автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.11, диссертация на тему:Исследование и разработка методов и программных систем поддержки принятия оперативных решений в реальном масштабе времени

РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК

ИНСТИТУТ ПРОБЛЕМ УПРАВЛЕНИЯ им. В.А. ТРАПЕЗНИКОВА

На правах рукописи УДК 519.816

I

ЛЕБЕДЕВ Валентин Григорьевич

ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И ПРОГРАММНЫХ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ ОПЕРАТИВНЫХ РЕШЕНИЙ В РЕАЛЬНОМ МАСШТАБЕ ВРЕМЕНИ. (НА ПРИМЕРЕ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССАМИ УНИЧТОЖЕНИЯ ХИМИЧЕСКОГО ОРУЖИЯ).

Специальность: 05.13.11 - Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание учёной степени доктора технических наук

Москва, 2005

Работа выполнена в Институте проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН

Научный консультант: доктор технических наук, профессор

Трахтенгерц Эдуард Анатольевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Кузнецов Олег Петрович

доктор технических наук, профессор Гливенко Елена Валерьевна

доктор технических наук, профессор Кутепов Виталий Павлович

Ведущая организация: ФГУП «Государственный научно-исследовательский институт органической химии и технологии»

Защита состоится « 2005 г. в Л час. на заседании

Диссертационного совета Д 002.226.03 Института проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН по адресу: 117997, г. Москва, ул. Профсоюзная, 65.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН.

Автореферат разослан «_» __2005 г.

Учёный секретарь Диссертационного совета, доктор технических наук

Е.В. Юркевич

£006-У

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность. Сложность решаемых задач, большой объем поступающей информации, короткое время на принятие решений и ответственность за принятые решения приводят в отдельных случаях к несоответствию возможностей человека-оператора требованиям эффективно осуществлять процесс оперативного управления человеко-машинными комплексами. В связи с этим в настоящее время все шире используются компьютерные системы поддержки принятия оперативных решений (СППОР), предназначенные для оказания помощи операторам в преодолении возникающих проблем управления сложными техническими объектами.

Перед СППОР ставятся очень широкие задачи, которые не всегда могут быть формализованы и решены традиционными математическими методами:

• анализ больших объемов неполной и противоречивой информации;

• генерация и оценка вариантов решений по управлению объектом в режиме реального времени;

• выбор наилучших путей, ведущих к достижению необходимого результата;

• предупреждение оператора в случае неудовлетворительного состояния объекта управления (технологического процесса) и др.

Поэтому возникла необходимость в исследовании вопросов, связанных с интеграцией в СППОР, работающей в режиме реального времени, традиционных математических методов с эвристическими моделями и методами.

Можно выделить три основных подхода к обеспечению режима реального времени в СППОР. Один из них заключается в использовании (разработке) специализированных механизмов обработки знаний, другой - в увеличении скорости вычислений за счет максимального их распараллеливания. Третий подход связан с разработкой методов создания человеко-машинного взаимодействия, в значительной степени сокращающих потери времени при общении человека-оператора с системой.

Важным аспектом обеспечения быстрого и точного взаимодействия оператора с СППОР является его уровень понимания принципов, заложенных в систему, возможностей и методов работы СППОР, знаний и умения использовать предлагаемые интерфейсы. Поэтому для обеспечения полноценного использования СППОР в режиме реального времени структура программного обеспечения СППОР должна быть разработана с учётом необходимости обучения операторов на компьютерном тренажёрном комплексе (КТК). В этом случае из разработанных модулей программного обеспечения можно сконфигурировать как СППОР для работы с реальным объектом, так и КТК для компьютерного тренинга операторов.

Важность задач, стоящих перед СППОР, отсутствие комплексной методологии и эффективных программных инструментов их решения, определяют актуальность теоретических и прикладных исследований диссертационной работы, решак ную проблему

комплексной поддержки принятия оперативных решений в реальном времени при управлении сложным техническим объектом.

Цель работы. Целью диссертационной работы является разработка и исследование методов построения и архитектуры СППОР для эффективного управления в реальном времени сложными техническими объектами. Полученные в работе результаты направлены на создание информационного, математического, программного и методического обеспечения СППОР.

Методы исследования. Проведённые теоретические и прикладные исследования базируются на использовании методов обработки знаний, целочисленного программирования, методов поиска и принятия решений, теории выбора и многокритериальной оптимизации.

Научная новизна. В результате проведённых исследований получены следующие научные результаты:

- разработана и исследована методика создания программного обеспечения СППОР, обеспечивающая эффективную поддержку принятия оперативных решений в режиме реального времени;

- разработана и исследована архитектура программного обеспечения СППОР и показана её специфика;

- разработана методика построения информационной модели объекта управления на основе предложенных типов данных;

- предложена методика организации человеко-машинного взаимодействия в СППОР и разработана обобщённая структура программного обеспечения интерфейса оператора, которая может являться основой разработки интерфейсных модулей для конкретных СППОР;

- разработана и исследована методика построения компьютерного тренажёрного комплекса (КТК) на основе программного обеспечения СППОР, содержащего стандартные и уникальные (создаваемые в каждом проекте) компоненты;

- разработаны и обоснованы универсальные методы автоматического распараллеливания и векторизации вычислений для обеспечения режима реального времени в СППОР при использовании многопроцессорных вычислительных систем, позволяющие осуществить распараллеливание исходных программных конструкций, которые не распараллеливаются другими известными методами; доказана эквивалентность преобразований циклических программных конструкций к последовательно-параллельному виду для различных методов распараллеливания и векторизации.

Достоверность. Достоверность научных положений, выводов и практических рекомендаций, полученных в диссертационной работе, подтверждена обоснованием и анализом разработанных методов и структур программного обеспечения, доказательствами правильности преобразований программных конструкций, а также результатами практического использования предложенных в диссертационной работе методов, алгоритмов и программных средств.

Практическая ценность и реализация результатов. Разработанные в диссертации методы, алгоритмы и программные средства систем поддержки

принятия оперативных решений позволят повысить качество принимаемых решений при управлении сложным техническим объектом, облегчить взаимодействие операторов с автоматизированными системами управления, повысить уровень безопасности эксплуатации объекта управления.

Практическая ценность полученных результатов подтверждается их использованием в следующих системах:

- система производственного экологического мониторинга объекта хранения и уничтожения химического оружия;

- компьютерный тренажёрный комплекс для обучения операторов автоматизированной системы управления технологическим процессом (АСУ ТП) уничтожения химического оружия;

- прототип системы поддержки принятия решений экипажем перспективного летательного аппарата (ЛА) для решения задач группового пилотирования;

- блок автоматического распараллеливания и векторизации для многопроцессорных вычислительных комплексов.

Диссертационная работа выполнена в рамках плановой тематики Института проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и представлялись на следующих конференциях, форумах, семинарах, совещаниях: третья международная промышленная ярмарка МИР-2004 (Москва, 2004); четвёртая международная конференция и выставка САО/САМ/РОМ-2004 (Москва, 2004); вторая международная конференция «Параллельные вычисления и задачи управления» (Москва, 2004); третья научно-техническая конференция «Перспективы использования новых технологий и научно-технических решений в изделиях ракетно-космической техники разработки ГКНПЦ им. М.В. Хруничева» (Москва, 2003); четвёртый международный форум «Высокие технологии XXI века» (Москва, 2003); вторая международная конференция по проблемам управления (Москва, 2003); двадцать шестой международный семинар-презентация по ПТК, промышленным контроллерам, техническим и программным средствам АСУТП, БСАОА-системам, приборам и средствам автоматизации (Москва, 2002); научно-техническое совещание «Компьютерное моделирование и оптимизация технологических процессов электротермических производств» (Санкт-Петербург, 2002); всероссийская научно-практическая конференция «Ресурсосберегающие проекты и технологии» (Москва, 2001); международная конференция «Параллельные вычисления и задачи управления» (Москва, 2001); международная конференция и выставка САЭ/САМ/РОМ-2001 (Москва, 2001); девятая международная конференция «Проблемы управления безопасностью сложных систем» (Москва, 2001); научно-техническое совещание «Компьютерное моделирование при оптимизации технологических процессов электротермических производств» (Санкт-Петербург, 2000); восьмая международная конференция «Проблемы управления безопасностью сложных систем» (Москва, 2000); международная

конференция «Идентификация систем и задачи управления» (ЯГСРЯО) (Москва, 2000); международная научно-практическая конференция "Теория активных систем" (Москва, 1999); юбилейная международная конференция по проблемам управления (Москва, 1999); межведомственный научно-практический семинар «Проблемы и технологии создания и использования космических систем и комплексов на базе малых КА и орбитальных станций» (Москва, 1998); научно-техническое совещание «Компьютерные методы в управлении электротермическими режимами руднотермических печей» (Санкт-Петербург, 1998); межведомственный научно-практический семинар ГКНПЦ им. М.В. Хруничева «Новые задачи, пути совершенствования перспективных средств РКТ и технологии их создания» (Москва, 1997); научно-практическая конференция с международным участием «Проблемы информатики» (Самара, 1991); научно-практическая школа-семинар «Программное обеспечение ЭВМ: индустриальная технология, интеллектуализация разработки и применения» (Ростов-на-Дону, 1988); третье всесоюзное совещание «Высокопроизводительные вычислительные системы» (Таллин, 1988); восьмой всесоюзный семинар «Параллельное программирование и высокопроизводительные системы» (Киев, 1988); шестая всесоюзная школа «Многопроцессорные вычислительные системы» (Москва, 1985); пятая всесоюзная школа-семинар «Параллельное программирование и высокопроизводительные системы» (Киев, 1982); всесоюзное совещание «Высокопроизводительные вычислительные системы» (Тбилиси, 1981); всесоюзное научно-техническое совещание «Проблемы создания и использования высокопроизводительных машин» (Кишинёв, 1979).

Публикации. Основные результаты научных исследований по теме диссертации содержатся в 66 публикациях, в их числе 19 публикаций в ведущих научных журналах и изданиях перечня Высшей аттестационной комиссии.

Структура и объём диссертации. Работа состоит из введения, пяти глав, заключения, содержит 229 страниц текста, 30 рис., 2 табл., список литературы из 236 названий.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность, формулируется цель и основные направления исследования. Изложена научная новизна, практическая ценность и достоверность полученных результатов диссертационной работы.

В первой главе рассматриваются средства и методы разработки СППОР для управления сложными техническими объектами.

Человеко-машинные системы управления включают в себя два звена, различных по природе, но тесно связанных едиными целями функционирования: человека-оператора, являющегося «решающим элементом» в контурах принятия решений (это он реализует алгоритм

оперативного поиска управляющих решений) и техническую часть системы управления.

Общая эффективность и надёжность функционирования человеко-машинных систем управления и управляемых ими объектов (технологических процессов) определяется не только эффективностью и надёжностью работы каждого из звеньев системы, но, главным образом, степенью согласованности их совместной работы.

Как показывает опыт эксплуатации современных человеко-машинных систем управления, в большинстве аварий, нештатных ситуаций, простоев оборудования могут быть виноваты не только операторы, но и проектировщики, не сумевшие правильно организовать деятельность операторов и согласовать с ней функционирование технической части системы управления. Это почти всегда приводит к тому, что объект управления функционирует не в оптимальном режиме. Отсюда -возникающие трудности и следующая общая постановка задачи: найти рациональный вариант распределения функций между человеком-оператором и средствами оперативного управления и разработать принципы и методы построения СГТПОР (системы-ассистента оператора), которая бы взяла на себя функцию помощника оператора в реальном масштабе времени при управлении сложным техническим объектом.

В диссертационной работе исследуются функциональные и структурные аспекты СППОР, приведён обзор аналогичных систем, работающих в области управления сложными техническими объектами. Отмечается, что в настоящее время в основном разработка этих систем развивается в направлении создания систем для конкретных ситуаций (чаще всего - опасных ситуаций). Главная проблема при таком подходе заключается в большом количестве потенциально опасных ситуаций, которые оператору необходимо самостоятельно идентифицировать. Поэтому, в качестве более перспективного направления исследований в этой области выделяется подход, заключающийся в своевременном автоматическом или автоматизированном (с использованием диалога) обнаружении потенциально опасных ситуаций и выдачи человеку-оператору рекомендуемых для выполнения команд по управлению объектом и его системами.

Выделяются ряд проблем, которые должны быть решены в процессе проектирования СППОР:

• обеспечение возможности поиска приемлемого решения в условиях жёстких временных ограничений; число анализируемых параметров для СППОР может достигать многих тысяч, что не позволит провести качественный анализ информации на основе её последовательной обработки; поэтому естественным образом возникает задача распараллеливания процесса обработки информации, что должно быть поддержано соответствующими возможностями программных и аппаратных средств;

• обеспечение предсказуемости системы, которая должна давать одинаковый результат при одних и тех же входных данных (это необходимо

как при использовании последовательных, так и параллельных вычислительных систем);

• обеспечение прозрачности и управляемости; оператору должна быть предоставлена возможность просматривать настройку системы и корректировать её в случае, если получается нежелательный для него результат.

Исследуются методы обеспечения работы СППОР в режиме реального времени. Среди них: распараллеливание обработки информации на различных уровнях, способы задания порядка выполнения действий по обработке информации, организация доступа параллельных процессов к разделяемым ресурсам, описание поведения множества взаимодействующих процессов, дисциплина обработки правил, обеспечение высокой скорости извлечения информации.

Анализируется использование подсистемы настройки, осуществляющей взаимодействие систем, обеспечивающих информацией решаемую задачу, с экспертами и базой знаний, в процессе которого происходит накопление и учёт полученного опыта.

В подсистеме настройки выявляется система предпочтений экспертов, осуществляется формализация системы предпочтений для использования в СППОР и решаются следующие основные задачи:

• нормализация показателей (критериев);

• определение относительной важности (весов) показателей;

• определение изменения ценности свойства, характеризуемого показателем, в зависимости от значения показателя (модификация весов);

• определение отношения предпочтения между вариантами в соответствии с решающим правилом (методом принятия решений).

Показывается необходимость интеллектуализации человеко-машинного интерфейса для упрощения процесса взаимодействия оператора с техническими средствами системы управления и повышения на этой основе качества деятельности оператора.

Во второй главе разработана и исследована структура информационного обмена в СППОР на основе выделения информационного ядра системы, содержащего информационные модели объекта управления и внешней среды.

Под информационной моделью объекта управления будем понимать взаимосвязанный набор параметров, отражающий динамику объекта управления и состояние системы управления. При этом в рамках информационной модели мы абстрагируемся от способов, при помощи которых формируются значения этого набора параметров. Важным следствием отделения информационных моделей от функциональных блоков, реализующих их обработку, является возможность построения программной системы с перестраиваемой структурой, в которой несколько блоков с разной функциональностью смогут работать с информационной моделью одной структуры, настраивая СППОР на решение совершенно

разных задач. Например, информационная модель объекта управления сможет формироваться как на основе данных, поступающих от автоматизированной системы управления реальным объектом, так и на основе данных математического моделирования работы объекта управления, при этом функционирование других блоков СППОР не изменится, однако существенно изменится функциональность всей системы. Использование данных математического моделирования в информационной модели объекта управления необходимо для прогноза развития ситуации, для анализа последствий принимаемых решений, в процессе тестирования системы, для исследования поведения системы в нештатных и аварийных ситуациях, для обеспечения процесса обучения, поддержки квалификации и проверки уровня подготовки операторов.

Разработана методика построения информационной модели объекта управления на основе предложенных типов данных, что позволяет реализовать функциональную часть системы для работы не с конкретной моделью, а с любой моделью, удовлетворяющей заданным условиям. С другой стороны, выделение определенного класса информационных моделей для объектов управления, в отличие от использования универсальных инструментальных сред разработки, позволяющих описывать модели объектов управления любой природы, существенно снижает сложность создания программного обеспечения для работы с этими информационными моделями и обеспечивает возможность создания надежной и эффективной системы.

Предлагаемый подход упрощает многоцелевое использование и интеграцию существующих математических моделей различных процессов, поскольку для использования результатов моделирования достаточно реализовать преобразование получаемых результатов в структуры данных информационной модели.

Для принятия адекватных решений по управлению объектом СППОР должна располагать достаточно полной информацией о состоянии объекта управления, о внешней среде, в которой объект функционирует, оказывая на нее влияние и/или находясь под ее влиянием.

При разработке СППОР целесообразно использовать информацию об объекте управления, получаемую с помощью АСУ, и учитывать интерфейсы, к которым оператор привык, работая с объектом управления при помощи АСУ. Поэтому будем считать, что информация об объекте управления поступает в СППОР через блок сопряжения с АСУ, а управляющие воздействия оператора на объект управления реализуются через АСУ.

Таким образом, входной информацией для СППОР служит информация, поступающая от оператора, информация о состоянии объекта управления, поступающая от АСУ, информация о внешней среде, которая необходима СППОР для принятия адекватных решений по управлению объектом.

На рис. 1 представлена структура программного обеспечения СППОР.

Оператор

Автоматизированная система управления объектом (АСУ)

- Объект >нрав.1сния

Внешняя среда

Щ Хж^^Р г

в Л" ™

Блок интерфейса оператора

Блок сопряжения СППОР с АСУ

Блок мониторинга внешней среды

Интерфейс с внешним окружением

ь-У

Информационная модель объекта управления

Информационная модель внешней среды

Базы знаний

Протокол работы СППОР

Информационное ядро

V

с- .мм««

Блок обработки и анализа данных

Блок генерации планов действий оператора

1> юк оценки и выбора оптимального плана

Блок моделирования

Функциональная часть системы

гл г

Рис. 1. Структура программного обеспечения системы поддержки принятия оперативных решений

Информационное ядро системы представляет собой полномасштабный сервер данных, реализуемый на основе современных систем управления базами данных (СУБД), обеспечивающий необходимый уровень доступа, защиты и управления данными.

В функции информационного ядра помимо традиционных для СУБД функций обеспечения требуемой скорости поиска и извлечения данных, защиты целостности информационных структур, защиты данных от несанкционированного использования, обеспечения синхронизации при совместном доступе к данным, обеспечения архивирования и восстановления данных после сбоев, входят также специфические функции СППОР, например, обеспечение контроля своевременного обновления данных всех информационных моделей с требуемой частотой. Кроме того, некоторые алгоритмы обработки информации эффективнее и надежнее реализовать на информационном сервере, используя возможности СУБД. Например, на основе механизма, реализующего обработку данных непосредственно в момент записи или изменения в базе данных, можно эффективно реализовать оперативное оповещение оператора о поступлении информации о нештатных ситуациях в системе.

Центральное место в информационном ядре системы занимает информационная модель объекта управления, на основе которой реализуется интерфейс между объектом управления или его моделью и другими блоками СППОР.

Предлагаемая в данной работе типовая информационная модель объекта управления базируется на определении пяти типов данных.

Первый тип данных - активный элемент - введен для отображения дискретных управляющих воздействий оператора на объект управления. Активный элемент характеризуется двумя дискретными величинами -«состояние» и «команда», принимающими значения из конечных наборов допустимых значений.

Пусть Д'(0 _ состояние активного элемента / в момент времени =*0 +тА1,т=1,2,...,

А"(0 ~ последняя команда, поданная на активный элемент /' до момента времени tm, г = 1,..., 1,1- число активных элементов.

Обозначим конечное множество состояний активного элемента / через

Л / ^ п

Д , а конечное множество команд для активного элемента / через Д .

Тогда £>,'('«) б Д', Д'(/„) е Д ".

Помимо изменения оператором, состояние устройств с дискретным управлением может изменяться системой автоматической противоаварийной защиты. Для моделирования системы автоматической противоаварийной защиты введен второй тип данных - автоматическая блокировка. Автоматическая блокировка может быть включена или отключена оператором. Она считается активной, если выполнено связанное с ней условие срабатывания и блокировка включена.

Если автоматическая блокировка активна, то выполняется действие, определяемое условием срабатывания. Действие заключается в подаче команд на одно или несколько устройств с дискретным управлением. В случае активности автоматической блокировки команды, подаваемые в результате выполнения соответствующего действия, не могут быть изменены оператором.

Пусть ® (tm)- условие срабатывания автоматической блокировки у,

представляющее собой логическое условие над переменными

информационной модели, j = 1.....J, J - число автоматических блокировок;

О,(О - булевская переменная, принимающая значение true, если автоматическая блокировка j включена оператором, и значение false- в противном случае;

Gj(tm) - булевская переменная, принимающие значение true в случае

активности блокировки j, и значение false - в противном случае,

Рассмотрим активный элемент i, состояние которого может быть изменено в результате срабатывания автоматической блокировки j. Пусть

J(i)- множество всех автоматических блокировок, которые в случае активности определяют состояние активного элемента i, j е J(i). Оператор не может изменить значение переменной D"(tm), если в момент времени tm активна хотя бы одна автоматическая блокировка из множества /(<)• Таким образом,

DV ) = Х ,УУ/ 6 J{0 °>} = Mse

Аш) \ D" (tm), if3j 6 J(i) = true '

где D'{tm)еД - последняя команда оператора до момента времени tm, поданная на устройство, соответствующее активному элементу i,

D"(tm) - значение, определяемое автоматическими блокировками

j е J(i), такими, для которых в момент времени tm выполняется условие Gj(tm) = true. В каждый момент времени значение D"(tm) должно быть

определено однозначно.

Третий тип данных введен для параметров функционирования. Это параметры, удержание которых в пределах допустимого диапазона значений гарантирует протекание процесса в штатном режиме, и поэтому отслеживание тенденций изменения этих параметров является одной из важных задач при управлении объектом.

Пусть Pn(tm) - значения параметров функционирования в момент времени tm, п = \,...,N, где N - число параметров функционирования. В отличие от активных элементов, для которых важно лишь текущее значение,

для параметров функционирования важна также тенденция изменения, поэтому необходимо хранить вектор значений Pn(tm) = (Pn(t0),...,Pn(tm)).

Для качественной интерпретации количественных параметров функционирования объекта управления P„(tm) каждому такому параметру необходимо сопоставить две лингвистические переменные:

Значение ( Рп (/т ) ) - для качественной характеристики (оптимальное, нормальное пониженное, предаварийное пониженное, аварийное повышенное и т.д.) значения параметра P„(tm) в момент времени tm ;

Скорость изменения (P„(tm)) - для качественной характеристики (постоянная, медленно увеличивается, быстро увеличивается, очень быстро увеличивается и тд) скорости изменения параметра P„(tm) в момент времени tm.

Таким образом, каждому параметру функционирования сопоставляется структура:

£('-)={ рЛО> Значение {Pn(tm)\Скорость изменения (/„))}.

Четвертый тип данных введен для регулируемых клапанов, при помощи которых могут регулироваться значения наиболее важных параметров функционирования.

Пусть Rk(tm) - процент открытия регулируемого клапана к, при помощи которого регулируется значение параметра функционирования пк, в момент времени tm, к=1, ,К, К - число регулируемых клапанов,

Rk (L ) = (Д* Со X-, Rk (L )) > R('J - (Л. Ю.....МО) ■

Пусть Mk(tm) - режим управления регулируемым клапаном к в момент времени tm. Выделим два режима управления регулируемым клапаном: прямое управление и автоматическое регулирование. В режиме прямого управления процент открытия регулируемого клапана к задается оператором непосредственно. В режиме автоматического регулирования оператор может назначить задание P^(tm) для параметра функционирования пк, регулируемого при помощи регулируемого клапана к, и параметры регулирования Vk {tm ) (например, параметры ПИД - регулирования KPk(tm),KIk(tm),KDk(tJ).

R'k (tm ), если Mк (tm ) - «прямое управление»,

«автоматическое регулирование», где Rl(tm)~ заданный оператором к моменту времени tm процент открытия регулируемого клапана к, Ф( ) - функция регулирования.

Таким образом, для регулируемого клапана к необходимо задать вектор значений Rk(tm) = (Rk(t0),...,Rlc(tm)) и набор параметров:

wk(tj=(Mk(tj,p;k(tj,vk(tj).

Пятый тип данных введен для характеристики состояний объектов Е,. Е, - агрегаты, узлы и подсистемы, характеристика состояния которых существенна для определения состояния всего объекта управления в целом, / = 1 Ь - число таких агрегатов, узлов и подсистем. Для качественной характеристики (оптимальное, нормальное, отклонение от нормального, предаварийное, аварийное) состояний объектов Еп в момент времени /т вводятся лингвистические переменные Состояние (Е„1т). Значения этих лингвистических переменных определяются на основе имеющихся значений количественных переменных, математических моделей объекта управления и соответствующих правил базы знаний.

Ё(1т)= (Состояние (£,,/„),..., Состояние Для определения стадии, в которой находится процесс в момент времени 1т, для агрегатов, узлов или подсистем вводятся дискретные переменные Статус (Еп1т), поскольку на разных стадиях одним и тем же количественным переменным соответствуют разные значения лингвистических переменных.

Закономерности протекания процесса управления, интуитивно понятные оператору, в виде связей между количественными и лингвистическими переменными, должны храниться в виде правил базы знаний. Использование таких правил позволит системе акцентировать внимание оператора на неблагоприятных тенденциях, даже в тех случаях, когда все параметры находятся в границах допустимых диапазонов значений.

Таким образом, типовая информационная модель объекта управления в момент времени /т определяется следующим набором параметров указанных типов:

6(1 т) = (0\ит),£>"(/т),...,£>,'(/„),)) -параметры активных элементов, С(1т) = (С1(/ш),...,СД/т)) - вектор активности автоматических блокировок,

РЮ =

рю ■ рло •

'Л, (О

Л('о)

Кю

РЮ РАО,

-значения параметров функционирования,

-проценты открытия регулируемых клапанов,

V ч

МО,

р;кю

УкЮ

-параметры регулируемых клапанов,

E(tm)=( Состояние (Et,tm),..., Состояние (EL,tm)) - вектор качественных оценок.

Значения параметров функционирования в момент времени tm: РпОт) = Пп (D(tm), R{tm), P(tm_x)) > где fi„()- функция моделирования технологического параметра п. Функции моделирования технологических параметров составляют математическую модель технологического процесса.

Информационная модель объекта управления на основе предложенных типов данных является основой интерфейса между технологическим процессом уничтожения химического оружия (или его моделью) и другими блоками в составе СППОР. Предлагаемый подход может быть использован при создании СППОР на объектах по уничтожению разных типов химического оружия, с разными технологическими процессами его уничтожения. Если при изменении модели технологического процесса соответствующая информационная модель будет реализована в рамках предлагаемой структуры, то остальные блоки СППОР будут функционировать с этой моделью, и их не нужно будет изменять. В диссертационной работе построение разработанной информационной модели объекта управления проиллюстрировано на примере технологического процесса гидролиза люизита.

Информация о внешней среде, необходимая для оперативного принятия решений по управлению объектом, поступает в систему в виде значений сигналов. Под сигналом понимается набор Signal={Param,Place,Condition}, где Param - контролируемый параметр, Place - место измерения этого параметра, Condition - условия измерения параметра. Построение информационной модели внешней среды базируется на обоснованном выборе множества сигналов, т.е. определении того, какие контролируемые параметры, в каких местах, с какой периодичностью, какими способами и методами необходимо измерять или рассчитывать при помощи математического моделирования, чтобы обеспечить требуемую достоверность и оперативность контроля состояния внешней среды.

Каждому сигналу сопоставляется критерий контроля. Нарушения заданных критериев контроля регистрируются и анализируются СППОР. Накапливаемые значения сигналов используются для математического моделирования развития обстановки в пространстве и во времени, анализа обстановки, оценки тенденций ее изменения.

Информационная модель внешней (окружающей) среды в зоне техногенного влияния объекта хранения и уничтожения химического оружия реализуется на основе базы данных экологического мониторинга. Фрагмент структуры данных о внешней среде показан на рисунке (Рис. 2).

В этой структуре при помощи сигналов (таблица «Автоматические сигналы») определяются все нужные комбинации контролируемых веществ (таблица «Контролируемые вещества»), точек отбора проб (таблица «Места отбора проб»), условий отбора проб (периодичность, метод отбора проб и т.д.) (таблица «Регламент»),

Оперативные данные

СЫигпМате [ ОоКаТуре |1лп(№|А1омМиЬ •!

9 Место пуагсЬаг 50

» вешество пуагсЬаг 50

Да-паж пуагсЬаг 50

[Дата-ереия] (^аСеЬте а

Эначете Поа! в

Широта_град К 1 V

Широта.мин По* 8 ✓

Долгота.град П 4 ✓

- Долгота_мин Пом 8 V 21

Г^диборы

Со1итп №те [ РаЬ» Туре

[Идентификационный номер пуагсЬаг

Тт пувгсКаг

[Место расположения] пуагсЬаг

[Дата поступления] ¿аЬейте

[Дата установки] йа^ейте

[Дата последней поверки] 4а£еЫте

[Дата следующей поверки] ¿а£еЬп»е

Типы приборов _ _

СЫигапИоте | Туре~"~Т1епдЖ [А»СМ НиЬП]

Дтоматические сигналы .

СоЬипМип» { Раи Тур» |1<п»Ь}АЬ<ИиЬ

пуагсЬаг

Место Вещество Среда Частот а_изнере»»«3 пС [Дате-еремя] ¿а1»ите Значение Яоа*

пуагсЬа^то^атнуские сигнцы | пуагсЬаг 50

3

1

Котрояфуммв мщ«т»|

;вство пуагсЬаг 50 1

Вещество пуагсЬаг 50

Среда пуагсЬаг 50

Тил_дат*#*а пуагсЬаг 50

Класс_опасности ОпуМ 1

ПДКмр По* 8

ПДКсс Яоа* 8

Размерность пуагсЬаг 50

Источники сообщений . - ,

СЛжпШл Г ЬаЬаТуре Л*»»*

-С» 1 Источ«к пуагсЬаг 50 | Признак Ипу« 1 V ^

СобьпИЯ -

СсАлтп Чате 1 МЙЗДя? |ОН<*1>1А*мМ|*

1 У Код сообщения N < J

Дата_Вреня (МаЫте 8 V

Событие пуагсЬаг 50 V

Историк пуагсЬаг 50 V

- Тип_датч»*а пуагсЬаг 50 V 21

Места отбор« проб" *

Соки»№я» | ^РайТуре'

Место

1Шрота_град Шнрота.нин Долгота.град Долгот а _мин

21

Регламент ^ чГ - 4

г СокятЫак* „ МаТуре

1« Частота _юнереннй г( J

и Периодмчнхть пуагсЬаг 50 ✓ ^

Ксшротфуемые среды

5 Среда

Тит событий

СоктгНм* |1епд№1ЯсмМик

V Событие пуагсЛаг 50 _}

Отсате события пуагсЬаг 500 ✓ .

гН

Рис. 2. Фрагмент структуры данных о внешней среде

В диссертационной работе исследуются задачи СППОР в системе управления безопасностью хранения и уничтожения химического оружия, которая строится на основе пространственно и функционально распределенной иерархической системы поддержки принятия решений.

СППОР конкретного объекта хранения и уничтожения химического оружия может быть реализована согласно предлагаемой в диссертационной работе обобщённой типовой структуры. Это приведёт к экономии финансовых ресурсов при построении системы управления безопасностью хранения и уничтожения химического оружия, охватывающей все объекты хранения и уничтожения химического оружия в РФ.

Текущая информация о параметрах, характеризующих состояние безопасности, от подсистем мониторинга должна поступать в информационно-аналитические центры (ИАЦ) каждого объекта хранения и уничтожения химического оружия для моделирования и компьютерной поддержки принятия оперативных решений по безопасности, а обобщённая информация - в информационно-аналитические центры для моделирования и компьютерной поддержки принятия решений федерального уровня, в частности, в Федеральное управление по безопасному хранению и уничтожению химического оружия, в МЧС (Рис. 3).

Создание системы управления безопасностью хранения и уничтожения химического оружия преследует следующие цели:

1. Оперативное выявление и реагирование на нештатные ситуации для предотвращения аварий на объектах хранения и уничтожения химического оружия.

2. Исследование негативных и позитивных тенденций, прогнозирование состояния безопасности, выявление ключевых направлений обеспечения безопасности для принятия управленческих решений.

3. Планирование обеспечения безопасности хранения и уничтожения химического оружия, анализ сценариев развития аварийных и чрезвычайных ситуаций.

4. Получение и обобщение информации о возможном воздействии вредных и опасных производственных факторов и факторов трудового процесса на состояние здоровья персонала объектов хранения и уничтожения химического оружия и населения близлежащих районов для обоснования оптимальных управленческих решений по устранению или снижению уровней риска для здоровья.

5. Предоставление руководителям, принимающим управленческие решения по безопасности на объектах хранения и уничтожения химического оружия, в Федеральном управлении по безопасному хранению и уничтожению химического оружия, в МЧС, а также головному разработчику технологии уничтожения химического оружия информации о состоянии безопасности хранения и уничтожения химического оружия; предупреждение в случае возникновения неблагоприятных тенденций.

Сокращения:

ИАЦ - Информационно-аналитический центр МЧС - Министерство РФ по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий УХО - Уничтожение химического оружия ФУ - Федеральное управление по безопасному хранению и уничтожению химического оружия

С <; \

\ ■ С11ИОГ /

- Ч

ИАЦ объекта ИАЦ объекта

Камбарка Горный

V ) V У

Рис. 3. Обобщенная структура информационных потоков системы управления безопасностью хранения и

уничтожения химического оружия

6. Генерация управленческих решений для обеспечения безопасности хранения и уничтожения химического оружия и ликвидации аварийных и чрезвычайных ситуаций.

В третьей главе рассматриваются принципы построения программных средств СППОР и компьютерного тренажёрного комплекса на основе СППОР для обучения операторов.

Выделяются следующие основные этапы в процессе проектирования и создания программного обеспечения СППОР:

1). Создание общей формальной модели предметной области, отражающей специфику объекта управления и внешней среды, в которой объект функционирует. Данная задача направлена на понимание общего и частного механизмов функционирования объекта, автоматизированной системы управления, системы мониторинга внешней среды, имеющихся возможностей, ресурсов, целей и т.д.

2) Описание на языке спецификаций функционирования автоматизированной системы управления, что позволит, в частности:

• осуществить анализ, типа «что, если...?»;

• промоделировать наилучшие сценарии управления;

• оказать помощь для принятия оптимальных решений и т.д.

3) Моделирование объекта управления.

4) Выбор из конечного числа типовых методов взаимодействия оператора и объекта управления одного, наилучшим образом удовлетворяющего конкретным условиям, критериям и ограничениям.

Функциональная часть программного обеспечения СППОР

Исследуется структура функциональной части программного обеспечения СППОР, состоящая из следующих основных блоков: блока обработки и анализа данных, блока генерации планов действий оператора, блока оценки и выбора оптимального плана, блока моделирования.

Блок обработки и анализа данных сообщает об изменениях в параметрах, которые могут представлять интерес для оператора, описывает отдельные аспекты возникшей ситуации, даёт оценку ситуации в зависимости от состояния объекта управления и внешней среды.

Параметры задачи обработки и анализа состояния объекта управления можно разбить натри основные группы:

• параметры объекта управления;

• параметры внешней среды (например, в случае экологического мониторинга окружающей среды это уровни концентрации загрязняющих веществ в природных средах, метеопараметры и др.);

• выходные параметры, отражающие основные свойства системы управления.

При оценке ситуации в блоке обработки и анализа данных осуществляется контроль важных событий, вычисляются необходимые дополнительные атрибуты к исходной информации об объекте управления и

внешней среде, непрерывно (в реальном времени) производится оценка безопасности текущей ситуации.

Примерами важных событий, возникающих в технологическом процессе уничтожения люизита, являются:

• увеличение уровня (веса) люизита после сигнализации о достижении максимального уровня (веса);

• повышение давления в химическом реакторе гидролиза люизита выше предельно-допустимого значения при дозировке люизита;

• повышение температуры в химическом реакторе гидролиза люизита при дозировке люизита выше предельно допустимого значения;

• остановка мешалки химического реактора гидролиза люизита в ходе проведения процесса гидролиза люизита;

• превышение максимального уровня реакционной массы в химическом реакторе гидролиза люизита;

• сигнализация о снижении расхода азота до минимального значения на линии подачи в химический реактор гидролиза люизита;

• снижение расхода раствора щёлочи на орошение колонны ниже нормативного значения;

• отключение рабочего насоса.

Блок генерации планов действий оператора генерирует планы действий по управлению объектом на основе анализа его состояния, выполненного блоком обработки и анализа данных.

Под действиями оператора будем понимать команды по управлению оборудованием (включение/выключение двигателей, открытие/закрытие клапанов, изменение параметров регулирования, включение/отключение блокировок и т.д.). Цель действия (или последовательности действий) оператора, выполнение которого началось в момент времени , заключается в достижении в пределах отведенного интервала времени 'о +- ? + 'пи* определенных условий функционирования, которые могут быть заданы в виде функции анализа состояния оборудования и значений технологических параметров Ъ, ), )) •

План действий оператора - это последовательность этапов. Этап г - это тройка (а(г,АГ,СГ), где г = 1,...,Я, - количество этапов плана,

А/' - расчетная продолжительность этапа г,

Аг - набор действий, выполняемых на этапе г, т.е. в интервале

г—I г

времени ¿0 + £ Л/' < (т < ?0 + ¿Г ¿У', где 10 - время начала выполнения плана,

.=1 I I

С' = Ъг{Ь(1т),Р(1т)) - условие завершения этапа г.

Отметим, что Дг' - расчетная величина, позволяющая оценить время достижения результата или задать время задержки между последовательными действиями. При реальном выполнении плана определяющим является выполнение условия С, поскольку выполнение

этапа г +1 не должно начаться раньше, чем выполнится условие завершения этапа г. Некоторые этапы могут не содержать условий и тогда их продолжительность определяется величиной А/'. Например, если нужно нагревать или остужать реакционные массы, или продувать химический реактор азотом в течение определенного интервала времени.

Пример реакции блока генерации планов действий оператора на быстрый рост температуры в реакторе гидролиза люизита представлен на рис. 4.

План

Ли

Окно диагностики

ги кл^ V и ). (к. 5смш.р)т>р1 1 Р 1

1 Остановить процесс дозировки пюизита, закрыв вентиль 52Е-1 на приеме люизита в реактор Р52-1

2 Отрегулировать подачу люизита Р52-1 Установить задание для

регулирующего клапана 043£ ЬТ043-10 мм/мин

3 Включить технологическую блокировку ТЕ57а-1

X Отрегулировать расход азота Р52-1 Установить задание для регулирующего клапана 66С РТ66=10 мм/мин 5 Открыть клапан 52Е-1

Текущий шаг плана /1

ШГивсрхЗ 1

Гидролиз люизита

Рис. 4. Пример реакции блока генерации планов действий оператора на быстрый рост температуры в реакторе гидролиза люизита

Задача блока оценки и выбора оптимального плана заключается в выборе оптимального из набора планов, предложенных блоком генерации планов действий оператора Я = (Я,,...,ЯДГ). В результате выполнения плана с номером п будет получен вектор параметров объекта управления у" =(у" ,...,ук") и вектор выходных параметров системы У" = (у">Уг ,—,УР"), где ур" ,м>"), Р - количество выходных

параметров системы. Здесь ={м>",м>г",...,м>") - вектор параметров внешней среды в момент завершения выполнения плана с номером п.

Задача многокритериальной оптимизации в условиях неопределенности имеет вид:

у"р тах;и = 1,..., Ы;р = \,...,Р.

Исследованию математических методов решения задач такого класса посвящена обширная литература, однако, современный уровень математического моделирования внешней среды во многих случаях делает традиционные математические методы неприменимыми. Для оценки и выбора оптимального плана можно применить экспертные системы реального времени, в которых режим реального времени обеспечивается, в частности, за счёт:

• обеспечения нескольких быстродействующих механизмов вывода, отвечающих различным типам решаемых задач;

• сокращения времени поиска решения за счёт общих правил для классов объектов;

• параллельной обработки информации на различных уровнях.

Блок моделирования позволяет произвести имитацию изменения состояния объекта управления при различных внешних воздействиях и учитывает как формальные правила, заданные в спецификации, так и экспертные знания, находящиеся в базе знаний.

Блок моделирования предназначен для анализа поведения объекта управления в процессе тестирования, для анализа последствий управляющих решений, для составления прогноза развития ситуации на объекте, для исследования поведения объекта в нештатных и аварийных ситуациях, для обеспечения процесса обучения операторов.

В составе блока моделирования выделим следующие необходимые элементы:

• модель, отражающая основные закономерности функционирования объекта управления;

• модель системы исполнительных механизмов;

• модель системы измерения и преобразования информации.

Модель технологического процесса уничтожения химического оружия

строится как совокупность моделей различных технологических узлов и агрегатов. К ним относятся математические модели химического реактора и адсорберов, модели транспортировки различных реагентов, модели механизмов теплообмена и др. Математические уравнения, имитирующие функции отдельных агрегатов, известны. Трудность заключается в синтезе из моделей агрегатов согласованной модели всего технологического процесса в целом.

Для решения этой задачи разработана структура информационного обмена, обеспечивающая согласованную работу моделей всех узлов. Структура информационного обмена составляет основу интерфейса между программными моделями, имитирующими технологический процесс уничтожения химического оружия, и отображением состояния технологического процесса на мнемосхемах.

В диссертационной работе разработан блок интерфейса оператора, который отвечает за выбор и передачу информации от других блоков для её отображения, за задержку или удаление информации, а также за выполняющиеся действия от имени оператора.

Блок интерфейса оператора включает следующие основные модули: модуль презентации, монитор ошибок и модуль адаптивной поддержки.

Модуль презентации предназначен для управления информацией, представляемой оператору. Этот модуль сокращает нагрузку на оператора, конфигурируя средства управления отображением автоматически; обеспечивает оператора информацией, которая ему необходима для 1 выполнения планов, принимает ряд решений: что отображать, какую информацию выделить, какие средства отображения и атрибуты использовать и т.д.

Монитор ошибок определяет, имеют ли действия или бездействие оператора серьёзные отрицательные последствия в контексте текущей ситуации.

Цель монитора ошибок состоит в предотвращении серьёзных последствий ошибок оператора, которые могут привести к значительному ущербу, неудачной операции, экологической катастрофе.

Монитор ошибок пытается классифицировать упущения, повторения, ошибки в последовательности шагов оператора. Эта классификация выполняется путем согласования текущих ошибочных действий с шагами, которые уже завершены.

Например, в процессе реакции гидролиза люизита может начаться быстрый рост давления в реакторе. Причины могут быть разными: оператор неправильно отрегулировал скорость подачи люизита в реактор или не открыл вентиль на линии выхода абгазов из реактора, неисправен предохранительный клапан для сброса избыточного давления, высокое противодавление на линии выхода абгазов из-за засорения колонны очистки абгазов или фильтров и др. После обнаружения опасной тенденции монитор ошибок анализирует все возможные причины, выявляет имеющуюся причину, сообщает ее оператору, и предлагает возможные планы по нормализации ситуации. * Модуль адаптивной поддержки помогает оператору в следующих

ситуациях:

• оператор желает автоматически выполнять некоторую задачу всякий раз, когда она уместна;

• оператор не способен управлять объектом самостоятельно (по различным причинам);

• угрожающая ситуация требует немедленной реакции.

Структура компьютерного тренажёрного комплекса

Для обеспечения эффективной работы с СППОР в режиме реального времени оператор должен быть заранее обучен работе с СППОР, понимать

заложенные в систему принципы, иметь возможность осуществить компьютерный тренинг.

Структура программного обеспечения СГТГТОР разработана с учётом реализации на его основе КТК путём дополнения программного обеспечения СППОР блоками, реализующими методику обучения (Рис. 5). Дополнительные блоки на рисунке выделены серым цветом.

Основу разработанной методики обучения операторов составляют сценарии, формируемые из индивидуально подбираемых для каждого оператора тренировочных упражнений (U\...,Ur^. Под тренировочным

упражнением понимается пара Uy y = \,...,Y, где Y- число

упражнений в сценарии.

Му- набор значений переменных, задающий начальное состояние информационной модели объекта управления, при котором должно начинаться выполнение упражнения у, т.е. M(t0) = М*, где t0- момент начала выполнения упражнения у.

Sy = (Sy- последовательность шагов упражнения у, Sy,~ шаг упражнения у, hy = \,...,НУ - номер шага упражнения у, Н' - число шагов упражнения у.

На каждом шаге тренировочного упражнения оператор должен выполнить определенное действие, например: открыть дискретный клапан, включить мешалку реактора, задать значение параметра регулятора, отключить блокировку и т. д. Для упрощения модели будем предполагать, что на каждом шаге выполняется действие, состоящее из одной команды, так как действие, включающее несколько команд, можно разбить на несколько шагов. Таким образом, шагу с номером hy сопоставляется параметр информационной модели технологического процесса Z^, и присваиваемое

ему значение V у.

Выполнение действия должно привести к определенному результату. Результат заключается в изменении состояния оборудования или в изменении параметров модели: скорости, температуры, давления и др. Для реализации этих изменений пересчитываю гея параметры информационной

модели объекта управления M(tJ = [5(1 т),G(tm),P(tm), R(tm), W(tJ, E(tm.

Шагу упражнения с номером hy сопоставляется логическое условие завершения шага: Fhy(D(tm),P(tm)).

Таким образом, шаг упражнения с номером hy характеризуется следующими величинами:

Программное обеспечение АРМ инструктора

Блок интерфейса оператора СППОР

Программное обеспечение АРМ обучаемого

Интерфейс с внешним окружением .

ч.............У

I

к

5

4 >

Информационная модель объекта управления

Информационная модель внешней среды

Базы знаний

Протокол работы КТК

Электронный учебник

Информационная модель процесса обучения

Информационное ядро

у

г -к

9

е»

Блок обработки и анализа данных

Блок генерации планов действий оператора

Блок оценки и выбора оптимального плана

Блок моделирования

Функциональная часть системы

Рис. 5. Структура компьютерного тренажерного комплекса

Алгоритм процесса обучения представлен на рис. 6.

Разработана и исследована функциональная структура прикладного программного обеспечения КТК, в которой реализуются:

• различные режимы функционирования, а именно: режим консультации обучаемых, режим приобретения знаний, режим взаимодействия с инструктором, режим проверки знаний обучаемых, режим оценки знаний, режим создания тренировочных упражнений и др.;

• различные режимы работы обучаемых: общий (все обучаемые работают с общей моделью), индивидуальный (каждый обучаемый работает со своей моделью), групповой (участники группы совместно работают с одной моделью);

• различные режимы работы оборудования (подготовка к пуску, пусковые операции, штатная работа, контроль и регулирование во время работы, плановый и аварийный останов, отказы контрольно-измерительной аппаратуры и исполнительных механизмов, аварийные ситуации);

• различные режимы выполнения тренировочных упражнений (демонстрационный, тренировочный, проверки знаний);

• система поддержки инструктора, включающая автоматизацию составления сценарных алгоритмов тренинга, задания внешних возмущений, взаимодействие с одним или несколькими обучаемыми, автоматический контроль над правильностью выполнения заданий с учётом отведённого интервала времени, автоматическую оценку знаний обучаемых по результатам выполнения тренировочных упражнений и ответов на тестовые вопросы и т. д.;

• различные временные режимы работы оборудования (реальное время, ускорение медленных процессов, замедление быстропротекающих процессов);

• полное протоколирование работы комплекса;

• воспроизведение любого сеанса работы;

• система адаптивного управления процессом обучения.

В четвёртой главе рассматриваются средства и методы автоматического распараллеливания и векторизации вычислений для обеспечения режима реального времени.

СППОР реального времени должна своевременно и предсказуемо реагировать на внешние возмущения, то есть своевременно обрабатывать события. Реакция на событие должна уложиться в пределы определённого лимита времени. Число анализируемых параметров может достигать многих тысяч, что не позволяет провести качественный анализ информации на основе последовательной её обработки. Поэтому естественным образом возникает задача распараллеливания процесса обработки информации в СППОР.

Идеи параллельных и распределённых вычислений в настоящее время получили самое широкое распространение. Высокопроизводительные компьютеры, в которых реализованы многопоточные, параллельные и распределённые вычисления, создают новые возможности и проблемы для разработчиков программного обеспечения для этих компьютеров.

Рис. 6. Алгоритм процесса обучения

Разрабатываются специальные программные средства для того, чтобы максимально использовать все преимущества параллельности аппаратной части компьютеров. В числе этих программных средств - блоки автоматического распараллеливания и векторизации.

Наибольшее ускорение выполнения программ даёт распараллеливание циклических конструкций. Поэтому этому направлению распараллеливания уделяется всё внимание в этой главе работы.

Векторизация - один из способов получения программ для вычислительных систем с векторным процессором. В узком смысле векторизация сводится к выявлению частей программы, которые могут быть представлены в виде последовательности векторных команд. В более широком смысле под векторизацией можно понимать обнаружение длинных серий однотипных операций в программе. Данные, к которым применяются эти операции, образуют «регулярные выемки» из памяти (т.е. адресация может быть задана совокупностью векторных команд).

Большое превышение скорости векторной обработки над скалярной приводит к увеличению роли векторизации для повышения производительности современных вычислительных систем. Поэтому в состав многих высокопроизводительных вычислительных систем входят векторизующие компиляторы.

Выделим две разновидности векторизации: ручную и автоматическую. Ручное преобразование программы к векторному виду выполняется самим программистом и обычно нежелательно для пользователя. Автоматический векторизатор - это программа, входящая в математическое обеспечение вычислительной системы. В ряде векторизаторов используется комбинация указанных способов, а именно: сочетание автоматической векторизации с подсказками пользователя. В диссертационной работе рассматриваются методы автоматической векторизации, непосредственно связанные с методами автоматического распараллеливания циклических конструкций.

В диссертационной работе описывается подход, позволяющий взглянуть с общих позиций на методы распараллеливания циклических конструкций, основанные на совмещении вычислений, не пересекающихся по входам-выходам. По сравнению с методами гиперплоскости и координат существенно ослабляются ограничения на форму индексных выражений в исходном цикле. Из-за более общего вида условий, накладываемых на итерации, выполняемые одновременно, появляется возможность распараллеливать циклы, которые не распараллеливаются другими известными методами. Кроме того, показано, как применить переупорядочивание операторов внутри цикла (применяемое в методе координат) при распараллеливании по гиперплоскостям, т.е. объединены преимущества методов гиперплоскостей и координат. Усилены результаты метода декомпозиции путём разрыва некоторых информационных зависимостей в теле цикла. Показано, как при распараллеливании системы нетесногнездовых и не вложенных циклов учитывается структура циклов при построении отношений информационной зависимости.

Для записи фрагментов преобразуемых программных конструкций используется, как правило, синтаксис языка Фортран, но многие из преобразований могут быть перенесены на программы, написанные на других языках программирования, с соответствующими ограничениями.

Исходный тесногнездовой цикл (одномерный или многомерный) записывается в виде:

DO а I е А (по порядку -») (4.1)

б

a CONTINUE, где Q - тело цикла,

А - область изменения параметров цикла,

—» - линейный порядок на Д, в соответствии с которым меняется вектор параметров 7 в процессе выполнения цикла.

Предлагаемый метод распараллеливания основан на следующей теореме, доказательство которой приводится в диссертационной работе.

Теорема 4.1. Пусть tp:A-^W - отображение области изменения параметров цикла (4.1) в линейно-упорядоченное множество W с отношением порядка =>, удовлетворяющее условию:

для всех I,J е А таких, что I —> J и (*)

(IN(Q, 1) П OUT(Q, J)) U (OUT{Q, 7) П IN(Q, J)) U (OUT(Q, 7) f|

П OUT(Q, J)) = 0 выполняется либо ф(7) => ф(J), либо ф(7) = ф(J).

Тогда цикл

DO а К е ф(Д) (по порядку =>)

DO а 7 е {Z / ф(!) = К&1е А} (по порядку -») (4.2)

е

а CONTINUE эквивалентен исходному циклу (4.1).

Пусть задан цикл вида (4.1) и 5 с А, тогда графом информационных связей на области 5 называется граф G6 = (V, R), V- множество вхождений в тело цикла, a R- отношение на V, определяемое следующим образом: если V; и v2 вхождения, по крайней мере, одно из которых является левой частью оператора присваивания, то vtRv2 тогда и только тогда, когда выполняется одно из следующих условий:

а) v2 - левая часть оператора присваивания;

V/ - вхождение в правую часть того же оператора;

б) существуют /', j е 5, такие, что i —> j, и A(vi, i) = A(v2, j);

в) существует / e 8 такое, что A(vni) = A(v2,i), причём, номер оператора, содержащего вхождение V/, строго меньше номера оператора, содержащего вхождение v2.

В диссертационной работе разработан алгоритм, который в случае,

когда граф Gü ацикличен, преобразует тело Q цикла (4.1) к такому виду Q¡, что цикл

DO ule А. (синхронно) (4.3)

<2.

a CONTINUE эквивалентен исходному.

Будем называть тело Q¡, полученное по графу G и телу Q с помощью данного алгоритма, телом, преобразованным в соответствии с G (обозначается Q(G)).

Теорема 4.2. Пусть ф: Д —> W - отображение, удовлетворяющее условию теоремы 4.1. Тогда, если для всех к е <р(Д) граф информационных связей qT'eO, где ф'ЧЮ = {/ /ф(/) = К &íe Д} ацикличен, то цикл DO а Ке <р{&) (по порядку =>) DO a PAR FOR ALL Je {L/<p(L) = K&Le Д}

a CONTINUE

эквивалентен исходному циклу (4.1). (На практике ф строится таким образом, чтобы граф G а, следовательно, и преобразованное тело цикла

Q(G , - ) не зависели от параметра К).

Следствие. Пусть ф: Д —»W - отображение области изменения параметров цикла (4.1) в линейно упорядоченное множество W с отношением порядка =>, удовлетворяющее следующему условию: для всех I,J е А таких, что 1 —> J и для 1,1 выполняется условие (*) (условие теоремы 4.1), справедливо ф(7) => ф( J).

Тогда цикл

DO а К е ф(Д) (по порядку =>)

DO а PAR FOR ALL Je {1/ф(Г) = К & Le Д}

Q

а CONTINUE эквивалентен исходному циклу (4.1).

Таким образом, распараллеливание сводится к поиску подходящего отображения ф. В конкретных случаях, например для метода гиперплоскостей, отображение ф ищется в классе отображений, задаваемых с помощью скалярного произведения, те ф отображает вектор параметров цикла / = (/,,...,/„) в число С,/, +... + Сп1п, где Сх,...,Сп - константы для заданного отображения ф. При распараллеливании используется условие следствия из теоремы 4.2.

В случае метода параллелепипедов отображение ф ищется в классе отображений N" —>N" (N - множество целых чисел), которые отображают

(

вектор / = (/,,...,/„) в вектор

где [х] - целая часть числа х, а

С.

Clv..,Cn - константы для заданного отображения <р; при распараллеливании используется условие следствия из теоремы 4.2.

В случае метода координат преобразование <р ищется в классе линейных преобразований, задаваемых матрицей A [nxri], в которой А = О при i Ф j и A е {0,1}. При распараллеливании используется теорема 4.2.

В диссертационной работе показывается, как теорема 4.2 используется для распараллеливания циклов, в теле которых допускаются вхождения с индексными выражениями в виде линейных функций от параметров цикла. Приводится алгоритм построения матрицы линейного преобразования, с помощью которой формируется структура и вид распараллеленного цикла.

Предлагается подход к распараллеливанию циклов с переменными границами. Рассматриваются разнообразные случаи исходных циклических конструкций. Изложенный подход может являться основой при разработке методов распараллеливания циклов с переменными границами.

Разработаны и исследованы методы векторизации вычислений, непосредственно связанные с методами распараллеливания, приведёнными ранее. Рассмотрена векторизация вычислений для случаев, когда матрица линейного преобразования имеет канонический и не канонический вид. Доказана эквивалентность осуществлённых преобразований.

Ниже показано, что если для цикла (4.1) существует линейное преобразование ранга г<п (преобразования ранга г>п с точки зрения распараллеливания бесполезны), удовлетворяющее условию теоремы 4.2, то существует линейное преобразование ранга п-1, которое удовлетворяет условию теоремы 4.2 и представляет собой матрицу А, элементы которой образуются из единичной матрицы Е[пхп] либо с помощью замены двух соседних строк е, и е|+1 их линейной комбинацией вида ае, + е1+1, где - а неотрицательное целое число, либо удалением последней строки еп . Матрицу указанного вида будем называть матрицей в каноническом виде.

Случай 1 Матрица линейного преобразования в каноническом виде

Для первого случая в приводимых в диссертационной работе доказательствах показано, что для любой матрицы В [гхп], где г<п, существует матрица А в каноническом виде, такая, что дяя любого К > 0 из ВКу 0 следует АК У 0 и из ВК У= 0 следует АК У= 0.

Таким образом, если матрица В удовлетворяет теореме 4.2, то и матрица А в каноническом виде удовлетворяет теореме 4.2.

Приводится алгоритм, с помощью которого исходный цикл вида DO а К е <р(Д) (по порядку -<) DOaPAR FOR ALL I e{I/y(L) = K&Z e A}

Q

a CONTINUE

представляется с помощью векторных операций. Здесь ф - линейное преобразование, задаваемое матрицей в канонической форме; Д -прямоугольная область в «-мерном пространстве, задаваемая условием

Л V

I, </, </, при /=1,...,«; <2 - тело цикла, содержащее вхождения лишь с линейными индексными выражениями (индексные выражения задаются линейными функциями от параметров 1„ /=1,...,«). Другими словами, исходный цикл надо представить в виде:

ЭОсс К. =кик.

DO а ЛГ„Ч =K„-t,Kr->

Q

ct CONTINUE,

где Q получается из Q заменой всех вхождений вида /£>(/(/)) (ID -идентификатор, а /(/) -линейное индексное выражение) вхождением вида (ID(fl(K),f2(K),f3(K)), которое интерпретируется как вектор, первый элемент которого совпадает с /,(К)-м элементом памяти, отводимой под массив с идентификатором Ю\ шаг вектора f2(K), число элементов в векторе f2(K).

Пусть массив ID описан как DIMENSION ID (Ni,..., Nri) и хранится по столбцам. Для начала рассмотрим случай, когда матрица преобразования получается из единичной матрицы удалением 1-й строки. Тогда

К, =

I, при / < /; /ы при / > /;

К, =

I, при / < /; /<+1 при i > /;

МК) =

f

к,-,

Л h К,

f2(K) = (eJ)(

Nt N2

N, N,

N,

И-1.

1

N, N2

N, N2

N,

m-1.

I,- 1м при 11 >/,;

1 при Ь < 11,

где е] - вектор-столбец, содержащий единицу в /-ой позиции и нули в остальных позициях; /- индексное выражение рассматриваемого вхождения; <3 - знак скалярного произведения.

Пусть теперь матрица ср получается из единичной матрицы заменой строк е, и е(+| на ае, + , где а > 1.

Тогда

К,

/, при /' < /; а // + 1м при /' = /; /,+1 при г > /;

X",

I1 при 1 < /; а // + 7/+1 при /' = /.

V

/,+1 при г > /;

Решая уравнение (р1 - К относительно /, получаем

К,

7(0 =

Я,.

-са

к,.,

где Г - целый параметр.

V Л V Л

Из условий //</,< 7/ и /м < 1М < //+1 получим ?Ш1П < ? < Гтах, где

1+1

аг

а

[*]- ближайшее целое, меньшее х или равное ему; - ближайшее целое, большее х. Отсюда находим длину вектора /}(К) = (^(К) - 1тт(К) +1 и начальный элемент вектора

'(Г

ДАО)-

1

V1//

1

N.

П",

. 1

где/- индексное выражение рассматриваемого вхождения. Значение шага получим из соотношения

1

N,

N,

f2(K) = f(I(t + \)-I(t))®

= f{e] -ela)®

Л1-1

UK

где е' - вектор-столбец, г'-й элемент которого равен единице, а остальные -нулю.

Случай 2. Векторизация в случае матрицы линейного преобразования

В диссертационной работе рассматривается представление пространства итераций, для некоторых из которых вычисления могут выполняться одновременно, в виде векторов, если задан следующий исходный порядок последовательно-параллельного выполнения:

a CONTINUE

(Здесь: A = {L/I = CI, Г'" < /, < I™"}, С - матрица из элементов а,,,

содержащая п столбцов и т строк (1<т<п); вектор Г изменяется от начального [Llul4\ до конечного [1ЛО„] значения согласно лексикографического порядка).

Задача векторизации в данном случае заключается в разбиении пространства итераций, для которых вычисления могут выполняться одновременно, на подпространства единичной размерности. При этом координаты точек отдельного подпространства являются координатами одного из искомых векторов.

Разработан алгоритм решения данной задачи, состоящий из следующих этапов:

1. Решить систему линейных диофантовых уравнений вида:

не в каноническом виде

DO a L е Д (согласно лексикографического порядка) DO а 1 еАп{7 / С/ = 1} (синхронно)

Тело цикла

где - вектор приращения вектора [I] по сравнению с начальным значением вектора [1„ач]

3. Определить угловые точки выпуклого многогранника, образуемого при наложении исходных ограничений на вектор [/]: [7П"П] < [7] < [/'""'].

4. Сформировать выражения для определения параметров образуемых векторов при [Ь] =СОИ8Т из диапазона [¿,„,,,]<[1] <[!„„,]

В пятой главе описывается практическое использование результатов исследований диссертационной работы. Под руководством и при непосредственным участии автора в Институте проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук выполнены следующие работы.

1. Создан информационно-аналитический центр системы производственного экологического мониторинга объекта хранения и уничтожения химического оружия.

2. Создан компьютерный тренажёрный комплекс для обучения операторов автоматизированной системы управления технологическим процессом уничтожения химического оружия.

3. Создан прототип системы поддержки принятия решений экипажем перспективного летательного аппарата для решения задач группового пилотирования.

4. Создан блок автоматического распараллеливания и векторизации для многопроцессорных вычислительных комплексов.

Система производственного экологического мониторинга объекта хранения и уничтожения химического оружия

Система производственного экологического мониторинга объекта хранения и уничтожения химического оружия создана и успешно функционирует на первом в России заводе по уничтожению химического оружия, расположенном в районе посёлка Горный Саратовской области и является системой наблюдений за состоянием окружающей среды в зоне техногенного влияния объекта хранения и уничтожения химического оружия, обеспечивающая требуемую достоверность контроля отравляющих и загрязняющих веществ для принятия эффективных управляющих решений, направленных на обеспечение экологически безопасной эксплуатации объекта.

Реализованы следующие основные функции системы:

• сбор, обработка, накопление, отображение, анализ, документирование информации, полученной в результате мониторинга, обеспечивающие оперативное управление;

• оценка полученных результатов наблюдений на соответствие критериям контроля, установленным для данного объекта мониторинга на основании нормативных документов и соответствующих требованиям промышленной и экологической безопасности, необходимая для реализации оперативного управления; ____

РОС НАЦИОНАЛЬНА» БИБЛИОТЕКА С. Петербург ! 33 • оэ т „т

—--—л

• предупреждение о создающихся нештатных или аварийных ситуациях, вредных или опасных для здоровья людей и других живых организмов;

• формирование и оперативная передача информации об экологической обстановке и метеопараметров соответствующему персоналу объекта и внешним абонентам для повышения качества принимаемых оперативных решений по снижению отрицательного влияния объекта хранения и уничтожения химического оружия на окружающую среду.

Система производственного экологического мониторинга позволяет оператору иметь оперативную информацию о состоянии окружающей среды для принятия правильных решений по управлению технологическим процессом объекта хранения и уничтожения химического оружия с целью предотвращения экологических катастроф.

Компьютерный тренажёрный комплекс

Для обеспечения безопасного функционирования объекта хранения и уничтожения химического оружия, расположенного в районе посёлка Горный Саратовской области, создан КТК, предназначенный для обеспечения компьютерного тренинга операторов, работающих с основными подсистемами автоматизированной системы управления технологическими процессами объекта хранения и уничтожения химического оружия, для выработки у оперативного персонала навыков безопасного и эффективного управления технологическими процессами путём воссоздания и анализа ситуаций, которые могут возникнуть как в штатном режиме, так и при неполадках и аварийных ситуациях.

Использование КТК позволяет значительно снизить вероятность возникновения нештатных ситуаций по вине операторов при эксплуатации объекта и решить следующие задачи проектирования систем оперативного управления сложными техническими объектами:

• определение объема и номенклатуры оперативной информации, необходимой для решения всех возлагаемых на оператора задач контроля и управления;

• анализ вариантов представления оперативной информации оператору с целью выявления узких мест, определения их причин и выработки рекомендаций по их устранению;

• выбор способов и принципов отображения оперативной информации, средств управления и способов их компоновки на экранах;

• оценка надежности и эффективности функционирования человеко-машинной системы управления.

КТК содержит базовые средства, которые могут быть адаптированы для других объектов хранения и уничтожения химического оружия.

Созданный КТК обладает следующими особенностями:

• является полигоном (стендом) для отработки оперативных управляющих воздействий в процессе ведения технологического процесса

уничтожения химического оружия как в штатном режиме, так и при возникновении неполадок, предаварийных и аварийных ситуаций;

• обучает операторов (химиков-технологов), реализующих оперативное управление на всём протяжении выполнения задачи управления от анализа ситуации и формирования цели до выработки сценария, реализуемого в динамике выполнения задачи, находить адекватные ответы на возникающие ситуации;

• способствует выработке групповых решений, т. е. поддерживает проведение работ для осуществления совместных решений операторами по

, оперативному управлению технологическим процессом.

При этом задача тренинга ставится как отработка практических навыков за счёт вовлечения операторов в процесс оперативного управления реально изменяющимся динамическим объектом при широком охвате * штатных и нештатных режимов его функционирования. Польза такого тренинга несомненна, поскольку он позволяет закрепить (приобрести) навыки выполнения ключевых этапов принятия решений операторами (обнаружение отклонений хода процесса от нормы, диагностика причин и компенсация нежелательных последствий этих отклонений).

Созданный и успешно прошедший государственные испытания КТК является эффективным средством подготовки и аттестации операторов, управляющих технологическими процессами уничтожения химического оружия, так как позволяет отрабатывать оперативные действия операторов в штатных и экстремальных ситуациях на программных моделях, восстанавливать профессиональные навыки и знания в условиях вахтового метода обслуживания производства, проводить автоматический анализ действий операторов и оценивать их профессиональную пригодность к работе, проводить компьютерные эксперименты для исследования различных режимов работы оборудования и анализа аварийных ситуаций; исследовать физическую сущность протекающих процессов, их взаимную зависимость; создавать эффективные системы управления на основе анализа различных алгоритмов управления.

^ Прототип системы-ассистента экипажа перспективного летательного

аппарата

Задачи, решаемые при управлении ЛА, относятся к динамической проблемной области, в которой от экипажа требуется своевременно (в заданных жестких временных рамках) выполнять определенные действия в ответ на изменения в обстановке.

Лётчики-исследователи с большим практическим опытом сошлись во мнении, что помощь в полёте требуется, в основном, при оценке воздушной обстановки, планировании действий (поиске оптимального варианта) и выборе целесообразных тактических приёмов. На основе анализа лётного опыта выявились три причины систематических ошибок при принятии лётчиком решений в ходе оценки обстановки: принятие ложной обстановки

за действительную, неправильное заключение по неполной информации, не оправдавшийся прогноз.

Опыт разработки теоретических основ и практической реализации систем поддержки принятия решений экипажем (СППРЭ) свидетельствует об их большой перспективности при использовании в управлении ЛА, где необходимо распознавать и диагностировать, принимать решения, формулировать планы действий, выдвигать и проверять гипотезы, выявлять закономерности в результатах наблюдений и т.д.

СППРЭ АЭРО - исследовательский комплекс, предназначеный для отработки методов решения следующих основных задач, связанных с навигацией и управлением ЛА:

• оценка оперативной обстановки (ситуаций);

• выбор и задание режимов работы ЛА;

• генерация сценариев (действий, решений) и их оценка;

• помощь при осуществлении группового пилотирования, маневрирования в районе цели.

Разработаны и исследованы методы, позволяющие с помощью СППРЭ АЭРО определять возможность построения боевого порядка группы тактического назначения до заданного сближения ведомых экипажей ЛА с ведущим; параметры маневра и взаимное положение в любой момент времени ведомых и ведущего для занятия места в боевом порядке; положение точки окончания построения, оставшееся расстояние и время полета до нее.

Разработаны методы выбора наиболее предпочтительной траектории маневра ведомых для занятия места в боевом порядке.

Блок автоматического распараллеливания и векторизации

Блок автоматического распараллеливания и векторизации, созданный на основе изложенных в диссертационной работе методов и подходов, был включён в состав программного обеспечения многопроцессорных вычислительных комплексов в качестве препроцессора.

Препроцессор состоит из трёх основных функциональных модулей: модуль анализа исходного текста, модуль распараллеливания и модуль векторизации.

Преобразование исходного текста к последовательно-параллельному виду осуществляется за счёт совмещения вычислений различных итераций циклов.

Полученный опыт работы с препроцессором на многопроцессорном вычислительном комплексе показал, что применение автоматического распараллеливания и векторизации дает существенный эффект при использовании векторных процессоров.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

В диссертационной работе на основе проведённых автором исследований сделано теоретическое обобщение и получено решение важной народно-хозяйственной задачи разработки методов и программных систем поддержки принятия оперативных решений в реальном времени. В рамках указанной проблемы получены следующие основные теоретические и практические результаты:

1. Разработана и исследована методика создания программного обеспечения СППОР, обеспечивающая эффективную поддержку принятия оперативных решений в режиме реального времени.

2. Разработана и исследована архитектура программного обеспечения СППОР и показана её специфика.

3. Разработана и исследована концепция построения информационного обеспечения СППОР, заключающаяся в выделении информационного ядра системы, содержащего информационные модели объекта управления и внешней среды, и функциональной части системы, реализующей методы обработки определенных в информационном ядре типов информационных моделей.

4. Разработана и исследована методика построения информационной модели объекта управления на основе предложенных типов данных. Использование предлагаемых типов данных проиллюстрировано на примере информационной модели технологического процесса гидролиза люизита.

5. Исследованы задачи СППОР, входящей в состав системы управления безопасностью хранения и уничтожения химического оружия.

6. Разработана и исследована обобщённая структура функциональной части СППОР, включающая блок обработки и анализа данных, блок генерации планов действий оператора, блок оценки и выбора оптимального плана, блок моделирования.

7. Предложена методика организации человеко-машинного взаимодействия в СППОР и разработана обобщённая структура программного обеспечения интерфейса оператора, которая может являться основой разработки интерфейсных модулей для конкретных СППОР.

8. Разработана и исследована методика построения компьютерного тренажёрного комплекса на основе программного обеспечения СППОР, содержащего стандартные и уникальные (создаваемые в каждом проекте) компоненты.

9. Разработаны и обоснованы методы автоматического распараллеливания и векторизации вычислений для обеспечения режима реального времени в СППОР при использовании многопроцессорных вычислительных систем, позволяющие осуществить распараллеливание исходных программных конструкций, которые не распараллеливаются другими известными методами; доказана эквивалентность преобразований циклических программных конструкций к последовательно-параллельному виду для различных методов распараллеливания и векторизации.

Эффективность разработанных в работе теоретических положений, моделей и методов подтверждена их использованием при создании программного обеспечения информационно-аналитического центра системы производственного экологического мониторинга объекта хранения и уничтожения химического оружия в районе поселка Горный Саратовской области, при создании компьютерного тренажерного комплекса для обучения операторов эффективному и безопасному ведению технологического процесса уничтожения химического оружия, при проведении исследований по созданию системы поддержки принятия оперативных решений экипажем перспективного летательного аппарата, при создании блока автоматического распараллеливания и векторизации для многопроцессорных вычислительных комплексов.

Публикации по теме диссертации

1 Лебедев В.Г. Системы поддержки принятия решений оператором: особенности и области применения. - Автоматизация в промышленности, 2005, № 7, с. 41-44.

2 Лебедев В.Г. Система-ассистент экипажа перспективного летательного аппарата. - Труды Института проблем управления РАН, т. XXVI, М., 2005, с. 39-46.

3. Кулида Е.Л., Лебедев В.Г. Модели компьютерного тренажёрного комплекса для обучения операторов объекта уничтожения химического оружия. - Проблемы управления, 2005, № 6.

4 Кулида Е.Л., Лебедев В.Г. Особенности разработки базы знаний в интегрированной инструментальной среде G2. - Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2005, № 3, с. 20-25.

5 Кулида Е.Л., Крюкова И.П., Лебедев В.Г. Повышение эффективности запросов к базе данных в системе экологического мониторинга. -Автоматизация в промышленности, 2005, № 2, с. 18-20.

6. Уткин А.Ю., Лебедев В.Г., Костикова H.A., Кулида Е.Л., Рождественский Д.Б. Компьютерный тренажёрный комплекс для обучения персонала центрального пульта управления объекта уничтожения химического оружия. - Проблемы управления, 2005, № 1, с. 56-61.

7 Лебедев В.Г. Принципы построения интеллектуального интерфейса пользователя для систем поддержки принятия решений оператором. — Проблемы управления, 2004, № 3, с. 43-47. 8. Лебедев В.Г. Инструментальные средства для создания систем поддержки операторов сложных аппаратно-программных комплексов. -Автоматизация в промышленности, 2004, № 8, с. 16-18. 9 Лебедев В.Г. Система поддержки принятия решения оператором сложного аппаратно-программного комплекса. - Датчики и системы, 2004, № 8 (63), с. 53-55.

Бабичев A.B., Лебедев В.Г. Язык спецификации взаимодействующих процессов Model-100. - Труды второй международной конференции «Параллельные вычисления и задачи управления», М, 2004, с. 837-849. Кулида Е.Л., Лебедев В.Г. Организация информационного обмена в тренажёре для объекта повышенной опасности. - Датчики и системы, 2004, № 10, с. 5-7.

Лебедев В.Г., Легович Ю.С., Артамонов Е.И., Степановская И.А. Информационно-аналитический центр системы производственного экологического мониторинга объекта уничтожения химического оружия. - Тезисы 4 международной конференции CAD/CAM/PDM -2004. Системы проектирования, технологической подготовки производства и управления этапами жизненного цикла промышленного продукта. М., 2004, с. 8-9.

Pavlov B.V., Vladimirov A.V., Grigorov N.L., Kahidze G.P., Lebedev V.G. The project of an orbital astrophysical observatory "PROTON-5" - Тезисы докладов второй Международной конференции по проблемам управления. М., 2003, с.180-181.

Павлов Б.В., Бизяев Р.В., Владимиров В.А., Кахидзе Г.П., Лебедев В.Г. Орбитальная обсерватория «ПРОТОН -5» в составе МКС. - Третья научно-техническая конференция «Перспективы использования новых технологий и научно-технических решений в изделиях ракетно-космической техники разработки ГКНПЦ им. М.В. Хруничева». Тезисы докладов. М., 2003, с. 46-49.

Лебедев В.Г. Система поддержки операторов при управлении сложными техническими объектами. - Третья научно-техническая конференция «Перспективы использования новых технологий и научно-технических решений в изделиях ракетно-космической техники разработки ГКНПЦ им. М.В. Хруничева». Тезисы докладов. М., 2003, с. 250-251.

Кулида Е.Л., Лебедев В.Г., Крюкова И.П. Создание базы данных системы производственного экологического мониторинга объекта уничтожения химического оружия. - Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2003, № 8, с. 49-53.

Алексанов A.A., Бочков А.Ф., Лебедев В.Г., Ядыкин И.Б. Концептуальное проектирование интегрированных

автоматизированных систем контроля, учёта и управления эффективностью производства и распределения энергоресурсов и воды для региональных энергокомпаний. - Тезисы докладов второй международной конференции по проблемам управления, М., 2003, с. 76.

Prangishvili I.V., Lebedev V.G., Legovich U.S., Tolstykh A.V., Voronin B.N., Nazarov V.D.. Industrial Enterprise Ecological Monitoring Integrated System. - The Fourth International Forum "High Technology of XXI". M., 2003, c. 176-177.

19. Прангишвили И.В., Лебедев В.Г., Легович Ю.С., Толстых A.B., Воронин Б.Н., Назаров В.Д. Комплексная система производственного экологического мониторинга промышленного предприятия. - 4-й международный форум "Высокие технологии XXI века", М., 2003. http://www.hitechno.ru/ecology-4.doc

20. Нехамин С.М., Лебедев В.Г., Панкова Л.А. Идентификация параметров схемной модели ванны руднотермической печи переменного тока в реальном времени. - Доклады научно-технического совещания «Компьютерное моделирование и оптимизация технологических процессов электротермических производств». Санкт-Петербург, 2002,

с. 71-72. 1

21 Нехамин С.М., Лебедев В.Г. Интеллектуальные информационно-управляющие системы для повышения эффективности рудотермических производств. - Электрометаллургия, 2001, № 10, с. « 38-41.

22. Лебедев В.Г., Чесноков A.M. Система-ассистент оператора для управления сложными комплексами. - Тезисы докладов девятой международной конференции "Проблемы управления безопасностью сложных систем", М., 2001, с. 513-516.

23 Лебедев В.Г., Чесноков A.M. Основы построения интеллектуальных интерфейсов пользователя с помощью инструментальных сред нового поколения. - Материалы международной конференции и выставки CAD/CAM/PDM-2001, М., 2001, с. 22-24.

24 Лебедев В.Г., Чесноков A.M. Основы построения интеллектуальных интерфейсов пользователя с помощью инструментальных сред нового поколения. - Тезисы докладов Международной конференции и выставки CAD/CAM/PDM-2001, М., 2001, с. 10-11.

25 Лебедев В.Г. Векторизация параллельных вычислений. - Труды Института проблем управления РАН, т. XIV, М., 2001, с. 38-42.

26 Кулида Е.Л., Крюкова И.П., Лебедев В.Г. Инструментальная среда для проектирования систем параллельной обработки информации. -Доклады международной конференции "Параллельные вычисления и задачи управления" (РАСО"2001),М., 2001, с. 155-160.

27. Алексанов A.A., Бочков А.Ф., Лебедев В.Г., Ядыкин И.Б. Вертикально-интегрированные автоматизированные системы контроля и учёта энергоресурсов и экономические механизмы управления производством и распределением энергоресурсов на тепловых * электрических станциях. - Труды Всероссийской научно-практической конференции "Ресурсо-энергосберегающие проекты и технологии", М.,

2001, с. 184-191.

28. Ефремов А.Ю., Лебедев В.Г., Легович Ю.С., Нехамин С.М., Пронина В. А. Проектирование системы автоматизированного управления выплавкой кристаллического кремния. - Автоматизация проектирования, 2000, № 1-2, с. 33-39.

29 Лебедев В.Г., Нехамин С.М., Панкова Л.А. А.И. Идентификация параметров схемной модели руднотермической печи. - Сборник докладов международной конференции "Идентификация систем и задачи управления" (SICPRO '2000)", М., 2000, с. 916-922.

30 Лебедев В.Г., Кулида Е.Л., Крюкова И.П. Программный комплекс моделирования и системного анализа параллельной обработки информации. - Труды Института проблем управления РАН, т. XI, М., 2000, с. 66-72.

31 Лебедев В.Г., Нехамин С.М., Панкова Л.А. Идентификация нелинейной схемной модели электрической цепи ванны ферросилициевой печи. -Сборник докладов научно-технического совещания "Компьютерное моделирование при оптимизации технологических процессов электротермических производств" ("Электротермия-2000"), Санкт-Петербург, 2000, с. 75-82.

32 Нехамин С.М. Лебедев В.Г. Использование в рудотермических производствах интеллектуальных информационно-управляющих систем. - Сборник докладов научно-технического совещания "Компьютерное моделирование при оптимизации технологических процессов электротермических производств" ("Электротермия-2000"), Санкт-Петербург, 2000, с. 272-276.

33 Лебедев В.Г., Кулида Е.Л., Чесноков A.M. Разработка инструментальных средств для интеллектуальных интерфейсов пользователей. - Тезисы докладов восьмой международной конференции "Проблемы управления безопасностью сложных систем". М., 2000.

34 Кулида Е.Л., Лебедев В.Г., Чесноков A.M. Проектирование интеллектуальных систем поддержки операторов сложных объектов. -Автоматизация проектирования, 1999, № 1, с. 47-51.

35 Крюкова И.П., Кулида Е.Л., Лебедев В.Г. Построение программных средств моделирования и системного анализа при разработке перспективных вычислительных систем. - Тезисы докладов юбилейной международной конференции по проблемам управления, т. 3, М., 1999, с. 202.

36 Бахур А.Б., Гольдин Д.А., Лебедев В.Г. Подход к распределению функций в организации управления космическими аппаратами на основе гомеостатических представлений о структуре систем. - Труды юбилейной международной научно-практической конференции "Теория активных систем", М., 1999, с. 144-145.

37. Легович Ю.С., Лебедев В.Г., Нехамин С.М., Пронина В.А. Система автоматизированного управления промышленной руднотермической электропечи для выплавки кремния. - Электрометаллургия, 1998, № 3, с. 39-47.

38. Краснова Т.Н., Крюкова И.П., Краснов А.Е., Лебедев В.Г., Панкова Л.А. Система автоматизированного ведения пациентов на основе

синдромной диагностики. - Приборы и системы управления, 1998, № 3, с. 18-20.

39 Ходжаянц М.Ю., Панкова Л.А., Лебедев В.Г. Автоматизированная система интерпретации сейсморазведки. - Приборы и системы управления, 1998, № 7, с. 30-32.

40 Краснова Т.Н., Краснов А.Е., Крюкова И.П., Лебедев В.Г., Панкова Л.А. Основы формализации синдромной диагностики для автоматизированной системы ведения пациентов. - Медицинская техника, 1998, № 3, с. 20-26.

41 Нехамин С.М., Легович Ю.С., Лебедев В.Г., Франчук В.П., Ефремов А.Ю., Пронина В.А. Система управления на базе промышленного компьютера для руднотермической печи.- Компьютерные методы в управлении электротермическими режимами руднотермических печей. - Доклады научно-технического совещания "Электротермия-98", Санкт-Петербург, 1998, с. 279-294.

42 Кулида Е.Л., Лебедев В.Г. Графический интерактивный подход к разработке информационно-вычислительных и управляющих средств PKT. - Тезисы докладов межведомственного научно-практического семинара "Проблемы и технологии создания и использования космических систем и комплексов на базе малых КА и орбитальных станций", М., 1998, с. 126.

43 Лебедев В.Г., Патрикеев Л.К., Трахтенгерц Э.А., Чесноков A.M. Системный конфигуратор синтеза обликов космических аппаратов из набора модулей. - Тезисы докладов межведомственного научно-практического семинара "Проблемы и технологии создания и использования космических систем и комплексов на базе малых КА и орбитальных станций", М., 1998, с. 40.

44 Лебедев В.Г. Программные средства интеллектуальной поддержки решения задач комплекса бортового оборудования. - Материалы межведомственного научно-практического семинара ГКНПЦ им. М.В. Хруничева, М., 1997, с. 97.

45 Кулида Е.Л., Лебедев В.Г. Метод построения системы синтеза принципиальных электрических схем на основе экспертных знаний. -Тезисы докладов Научно-практической конференции с международным участием "Проблемы информатики", Самара, 1991, с. 69-70.

46 Val'kovskii V.A., Lebedev V.G. Loop vectorizers.- Automation and Remote Control, V.50, N.8, part 1, New York, 1989, p. 1001-1016.

47 Вальковский B.A., Лебедев В.Г. Векторизаторы циклов. - Автоматика и телемеханика, 1989, № 8, с. 3-23.

48 Бабичев A.B., Иванов И.А., Королёва Т.М., Лебедев В.Г. Векторизатор циклов языка Фортран-77 для МВС ПС-3000. - Тезисы докладов восьмого всесоюзного семинара "Параллельное программирование и высокопроизводительные структуры", Киев, 1988, с. 127-128.

49 Бабичев A.B., Кулида Е.Л., Лебедев В.Г., Пронина В.А., Рубашкин В.А., Шаповалов А.Б. Система программирования с языка Фортран 77ВП для МВК ПС-3000. - Тезисы докладов 3 Всесоюзного совещания "Высокопроизводительные вычислительные системы", Таллин, 1988, с. 69.

50 Витальева Л.А., Иванов И.А., Королёва Т.М., Лебедев В.Г., Ходжаянц М.Ю. Экспертная система для проектирования блоков электрооборудования. - Тезисы докладов научно-практической школы-семинара "Программное обеспечение ЭВМ: индустриальная технология, интеллектуализация разработки и применения", ч. 2, Ростов-на-Дону, 1988, с. 157-158.

51 Бабичев A.B., Кулида Е.Л., Лебедев В.Г., Пронина В.А., Рубашкин В.А., Шаповалов А.Б. Система программирования с языка Фортран-77ВП для МВК ПС-3000. - Структурная организация и программное обеспечение многопроцессорных вычислительных комплексов с перестраиваемой структурой ПС-3000, сборник трудов, М., Институт проблем управления, 1987, с. 31-40.

52. Бабичев A.B., Лебедев В.Г., Пронина В.А., Трахтенгерц Э.А. Построение транслятора для МВС, ч. 2. - Кибернетика, 1985, № 1, с. 3844.

53 Бабичев A.B., Вальковский В.А., Лебедев В.Г., Трахтенгерц Э.А., Шурайц Ю.М. - Монография "Параллельная обработка информации", т. 1, Киев, Наукова Думка, 1985, 280 стр.

54 Бабичев A.B., Кулида Е.Л., Лебедев В.Г., Пронина В.А., Шаповалов А.Б. Система программирования Фортран-77ВП для МВК ПС-3000. -Тезисы докладов 6 Всесоюзной школы "Многопроцессорные вычислительные системы", М., Институт проблем управления, 1985, с. 8-9.

55 Бабичев A.B., Лебедев В.Г., Пронина В.А., Трахтенгерц Э.А. Построение транслятора для МВС, ч.1,- Кибернетика, 1984, № 6, с. 1822.

56 Babichev A.V., Lebedev V.G. Parallel execution of Program Loops. -Computer software and system programming, 1984, pp. 261-271.

57 Бабичев A.B., Лебедев В.Г. Распараллеливание программных циклов.-Программирование, 1983, № 5, с. 52-63.

58 Вальковский В.А., Лебедев В.Г., Шурайц Ю.М. О распараллеливании циклов с переменными границами. - В сб.: Многопроцессорные вычислительные системы и их математическое обеспечение. Новосибирск: Вычислительный центр СО АН СССР, 1982, с. 24-27.

59 Бабичев A.B., Лебедев В.Г. Распараллеливание программных циклов с линейными индексными выражениями. - Тезисы докладов 5 Всесоюзной школы-семинара "Параллельное программирование и высокопроизводительные системы". Часть 2, Киев, Наукова думка, 1982, с. 49-51.

60. Кутьин А.Б., Лебедев В.Г., Трахтенгерц Э.А., Шурайц Ю.М. Алгоритмы и анализ распараллеливания программ для параллельных машин с множественным потоком команд. - В сб.: Вопросы кибернетики, вып. 79, М., АН СССР. Научный совет по комплексной проблеме "Кибернетика", 1981, с. 28-46.

61 Шурайц Ю.М., Лебедев В.Г., Кутьин А.Б. О распараллеливании линейных рекурсий. - Тезисы докладов Всесоюзного совещания "Высокопроизводительные вычислительные системы". Часть 2, Тбилиси, 1981, с. 150-152.

62 Лебедев В.Г., Петрова Е.Ю. Представление программ в виде линейных структур для распараллеливания. - В сб.: Организация вычислений на ' многопроцессорных ЭВМ, вып.26, М.: Институт проблем управления, 1981, с. 29-36.

63 Lebedev V.G. and Yu.M. Shuraits. Paralleling Loops with an Arbitrary Step. * - Automation and Remote Control, v. 40, N. 9, part 2, New York, 1979, p.

64 Лебедев В.Г., Шурайц Ю.М. Распараллеливание циклов с произвольным шагом. - Автоматика и телемеханика, 1979, № 9, с. 158-

65 Лебедев В.Г. Представление программы в виде линейных структур. -Тезисы докладов Всесоюзного научно-технического совещания "Проблемы создания и использования высокопроизводительных информационно-вычислительных машин". Кишинёв, НТО им. A.C. Попова, 1979, с. 89-90.

66 Лебедев В.Г., Митяева С.А. Реализация алгоритма распараллеливания последовательной программы. - Вопросы кибернетики, вып. 43, М., АН СССР, Научный совет по комплексной проблеме "Кибернетика", 1978,

1386-1395.

167.

с. 98-107.

4

\

Типография ордена "Знак почета" издательства МГУ 119234, Москва, Ленинские горы Заказ № 571 Тираж 100 экз.

191 57

PH Б Русский фонд

2006^4 20446

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. СРЕДСТВА И МЕТОДЫ РАЗРАБОТКИ СИСТЕМ ф ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ ОПЕРАТИВНЫХ РЕШЕНИЙ.

1.1. Основные области применения систем поддержки принятия оперативных решений.

1.2. Особенности и направления исследований в области создания систем поддержки принятия оперативных решений.

1.3. Исследование методов обеспечения работы систем поддержки принятия оперативных решений в режиме реального времени.

1.3.1. Параллелизм на уровне задач, подзадач и программных ф модулей.

1.3.2. Параллельное выполнение циклических конструкций.

1.3.3. Механизмы распараллеливания на уровне правил и внутри правил

1.3.4. Использование синхронизирующих примитивов.•.

1.3.5. Спецификация взаимодействующих процессов.

1.3.6. Дисциплина обработки правил.

1.3.7. Хранение информации.

1.4. Интеллектуализация человеко-машинного взаимодействия. щ 1.5. Подготовка информации для системы поддержки принятия оперативных решений в подсистеме настройки.

ВЫВОДЫ.

ГЛАВА 2. ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ ОПЕРАТИВНЫХ РЕШЕНИЙ.

2.1. Методы обработки информации в системе поддержки принятия оперативных решений. 2.2. Структура информационного обмена в системе поддержки ® принятия оперативных решений.

2.3. Информационная модель объекта управления.

2.4. Информационная модель внешней среды.

2.5. Задачи системы поддержки принятия оперативных решений в системе обеспечения безопасного функционирования объектов хранения и уничтожения химического оружия.

2.6. Иллюстрация информационной модели технологического процесса гидролиза люизита.

ВЫВОДЫ.

ГЛАВА 3. ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ ОПЕРАТИВНЫХ РЕШЕНИЙ И КОМПЬЮТЕРНОГО ТРЕНАЖЁРНОГО КОМПЛЕКСА. ф 3.1. Этапы проектирования системы поддержки принятия оперативных решений.

3.2. Структура функциональной части системы поддержки принятия оперативных решений.

3.2.1. Блок обработки и анализа данных.

3.2.2. Блок генерации планов действий оператора.

3.2.3. Блок оценки и выбора оптимального плана.

3.2.4. Блок моделирования.

3.2.5. Блок взаимодействия с источниками знаний.

3.3. Человеко-машинное взаимодействие в системе поддержки принятия оперативных решений.

3.3.1. Модуль презентации.

3.3.2. Монитор ошибок.

3.3.3. Модуль адаптивной поддержки.

3.4. Компьютерный тренажёрный комплекс на основе системы поддержки принятия оперативных решений.

3.4.1. Структура компьютерного тренажерного комплекса.

3.4.2. Функциональная структура программного обеспечения рабочих мест.

3.4.3. Информационная модель процесса обучения.

ВЫВОДЫ.

ГЛАВА 4. СРЕДСТВА И МЕТОДЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО РАСПАРАЛЛЕЛИВАНИЯ И ВЕКТОРИЗАЦИИ ВЫЧИСЛЕНИЙ ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ РЕЖИМА РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ.

4.1. Автоматическое распараллеливание языковых конструкций.

4.1.1. Универсальный метод распараллеливания циклических конструкций.

4.1.1.1. Определения и обозначения.

4.1.1.2. Обоснование метода распараллеливания.

4.1.1.3. Декомпозиция циклов.

4.1.2. Метод линейного преобразования.

4.1.3. Распараллеливание нетесногнездовых и не вложенных циклов

4.1.4. Распараллеливание циклов с переменными границами.

4.2. Векторизация повторяющихся вычислений.

4.2.1. Векторизация вычислений в случае матрицы линейного преобразования в каноническом виде.

4.2.2. Векторизация в случае матрицы линейного преобразования не в каноническом виде.

4.2.3. Векторизация в случае произвольных шагов изменения параметров цикла.

ВЫВОДЫ.

ГЛАВА 5. РЕАЛИЗАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЙ.

5.1. Система производственного экологического мониторинга объекта хранения и уничтожения химического оружия.

5.2. Компьютерный тренажёрный комплекс для обучения операторов, управляющих технологическим процессом уничтожения химического оружия.

5.3. Система-ассистент экипажа перспективного летательного аппарата.

5.4. Блок автоматического распараллеливания и векторизации.

ВЫВОДЫ.

Актуальность темы диссертации. Сложность решаемых задач, большой объем поступающей информации, короткое время на принятие решений и ответственность за принятые решения приводят в отдельных случаях к несоответствию возможностей человека-оператора требованиям эффективно осуществлять процесс оперативного управления человеко-машинными комплексами. В связи с этим в настоящее время все шире используются компьютерные системы поддержки принятия оперативных решений (СППОР), предназначенные для оказания помощи операторам в преодолении возникающих проблем управления сложными техническими объектами.

Перед СППОР ставятся очень широкие задачи, которые не всегда могут быть формализованы и решены традиционными математическими методами:

• анализ больших объемов неполной и противоречивой информации;

• генерация и оценка вариантов решений по управлению объектом в режиме реального времени;

• выбор наилучших путей, ведущих к достижению необходимого результата;

• предупреждение оператора в случае неудовлетворительного состояния объекта управления (технологического процесса) и др.

Поэтому возникла необходимость в исследовании вопросов, связанных с интеграцией в СППОР, работающей в режиме реального времени, традиционных математических методов с эвристическими моделями и методами.

Можно выделить три основных подхода к обеспечению режима реального времени в СППОР. Один из них заключается в использовании (разработке) специализированных механизмов обработки знаний, другой - в увеличении скорости вычислений за счет максимального их распараллеливания. Третий подход связан с разработкой методов создания человеко-машинного взаимодействия, в значительной степени сокращающих потери времени при общении человека-оператора с системой.

Важным аспектом обеспечения быстрого и точного взаимодействия оператора с СГГПОР является его уровень понимания принципов, заложенных в систему, возможностей и методов работы СППОР, знаний и умения использовать предлагаемые интерфейсы. Поэтому для обеспечения полноценного использования СППОР в режиме реального времени структура программного обеспечения СППОР должна быть разработана с учётом необходимости обучения операторов на компьютерном тренажёрном комплексе (КТК). В этом случае из разработанных модулей программного обеспечения можно сконфигурировать как СППОР для работы с реальным объектом, так и КТК для компьютерного тренинга операторов.

Важность задач, стоящих перед СППОР, отсутствие комплексной методологии и эффективных программных инструментов их решения, определяют актуальность теоретических и прикладных исследований диссертационной работы, решающей крупную научную проблему комплексной поддержки принятия оперативных решений в реальном времени при управлении сложным техническим объектом.

Целью диссертационной работы является разработка и исследование методов построения и архитектуры СППОР для эффективного управления в реальном времени сложными техническими объектами. Полученные в работе результаты направлены на создание информационного, математического, программного и методического обеспечения СППОР.

Методы исследования. Проведённые теоретические и прикладные исследования базируются на использовании методов обработки знаний, целочисленного программирования, методов поиска и принятия решений, теории выбора и многокритериальной оптимизации.

Научная новизна. В результате проведённых исследований получены следующие научные результаты:

- разработана и исследована методика создания программного обеспечения СППОР, обеспечивающая эффективную поддержку принятия оперативных решений в режиме реального времени;

- разработана и исследована архитектура программного обеспечения СППОР и показана её специфика;

- разработана методика построения информационной модели объекта управления на основе предложенных типов данных;

- предложена методика организации человеко-машинного взаимодействия в СППОР и разработана обобщённая структура программного обеспечения интерфейса оператора, которая может являться основой разработки интерфейсных модулей для конкретных СППОР;

- разработана и исследована методика построения компьютерного тренажёрного комплекса на основе программного обеспечения СППОР, содержащего стандартные и уникальные (создаваемые в каждом проекте) компоненты;

- разработаны и обоснованы методы автоматического распараллеливания и векторизации вычислений для обеспечения режима реального времени в СППОР при использовании многопроцессорных вычислительных систем, позволяющие осуществить распараллеливание исходных программных конструкций, которые не распараллеливаются другими известными методами; доказана эквивалентность преобразований циклических программных конструкций к последовательно-параллельному виду для различных методов распараллеливания и векторизации.

Достоверность научных положений, выводов и практических рекомендаций, полученных в диссертационной работе, подтверждена обоснованием и анализом разработанных методов и структур программного обеспечения, доказательствами правильности преобразования программных конструкций, а также результатами практического использования предложенных в диссертационной работе методов, алгоритмов и программных средств.

Практическая ценность и реализация результатов. Разработанные в диссертации методы, алгоритмы и программные средства систем поддержки принятия оперативных решений позволят повысить качество принимаемых решений при управлении сложным техническим объектом, облегчить взаимодействие операторов с автоматизированными системами управления, повысить уровень безопасности эксплуатации объекта управления.

Практическая ценность полученных результатов подтверждается их использованием в следующих системах:

- система производственного экологического мониторинга объекта хранения и уничтожения химического оружия;

- компьютерный тренажёрный комплекс для обучения операторов автоматизированной системы управления технологическим процессом (АСУ ТП) объекта хранения и уничтожения химического оружия;

- прототип системы поддержки принятия решений экипажем перспективного летательного аппарата (ЛА) для решения задач группового пилотирования;

- блок автоматического распараллеливания и векторизации для многопроцессорных вычислительных комплексов.

Диссертационная работа выполнена в рамках плановой тематики Института проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и представлялись на следующих конференциях, форумах, семинарах, совещаниях: третья международная промышленная ярмарка MIIF-2004 (Москва, 2004); четвёртая международная конференция и выставка CAD/CAM/PDM-2004 (Москва, 2004); вторая международная конференция «Параллельные вычисления и задачи управления» (Москва, 2004); третья научно-техническая конференция «Перспективы использования новых технологий и научно-технических решений в изделиях ракетно-космической техники разработки ГКНПЦ им. М.В. Хруничева» (Москва, 2003); четвёртый международный форум «Высокие технологии XXI века» (Москва, 2003); вторая международная конференция по проблемам управления (Москва, 2003); двадцать шестой международный семинар-презентация по ПТК, промышленным контроллерам, техническим и программным средствам АСУТП, SCADA-системам, приборам и средствам автоматизации (Москва, 2002); научно-техническое совещание «Компьютерное моделирование и оптимизация технологических процессов электротермических производств» (Санкт-Петербург, 2002); всероссийская научно-практическая конференция «Ресурсосберегающие проекты и технологии» (Москва, 2001); международная конференция «Параллельные вычисления и задачи управления» (Москва, 2001); международная конференция и выставка CAD/CAM/PDM-2001 (Москва, 2001); девятая международная конференция «Проблемы управления безопасностью сложных систем» (Москва, 2001); научно-техническое совещание «Компьютерное моделирование при оптимизации технологических процессов электротермических производств» (Санкт-Петербург, 2000); восьмая международная конференция «Проблемы управления безопасностью сложных систем» (Москва, 2000); международная конференция «Идентификация систем и задачи управления» (SICPRO) (Москва, 2000); международная научно-практическая конференция "Теория активных систем" (Москва, 1999); юбилейная международная конференция по проблемам управления (Москва, 1999); межведомственный научно-практический семинар «Проблемы и технологии создания и использования космических систем и комплексов на базе малых КА и орбитальных станций» (Москва, 1998); научно-техническое совещание «Компьютерные методы в управлении электротермическими режимами рудотермических печей» (Санкт-Петербург, 1998); межведомственный научно-практический семинар ГКНПЦ им. М.В. Хруничева «Новые задачи, пути совершенствования перспективных средств РКТ и технологии их создания» (Москва, 1997); научно-практическая конференция с международным участием «Проблемы информатики» (Самара, 1991); научно-практическая школа-семинар «Программное обеспечение ЭВМ: индустриальная технология, интеллектуализация разработки и применения» (Ростов-на-Дону, 1988); третье всесоюзное совещание «Высокопроизводительные вычислительные системы» (Таллин, 1988); восьмой всесоюзный семинар «Параллельное программирование и высокопроизводительные системы» (Киев, 1988); шестая всесоюзная школа «Многопроцессорные вычислительные системы» (Москва, 1985); пятая всесоюзная школа-семинар «Параллельное программирование и высокопроизводительные системы» (Киев, 1982); всесоюзное совещание «Высокопроизводительные вычислительные системы» (Тбилиси, 1981); всесоюзное научно-техническое совещание «Проблемы создания и использования высокопроизводительных машин» (Кишинёв, 1979).

Публикации. Основные результаты научных исследований по теме диссертации содержатся в 66 публикациях, в их числе 19 публикаций в ведущих научных журналах и изданиях перечня Высшей аттестационной комиссии.

Структура и объём диссертации. Работа состоит из введения, пяти глав, заключения, содержит 229 страниц текста, 30 рис., 2 табл., список литературы из 236 названий.

ВЫВОДЫ

1. Созданный и успешно функционирующий в течение ряда лет информационно-аналитический центр системы производственного экологического мониторинга объекта хранения и уничтожения химического оружия (п. Горный Саратовской области) представляет собой систему оперативного прогнозирования, которая не только выявляет превышение пороговых значений концентраций отравляющих и загрязняющих веществ с помощью автоматических датчиков и результатов анализов, но и отслеживает тенденции накопления отравляющих и загрязняющих веществ для своевременного вмешательства операторов в ход технологического процесса с целью предотвращения экологически опасных ситуаций.

2. Созданный и успешно прошедший государственные испытания компьютерный тренажёрный комплекс является эффективным средством подготовки и аттестации операторов, управляющих технологическими процессами уничтожения химического оружия, так как позволяет отрабатывать действия операторов в штатных и экстремальных ситуациях на программных моделях, восстанавливать профессиональные навыки и знания в условиях вахтового метода обслуживания производства, проводить автоматический анализ действий операторов и оценивать их профессиональную пригодность к работе, проводить компьютерные эксперименты для исследования различных режимов работы оборудования и анализа аварийных ситуаций; исследовать физическую сущность протекающих процессов, их взаимную зависимость.

3. При создании исследовательского прототипа системы поддержки принятия решений экипажем перспективного летательного аппарата были проведены исследования функционально-информационной структуры системы, методики реализации отдельных компонент системы и интерфейса оператора, использованные в дальнейшем при проведении исследований и разработок для объекта хранения и уничтожения химического оружия.

4. При создании программного обеспечения СППОР для многопроцессорных вычислительных комплексов могут быть использованы разработанные в диссертационной работе и проверенные на практике методы автоматического распараллеливания и векторизации, что существенно повысит скорость вычислений.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе на основе проведённых автором исследований сделано теоретическое обобщение и получено решение важной народно-хозяйственной задачи разработки методов и программных систем поддержки принятия оперативных решений в реальном масштабе времени. В рамках указанной проблемы получены следующие основные теоретические и практические результаты:

1. Разработана и исследована методика создания программного обеспечения СППОР, обеспечивающая эффективную поддержку принятия оперативных решений в режиме реального времени.

2. Разработана и исследована архитектура программного обеспечения СППОР и показана её специфика.

3. Разработана и исследована концепция построения информационного обеспечения СППОР, заключающаяся в выделении информационного ядра системы, содержащего информационные модели объекта управления и внешней среды, и функциональной части системы, реализующей методы обработки определенных в информационном ядре типов информационных моделей.

4. Разработана и исследована методика построения информационной модели объекта управления на основе предложенных типов данных. Использование предлагаемых типов данных проиллюстрировано на примере информационной модели технологического процесса гидролиза люизита.

5. Исследованы задачи СППОР, входящей в состав системы управления безопасностью хранения и уничтожения химического оружия.

6. Разработана и исследована обобщённая структура функциональной части СППОР, включающая блок обработки и анализа данных, блок генерации планов действий оператора, блок оценки и выбора оптимального плана, блок моделирования.

7. Предложена методика организации человеко-машинного взаимодействия в СППОР и разработана обобщённая структура программного обеспечения интерфейса оператора, которая может являться основой разработки интерфейсных модулей для конкретных СППОР.

8. Разработана и исследована методика построения компьютерного тренажёрного комплекса на основе программного обеспечения СППОР, содержащего стандартные и уникальные (создаваемые в каждом проекте) компоненты.

9. Разработаны и обоснованы универсальные методы автоматического распараллеливания и векторизации вычислений для обеспечения режима реального времени в СППОР при использовании многопроцессорных вычислительных систем, позволяющие осуществить распараллеливание исходных программных конструкций, которые не распараллеливаются другими известными методами; доказана эквивалентность преобразований циклических программных конструкций к последовательно-параллельному виду для различных методов распараллеливания и векторизации.

Эффективность разработанных в работе теоретических положений, моделей и методов подтверждена их использованием при создании программного обеспечения информационно-аналитического центра системы производственного экологического мониторинга объекта хранения и уничтожения химического оружия в районе поселка Горный Саратовской области, при создании компьютерного тренажерного комплекса для обучения операторов эффективному и безопасному ведению технологического процесса уничтожения химического оружия, при проведении исследований по созданию системы поддержки принятия оперативных решений экипажем перспективного летательного аппарата, при создании блока автоматического распараллеливания и векторизации для многопроцессорных вычислительных комплексов.

1. Администрирование Microsoft SQL Server 2000. Учебный курс MCSA/MCSE, MCDBA - Пер. с англ. М.: Издательско-торговый дом «Русская Редакция», 2002.

2. Александров В.Н., Емельянов В.И. Отравляющие вещества. М., Военное издательство, 1990, 272 стр.

3. Аристова Н.И. Проектирование средств пользовательского интерфейса и метод решения задачи автоматизированной генерации сценариев диалога. Приборы и системы управления. 1998, № 7, с. 10-12.

4. Бабичев А.В., Вальковский В.А., Лебедев В.Г., Трахтенгерц Э.А., Шурайц Ю.М. Монография "Параллельная обработка информации", т. 1, Киев, Наукова Думка, 1985, 280 стр.

5. Бабичев А.В., Иванов И.А., Королёва Т.М., Лебедев В.Г. Векторизатор циклов языка Фортран-77 для МВС ПС-3000. Тезисы докладов 8 Всесоюзного семинара "Параллельное программирование и высокопроизводительные структуры", Киев, 1988, с. 127-128.

6. Бабичев А.В., Кулида Е.Л., Лебедев В.Г., Пронина В.А., Рубашкин В.А., Шаповалов А.Б. Система программирования с языка Фортран-77ВП для

7. МВК ПС-3000. Структурная организация и программное обеспечение многопроцессорных вычислительных комплексов с перестраиваемой структурой ПС-3000, сборник трудов, М., Институт проблем управления РАН, 1987, с. 31-40.

8. Бабичев А.В., Кулида Е.Л., Лебедев В.Г., Пронина В.А., Шаповалов А.Б. Система программирования Фортран-77ВП для МВК ПС-3000. Тезисы докладов 6 Всесоюзной школы "Многопроцессорные вычислительные системы", М., Институт проблем управления, 1985, с. 8-9.

9. Бабичев А.В., Лебедев В.Г. Распараллеливание программных циклов. -Программирование, 1983, № 5, с. 52-63.

10. Бабичев А.В., Лебедев В.Г. Язык спецификации взаимодействующих процессов Model-100. Труды второй международной конференции «Параллельные вычисления и задачи управления», М., 2004, с. 837-849.

11. Бабичев А.В., Лебедев В.Г., Пронина В.А., Трахтенгерц Э.А. Построение транслятора для МВС, ч.1.- Кибернетика, 1984, № 6, с. 18-22.

12. Бабичев А.В., Лебедев В.Г., Пронина В.А., Трахтенгерц Э.А. Построение транслятора для МВС, ч.2. Кибернетика, 1985, № 1, с. 38-44.

13. Барский А.Б. Нейронные сети: распознавание, управление, принятие решений. М., Финансы и статистика, 2004.

14. Баханов Л.Е. Функциональный облик и особенности бортовой оперативно-советующей системы «Навигация». Сборник докладов 5

15. Всероссийской научно-технической конференции «Проблемы совершенствования робототехнических и интеллектуальных систем летательных аппаратов». М., МАИ, 1999.

16. Бодров В. А., Орлов В .Я. Психология и надёжность: Человек в системе управления техникой. М., ИП РАН, 1998.

17. Буч Г. Объектно-ориентированное проектирование с примерами применения. Пер. с англ. М., Конкорд, 1992, 519 с.

18. Вагин В.Н., Головина Е.Ю., Загорянская А.А., Фомина М.В. Достоверный и правдоподобный вывод в интеллектуальных системах. М., Физматлит, 2004.

19. Вагин В.Н., Еремеев А.П. Некоторые базовые принципы построения интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени. Известия академии наук. Теория и системы управления, 2001, №6, с. 114-123.

20. Вальковский В.А. Параллельное выполнение циклов. Метод параллелепипедов. Кибернетика, 1982, № 2, с. 51-62.

21. Вальковский В.А. Параллельное выполнение циклов. Метод пирамид. -Кибернетика, 1983, № 2, с. 34-38.

22. Вальковский В.А. Распараллеливание по циклам на небольшое число ветвей. Вопросы теории и построения вычислительных систем. - В кн.: Вычислительные системы, № 70. Новосибирск: Изд-во ИМ СО АН СССР, 1977, с. 90-97.

23. Вальковский В.А. Распараллеливание циклов общего вида методом пирамид. Кибернетика, 1983, № 3, с. 41-49.

24. Вальковский В.А., Кондрацкий B.J1. Максимальное распараллеливание простых циклов. В кн.: Параллельные и вычислительные программные системы. Новосибирск, ВЦ СО АН СССР, 1981, с. 29-36.

25. Вальковский В.А., Лебедев В.Г. Векторизаторы циклов. Автоматика и телемеханика, 1989, № 8, с.3-23.

26. Вальковский В.А., Лебедев В.Г., Шурайц Ю.М. О распараллеливании циклов с переменными границами. В сб.: Многопроцессорные вычислительные системы и их математическое обеспечение. Новосибирск: Вычислительный центр СО АН СССР, 1982, с. 24-27.

27. Венцель Е.С. Исследование операций. Задачи, принципы, методология. -М., Наука, 1988.

28. Водяхо А.И., Горнец Н.Н., Пузанков Д.В. Высокопроизводительные системы обработки данных. М., «Высшая школа», 1997.

29. Воеводин В.В., Воеводин Вл.В. Параллельные вычисления. «БХВ-Петербург», Санкт-Петербург, 2002.

30. Волин С. Тактическая авиация: долгий путь к пятому поколению. М., Вестник авиации и космонавтики, № 6, 2002.

31. Гаврилов А.Ф., Строканов В.Н., Уткин В.Ю., Бекяшева Н.В. Система информационной поддержки командира дизельной ПЛ. Системы управления и обработки информации: Научно-технический сборник. ФНПЦ НПО «Аврора», СПб., выпуск 1, 2000.

32. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. С.-Петербург, ИД «Питер», 2000.

33. Галатенко В., Таранов А. Компонентная объектная модель JavaBeans. -Системы управления базами данных, 1997, № 4, с.42-60.

34. Городецкий В.И. Многоагентные системы: современное состояние исследований и перспективы применения. Новости искусственного интеллекта, 1996, № 1, с. 44-59.

35. Горский В.Г. Теоретические основы инженерного оформления технологических процессов органического синтеза. М., издательство ВАХЗ, 1974, 458 стр.

36. Дал У., Дейкстра Э., Хоор К. Структурное программирование. М., Мир, 1975.

37. Дейкстра Э. Дисциплина программирования. Мир, М., 1978.

38. Джанджгава Г.И., Рогалёв А.П. Интеллектуальные интегрированные комплексы бортового оборудования маневренных летательных аппаратов. Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика, 2000, № 8.

39. Джексон П. Введение в экспертные системы. М., ИД «Вильяме», 2001.

40. Джонс М.Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях. ДМК Пресс, М., 2004.

41. Дозорцев В.М. Оператор в компьютеризированной системе управления: к проблеме построения человеко-машинного интерфейса. Приборы и системы управления, 1998, № 3, с. 39-47.

42. Дозорцев В.М., Шестаков Н.В. Компьютерные тренажёры для нефтехимии и нефтепереработки: опыт внедрения на российском рынке. -Приборы и системы управления, 1998, № 1, с. 27-32.

43. Ефремов А.Ю., Лебедев В.Г., Легович Ю.С., Нехамин С.М., Пронина В.А. Проектирование системы автоматизированного управления выплавкой кристаллического кремния. Автоматизация проектирования, 2000, № 1-2, с. 33-39.

44. Жарко Е.Ф., Ильюков В.Д., Чернышев К.Р. Молчанов С.А. Математическое обеспечение диагностических задач системы информационной поддержки операторов АЭС. -http://www.sbcinfo.ru/articles/6th 1998conf/5 12.htm

45. Железняков А. Системы отображения информации комплекса «Алмаз». -Энциклопедия «Космонавтика». http://www.cosmoworld.ru/spacee4nclopedia/publications/inde

46. Жернаков С.В. Применение экспертных систем с нейросетевыми базами знаний к диагностике и контролю устройств авиационных двигателей. -Информационные технологии, 2000, № 12.

47. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближённых решений. М., Мир, 1976.

48. Захаров В.Н. Интеллектуальные системы управления: основные понятия и определения. Известия академии наук. Теория и системы управления, 1997, №3, с. 138-145.

49. Игнатущенко В.В., Подшивалова И.Ю. Динамическое управление надежным выполнением параллельных вычислительных процессов для систем реального времени Автоматика и телемеханика, 1999, № 6, с. 142-157.

50. Инструментальная система для управления и диагностики технологических процессов АСУ ТП «Оператор». http://www.syrus.ru

51. Ириков В.И., Тренёв В.Н. Распределённые системы принятия решений. -М., Наука, 1999.

52. Кандрашина Е.Ю., Литвинцева Л.В., Поспелов Д.А. Представление знаний о времени и пространстве в интеллектуальных системах. М.: Наука, 1989.

53. Карло Пешио. Никлаус Вирт о культуре разработки ПО. Открытые системы, 1998, № 1, с. 41-44.

54. Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. Радио и связь, М., 1981.

55. Кирпичникова Л.Г., Матвеенко Л.С. Бортовые информационные системы обеспечения безопасности пилотируемых летательных аппаратов. -Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика, № 8, 2000.

56. Кисель Е.Б. Сравнительный анализ инструментальных средств для разработки систем управления реального времени Материалы семинара "Экспертные системы реального времени", М. ЦРДЗ, 1995.

57. Клещев Н.Т., Романов А.А. Практическое руководство по организации и проектированию информационных систем. М., «Научтехлитиздат», 2001.

58. Конвенция о запрещении разработки, производства, накопления и применения химического оружия и о его уничтожении. http://www.imemo-himinfo.ru/chem-disarm/docs/convention/

59. Котов В.Е. Введение в теорию схем программ. Новосибирск, «Наука», 1978.

60. Кофман А., Анри-Лабордер А. Методы и модели исследования операций. М.: Мир, 1977.

61. Кочуров А.В., Кустова Э.Л. Автоматизированное рабочее место по прогнозированию чрезвычайных ситуаций Безопасность жизнедеятельности, 1993, сент., с. 8-11.

62. Краснова Т.Н., Краснов А.Е., Крюкова И.П., Лебедев В.Г., Панкова Л.А. Основы формализации синдромной диагностики для автоматизированной системы ведения пациентов. Медицинская техника, 1998, № 3, с. 20-26.

63. Краснова Т.Н., Крюкова И.П., Краснов А.Е., Лебедев В.Г., Панкова Л.А. Система автоматизированного ведения пациентов на основе синдромной диагностики. Приборы и системы управления, 1998, № 3, с. 18-20.

64. Крыжановский Г.А., Федоров С.М. Проблемы автоматизации и интеллектуализации процессов управления полетом. Проблемы безопасности полетов, 1993, № 8, с. 32-37.

65. Кузнецов Ю.Н., Кузубов В.Ш., Волощенко А.Б. Математическое программирование. М., Высшая школа, 1976.

66. Кулида Е.Л., Крюкова И.П., Лебедев В.Г. Инструментальная среда для проектирования систем параллельной обработки информации. Доклады международной конференции "Параллельные вычисления и задачи управления" (РАСС>"2001), М„ 2001, с. 155-160.

67. Кулида Е.Л., Крюкова И.П., Лебедев В.Г. Повышение эффективности запросов к базе данных в системе экологического мониторинга. -Автоматизация в промышленности, 2005, № 2, с. 18-20.

68. Кулида Е.Л., Лебедев В.Г. Метод построения системы синтеза принципиальных электрических схем на основе экспертных знаний. -Тезисы докладов Научно-практической конференции с международным участием "Проблемы информатики", Самара, 1991, с. 69-70.

69. Кулида Е.Л., Лебедев В.Г. Организация информационного обмена в тренажёре для объекта повышенной опасности. Датчики и системы, 2004, № 10, с. 5-7.

70. Кулида Е.Л., Лебедев В.Г. Особенности разработки базы знаний в интегрированной инструментальной среде G2. Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2005, № 3, с. 20-25.

71. Кулида Е.Л., Лебедев В.Г. Математические модели тренажёрного комплекса для обучения операторов объекта уничтожения химического оружия. Проблемы управления, 2005, № 6.

72. Кулида Е.Л., Лебедев В.Г., Крюкова И.П. Создание базы данных системы производственного экологического мониторинга объекта уничтожения химического оружия. Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2003, № 8, с. 49-53.

73. Кулида Е.Л., Лебедев В.Г., Чесноков A.M. Проектирование интеллектуальных систем поддержки операторов сложных объектов. -Автоматизация проектирования, 1999, № 1, с. 47-51.

74. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. -М., Наука, 1996.

75. Лебедев В.Г. Векторизация параллельных вычислений. Труды Института проблем управления РАН, т. XIV, М., 2001, с. 38-42.

76. Лебедев В.Г. Инструментальные средства для создания систем поддержки операторов сложных аппаратно-программных комплексов. -Автоматизация в промышленности, 2004, № 8, с. 16-18.

77. Лебедев В.Г. Система-ассистент экипажа перспективного летательного аппарата. Труды Института проблем управления РАН, т. XXVI, с. 39-46.

78. Лебедев В.Г. Принципы построения интеллектуального интерфейса пользователя для систем поддержки принятия решений оператором. -Проблемы управления, № 3, 2004, с. 43-47.

79. Лебедев В.Г. Программные средства интеллектуальной поддержки решения задач комплекса бортового оборудования. Материалы межведомственного научно-практического семинара ГКНПЦ им. М.В. Хруничева, М., 1997, с. 97.

80. Лебедев В.Г. Система поддержки принятия решения оператором сложного аппаратно-программного комплекса. Датчики и системы, 2004, № 8 (63), с. 53-55.

81. Лебедев В.Г. Системы поддержки принятия решений оператором: особенности и области применения. Автоматизация в промышленности, 2005, №7, с. 41-44.

82. Лебедев В.Г., Кулида Е.Л., Крюкова И.П. Программный комплекс моделирования и системного анализа параллельной обработки информации. Сборник трудов Института проблем управления, т. XI, М., 2000, с. 66-72.

83. Лебедев В.Г., Кулида Е.Л., Чесноков A.M. Разработка инструментальных средств для интеллектуальных интерфейсов пользователей. Тезисыдокладов восьмой международной конференции "Проблемы управления безопасностью сложных систем". М., 2000.

84. Лебедев В.Г., Митяева С.А. Реализация алгоритма распараллеливания последовательной программы. Вопросы кибернетики, вып.43, М., АН СССР, Научный совет по комплексной проблеме "Кибернетика", 1978, с. 98-107.

85. Лебедев В.Г., Нехамин С.М., Панкова Л.А. А.И. Идентификация параметров схемной модели руднотермической печи. Сборник докладов международной конференции "Идентификация систем и задачи управления" (SICPRO '2000)", М., 2000, с. 916-922.

86. Лебедев В.Г., Петрова Е.Ю. Представление программ в виде линейных структур для распараллеливания. В сб.: Организация вычислений на многопроцессорных ЭВМ, вып. 26, М.: Институт проблем управления, 1981, с. 29-36.

87. Лебедев В.Г., Чесноков A.M. Основы построения интеллектуальных интерфейсов пользователя с помощью инструментальных сред нового поколения. Материалы международной конференции и выставки CAD/CAM/PDM-2001, М, 2001, с. 22-24.

88. Лебедев В.Г., Чесноков A.M. Основы построения интеллектуальных интерфейсов пользователя с помощью инструментальных сред нового поколения. Тезисы докладов Международной конференции и выставки CAD/CAM/PDM-2001, М., 2001, с. 10-11.

89. Лебедев В.Г., Чесноков A.M. Система-ассистент оператора для управления сложными комплексами. Тезисы докладов девятой международной конференции "Проблемы управления безопасностью сложных систем", М., 2001, с. 513-516.

90. Лебедев В.Г., Шурайц Ю.М. Распараллеливание циклов с произвольным шагом. Автоматика и телемеханика, 1979, № 9, с. 158-167.

91. Левицкий С.В. Влияние основных лётно-технических характеристик самолёта-истребителя на эффективность применения управляемых ракет. Динамика полёта летательных аппаратов. Научно-методические материалы. 4.1, М., ВВИА им. Н.Е. Жуковского, 1996.

92. Левицкий С.В. Влияние основных лётно-технических характеристик самолёта-истребителя на эффективность оборонительного маневрирования. Динамика полёта летательных аппаратов. Научно-методические материалы. 4.1, М., ВВИА им. Н.Е. Жуковского, 1996.

93. Легович Ю.С., Лебедев В.Г., Нехамин С.М., Пронина В.А. Система автоматизированного управления промышленной руднотермической электропечи для выплавки кремния. Электрометаллургия, 1998, № 3, с. 39-47.

94. Магид С.И., Оразбаев Б.Е., Камнев В.И., Ибрагимов И.М. Моделирование энергетических систем. Апарт, М., 2002.

95. Мамаев Е., Шкарина Л. Microsoft SQL Server 2000 для профессионалов. -СПб: Питер, 2001.

96. Марселлус Д. Программирование экспертных систем на ТУРБО ПРОЛОГЕ. М. Финансы и статистика, 1994.

97. Меткалф М., Рид Дж. Описание языка программирования Фортран 90. М., «Мир», 1995.

98. Месарович М. и др. Теория иерархических многоуровневых систем. -М., Мир, 1973.

99. Методы анализа и синтеза структур управляющих систем. Под редакцией Б.Г. Волика. М., Энергоатомиздат, 1988.

100. Мешалкин В.П. Экспертные системы в химической технологии. М., "Химия", 1995.

101. Микулич Л.И. Базовая модель интеллектуального интерфейса. Труды Института проблем управления РАН, том XI, М., 2000, с. 5-16.

102. Многопроцессорная вычислительная система ПС-3000. -http://www.computer-museum.rU/histurssr/l 1 -2.htm

103. Моисеев Н.Н. Предисловие к книге Орловского С.А. Проблемы принятия решений при нечёткой исходной информации. М. Наука. 1981.

104. Немнюгин С.А., Стесик О.Л. Параллельное программирование для многопроцессорных вычислительных систем. "БХВ-Петербург", Санкт-Петербург, 2002.

105. Нехамин С.М., Лебедев В.Г. Интеллектуальные информационно-управляющие системы для повышения эффективности рудотермических производств. Электрометаллургия, № 10, 2001, с. 38-41.

106. Новоженов Ю.В. Объектно-ориентированные технологии разработки сложных программных систем. М. 1996.

107. Общие критерии оценки безопасности ИТ (The Common Criteria for Information Technology Security Evaluation/ISO 15408).

108. Паули В.К., Магид С.И., Ибрагимов И.М. Применение технологий искусственного интеллекта в энергетике. РАО «ЕЭС России», М., 2000.

109. Петрунин В.А., Баранов Ю.И., Горский В.Г. и др. Математическое моделирование щелочного гидролиза люизита. Российский химический журнал, 1995, т. 39, № 4, с. 15-17.

110. Поляков Д. Разработка средств искусственного интеллекта для перспективных самолётов. Зарубежное военное обозрение, 1990, № 2, с. 58-60.

111. Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б., Шапот М.Д. Статические и динамические экспертные системы. М.: Финансы и статистика, 1996.

112. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления. М., Наука, Энергоиздат. 1981.

113. Поспелов Д.А. Многоагентные системы настоящее и будущее. -Информационные технологии и вычислительные системы, № 1, 1998, с.14-21.

114. Постановление Правительства Российской Федерации «О единой государственной системе предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций» от 30.12.2003 № 794.

115. Постановление Правительства Российской Федерации «О порядке сбора и обмена в Российской Федерации информации в области защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера» от 24.03.1997 № 334.

116. Практические правила управления информационной безопасностью (Code of practice for Information Security Management/ISO 17799).

117. Прангишвили И.В. Системный подход и общесистемные закономерности. Серия «Системы и проблемы управления». М.: СИНТЕГ, 2000, 528 стр.

118. Прангишвили И.В., Пащенко Ф.Ф., Молчанов С.А., Чернышов К.Р. Системы информационной поддержки оперативного персонала дляпредприятий повышенного риска. Приборы и системы управления, 1996, №4, с. 7-11.

119. Проталинский О.М. Применение методов искусственного интеллекта при автоматизации технологических процессов. Астрахань, Астраханский государственный технический университет, 2004.

120. Растоскуев В.В. Информационные технологии экологической безопасности. http://www.ecosafe.nw.ru/Educatio/ENV/Readme.htm

121. Роджерсон Д. Основы СОМ. М., Издательский отдел "Русская редакция ТОО "Channel Trading Ltd", 1997.

122. Рожанский Д.В., Слиборский А.П., Рафалович М.М. Создание обучающих систем в среде Learning Space. Четвёртая международная летняя школа-семинар по искусственному интеллекту для студентов и аспирантов. Сборник научных трудов. Минск, БГУ, 2000.

123. Ролланд Ф.Д. Основные концепции баз данных. М., Санкт-Петербург, Киев, ИД «Вильяме», 2002.

124. Романова В.Д., Федунов Б.Е., Юневич Н.Д. Реализация на ПЭВМ исследовательского прототипа бортовой оперативно-советующей экспертной системы «Дуэль». Известия РАН. Теория и системы управления. 1995, № 5.

125. Рыбин В.М., Рыбина Г.В. Динамические интегрированные экспертные системы реального времени: анализ опыта исследований и разработок. -Приборы и системы управления, 1999, № 8, с. 4-8.

126. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1993.

127. Саати Т. Целочисленные методы оптимизации и связанные с ними экстремальные проблемы. М., «Мир». 1973.

128. Саймон Алан Р. Стратегические технологии баз данных. М., «Финансы и статистика», 1999.

129. Симоненко В. Бортовые экспертные системы. Зарубежное военное обозрение, 1992, № 11, с. 44-45.

130. Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике. М., «Синтег», 2002.

131. Трахтенгерц Э.А. Введение в теорию анализа и распараллеливания программ ЭВМ в процессе трансляции. М., «Наука», 1981.

132. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка переговоров при согласовании управленческих решений. М., Синтег, 2003.

133. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. М.: Синтег, 1998.

134. Трахтенгерц Э.А. Программное обеспечение параллельных процессов. -М., «Наука», 1987.

135. Трахтенгерц Э.А. Субъективность в компьютерной поддержке управленческих решений. М., Синтег, 2001.

136. Трахтенгерц Э.А., Шершаков В.М., Камаев Д.А. Компьютерная поддержка управления ликвидацией последствий радиационного воздействия. М., Синтег, 2004, 456 стр.

137. Указ Президента Российской Федерации от 10.01.2000 № 24 «Концепция национальной безопасности Российской Федерации».

138. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: теория и практика. М., Мир, 1992.

139. Уткин А.Ю., Лебедев В.Г., Костикова Н.А., Кулида Е.Л., Рождественский Д.Б. Компьютерный тренажёрный комплекс для обучения персонала центрального пульта управления объекта уничтожения химического оружия. Проблемы управления, 2005, № 1, с. 56-61.

140. Федеральная целевая программа уничтожения химического оружия. http://www.imemo-himinfo.ru/chem-disarm/docs/programma uho/

141. Федеральный закон «О защите населения и территорий от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера» от 21.12.94 №68-ФЗ.

142. Федеральный закон «О промышленной безопасности опасных производственных объектов» от 21.07.1997 №116-ФЗ (Собрание законодательства Российской Федерации, 1997, № 30, ст. 3588).

143. Федеральный закон «Об охране окружающей среды» от 10.01.2002 № 7-ФЗ.

144. Федеральный закон «Об уничтожении химического оружия» с изменениями от 29.11.2001 № 157-ФЗ и 10.01.2003 №15-ФЗ.

145. Федосов Е.А. Авиация ПВО и научно-технический прогресс. М., Дрофа, 2001.

146. Федунов Б.Е. Бортовые оперативно-советующие системы типовых ситуаций и семантический облик их базы знаний. Известия РАН. Теория и системы управления. № 1, 2002.

147. Федунов Б.Е. Бортовые оперативно-советующие экспертные системы тактических самолётов пятого поколения (обзор по материалам зарубежной печати). М., НИЦ ГосНИИАС, 2002.

148. Федунов Б.Е. Конструктивная семантика для разработки алгоритмов бортового интеллекта антропоцентрических объектов. Известия РАН. Теория и системы управления, 1998, №5.

149. Федунов Б.Е. Проблемы разработки бортовых оперативно-советующих экспертных систем. Известия РАН. Теория и системы управления, № 5, 1996.

150. Федунов Б.Е. Семантический облик баз знаний БОСЭС. Известия РАН. Теория и системы управления, № 1, 2002.

151. Фисун В.А. Алгоритмы конвертора ФОРА. X Всесоюзное совещание по проблемам управления. Тезисы докладов, кн. 1, Алма-Ата, 1986, с. 452.

152. Ходжаянц М.Ю., Панкова Л.А., Лебедев В.Г. Автоматизированная система интерпретации сейсморазведки. Приборы и системы управления, 1998, № 7, с. 30-32.

153. Холстов В.И. Уничтожение химического оружия насущная необходимость и общая озабоченность. - Вестник химического разоружения, 2004, № 1.http://www.imemo-himinfo.ru/publication/articles/holstov-v 1 /

154. Чекинов Г.П., Чекинов С.Г. Применение технологии многоагентныхсистем для интеллектуальной поддержки принятия решений (ИППР).

155. Сетевой электронный научный журнал «Системотехника», 2003, № 1.

156. Штейнберг Б.Я. Математические методы распараллеливания рекурентных циклов для суперкомпьютеров с параллельной памятью. -Ростов-на-Дону, издательство Ростовского университета, 2004, 192 стр.

157. Шурайц Ю.М., Лебедев В.Г., Кутьин А.Б. О распараллеливании линейных рекурсий. Тезисы докладов Всесоюзного совещания "Высокопроизводительные вычислительные системы". Часть 2, Тбилиси, 1981, с. 150-152.

158. Шутова П.В. Система поддержки принятия решений реального времени на основе подкреплённого обучения. Четвёртая международная летняя школа-семинар по искусственному интеллекту для студентов и аспирантов. Минск, БГУ, 2000, с. 106-109.

159. Эндрю Вэн Дам. Пользовательские интерфейсы нового поколения. -Открытые системы, 1997, № 6, с. 34-37.

160. Эндрюс Г.Р. Основы многопоточного, параллельного и распределённого программирования. М., Вильяме, 2003.

161. Эрман Л.Д., Лессер В.Р. Система понимания речи HEARSAY И. -Методы автоматического распознавания речи. Том 2, М., Мир, 1983.

162. Artificial intelligence advance provides distributed planning Signal (USA), 1994, 48, № 8, p.32.

163. Babichev A.V., Lebedev .V.G. Parallel execution of Program Loops. -Computer software and system programming, 1984, p. 261-271.

164. Banerjee U., Chen S.-C., Kuck D.J., Towle R.A. Time and parallel processor bounds for FORTRAN-like loops. IEEE Tr. Сотр., 1979, 28, № 9, p. 660670.

165. Bass E.J. Architecture for an Intelligent Instructor Pilot Decision Support System. IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, SanDeigo, CA, 1998.

166. Bass E.J., Ernst-Fortin S.T., Duncan P.C. An intelligent debriefing tool for situation awareness training. Proceeding of the Eleventh Florida Artificial Intelligence Research Symposium. - Florida, 1998, p. 168-172.

167. Blackboard Architectures and Applications. Edited by V. Jagannathan, R. Dodhiawala, L.S. Baum. "Academic Press", 1989.

168. Bradshaw S., Scheinkman A., Hammond K. Guiding people to information: Providing an interface to a digital library using reference as a basis for indexing. IUI2000: International Conference on Intelligent User Interfaces, ACM, New York, 2000.

169. Bretan I. Natural Language in Model World Interfaces. Licentiate thesis, Dept. of computing and System sciences, Stockholm University, 1995.

170. Claxton G. Hare Brain Tortoise Mind. Forth Estate Books, Douglas, UK, 1997.

171. Derfee E.H., Lesser V.R., Gorkill D.D. Frends in cooperative distributed problem solving. IEEE Trans. Knowledge and Data Eng. March. 1989, v. 1, № l,p. 63-83.

172. Devedzic V^Velasevic D. Features of Second-generation Expert Systems. An Extended Overview. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 1990, vol. 3, № 4, p. 255-270.

173. Eisenstein J., Puerta A. Adaption in automated user-interface design. -IUI2000: International Conference on Intelligent User Interfaces, ACM, New York, 2000, p. 74-81.

174. Elmqvist H., Mattsson S.E. Other M. Modelica-an international effort to design an object-oriented modeling language. Summer computer simulation conference-98, Reno, Nevada, USA, 1998.

175. Gensym Corp., G2 Reference Manual, Version 5.0. Cambridge (Mass. USA).

176. Ginsberg M.J., Stohr E.A. A decision support: Issues and Perspectives. -Processes and Tools for Decission Support. Amsterdam, North-Holland Publ. Co, 1983.

177. Harmon Paul. G2: Gensym's Real-Time Expert System. Intelligent Software Strategies. - Vol. 9. -1993. March, № 3.

178. Hermens L.A., Schlimmer J.C. A Machine Learning Apprentice for teh Completion of Repetitive Forms. IEEE Expert, 1994, p. 28-33.

179. Hinkle D., Toomey C.N. Clavier: Applying Case-based Reasoning to Composite Part Fabrication. Proceedings of the Sixth Innovative Applications of Artificial Intelligence Conference, AAAI Press, Seattle, WA, 1994, p. 55-62.

180. Horvitz E., Breese L., Hecherman D., Hovel D., Rommelse K. The Luemere project: Bayesian User Modelling for Inferring the Goals and Needs of Software Users. UAI-98, 1998, p. 256-265.

181. Horvitz E., Jacobs A., Hovel D. Attention-sensitive alerting. Uncertainty in Intelligence: Proceedings of the Fifteenth Conference, San Francisco, 1999, p. 305-313.

182. IEEE International Symposium on Intelligent Control (ISIC'93) IEEE Rob. and Autom. Mag. 1994, № 1. p. 30.

183. Ignatushchenko V.V. A principle of dynamic control of parallel computing processes on the basis of static forecasting. Proc. of the 10-th Int. Conf. on Parallel and Distributed Computing Systems (PDCS-97). New Orleans, USA, Oct. 1997, p. 593-597.

184. Kay A. User interface: a personal view. The art of human-computer interface design. Adison-Wesley, reading, Mass, 1990.

185. Kerpedjiev S., Roth S.F. Mapping communicative goals into conceptual tasks to generate graphics in discourse. IUI2000: International Conference on Intelligent User Interfaces, ACM, New York, 2000, p. 157-164.

186. Korving A. Power Plant Modeling and Visualization. MMS User Group Meeting, Lynchburg, USA, 23-27 October, 1995.

187. Kuck D.J. A survey of parallel machine organization and programming. -ACM Сотр. Surveys, 1977, 9, N 1, p. 29-59.

188. Lamport L. The hyperplane method for an array computer. LNCS, 24, Parallel Processing. Proc. of Sagamore Сотр. Conf., 1974, p. 113-131.

189. Lamport L. The parallel execution of DO loops. Communication of the ACM, vol. 17, No.2 , 1974, p. 83-93.

190. Lang K. NewsWeeder: Learning to Filter News. Proceedings of the Twelfth International Conference on Machine Learning, Lake Tohoe, CA, 1995, p. 331-339.

191. Langley P. Machine Learning for Adaptive User Interfaces. Proceedings of the 21st German Annual Conference on Artificial Intelligence, Freiburg, Germany, 1997, p. 53-62.

192. Langley P. User Modeling in Adaptive Interfaces. Proceedings of the Seventh Internation Conference on User Modeling, Springer, 1999, p. 357-371.

193. Lanier, Jaron. My problems with agents. Wired, 1996.

194. Lebedev V.G. and Yu.M. Shuraits. Paralleling Loops with an Arbitrary Step. Automation and Remote Control, v. 40, N. 9, part 2, New York, 1979, p. 1386-1395.

195. Lefebvre V.A. The fundamental structures of Human Reflexion. Journal of Social and Biological Structures. 1987, N 10.

196. Lieberman H. Integrating User Interface Agents with Conventional Applications. Proceeding of IUI-1999, 1999.

197. Maes P. Agents that reduce work and information overload. -Communications of the ACM, 1994, p. 31-40.

198. Malinowski U., Dieterich H. A taxonomy of adaptive user interfaces. -HCI'92, People and computers VII, Cambridge University Press, 1992.

199. McKim C.S., Matthews M.T. Modular Modeling System Model Builder. -Proc. of 1996 Intersociety Energy Conversion Engineering Conference, Aug 11-16, Washington, D.C., USA, 1996.

200. Pavlov B.V., Vladimirov A.V., Grigorov N.L., Kahidze G.P., Lebedev V.G. The project of an orbital astrophysical observatory "PROTON-5" 2-я Международная конференция no проблемам управления. M., 2003, с. 180181.

201. Pazzani М., Muramatsa J., Billsus D. Syskill & Webert: Identifying interesting web sites. Proceedingsof the Thirteenth National Conference on Artificial Intelligence, AAAI Press, Portland, 1996, p. 54-61.

202. Prangishvili I.V., Lebedev V.G., Legovich U.S., Tolstykh A.V., Voronin B.N., Nazarov V.D. Industrial Enterprise Ecological Monitoring Integrated System. The Fourth International Forum "High Technology of XXI", M., 2003, c. 176-177.

203. Rataj J., Bender K., Kohrs R. Pilot assistant for approach and departure. -27th Evropean Rotorcraft Forum, Moscow, Russia, 2001, p. 17.1-17.12.

204. Reeves C.R. Modern heuristic techniques for combinatorial problems. -Blackwell Scientific Publication. Oxford, 1993.

205. Rich E. User modeling via stereotypes. Cognitive Science, 1979, p. 329354.

206. Ross E. Intelligent User Interfaces: Survey and Research Directions. -http://citeseer.ni.nec.com/rossOOintelligent.html. 2000.

207. Shneiderman В. Direct manipulation for Comprehensible, Predictable and Controllable User Interfaces. Proc. Of 1997 International Conference on Intelligent user Interfaces, ACM, Orlando, 1997.

208. Strachan L., Anderson J., Sneesby M., Evans M. Pragmatic User Modeling in Commercial Software System. Proceedings of the Sixth International Conference on User Modeling, Springer, New York, 1997, p. 189-200.

209. Stefanuk V.L. Intelligent Systems: A semiotic Perspective. Proceedings of the 1996 International Multidisciplinary Conference. V.2: Applied Semiotics, Gaithersburg, MD, USA, 1996, p. 1-6.

210. АСПК автоматический стационарный пост контроля атмосферного воздуха АСУ ТП - автоматизированная система управления технологическим процессом

211. ИАЦ информационно-аналитический центр ИАД - интеллектуальный анализ данных КТК - компьютерный тренажёрный комплекс JIA - летательный аппарат

212. МЧС Министерство РФ по делам гражданской обороны, чрезвычайнымситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий ПДК предельно допустимая концентрация ПЛ - передвижная лаборатория

213. СППОР система поддержки принятия оперативных решений

214. CI1IIP система поддержки принятия решений

215. СППРЭ система поддержки принятия решений экипажем

216. СУБД система управления базой данных

217. ХАЛ химико-аналитическая лаборатория