С.А., Иконникова A.B., Иванов Д.А.. Модель и алгоритм оперативного перераспределения функций управления между узлами катастрофоустойчивой информационной системы // Международная Научная Школа «Моделирование и Анализ Безопасности и Риска в Сложных Системах (МА БР-2007)», РФ, г. Санкт-Петербург, 4-8 сентября, 2007: Труды школы. С. 440^45.

17. Потрясаев С.А., Соколов Б.В. Методологические и методические основы организации и проведения комплексного моделирования сложных технических систем. Вторая международная конференция «Системный анализ и информационные технологии» САИТ-2007 (10-14 сентября 2007 г., Обнинск, Россия): Труды конференции. В 2 т. Т. 1. - М.: Издательство ЛКИ, 2007. - 288 с. ISBN 978-5-382-00436-5 (Том 1) ISBN 978-5-382-00437-2

18. Юсупов P.M., Соколов Б.В., Охтилев М.Ю., Потрясаев С.А. Модели и алгоритмы комплексного планирования модернизации и функционирования катастрофоустойчивой информационной системы // 13-я Всероссийская конференция «Математические методы распознавания образов», РФ, Ленинградская обл., г. Зеленогорск, 30 сентября-6 октября, 2007: Сборник докладов. С. 634-638.

19. Соколов Б.В., Охтилев М.Ю., Петрова И.А., Потрясаев С.А. Концептуальные и методические основы создания и применения катастрофоустойчивых информационных систем // Доклады 5-й научной конференции "Управление и информационные технологии" (УИТ-2008), Россия, Санкт-Петербург, 14-16 октября, 2008 г. / СПбГЭТУ "ЛЭТИ", СПб, 2008. В 2-х т. Т. 1. С. 159-168.

Отпечатано в ООО "Русская коллекция СПб" СПб, В.О., 13 линия, 30

Заказ № 662 Тираж 100 экз. Сдано в печать 15.10.2009

Список сокращений.

Введение.

1. Системный анализ и формальная постановка задачи комплексного оперативного (календарного) планирования операций и распределения ресурсов в корпоративной информационной системе

КИС).

1.1 Анализ современного состояния исследований задачи комплексного планирования операций и распределения ресурсов в КИС.

1.2 Концептуальная модель функционирования корпоративной информационной системы.

1.3 Содержательная и теоретико-множественная постановка задачи комплексного планирования операций и распределения ресурсов в

1.4 Обоснование требований, предъявляемых к облику специального программно-математического обеспечения решения задач комплексного планирования.

Выводы.

2. Полимодельное описание и формальная постановка задачи комплексного планирования операций и распределения ресурсов в

2.1 Динамические модели комплексного планирования операций, ресурсов и потоков.

2.1.1 Динамическая модель программного управления операциями взаимодействия, выполняемыми в КИС.

2.1.2 Динамическая модель программного управления ресурсами в

2.1.3 Динамическая модель программного управления потоками в КИС.

2.1.4 Динамическая модель программного управления вспомогательными операциями.

2.2 Обобщённая динамическая модель программного управления операциями, ресурсами и потоками в КИС.

2.3 Формальная постановка задачи комплексного планирования операций и распределения ресурсов в КИС.

Выводы.

3. Комбинированные алгоритмы комплексного планирования операций и распределения ресурсов в КИС.

3.1 Преобразование задачи оптимального программного управления в двухточечную краевую задачу.

3.1.1 Существующие алгоритмы оперативного планирования комплекса операций, основанные на использовании принципа максимума.

3.1.2 Предлагаемый алгоритм комплексного планирования операций, основанный на методе Крылова-Черноусько.

3.2 Алгоритмы оценивания робастности планов функционирования КИС

3.3 Обобщённый алгоритм комплексного оперативного планирования операций, выполняемых в корпоративной информационной системе.

Выводы.

4. Разработка и исследование прототипа программного комплекса.

4.1 Обоснование и выбор технологии создания прототипа программного комплекса.

4.2 Особенности разработки прототипа программного комплекса.

4.3 Объектно-ориентированная спецификация программного комплекса.

4.4 Описание разработанного прототипа программного комплекса.

4.5 Пример решения задачи комплексного оперативного планирования операций и распределения ресурсов в центре управления полётами навигационных космических аппаратов.

4.6 Пример использования разработанного модельно-алгоритмического и программного обеспечения для автоматизации процесса решения задачи составления расписания занятий в корпоративном учебном центре.

4.7 Возможные варианты применения разработанного модельно-алгоритмического обеспечения.

Выводы.

Последние годы наблюдается устойчивая тенденция усложнения существующих технических систем и появления принципиально новых объектов. Сложность технических систем, в основном, вызвана увеличением числа входящих в их состав подсистем и объектов, а также, соответственно, стремительным ростом числа внутренних связей, и проявляется в таких аспектах, как структурная сложность, сложность функционирования, сложность выбора поведения и сложность развития [1, 6, 9, 12, 18, 19, 44]. В ближайшее десятилетие прогнозируется вытеснение аппаратно-программных средств стационарных информационно-управляющих сетей мобильными системами, что приведет к тому, что главным объектом обслуживания станет мобильный объект [114, 137, 138].

Одна из главных особенностей современных сложных технических систем (СТС) состоит в том, что их параметры и структуры на различных этапах жизненного цикла постоянно изменяются под действием различных причин: объективных и субъективных, внутренних и внешних, и т.д. [6, 9, 12, 13, 17] Указанная особенность в работах [69, 94 - 97] названа структурной динамикой сложной технической системы. В этих же работах было показано, что для сохранения, повышения либо восстановления уровня работоспособности и возможностей СТС необходимо управлять присущей им сложностью. В частности, требуется осуществлять управление их структурами.

Решение проблемы управления структурной динамикой СТС предполагает исследование следующих четырёх классов задач [69]: задач, связанных с полимодельным описанием процессов управления структурной динамикой СТС, задач анализа структурной динамики СТС, задач оценивания (наблюдения) структурных состояний и структурной динамики СТС, задач синтеза оптимальных программ управления структурной динамикой СТС в различных условиях обстановки.

Учитывая указанную выше сложность, можно утверждать, что управление СТС будет эффективно лишь при его комплексной автоматизации.

По мере усложнения указанных объектов постоянно возрастает значимость проблемы проведения длительных и дорогостоящих натурных испытаний и использования традиционных методов «проб и ошибок». Эту проблему позволяет устранить моделирование как метод создания и исследования моделей. В современных условиях математическое моделирование становится универсальным инструментом познания, исследования и проектирования объектов в различных предметных областях, и, кроме того, является практически единственным методом проектирования сложных технических систем, которые зачастую являются уникальными и не имеющими прототипов [2, 4, 5, 9, 18, 26, 29, 55, 64, 160].

Управление СТС по своей структуре многофункционально. Основными функциями управления являются: целеполагание, планирование (стратегическое, долгосрочное, оперативное, календарное и т.п.), регулирование (оперативное управление), функции контроля и учёта, мониторинга и функции координации. Среди них важнейшей функцией является планирование работы указанной системы [18, 52, 55, 59, 61, 62, 69].

Учитывая сложность современных СТС, наибольший положительный эффект от автоматизации планирования функционирования рассматриваемых систем достигается при комплексном планировании их функционирования, то есть совместном планировании всех процессов и распределении ресурсов СТС: Комплексное планирование позволяет учесть взаимное влияние подсистем друг на друга, а также связать результаты целевого применения СТС и варианты функционирования её подсистем. Более того, к результатам планирования предъявляются, как правило, разнородные требования, которым оно должно удовлетворять. При комплексном планировании появляется возможность решения задач выбора со многими критериями (с несколькими отношениями предпочтения (мультипредпочтением)) [43, 69, 93 - 96, 131, 157].

Анализ показывает, что СТС функционируют, как правило, в условиях существенной неопределённости, связанной с изменением содержания целей и задач, стоящих перед СТС, воздействием возмущающих факторов со стороны внешней среды и имеющих целенаправленный и/или нецеленаправленный характер. Учёт указанных факторов неопределённости также целесообразно проводить в рамках комплексного планирования функционирования СТС.

К настоящему времени разработано много моделей, методов, алгоритмов и методик как перспективного, так и календарного (оперативного) планирования и диспетчеризации: [10, 11, 18, 21, 34, 36, 44, 45, 59, 62, 69]. В развитии соответствующих теории расписаний и математического программирования выдающуюся роль сыграли такие российские и советские учёные как: B.C. Танаев, B.C. Шкурба (1975); И.Н. Зимин, Ю.П. Иванилов, А.Я. Лернер (1971); Н.Н. Моисеев (1975). За рубежом были проведены многочисленные исследования по указанной тематике, результаты которых представлены в [3, 7, 8, 11, 48, 87, 123, 127, 131, 159, 161]. Вместе с тем, большинство разработанных ранее подходов были нацелены на решение задач планирования в отдельных элементах и подсистемах СТС без их согласования-и учёта взаимного влияния, без учёта факторов неопределённости и факторов; связанных с многокритериальной постановкой соответствующих задач планирования.

Проведённый анализ выполненных ранее исследований в рассматриваемой предметной области показывает недостаточную проработку задач комплексного планирования функционирования СТС, что подчёркивает актуальность её рассмотрения в настоящей диссертационной работе.

При решении указанной задачи важную роль играет позиция исследователя, и, прежде всего, его методологическая база. В данной работе мы основываемся на системном анализе, структурно-математическом подходе:, современной теории управления сложными динамическими системами : с перестраиваемыми структурами, а также на концепции системного моделирования, предполагающей полимодельное описание рассматриваемой предметной области. Это позволяет с единых позиций подойти к формулировке и решению как классических задач оптимизации (задач линейного и нелинейного программирования, оптимального управления), так и современных задач, связанных с многокритериальным принятием решений при управлении СТС в условиях различных воздействий внешней среды. В ходе решения задачи комплексного планирования функционирования СТС мы руководствовались следующими принципами [4, 18, 37, 44, 47, 52, 72, 100, 106]:

- поглощения разнообразия, полимодельности и многокритериальное™;

- декомпозиции и агрегирования;

- рационального многокритериального компромисса при наличии неустранимых пороговых информационных и временных ограничений на процесс принятия решений;

- интерактивного итерационного формирования решения в условиях неопределенности и противоречивости исходной информации. Используемая методология нашла отражение в концептуальном описании функционирования СТС. В частности, центральным объектом моделирования, является активный подвижный объект (АПО), искусственно созданный материальный объект, перемещающийся в пространстве и осуществляющий взаимодействие с другими АПО [ 40 - 44, 69, 77, 79, 95, 97, 101].

Важно, что указанная методология допускает весьма многообразную интерпретацию АПО. Так, АПО может представлять собой, например: промышленный робот в автоматизированном производстве, в энергетических комплексах (АЭС); космический аппарат (например, навигационный спутник, космический аппарат единой системы спутниковой связи (КА ЕССС)); бортовое устройство любого транспортного средства, входящего в состав какой-либо транспортной системы (логистической сети). Кроме того АПО можно рассматривать в качестве подсистемы корпоративной информационной системы (КИС), когда речь идёт о мобильных информационных технологиях и объектах.

В диссертационной работе в качестве основополагающей примем концепцию системного моделирования основного объекта исследования -корпоративной информационной системы, которая будет рассматриваться как пример современной сложной организационно-технической системы, имеющей в своём составе в качестве элементов большое количество СТС.

Для формального описания указанных СТС, как показывает анализ [4, 5, 44, 45], целесообразно использовать несколько моделей, отражающих различные аспекты их функционирования.

Однако для манипулирования несколькими моделями необходима соответствующая взаимосвязанная группа методов и алгоритмов решения задач управления рассматриваемыми системами.

При построении моделей управления АПО, входящих в типовой состав КИС [69, 94], должна быть сформулирована цель их функционирования и определена соответствующая последовательность операций, в ходе реализации которой будет достигнута поставленная цель. Таким образом, на концептуальном уровне процесс функционирования КИС целесообразно интерпретировать как процесс выполнения комплексов целевых, обеспечивающих и вспомогательных операций, связанных с переходом КИС из одного состояния в другое. При этом удобно само состояние КИС характеризовать заданной совокупностью параметров соответствующих операций. В этом случае речь идёт о новом варианте динамической интерпретации процессов выполнения операций в КИС.

В этих условиях особую актуальность приобретает задача построения конкретных динамических моделей и алгоритмов комплексного планирования операций и распределения ресурсов в КИС. Основное содержание рассматриваемой диссертационной работы заключается в решении указанной задачи.

Таким образом, г/ель duccepmaijiiOHHOii работы заключается в разработке и реализации модельно-алгоритмического обеспечения решения задачи комплексного планирования операций и распределения ресурсов в КИС для повышения оперативности и качества её функционирования.

Для достижения цели сформулированы и решены следующие задачи.

1. Классификация и сравнительный анализ достоинств и недостатков существующих подходов к автоматизации решения задач комплексного планирования операций и распределения ресурсов в КИС.

2. Формальное описание задачи комплексного планирования операций и распределения ресурсов в КИС.

3. Разработка обобщённой процедуры и частных алгоритмов решения задачи комплексного планирования операций и распределения ресурсов в КИС.

4. Составление объектно-ориентированной спецификации прототипа программного комплекса.

5. Программная реализация разработанного модельно-алгоритмического обеспечения решения задачи комплексного планирования операций и распределения ресурсов в КИС и проведение экспериментов, подтверждающих конструктивность и практическую значимость разработанного подхода к решению задач календарного планирования.

Научная новизна результатов, полученных в представленной диссертации, состоит в следующем:

1. Предложена оригинальная динамическая интерпретация процессов выполнения целевых и обеспечивающих операций и распределения ресурсов в КИС, позволяющая, во-первых, на единой методологической и модельно-алгоритмической основе проводить совместную постановку и решение как задач комплексного планирования указанных операций, так и задач оценивания робастности соответствующих планов, и, во-вторых, осуществлять оперативное распределение и перераспределение ресурсов в рассматриваемом классе информационных систем.

2. Разработан алгоритм комплексного планирования операций и распределения ресурсов в КИС, используя который удалось исходную задачу планирования, имеющую по своей «природе» дискретно-непрерывный характер, преобразовать с помощью принципа максимума Л.С.Понтрягина и метода локальных сечений Болтянского В.Г. в двухточечную краевую задачу, для решения которой использовался метод последовательных приближений.

3. Разработан алгоритм построения и аппроксимации областей достижимости динамической системы, описывающей процесс программного управления КИС в пространстве показателей качества планирования, для случая интервально-заданных возмущающих воздействий, с использованием которого удается сократить затраты времени на принятие решений по оптимальному распределению ресурсов в рассматриваемой информационной системе в условиях неопределенности.

4. Разработан алгоритм формирования динамических приоритетов целевых и обеспечивающих операций, выполняемых в КИС, который, в отличие от существующих эвристических алгоритмов, учитывает многоаспектную технологию распределения складируемых и нескладируемых ресурсов в рассматриваемой информационной системе.

Достоверность и обоснованность научных положений подтверждаются, во-первых, всесторонним анализом современного состояния исследований задачи комплексного оперативного планирования операций и распределения ресурсов, во-вторых, корректностью предложенных моделей и алгоритмов, согласованностью результатов, полученных в ходе экспериментов, проведённых с использованием программной реализации указанных алгоритмов, с результатами календарного планирования, осуществляемого в соответствии с существующими методиками, а также апробацией основных теоретических положений на российских и международных научных конференциях.

Практическая ценность данной диссертационной работы состоит в повышении оперативности и качества функционирования корпоративной информационной системы за счёт комплексного оптимального планирования операций и распределения её ресурсов. Оптимизация планирования основывается на динамической интерпретации процесса функционирования

КИС, что позволяет существенно сократить размерность решаемой задачи путём проведения её декомпозиции на ряд частных задач оптимального управления.

Результаты диссертационной работы были использованы в четырех организациях. В СПИИРАН в рамках следующих проектов и НИР: проект

07-07-00169 «Теоретическое обоснование и экспериментальные исследования ; перспективных путей решения задач комплексной автоматизации процессов адаптивного планирования и управления модернизацией и функционированием катастрофоустойчивых информационных систем», проект №08-08-00346-а РФФИ "Разработка методов моделирования, структуризации и алгоритмизации правил управления состояниями технических систем в штатных и нештатных ситуациях по их неформализованным исходным описаниям", проект №08-08-00403-а РФФИ "Теоретические и экспериментальные исследования процессов интерактивного управления динамическими логистическими сетями с использованием технологий радиочастотной идентификации и мобильных информационных технологий", НИР «Разработка теоретических основ и методов структурно-функционального синтеза самоорганизующихся информационных систем (СИС)», а также при проведении ОКР в ЗАО «Специальное конструкторское бюро „Орион"», в учебных процессах Балтийского государственного технического университета «ВОЕНМЕХ» им. Д.Ф. Устинова и Технического университета г. Хеймниц (Германия). Практическая ценность подтверждена соответствующими актами реализации.

Основные положения и результаты настоящей диссертационной работы были представлены и получили положительную оценку на 10-и международных, всероссийских и внутриведомственных конференциях и семинарах, в том числе: на международной научно-технической конференции «Кибернетика и технологии XXI века», Воронеж, 2004 - 2006 гг.; на международной конференции «Обработка информации и управление в чрезвычайных и экстремальных ситуациях», Минск, 2006 г.; на международной

1 i 14 конференции «Региональная информатика», Санкт-Петербург, 2006, 2008 гг.; на международной конференции «Speech and Computer», Санкт-Петербург, 2006; на международной конференции «Системный анализ и информационные технологии», Обнинск, 2007 г.; на межрегиональной конференции «Информационная безопасность регионов России» 2005, 2008 гг.; на научной конференции "Управление и информационные технологии" (УИТ-2008), Санкт-Петербург, 2008.

Результаты диссертационной работы опубликованы в 22 печатных работах, среди них три работы в рецензируемых журналах из перечня ВАК (две публикации в «Известиях ВУЗов. Приборостроение» и одна публикация в «Трудах института системного анализа РАН. Поддержка принятия решений»).

Диссертационная работа состоит из введения, четырёх разделов, заключения, списка литературы и двух приложений. Основной текст изложен на 143 листах, содержит 6 таблиц, 26 рисунков. Список цитированной литературы включает 161 наименование.

Выводы

Подводя итоги главы, отметим следующее:

1. Объектно-ориентированная спецификация, представленная в 4-й главе, базируется на концептуальном описании КИС, подробно рассмотренном в п. 1.2. На основе данного подхода удалось разработать прототип унифицированного программного комплекса, оперирующего такими абстрактными объектами, как «процесс», «операция», «поток», «ресурс» и «структура», позволяющего легко адаптироваться к различным предметным областям, таким как, например, управление космическими средствами или организация обучения в рамках тренажёрного комплекса. Более широкая интерпретация как исходных данных, так и полученных в данной главе результатов, может осуществляться за пределами тех предметных областей, о которых речь шла в п. 4.5 и 4.6. Так, например, разработанный модели, алгоритмы и прототип программного обеспечения могут использоваться на атомных электростанциях, в системах управления их безопасностью, в логистических системах, при решении задач автоматизации производства.

2. Серия экспериментов, проведённая с использованием разработанного прототипа программного комплекса, в целом подтвердила целесообразность использования алгоритма комплексного планирования и распределения ресурсов в КИС. Кроме того, были выявлены закономерности, характеризующие зависимость целесообразности использования алгоритма динамического планирования от исходных данных. Так, было предложено разделить исходные данные на четыре класса по количеству и объёму операций в технологическом цикле. На основе данной классификации в КИС ч автоматически может производиться ситуационный выбор алгоритма планирования в зависимости от исходных данных. При проведении экспериментов было выявлено несколько «узких мест» машинной реализации предложенного в диссертационной работе алгоритма. Наибольший интерес вызывает задача масштабирования переменных, использующихся в модели оптимального программного управления. В диссертации было предложено решить данную задачу на основе проведения нормировки сопряжённых переменных с использованием логарифмической функции, что позволило снять ограничения, которые присутствовали в предыдущей версии машинной реализации разрабатываемого алгоритма, на количество, объём и структуру операций, входящих в технологический цикл управления.

3. Результаты машинных экспериментов с прототипом программного обеспечения показали, что скорость сходимости алгоритма оптимизации планов выполнения операций и распределения ресурсов КИС в наибольшей степени зависит от диспетчерского решения (первого приближения в задачах численной оптимизации программного управления операциями и распределения ресурсов КИС). При этом, были выявлены следующие закономерности: если ресурсов КИС недостаточно, то время сходимости алгоритма возрастает (возможны варианты расходимости численных процедур, которые могут парировать Any-Time алгоритмами). В том случае, если информационно-вычислительных ресурсов достаточно, то предлагаемый алгоритм оптимального планирования обеспечивает гарантированную сходимость.

4. Анализ результатов показал перспективность использования предложенной в диссертации динамической модели для реализации широко используемой в настоящее время концепции виртуализации информационно-вычислительных ресурсов. В этом случае на конструктивном уровне могут ставиться сложные задачи глобальной оптимизации распределённых информационных процессов, присущих современным КИС. Полученные в результате решения задачи комплексного планирования операций и распределения ресурсов динамические приоритеты можно использовать не только при коррекции и перепланировании, но и при реализации ранее разработанного программного управления операциями и ресурсами в реальном масштабе времени.

5. Заключение

В настоящей диссертационной работе решена важная и актуальная научно-техническая задача автоматизации комплексного оперативного планирования операций в КИС. В ходе решения данной задачи были достигнуты следующие результаты:

1. Предложена оригинальная динамическая интерпретация задачи комплексного планирования операций и распределения ресурсов в КИС. Определён взаимосвязанный комплекс моделей, позволяющий, с одной стороны, учитывать взаимное влияние целевых процессов и процессов, обеспечивающих робастность функционирования КИС, а с другой стороны, неопределённость воздействия внешней среды, которая конструктивно описывается динамически изменяемыми интервально заданными ограничениями.

2. Разработаны комбинированный метод и соответствующие алгоритмы комплексного оперативного планирования и распределения ресурсов в КИС, базирующиеся на использовании как численных методов решения задач оптимального управления динамическими системами, так и методов математического программирования, используемых при оптимизации принятия решения на статических моделях.

3. Предложен оригинальный алгоритм оценивания робастности комплексных планов функционирования КИС для случая интервально-заданных возмущающих воздействий и наглядные способы представления результатов этой оценки, позволяющие лицу, принимающему решения, в интерактивном режиме целенаправленно упорядочивать и выбирать наиболее предпочтительные оперативные планы выполнения целевых и обеспечивающих операций и распределения ресурсов в КИС.

4. Разработан прототип унифицированного программного комплекса, обладающего высокой степенью адаптации к различным предметным областям за счёт оперирования такими абстрактными объектами, как «процесс», операция», «поток», «ресурс» и «структура». Эксперименты, проведённые с использованием разработанного прототипа программного комплекса, подтвердили целесообразность использования алгоритма комплексного планирования и распределения ресурсов в КИС. Выявлены закономерности, характеризующие зависимость целесообразности использования алгоритма динамического планирования от исходных данных, которые позволили обоснованно осуществлять выбор алгоритма планирования в зависимости от складывающейся обстановки.

5. Определены перспективные направления применения созданного программно-математического обеспечения. Среди них особое внимание уделено развивающейся технология виртуализации вычислительных платформ. Показана возможность и целесообразность использования вычисляемых динамических приоритетов как при коррекции и перепланировании, так и при реализации построенного ранее плана.

Говоря об основных направлениях исследований по проблематике, в дальнейшем следует:

- осуществить постановку и решение задач управления изменяющимися структурами в КИС (управление структурной динамикой);

- разработать процедуры самоорганизации и адаптации предложенного комплекса моделей, которые позволят учесть, с одной стороны, динамику объектов и подсистем, входящих в состав КИС, с другой - динамику воздействия внешней среды на указанные элементы;

- автоматизировать и другие функции управления, такие как сбор, обработка и анализ информации в КИС; оперативное управление в КИС; контроль состояния КИС; координация решений, принимаемых в КИС;

- дополнить существующий синтез технологии синтезом структуры КИС;

- при учёте факторов неопределённости наряду с заданными интервально исходными данными ввести также детерминированные и стохастические исходные данные или их комбинацию.

- изменить программную реализацию, в частности, перейти от использования внешнего продукта Microsoft® Excel к внутреннему «решателю» задач математического программирования.

1. Александров В.В., Кулешов С.В., Цветков О.В. Цифровая технология инфокоммуникации. Передача, хранение и семантический анализ текста, звука, видео. СПб.: Наука, 2008.

2. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы: Учебник. М.: Финансы и статистика, 2004. — 424 е.: ил.

3. Атанс М., Фалб П. Оптимальное управление. М.: Машиностроение, 1968.

4. Балашов Е.П. Эволюционный синтез систем. М.: Радио и связь, 1985. — 328 е.: ил.

5. Башлыков А.А. Проектирование систем принятия решений в энергетике. -М.: Энергоатомиздат, 1986. 120 е.: ил.

6. Беленков В.Г., Будзко В.И.,Синицын И.Н. Катастрофоустойчивость корпоративных информационных систем. Часть 1. — М.: ИЛИ РАН, 2002.

7. Беллман Р. Динамическое программирование. М.: ИЛ, 1960.

8. Беллман Р. Процессы регулирования с адаптацией. М.: Наука, 1964.

9. Белов П.Г. Системный анализ и моделирование опасных процессов в техносфере: Учебное пособие для студ. высш. учеб. заедений. М.: Издательский центр «Академия», 2003.

10. Болтянский В.Г. Математические методы оптимального управления. М.: Наука, 1966.

11. Брайсон А., Хо-Ю-Ши. Прикладная теория оптимального управления. -М.: Наука, 1972.

12. Будзко В.И., Беленков В.Г., Кейер П.А. К выбору варианта построения катастрофоустойчивых информационно-телекоммуникационных систем // Системы и средства информатики, 2003. вып 13. М.: Наука, с. 16-40.

13. БукатоваИ.Л. Эволюционное моделирование и его приложения.-М. .-Наука, 1979.

14. Бурбаки Н. Теория множеств. М.: Мир, 1965.

15. Вагин В.Н., Еремеев А.П. Некоторые базовые принципы построения интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени. //Изд. РАН. Теория и системы управления, 2001, №6, с. 114 -123.

16. Васильев С.Н. От классических задач регулирования к интеллектному управлению // Теория и системы управления, 2001, № 1. С.5-22, № 2 -С.5-21.

17. Введение в теорию живучести вычислительных систем / Додонов А.Г., Кузнецова М.Г., Горбачик Е.С.: Отв. ред. Гуляев В.А.: АН УССР. Институт проблем регистрации информации. Киев: Наукова думка, 1990. — 184 с.

18. Военная системотехника и системный анализ. Учебник /Под ред. проф. Б.В. Соколова. - СПб.: ВИКУ им. А.Ф. Можайского, 1999.

19. Волков Д. ИТ в эпоху «демократизации» // Отрытые системы, 2003, №10 -С. 19-25.

20. Воробьёв С.Н., Уткин В.Б., Балдин К.В. Управленческие решения: учебник для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003.

21. Воронов А.А. Введение в динамику сложных управляемых систем. М.: Наука, 1985.

22. Гаврилов А.В. Гибридные интеллектуальные системы. Новосибирск.: Изд-во НГТУ, 2003.- 164 с.

23. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Питер, 2000.

24. Городецкий В. И., Карсаев О. В. Технология разработки прикладных многоагентных систем в инструментальной среде MASDK // Труды СПИИРАН. Вып. 3, т. 1. СПб.: Наука, 2006. С. 11-32.

25. Городецкий В.И. Многоагентные системы: современное состояние исследований и перспективы применения // Новости искусственного интеллекта, 1996, № 4, с. 44 59.

26. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. ГОСТ 34.601-90. Автоматизированные системы. Стадии создания.

27. Добановский С.А., Озерянный Н.А. Системы автоматического управления с реконфигурацией // Измерение, контроль, автоматизация, 1990, № 4(76). С.62-80.

28. Дубова Н. Корпоративная архитектура по Дарвину // Открытие системы, 2004, №9 С. 13-18.

29. Жук К.Д., Тимченко А.А., Доленко Т.И. Исследование структур и моделирование логико-динамических систем. Киев: Наукова думка, 1975.

30. Жуковский В.И., Жуковская J1.B. Риск в многокритериальных и конфликтных системах при неопределённости / Под ред. B.C. Молостова. — М.: Едиториал УРСС, 2004.

31. Заде J1. Теория линейных систем. Метод пространства состояний. М.: Наука, 1970.

32. Захаров В.Н. Интеллектуальные системы управления: основные понятия и определения // Известия РАН. Теория и системы управления, 1997, № 3, с. 138- 145.

33. Земляков С.Д., Рутковский В.Ю., Силаев А.В. Реконфигурация систем управления летательными аппаратами при отказах // Автоматика и телемеханика, 1996, № 2. С.3-20.

34. Зимин И.Н., Иванилов Ю.П, Решение задач сетевого планирования сведением их к задачам оптимального управления // Журнал вычисл. математики и математической физики.-1971.-№3. — с.632 641.

35. Зимин И.Н. Алгоритм расчёта сетей при переменных интенсивностях выполнения операций // Известия АН СССР. Техн. кибернетика. 1973. -№6.-С. 17-23.

36. Иванов В.А., Фалдин Н.В. Теория оптимальных систем автоматического управления. М. - Наука, 1981.

37. Имитационное моделирование производственных систем / А.А. Вавилов, Д.Х. Имаев, В,И. Плескунин и др. М.: Машиностроение; Берлин: Ферлаг Техник, 1983.

38. Интеллектуальные системы автоматического управления / Под. ред. И.М. Макарова, В.М. Лохина. М.: Физматлит, 2001, 576 с.

39. Калинин В.Н. О задачах оптимального управления активным подвижным объектом. // Сб. «Динамика систем», Горький, вып. 8. 1975. - С. 99 - 108.

40. Калинин В.Н. Современная космическая кибернетика — методологические основы и направления исследования. // Информация и космос, 2007, №3-С. 7-16.

41. Калинин В.Н., Теоретические основы управления космическим аппаратом на основе концепции активного подвижного объекта. СПб.: ВИКУ им. А.Ф. Можайского. - 1999. - 190 с.

42. Калинин В.Н, Соколов Б.В. Многомодельный подход к описанию процессов управления космическими средствами //Теория и системы управления.-. 1995.-№ 1. С. 56 - 61.

43. Калинин В.Н., Резников Б.А. Теория систем и управления (структурно-математический подход). Л.: ВИКИ, 1987.

44. Калянов Г.Н. CASE-технологии. Консалтинг при автоматизации бизнес-процессов. 2-е изд. перераб. и доп. М.: Горячая линия. - Телеком, 2000.

45. Карпов Ю. Г. Введение в моделирование с использованием среды AnyLogic. Электронный ресурс. // <http://www.xjtek.com> (по состоянию на 01.12.2006).

46. Касти Дж. Большие системы: связность, сложность, катастрофы. М.: Мир, 1982.

47. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач. М.: Радио и связь, 1990.

48. Кузнецова B.JL, Раков М.А. Самоорганизация в технических системах. -Киев: Наукова думка, 1987. 200 с.

49. Ли Э.Б., Маркус Л. Основы теории оптимального управления.- М.: Наука, 1972.- 392 с.

50. Лескин А.А. Алгебраические модели гибких производственных систем. -Л.: Наука, 1986.

51. Математическое обеспечение управления подвижными объектами: Учебное пособие / Б.А. Резников, И.И. Делий, Б.В. Москвин и др. -МО СССР, 1986.- 149 с.

52. Месарович М., Мако Д., Такахара Я. Теория иерархических многоуровневых системы. М.: Мир, 1973.

53. Месарович М., Такахара Я. Общая теория систем. М.: Мир, 1978.

54. Методологические вопросы построения имитационных систем: Обзор / Емельянов С. В., Калашников В. В., Лутков В. И. и др. / Под научн. ред. Д. М. Гвишиани, С. В. Емельянова. М.: МЦНТИ, 1973. 87 с.

55. Методы анализа и синтеза структур управляющих систем / Б.Г. Волик, Б.Б. Буянов, Н.В. Лубков и др.; Под. ред. Б.Г. Волика. М.: Энергоатомиздат, 1988. - 296 е.: ил.

56. Методы теории чувствительности в автоматическом управлении / Под ред. Е.Н. Розенвассера и P.M. Юсупова. Л.: Энергия, 1971.

57. Моделирование и анализ безопасности и риска в сложных системах: Труды международной Научной школы (МАБР)-2003 (СПб., 20-23 августа 2003 г.). СПб.: Изд-во СПбГУАП, 2003.

58. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981.

59. Моисеев Н.Н. Элементы теории оптимальных систем. М.: Наука, 1975.

60. Москвин Б.В. Обеспечение устойчивости управления экономических систем алгоритмическими методами. Сборник трудов «Экономическая кибернетика: системный анализ в экономике и управлении». СПб.: ГУЭФ, 2003. Вып. 7. с. 88 - 92.

61. Москвин Б.В. Оптимизация технологии управления операциями. Сборник трудов «Экономическая кибернетика: системный анализ в экономике и управлении». СПб.: ГУЭФ, 2004. Вып. 9. с. 73 - 76.

62. Морозов В.П., Дымарский Я.С. Элементы теории управления ГАП: математическое обеспечение. Д.: Машиностроение, Ленинградское отделение, 1984.

63. Надёжность и эффективность в технике: Справочник в 10-ти т. / Ред. совет: B.C. Авдуевский (пред.) и др. М.: Машиностроение, 1988, т.З. Эффективность технических систем /Под общ. ред. В.Ф. Уткина, Ю.В. Крючкова.

64. Николаев В.И., Брук В.В. Системотехника: методы и приложения. Л.: Машиностроение, 1985.

65. Новые методы управления сложными системами. М.: Наука, 2004. -333 с.

66. Ойхман Е. Г. Реинжиниринг бизнеса: Реинжиниринг организаций и информационных тенологий. М.: Финансы и статистика, 1997. 336 с.

67. Охтилев М.Ю. Основы теории автоматизированного анализа измерительной информации в реальном времени. Синтез системы анализа. СПб.: ВИКИ им. А.Ф. Можайского, 1998. - 161 е.: ил.

68. Охтилев М. Ю., Соколов Б. В., Юсупов Р. М. Интеллектуальные технологии мониторинга и управления структурной динамикой сложных технических объектов М.: Наука, 2006. - 410 с.

69. Павловский Ю.А. Имитационные модели и системы. М.: Фазис, 2000.

70. Панкратова Н.Д., Курилин Б.Н. Концептуальные основы системного анализа рисков в динамике управления безопасностью сложных систем.

71. Ч. 1. Основные утверждения и обоснование подхода. // Проблемы управления и информатики, 2000, №6, с. 110 130.

72. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ. М.: Высшая школа, 1989.

73. Пешель М. Моделирование сигналов и систем. М.: Мир, 1981.

74. Полляк Ю.Г. Вероятностное моделирование на электронных вычислительных машинах. — М.: Сов. радио, 1971.

75. Понтрягин Л., Болтянский В., Гамкрелидзе Р., Мищенко Е. Математическая теория оптимальных процессов. -М.: Физматгиз, 1961.

76. Потрясаев С.А. Решение задачи комплексного планирования реконфигурации катастрофоустойчивых систем. Известия ВУЗов. Приборостроение. 2006. Т. 49, № И. С. 5А—59.

77. Потрясаев С.А., Соколов Б.В., Зайчик Е.М., Иконникова А.В, Комплексное планирование модернизации информационных систем: методологические и методические основы // Труды СПИИ РАН, под ред. P.M. Юсупова -Вып. 3, т. 1.- СПб.: Наука, 2006.-. с. 265-278. ;

78. Прангишвили И.В. Системный подход и общесистемные закономерности. -М.: Синтег, 2000.

79. Проблемы управления сложными динамическими объектами в критических ситуациях на основе знаний / Р.А. Бадамшин, Б.Г. Ильясов, JI.P. Черняховская. М.: Машиностроение, 2003. - 240 с.

80. Растригин JI.A. Адаптация сложных систем. Рига: Зинанте, 1981.

81. Растригин J1.A. Современные принципы управления сложными объектами. -М.: Сов. радио, 1980.

82. Розенвассер Е.Н., Юсупов P.M. Чувствительность систем управления. -М.: Наука, 1981.

83. Ростовцев Ю.Г., Юсупов P.M. Проблема обеспечения адекватности субъектно-объектного моделирования // Приборостроение, 1991. № 7. -С.3-14.

84. Рябинин И.А. Надёжность и безопасность структурно-сложных систем. -СПб.: Политехника, 2000.

85. Саати T.JI. Принятие решений. Метод анализа иерархий (Analytic Hierarchy Process). М.: Радио и связь, 1989.

86. Савин Г.И. Системное моделирование сложных процессов. М.:Фазис, 2000.

87. Самарский А.А., Михайлов А.П. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры. М.: Физматлит, 2001.

88. Скурихин В.И., Забродский В.А., Копейченко Ю.В. Адаптивные системы управления машиностроительным производством. — М. Машиностроение, 1989.

89. Смирнов А.В. Интеллектуальная поддержка реинжиниринга конфигураций производственных систем // Программные продукты и системы. № 3, 1998. С. 10-12.

90. Смирнов А.В., Левашова Т.В., Шилов Н.Г., Кашевник A.M. Поддержка принятия решений в децентрализованной среде на основе сети Web-сервисов // Таврический вестник информатики и математики. Симферополь: КНЦНАНУ, 2008. № 2. С. 186 194.

91. Соколов Б.В. Комплексное планирование операций и управление структурами в АСУ активными подвижными объектами. МО, 1992.

92. Соколов Б.В., Калинин В.Н Динамическая модель и алгоритм оптимального планирования комплекса работ с запретами на прерывание // Автоматика и телемеханика, 1985, № 5. С. 106-114.

93. Соколов Б.В., Юсупов P.M. Комплексное моделирование функционирования автоматизированной системы управления навигационными космическими аппаратами // Проблемы управления и информатики.-2002.-№5. с. 103-117.

94. Соколов Б.В., Юсупов P.M. Концептуальные основы оценивания и анализа качества моделей и полимодельных комплексов. // Изд. РАН. Теория и системы управления, 2004, №6, с. 5 — 16.

95. Табак Д., Куо Б. Оптимальное управление и математическое программирование. М. Наука, 1975.

96. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. — М.: Эдиториал УРСС, 2002, 352 с.

97. Технология системного моделирования / Е.Ф. Аврамчук, А.А. Вавилов, С.В. Емельянов и др.; Под общ. ред. С.В. Емельянова и др. М.: Машиностроение; Берлин: Техника, 1988.

98. Тимофеев А.В. Интеллектуальное управление и мульти-агентная навигация роботов. Материалы Международной научно-технической конференции «Мехатроника, автоматизация, управление». 24 сентября — 29 сентября 2007 г., Дивноморское, Россия, т. 1, с. 144.

99. Тимофеев А.В. Адаптивное управление и много-агентная обработка информационных потоков в интегрированных телекоммуникационных и компьютерных сетях. Труды СПИИРАН, 2006 г., Вып. 3, Том 1, с. 62 -70.

100. Тятюшкин А.И. Многометодная технология для расчета оптимального управления // Теория и системы управления. 2003.-№3.- с. 45 - 51.

101. Урманцев Ю.А. Общая теория систем: состояние, приложения и перспективы развития // Система. Симметрия. Гармония. М., 1988. С. 33123.

102. Флеминг У., Ришел Р. Оптимальное управление детерминированными и стохастическими системами. М.: Мир, 1978.

103. Холл А. Опыт методологии для системотехники. М.: Сов. радио, 1975.

104. Цвиркун А.Д. Основы синтеза структуры сложных систем. М.: Наука, 1982.

105. Цвиркун А.Д., Акинфиев В.И. Структура многоуровневых и крупномасштабных систем (синтез и планирование развития). М.: Наука, 1993.

106. Цвиркун А.Д., Акинфиев В.И., Филимонов В.А. Имитационное моделирование в задачах синтеза структуры сложных систем: Оптимизационно-имитационный подход. М.: Наука, 1985.

107. Цвиркун А.Д., Акинфиев В.К. Структура многоуровневых и крупномасштабных систем (синтез и планирование развития). М.: Наука, 1993.

108. Ш.Цурков В.И. Динамические задачи большой размерности. М.: Наука, 1988.

109. Цыпкин Я.З. Адаптация и обучение в автоматических системах. М.: Наука, 1969.

110. Черноусько Ф.Л. Оценивание фазового состояния динамических систем. Метод Эллипсоидов. -М.: Наука, 1988.

111. Черняк Л. От адаптивной инфраструктуры к адаптивному предприятию // Открытие системы, 2003, № 10, С.32-39.

112. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука. — М.: Мир, 1978.

113. Шрейдер Ю.А., Шаров А.А. Системы и модели. М.: Радио и связь, 1982.

114. Элементы теории испытаний и контроля технических систем / Под ред. проф. Р.М, Юсупова. М.: Энергия, 1977.

115. Эшби У.Р. Введение в кибернетику. М.: ИЛ, 1959.

116. Юсупов P.M. Наука и национальная безопасность. СПб.: Наука, 2006. -290 с.

117. Ярушкина Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем.: Учебное пособие. М.: Финансы и статистика, 2004. - 320 е.: ил.

118. Ackermann, J.: Abtastregelung, Bd. 2: Entwurf robuster Systeme. Berlin, Heidelberg, New York Springer-Verlag 1983.

119. Ackermann, J.: Entwurfsverfahren fur robuste Regelungen. Regelungstechnik 32 (1984)5, S. 143- 150.

120. Ackoff, R.L., 1978. The Art of Problem Solving. Wiley-Interscience, New York.

121. An application of the Global Positioning System to search and rescue and remote tracking/ F.H. Raab, G.W. Board, S.SD. Arling et al. // Navigation (USA). 1977.-Vol. 24, №3.-H.216-228.

122. Anderson, Т., and P.A. Lee., 1985. Fault tolerants. Principles and Practice. Prentice-Hall International Inc., New York.

123. Barron R.L. Alternative Strategies for Reconfigurable Flight Control // Proc. IEEE National Aerospace and Electronics Conf., 1984, pp. 1313-1320.

124. Basar, Т., Olsder, G.J.D., 1982. Dynamic Noncooperative Game Theory, Academic Press, London.

125. Builting an adaptive enterprise. Linking business and IT, October 2003, Hewlett-Packard.

126. Chernousko, F.L., Zak, V.L. On Differential Games of Enasion from Many Pursuers 11 J. Optimiz. Theory and Appl. 1985. Vol.46, N 4, pp.461-470.

127. Clarke, E.M., and C.N. Niholaon. Distributed Reconfiguration Strategies for Fault-tolerant Multiprocessor Systems // Ibid, 1984, 33, N 8, pp.771-783.

128. Cohon, J.L/. 1978. Multi-objective Programming and Planning, Academic Press, New York.

129. Ehrlich, H.: Moglichkeiten der Steuerung instationarer kontinuierlicher Prozesse, msr, Berlin 26 (1983) 4, S. 197 200.

130. Frank, P. M.: Entwurf Parameterunempfindlichkeit und robuster Regelkreise im Zeitbereich Definitionen, Verfahren und da Vergleich. Automatisierungstechnik at 33 (1985) 8, S. 233 - 240.

131. Griibet, G.: 1. Workshop „Robuste Regelung" in Interlaken. Regelungstechnik 29 (1981)4, S. 140- 145.

132. H. Wong, K. Sycara, "A Taxonomy of Middle Agents for the Internet", Proc. 4th Int. Conf. Multiagent Systems, IEEE CS Press, 2000.

133. Heger, F.: Entwurf robuster Regelungen fur Strecken mit grofien Parametervariationen. Fortschr.-Ber. VDI-Z., Reihe 8, Nr. 71 Diisseldorf: VDI-Verlag 1984 .

134. HP Utility Data Center. Technical White paper, October 2001.

135. HP virtualization. Computing without boundaries or constraints. Enabling an adaptive enterprise, 2003, Hewlett-Packard.

136. Icannou, P. A.; Kokotovic, P. V.: Adaptive systems with reduced models. Lecture Notes in Control and Information Sciences, vol. 47. Berlin, Heidelberg, New York: Springer-Verlag 1983.

137. Intelligent Control Systems: Theory and Applications / Eds. M.M. Gupta, N.K; Sinka. N.Y.: IEEE Press, 1996.

138. Keuchel, U.: IF AC-Workshop „Adaptive Control of Chemical Processes", Automatisierungstechnik at 34 (1986) 3, S. 123 128.

139. Kosut, R. L.: Robustness issues in adaptive control. Adaptive systems in control and signal processing. Proc. of the IFAC-Work shop, San Francisco 1983, Ed. by I. D. Landau, S. 13-19.

140. Laudon, Kenneth c., 1997. Essential of Management Information Systems: organization and technology, Prentice-Hall, New Jersey.

141. Ljuing, L., 1987. System Identification: Theory for the User. Prentice-Hall, Inc., Sweden, 1987.

142. M'Saad, M.; Duque, M.; Landau, I. D.: Robust LQ adaptive controller for industrial processes. In: 6. S. 90 95.

143. Mahanian S. Multiple Mode Failure Detection, Identification and Reconfiguration: the evaluation // Proc. AIAA Guidance, Navigation and Control Conf., Pt.l, pp.466-471.

144. Milliken R.J., Zoller C.J. Principle of operation of NAVSTAR and system characteristics // Navigation (USA). 1978. - Vol. 25, № 2. - P. 95-106.

145. Napolitano M.R., Swaim R.L. An Aircraft Flight Control Reconfiguration Algorithm // Proc. AIAA Guidance, Navigation and Control Conf., 1989, pp.323-332.

146. Nerode A., Kohn W. Models for Hybrid Systems: Automata, Topologies, Controllability, Observability // Hybrid Systems / Ed. by R.L. Grossman, Berlin-1 Heidelberg: Springer Verlag, 1993.

147. Neustadt, L.W., 1976. Optimization. A Theory of Necessary Conditions. Princeton Univ. Press. Princeton, New Jersey.

148. Onega, R.; Praly, L., Landau, I. D.: Robustness of discrete-time direct adaptive controllers. IEEE Trans, on Autom. Contr. AC-30 (1985) 12, S. 1179 1187.

149. Petrosjan, L.A., and N.A. Zenkevich, 1996. Game Theory. World Scientific Publ., Singapore, London.

150. Radke, F.: Ein Mikrorechnersystem zur Erprobung parameteradaptiver Regelverfahren. Fortschr.-Ber. VDI-Z., Reihe 8 Nr. 77. Dtisseldorf VDI-Verlag 1984.

151. Rao A. S., Georgeff M. P. Modeling rational agents within a BDI-architecture // Proceedings of Knowledge Representation and Reasoning. San Mateo, CA, 1991. P. 473-484.

152. Rauch H.E. Intelligent Fault Diagnosis and Control Reconfiguration // IEEE Control Systems Mag. 1994. N 1.

153. Roppenecker, C.: Entwurf robuster Regler mittels vollstandiger modaler Synthese. 5. Workshop „Robuste Regelung" in Interlaken. Automatisierungstechnik at 33 (1985) 6. S. 190 195.

154. Roy, В., 1996. Multicriteria Methodology for Decision Aiding. Kluwer Academic Pulisher, Dordrecht.

155. Russell, S.J., Norvig, P., 1995. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice-Hall, Inc., A Simon & Schuster Company, Upper Saddle River, New Jersey.

156. Siliak, D.D., 1990. Decentralized Control of Complex Systems, Academic Press, New York.

157. Simulation and Model-Based Methodologies: An Integrate View/Ed. by T.I. Oreu, B.P. Zeigler, M.S. Elzas: NATO Series (F), Vol.10 Springer-Verlag Berlin Heidelberg, New York, 1984.

158. Singh, M., and A. Titli, 1978. Systems: Decomposition, Optimization and Control, Pergamon Press, Oxford.