автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Математическое обеспечение распределенных систем управления техническими средствами защиты окружающей среды

На правах рукописи

ГАРНЕЦ ВАЛЕРИЙ НИКОЛАЕВИЧ

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ РАСПРЕДЕЛЁННЫХ

СИСТЕМ

УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНИЧЕСКИМИ СРЕДСТВАМИ ЗАЩИТЫ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ

Специальность: 05.13.06 «Автоматизация и управление технологическими

процессами и производствами (технические системы)»

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Санкт-Петербург 2005

Работа выполнена в Санкт-Петербургском государственном университете водных коммуникаций

Научный руководитель:

доктор технических наук, профессор

Кулибанов Юрий Михайлович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Сикарев Александр Александрович;

кандидат технических наук Гришин Андрей Алексеевич

Ведущая организация: Открытое Акционерное общество «Техприбор»

Защита диссертации состоится 9 июня 2 005 г. в 14 часов на заседании диссертационного совета Д223.009.03 при Санкт-Петербургском государственном университете водных коммуникаций по адресу: 198035, Санкт-Петербург, ул. Двинская, д. 5/7.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Санкт-Петербургского государственного университета водных коммуникаций.

Автореферат разослан 6 мая 2005 г. Ученый секретарь

диссертационного совета Д223.009.03 доктор технических наук, профессор

Кулибанов Ю.М.

Общая характеристика работы

Актуальность темы исследований определяется большим интересом государства к повышению качества управления процессами защиты окружающей природной среды и с пониманием серьезных последствий его нарушения. Нарушение качества среды определяют загрязнение воздуха, воды, почвы, истощение природных ресурсов, влияние катастроф на среду.

Задачи управления охраной окружающей среды решаются пока неэффективно, и это зависит от отсутствия или недостаточности необходимой > информации для лиц, принимающих решения, неадекватности используемых данных, неопределенностей и трудностей установления причинно-следственных связей между критериями оценки окружающей среды, наличия ошибочных мнений о невозможности применения аналитических методов в * исследованиях, от субъективных факторов.

Катастрофы природного характера в 2004 г., которые предотвратить было невозможно, но иметь упреждающую информацию об их неизбежности и тем самым значительно сократить ущерб и сохранить жизни многих десятков тысяч людей, говорят в пользу сказанного выше.

Одним из основных вопросов, который решается при управлении - это получение достоверной информации и в необходимом объеме. Однако, применение локальных и глобальных вычислительных сетей для сбора, обработки и передачи информации о состоянии экосистем исследованы еще недостаточно, что сдерживает их практическое использование.

Рассматриваемые в диссертации вычислительно-информационные сети и системы принадлежат к так называемым распределенным системам, основной задачей которых является облегчение пользователям доступа к удаленным ресурсам и обеспечение их совместного использования. Ресурсы могут быть виртуальными, однако традиционно они включают в себя принтеры, компьютеры, устройства хранения данных, файлы и данные, системы съема первичной информации. Распределенные системы обладают рядом специфических свойств, к которым относятся прозрачность (определяется степенью прозрачности), открытость (наличие стандартного , синтаксиса и семантики), масштабируемость (масштабируемость по размеру, географически, в административном смысле).

Пока еще недостаточно исследований по вопросам управления охраной окружающей среды. Публикации по итогам этих исследований носят частный 1 характер и поэтому весьма проблематично их использование в общих случаях, например, в масштабах региона В диссертации решаются задачи математического обеспечения распределенных систем для эффективного решения задач управления защитой окружающей среды.

Получение информации о состоянии внешней среды связано с некот< ~ ---,

и < л !

ВЙБЛИОТЕКЛ I 1 ^ .штшЛ

рассосредоточенность точек контроля;

неоднозначность информации, снимаемой даже в близлежащих точках;

ограниченность возможностей контроля;

необходимость первичной обработки определенного объема информации непосредственно на месте ее получения;

передача информации на значительные расстояния;

преобразование информации для последующего принятия решения об управляющих воздействиях;

защита информации от несанкционированного доступа, связанного с незаконным ее использованием и изменением.

Перечисленные особенности получения и преобразования информации налагают определенные трудности на выработку управленческих решений. Поэтому в диссертации основное место уделено вопросам получения, обработке, передаче, хранению и использованию информации для выработки управлений охраной окружающей среды.

Целью исследований является разработка математического обеспечения распределенных систем, выявления закономерностей, лежащих в основе функционирования экообъектов, получение характеристик и структуры информационного обеспечения автоматизированной системы управления охраной окружающей среды.

Для решения поставленной цели в диссертации решаются следующие основные задачи:

производится качественное исследование окружающей среды и даются количественные оценки на примере Санкт-Петербурга и Ленинградской области;

предлагается методика применения объектно-ориентированного подхода для создания структурных и функциональных схем распределенных систем;

разрабатываются математические модели переноса примесей в атмосфере и океане, математические модели управления динамикой атмосферных загрязнений для размещения производственных предприятий, гидрохимических воздействий на водоемы, на основе которых анализируются вопросы информационного обеспечения процесса управления;

создается программное обеспечение и производится математическое моделирование процесса загрязнения водоемов и атмосферы;

производится исследование информационной вычислительной сета как системы массового обслуживания с бесприоритетным и с приоритетным обслуживанием;

разрабатываются рекомендации по использованию результатов исследований в системе управления охраной окружающей среды.

Объектом исследований являются распределенные системы, предназначенные для управления охраной окружающей среды. Исследования проводятся на основе анализа информационных характеристик

математических моделей переноса примесей в атмосфере и океане, миграции загрязнителей, динамики атмосферных загрязнений, гидрохимических воздействий на водоемы с производством численного моделирования и получения количественных характеристик.

Методы исследований. Решение поставленных задач производится на основе системотехнических позиций с применением методов объектно-ориентированного программирования, что позволяет с большей объективностью учесть влияние окружающей среды, взаимозависимость критериальных оценок, получаемую информацию для принятия эффективных решений.

Научная новизна исследований состоит:

в комплексном подходе, связанным с учетом основополагающих факторов, таких как вредные выбросы в атмосферу и в водную среду промышленными предприятиями, средствами транспорта, электрическими станциями, уничтожение лесов в результате строительства, которые влияют на экологическую устойчивость, на объективность получаемой информации для управления техническими средствами защиты;

в математических моделях динамики загрязнений вредными веществами и их распада в водной среде и атмосфере, миграции, происходящих в окружающей среде и результатах их количественного исследования;

в получении теоретических результатов по исследованию динамики миграции загрязнителей атмосферы и водных ресурсов, по величинам критических значений вредных примесей, влияющих на устойчивость экосистемы к внешним воздействиям и отличающихся адекватностью данных исследований реальным процессам;

в разработанных методиках оценки качественных показателей информационных систем, таких как возможность многоканального обслуживания, обеспечение приоритетности предоставления услуг, степень защищенности от внешних вторжений, которые позволяют создавать структуры распределенных систем управления

На защиту выносятся:

1. Математические модели и результаты аналитических и численных исследований характеристик окружающей среды как объекта для получения информации в распределенной системе.

2. Методика выбора рациональной структуры компьютерной информационной сети, основанная на объектно-ориентированном подходе.

3 Закономерности, лежащие в основе функционирования систем управления охраной окружающей среды.

Практическая значимость исследований. Выполненные исследования позволили разработать методики проектирования и создания распределенных информационных систем для сбора, переработки, представления и передачи информации, используемой для управления охраной окружающей среды

Реализация и внедрение результатов. Разработанные методические положения, математические модели, способы выбора рациональной структуры вычислительных информационных сетей внедрены в Государственном университете водных коммуникаций, в Северо-западном государственном техническом университете города Санкт-Петербурга при проведении учебного процесса, в ОАО «Канонерский судоремонтный завод», в управлениях Волго-Донского и Волго-Балтийского водных путей РФ.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях:

Региональная информатика-2002 (международная конференция); На кафедральных семинарах в СПГУВК «Математическое моделирование сложных систем».

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 109 наименования. Работа содержит 154 страницы печатного текста, 31 рисунок. 10 таблиц.

Содержание работы

В первой главе дается понятие об окружающей среде, как об объекте автоматизированного управления. Исследование данного объекта ввиду его сложности и неоднозначности производится с позиций системного подхода. Он позволяет систематизировать правила выбора верного решения, выявить связи между переменными, оценивающими состояние среды, существенно улучшить планирование при решении рассматриваемых проблем.

По данным наблюдениям Севзапгидромета в 2003 году воздушный бассейн Санкт-Петербурга был наиболее загрязнен пылью, окислом углерода, диоксидом азота, фенолом и хлористым водородом.

В целом по городу средняя годовая концентрация диоксида азота составила 2 - предельно допустимые концентрации (ПДК). Средний уровень запыленности воздуха составил 1.3 ПДК.

Таблица 1.

Средние годовые концентрации примесей (доли ПДК) в воздухе городов Ленинградской области в 2000-2003_

№ Пыль Диоксид азота Диоксид серы

п/п Город 2000 2003 2000 2003 2000 2003

1 Волхов 0,7 0,7 0,5 0,5 - -

2 Выборг 0,7 0,7 1,5 1,3 0,2 од

3 Кингисепп 0,7 - 1,8 0,8 од 0,08

4 Кириши 0,6 0,7 0,8 1,0 0,1 од

5 Луга 1,3 0,7 2,6 2,3 0,14 0,14

6 Светогорск 0,06 - 0,6 0,5 0,01 -

7 Сланцы 1,1 1,3 0,6 0,3 - -

8 п Волосово 1,3 1,3 1,6 1,0 - -

ПДК с/с., мг/м3 0,15 0,04 0,05

При решении задач управления охраной окружающей среды и в частности ограничения загрязнения атмосферного воздуха оказывается недостаточно мер, принимаемых только на национальном уровне. Загрязнение региона обуславливается не только собственными выбросами, но и трансграничным переносом (миграцией) от других стран.

В Ленинградском регионе исследования по трансграничному загрязнению воздушного бассейна осуществляет НИИ «Атмосфера». IIa основании этих исследований Ленинградская область и Санкт-Петербург подвергаются сильному антропогенному воздействию таких веществ, как сера и азот. Основные потоки серы и азота поступают из Европы с территории Польши, Германии, Финляндии, Эстонии и других областей России.

Несмотря на тенденцию снижения за последние годы выбросов от стран-эммитеров, поступление закисляющих веществ на территорию Ленинградской области в 2002 г. (импорт) превышает выпадения в результате собственных эмиссий по сере в 3.7 раза, по окисленному азоту - в 5.2 раза и по восстановленному азоту - в 2.8 раза.

Эти примеры состояния окружающей среды подтверждают актуальность проводимых исследований по совершенствованию методов ее защиты.

Одним из базовых понятий методологии проектирования ИС является понятие жизненно! о цикла ее программного обеспечения (ЖЦ ПО). ЖЦ ПО -это непрерывный процесс, который начинайся с момента принятия решения о необходимости его создания и заканчивается в момент его полного изъятия из эксплуатации.

Основным нормативным документом, регламентирующим ЖЦ ПО, является международный стандарт ISO/IEC 12207 (ISO - International Organization of Standardization - Международная организация по стандартизации, IEC - International Electrotechnical Commission Международная комиссия по электротехнике). Он определяет- структуру ЖЦ, содержащую процессы, действия и задачи, которые должны быть выполнены во время создания ПО.

Структура ЖЦ ПО по стандарту ISO/IEC 12207 базируется на трех процессах:

• основные процессы ЖЦ ПО (приобретение, поставка, разработка, эксплуатация, сопровождение),

• вспомогательные, обеспечивающие выполнение основных функций (документирование, управление конфигурацией, обеспечение качества, верификация, аттестация, оценка, аудит, решение проблем);

• организационные (управление проектами, создание инфраструктуры проекта, определение, оценка и улучшение самого ЖЦ, обучение).

В данной главе рассматриваются также возможные схемы моделирования распределенных информационных систем и систем управления и возможные методы синтеза на основе объектно-ориентированных языков программирования и в частности на основе языка

имь.

Во второй главе исследуются характеристики окружающей среды как объекта управления.

Опыт промышленного развития стран доказывает, что средства, вкладываемые в охрану окружающей среды окупаются и приносят прибыль В США свыше 30 компаний монополизировали выпуск очистных установок с гарантией комплектности поставки, монтажом и пуском оборудования. Экотехника превратилась в рентабельную продукцию и составляет доходную статью внешнеторговых операций.

Фирмы многих стран, которые производят продукцию металлургии, цветных металлов, автомобилей, целлюлозы и бумаги, химических веществ, электрической энергии, что является причиной крупных загрязнений, взяли на себя значительную долю капиталовложений по осуществлению мер по борьбе за обеспечение экологической устойчивости развития Некоторые фирмы создали исследовательские группы по разработке новейших технологий по защите окружающей среды.

Основными загрязнениями атмосферы являются сернистый газ, сульфаты, окислы азота, углеводороды, тяжелые металлы Тяжелые металлы накапливаются в грунте, в результате их количество во много раз превосходит предельные нормы. Существующие методы и установки для очистки промышленных и сельскохозяйственных стоков не улавливают тяжелые металлы, а развитое безотходных технологий сильно отстает от потребностей.

Ставится и решается задача экологической устойчивости развития окружающей среды. Где под экологической устойчивостью развития понимается возможность проживания с обеспечением активной трудовой деятельности и отдыха без патологических изменений в организме человека.

Накопление в окружающей среде химических веществ происходит со скоростью, создающей угрозу благополучию человеческого общества.

В результате денитрификационных (распад азотистых соединений) процессов вызывающих значительные потери азота в виде газообразных окислов, в интенсивном земледелии потери вносимого азота достигли 30 -45%. Это существенно влияет на перераспределение естественных потоков окислов азот в атмосфере. Рост содержания нитратов в водной среде приводит к эвтрофикации водоемов (появление растений с излишком

нитратов), гибели рыбы, болезням людей и животных. Если растения обычно не страдают от избытка в них нитратов, то для животных и человека эти соединения токсичны, особенно нитриты, токсичность которых в 10 раз выше токсичности нитратов.

Большой вклад в загрязнение окружающей среды вносят промышленные предприятия и транспорт.

Получим математическое выражение для показателя загрязнения среды.

Предположим, что для определения загрязнения взято вещество массой Мг. В данном веществе определено нахождение вредных примесей массой Мвп. Тогда показателем загрязнений (концентрации) будет следующая величина'

М мт

Показатель принадлежит следующей области

0<я< 1 . (2)

Будем считать, что до появления массы вредных для окружающей среды выбросов Мвв показатель загрязнения был близок к нулю, это означает, что Мвп=0. (3)

После появления выбросов показатель загрязнения (концентрация) будет таким:

д = (4)

В общем случае под экологической устойчивостью развития будем понимать возможность проживания с обеспечением активной трудовой деятельности и отдыха без патологических изменений в организме человека.

Такие условия проживания возможны, если параметры загрязнения окружающей среды не превосходят санитарных норм.

Проблема переноса загрязнения (примесей) в экологии очень важный вопрос. Появившиеся загрязнения в одном месте могут мигрировать и тем самым увеличивать концентрацию примесей совершенно в другом месте среды, причем расположенном на достаточно большом расстоянии от первоначальной точки. Подобное загрязнение произошло в результате Чернобыльской катастрофы, когда выпадение радиоактивных осадков происходило за несколько тысяч километров от места взрыва реактора (в Норвегии, Швеции, Ленинградской области). Предлагаются математические модели миграции загрязнителей и производится их численное исследование.

Здесь же рассматривается проблема нормирования гидротехнических воздействий на водоемы, которая состоит в определении нормы на интенсивность источника загрязнения водоема.

Полагаем, что источники загрязнения удалены друг от друга и каждый из них имеет свою зону воздействия. Выделим в радиусе действия источника

зону загрязнения. Предположим, что в водоем поступает два вида загрязняющих веществ с интенсивностями в момент времени / «'(?) и2(0-

В результате окисления одного вещества выделяется в определенных количествах другое вещество. Процесс загрязнений можно описать с помощью следующих дифференциальных уравнений при следующих допущениях:

1. в каждой зоне вещества распределены равномерно,

2. реакции окисления веществ являются реакциями первого порядка, Ойи^ ¿/'Примем, что сь,с2, количество веществ при / = 1 в зоне

загрязнения А, при / = 2 в зоне чистой воды В. Уравнения будут следующими:

ЗГ = -а\(*У\\- а*си + Wn + ul(f),

dt

de у) i , ,ч

—^ = -а2с21-а5с21 + и (0,

dt

dCIi , ч

= -^(0^12 + аЬС\\ + №>С22,

dc22

У (5)

ß ---а2с22 +asc21. J

где а1(/),а2- постоянные скоростей реакций окисления веществ, аА,а5~ постоянные переноса веществ из зоны А в зону В, у- доля одного вещества в продуктах окисления другого вещества. При исследовании данной модели возможпо нормирование примесей на их источники 0 <u'j <l'j, чтобы ограничения

c\d<Ll\,

cldill,

не нарушались. Здесь d (км3/сут) - расход реки в устье, l\ и Q (т/сут) -нормы на и2 для приведенных загрязнений и фенолов. В количественном выражении данные ограничения будут следующими Сз <2.16, б'з < 0.472.

Множество допустимых / определяется неравенствами 0.0015// + 0.0028/^ + 0.018/| + 0.011/| <2.16,

0.028/f +0.162/| <0.472. На основании данных дифференциальных уравнений выполнены численные исследования загрязнения водоемов при разных интенсивностях выбросов загрязняющих веществ.

В третьей главе выполняется исследование характеристик распределенных систем информационного обеспечения АСУ охранной окружающей среды.

Основные затраты времени сотрудников региональных комитетов по охране окружающей среды связаны с получением, обработкой и анализом природоохранной информации Надежностью данных, их полнотой и эффективностью использования, в конечном счете, определяются результаты деятельности комитетов - уменьшение воздействия негативных экологических факторов на окружающую среду.

Техническое, математическое, алгоритмическое, правовое обеспечение информационного процесса относится к понятию инфраструктуры информатизации. В общем случае в понятие инфраструктуры информатизации входят:

- приёмно-передающая среда и каналы связи;

- технические средства информатизации;

- совокупность баз данных (БД) и баз знаний (БЗ), в том числе

> государственных, ведомственных, отраслевых, муниципальных, кооперативных, некоммерческих и т.д.;

- алгоритмическое обеспечение, имитационное моделирование, задачи искусственного интеллекта, в том числе экспертные системы, оптимизационные задачи и т.д.;

- программное обеспечение общекоммуникационных, общесистемных и пользовательских задач;

- лингвистическое обеспечение, в том числе машинные словари, кодификаторы, классификаторы, рубрикаторы, языки программирования, информационно-поисковые языки;

- кадровое обеспечение;

- организационное обеспечение;

- правовое обеспечение;

- комплекс обслуживающих организаций.

Важнейшей характеристикой среды (воздуха, воды, почвы) является информация о составе и количественном содержании загрязняющих веществ в конкретной точке пространства. Источниками (способами) получения этой информации служат:

а) непосредственные измерения;

^ б) экстраполяция (по определенному закону) величин, полученных в

одной точке пространства, на другую, где эти величины замерить трудно.

При решении задач мониторинга (т.е. рассмотрение функций координаты - концентрации - время) также встает вопрос об источниках

> информации.

Естественно, неправомерно ставить вопрос - какой из способов (а) или (б) «лучше», необходимо разумно их сочетать Вопрос выбора источника информации встает при решении конкретных задач и в основном, определяется'

- точностью;

- воспроизводительностью;

- стоимостью;

- возможностью (правомерностью) использования результата, полученного с помощью (а) и (б) в условиях действия утвержденных нормативных документов.

Одной из основных задач развития инфраструктуры информатизации является создание приемно-передающей и каналообразующей информационной среды, которая должна включать самые разнообразные виды и средства связи и технологию их использования Приемно-передающая среда должна обеспечивать, наряду с традиционными средствами связи (радио, телевидение, телефон, телеграф), широкое использование новых информационных услуг (электронная почта, видеотекст, телетекст, факсимиле, видеотелефон, кабельное телевидение, мультимедиа, пейджинговая связь и т.д.)

Основным направлением развития средств связи на ближайшие годы является переход на новую технологическую базу, предусматривающую электронофикацию технических средств (цифровая телефония), освоение новых передающих сред (лазерных, спутниковых, волоконно-оптических и др). При передаче информации ограниченного доступа приемно-передающая среда должна полностью удовлетворять требованиям по защите информации.

Формирование информационного пространства, информатизация органов управления защитой окружающей среды предполагают следующие решения в части технического обеспечения:

- типизация технической базы, ориентировка на мировые достижения в области вычислительной, репрографической техники (средства копирования), аппаратное обеспечение для создания компьютерных сетей;

- использование передовых информационных технологий в построении компьютерных сетей, организации баз данных, информационном обслуживании;

- формирование единой коммуникационной среды, основывающейся на использовании цифровых сетей стандарта ISDN, беспроводных сетей связи, выхода в глобальные сети;

- модернизация устаревшего парка технических средств, системного программного обеспечения, пакетов прикладных программ.

Все компьютерное и телекоммуникационное оборудование, на котором будет обрабатываться информация ограниченного доступа, должно быть сертифицированным и пройти специальные исследования на предмет информационной защищенности в уполномоченных на это организациях.

Основой для создания распределенной системы являются базы и банки данных. На основе CASE-технологий создана структурная схема баз и банков данных, представленная на рис. 1.

Многоуровневая структура для получения необходимой информации о состоянии внешней среды может быть создана на основе распределенной компьютерной вычислительной сети (КВС).

С учетом исключительно высокой размерности задачи и невозможности её прямого решения существующими методами предлагается следующий подход и методическая схема решения. В основу решения задачи положен выбор конфигурации КВС на ранних стадиях проектирования с минимумом исходных данных и не требующих получения трудоемких характеристик решаемых задач.

На основе теории систем массового обслуживания производится исследование компьютерных вычислительных сетей (КВС).

Компьютерная вычислительная сеть (КВС) для контроля и определения характеристик экологической обстановки может быть построена на основе двух топологий:

- линейной шины, в которой все рабочие станции присоединены к общему кабелю;

- звезды, в которой все рабочие станции и сетевые устройства присоединены с помощью кабелей радиально расходящихся из центра, таким центром обычно является файловый сервер.

Рассмотрение данных топологий позволяет утверждать, что одним из способов теоретических исследований КВС могут быть использованы задачи массового обслуживания.

Исследование КВС позволяет решить следующие задачи проектирования и эксплуатации:

- выявить производительность сети,

- определить число заявок покинувших систему без полного обслуживания;

- найти оптимальную конфигурацию;

- выбрать аппаратные средства;

- решить проблемы программного обеспечения.

В основу теоретических исследований КВС положены цепи Маркова. На основе теории этих цепей созданы математические модели функционирования информационной системы. Если обозначить через Л1J и Р, соответственно интенсивность перехода системы из одного состояния в другое вероятность нахождения данной системы в 1- ом положении, то на основании уравнений Колмогорова можно составить следующую математическую модель на п -состояний.

1. Для случая, когда число требований и, поступивших в систему, меньше числа каналов обслуживания к,- 0 <, п < N:

ш

(0 = Р0 (ОтЛ + Р2 (1)2 ¿1 - Р1 (ОС// + (т-1 )Л)

Л

?-Р2 (?) = РШт -1 )Л + (03// - Р2 (0(М + (т~ 2 )Л)

ш

ТМ^ = Рп-Шт -{п-1 ))Л + Р„+1(0(» +1 )М ~ РпШм + (т- п)Л).

2. Для случая, когда число требований п, поступивших в систему, больше или равно числу каналов обслуживания И,- N <п<т\

4Р„ (0 = Р„-1 (00" - (л - т + Р„+1№м - Рп (0№ + 0» - п)Л)

^Рт(0 = Рт№м-Рт-1№.

На рис. 2 представлены начальные исходные данные и система дифференциальных уравнений, описывающая функционирование многоканальной замкнутой СМО при неустановившемся режиме работы.

Система дифференциальных уравнений решается в системе МАТНСАБ-2001. Результаты решений представлены в виде графиков - зависимостей вероятностей Р, от времени 1 Эти результаты позволяют оценить качественные показатели информационной системы пропускная способность, вероятность обслуживания, среднее число занятых каналов.

Математическое моделирование неустановившегося режима многоканальной КВС

1. Задание исходных данных многоканальной замкнутой СМО.

ц - 29 X := б т - 5 N := 2

2. Система обыкновенных дифференциальных уравнений, описывающая функционирование многоканальной замкнутой СМО.

|Р0« = -Р0(1) • 5 • X + Р^г) • ц

^(1) = Р0(1) • 5 • X + Р2(1) • 2 ■ ц - Р^) • (ц + 4 ■ X)

|Р2(1) = Р,(1) • 4 • X + Р3(1) • 2 • ц - Р2(1) • (2 ■ ц + 3 • X)

-Р,(0 = Р,(1) 3 • X + Р (I) • 2 ■ д - Р (1) ■ (2 • (1 + 2 • X) Л л 1 4 *

|Р4(0 = Р3(1) • 2 • X + Р5(1) • 2 • ц - Р4(1) • (2 • ц + 1 ■ X)

¿Р (I) = Р (I) 1-Х - Р (0 • 2 • ц л 3 4 ->

3. Сформируем функцию, которая определяет вектор отклонений искомых величин 0(1, Р) в любой точке н вектор начальных значений Р.

Эа.Р) :=

-Р0 • 5 • X + Р1 • ц Р0 • 5 • X + Р2 • 2 • ц - Р1 • (ц + 4 • X) Р1-4-Х+Р3-2ц-Р2(2ц + ЗХ) Р2.3 Х+Р4-2 Ц-Р3 (2 Й + 2-Х) Р3.2-Х+Р5-2-Ц-Р4-(2 Ц + 1-Х) Р4-1-Х-Р5-2-Ц

Р:=

О О О

о

чО/

4. Определим дополнительные параметры для решения системы дифференциальных уравнений; начальное и конечное время исследования системы н число шагов интегрирования.

Й:=0 И := О 3 N¡=1000

5. Решение системы обыкновенных дифференциальных уравнений с использованием встроенной функции гкЯхес1(Р, Л, Й, Л, О).

Э:= гкйхей(Р,Ю,И ,N,0) г := Р0:= Р1 -= ^ Р2 := РЗ :=

6. Представление результатов решения в графическом виде. Р4 := Р5 :=

Рис. 2, Результаты моделирования

В четвертой главе производится исследование КВС с приоритетным обслуживанием.

Решение об обслуживании заявки принимается на основе номера приоритета. С другой стороны решение может основываться на текущем состоянии сервера, например на типе обслуживаемой заявки или времени ожидания заявки.

Первое решение называется внесистемной приоритетной дисциплиной, второе внутрисистемной приоритетной дисциплины

Наиболее изученными способами обслуживания являются внесистемные приоритетные дисциплины.

Для каждого приоритета обслуживания получена математическая модель, с помощью которых определяется конфигурация сети и её аппаратурной и программный состав.

Если считать, что j - требования не обладают приоритетом, то требование на обслуживание 1' всегда выбирается на обслуживание раньше j -го, причем (1 < Когда j - требование уже находится в сервере, а 1 только поступило, то возможны следующие варианты:

1. Абсолютный приоритет: обслуживание j - го требования немедленно прерывается, начинается обслуживание требования 1 - го класса.

2 Относительный приоритет: обслуживание j - го требования продолжается до окончания

3 Смешанный приоритет, сервер в зависимости от времени обслуживания j - требования выбирает вариант п.1 или п.2.

Обозначим через С2 - неприоршешого обслуживания, случайные переменные на цикле обслуживания и на его фазах будем обозначать с индексами I и Ь, например ш1, ть, тс. Введем время обслуживания вышеописанного неприоритетного требования г. Будем обозначать нижними индексами 1, 2 соответственно величины, относящиеся к приоритетным и не приоритетным требованиям.

Найдем плотности вероятностей состояний процесса на цикле обслуживания в момент времени I:

= Р[т{(*) = Щ,х2 <г11<хг+ С7)

д1(т],х1,х2^)(Ьс1с1х2=Р1тп{ф = т1,х1<г( <х1+сЬсь

! , ^

Х2 <?2 <Х2 +

= Р[т[(1) = т1,х1 < < х1 + А,х(9)

С2(1)Ж = Р[кС2<1 + £Й7, (10)

здесь хь Х2 - время обслуживания приоритетных и неприоритетных требований;

Г - плотности вероятностей для момента времени, когда обслуживаются неприоритетные требования;

Р - распределения числа требований;

0 - плотности вероятностей, когда обслуживаются приоритетные требования.

тр (1),т2 (1) - число приоритетных требований в системе для момента времени I, на всем цикле обслуживания, причем:

т\ (0 = 0, т2 0) = 1 и для т2 0):

т |1,пРи1е12 1 |0, щмаеЬ2

Вероятности являются совместными, так ^(т],х2Д)(1х2определяет нахождение системы в момент времени I в состоянии (ть х), х е (х 2, х 2 + ёх 2), причем обслуживается неприоритетное' требование. Данные вероятности зависят от приоритетной дисциплины, так для абсолютного приоритета с дообслуживанием т[=0 в (1), причем функции (8) не определены.

На основании 7, 8, 9 можно найти распределения числа требований по фазам обслуживания и на цикле:

00 ОООО

Рт(тьг) = Р[т{® = тх] = \(т-ьх2,№2 + \ ¡е1 (тьхьх2,1)сЬсх<к2. (II)

О 00

Р1(тьт2л) = = тх] = * 8а(тьх1,1)ск1 (12)

О

Рс(тьт2,0 = Р[щС(г) = щ,т$(9 = т2] =

вводится понятие условия эквивалентности. Оно состоит в том, что неприоритетное требование остается на обслуживание в системе в течении всего цикла (Ь2=0) или оно покидает систему в связи с началом обслуживания приоритетных требований (Ь2>0).

Период занятости может начинаться, когда в систему поступает неприоритетное или приоритетное требование.

Введем понятия плотностей распределения периодов занятости и интервалов разгрузки, распределений длин очередей для случаев:

а) изолированной приоритетной очереди;

б) изолированной неприоритетной очереди;

в) изолированной неприоритетной очереди, когда время обслуживания заменено длительностью цикла обслуживания.

Так в Ь[(0 и Ь2(1) есть плотности распределения периодов занятости, когда в систему поступают только приоритетные или неприоритетные требования, Ре(п12, 0 - плотность вероятности того, что t является моментом поступления требования на обслуживание, а в изолированной неприоритетной очереди находятся т2 - требований.

Для случая в) данные функции будут обозначаться прописными буквами, так В2(г) и Ре(т2, 0 - есть плотности распределения периода занятости и плотность вероятности того, что 1 момент поступления на обслуживание требования, а в изолированной неприоритетпой очереди находятся т2 - требований (здесь временем обслуживания является цикл обслуживания).

Обозначим также через Р^(т2,{) плотность вероятности того, что неприоритетное требование поступает в момент времени t на обслуживание при наличии изолированной неприоритетной очереди из тг-1 требований в ,

течении периода занятости для процесса с приоритетами, равно плотности вероятности того же события для процесса но на начальном периоде занятости в случае изолированной неприоритетной очереди (время обслуживания равно длительности цикла с начальным интервалом разгрузки, плотность которого Ь,«.

Данные рассуждения позволяют получить выражения для плотности вероятности того, что в момент времени t неприоритетное требование поступает на обслуживание при т2-1 таких требований в очереди:

Н(щ,0 = + (14)

Ч" ] + />2

здесь А*! = Я], Л*2 = Х2~ если источники приоритетных и неприоритетпых требований бесконечны;

X* = N^1, %2 = если источники таких требований конечны.

Плотность периода занятости этого процесса будет следующей:

= + (15)

А-2 уЦ Л2

где В^^иВ^Ю - плотности распределения периода занятости и

начального периода занятости изолированной неприоритетной очереди с заменой времени обслуживания на длительность цикла.

Результаты обслуживания заявок зависят от объема неприоритетных требований, т. е. от вида источника - конечен он или бесконечен. Для I

исследования данного вопроса обозначим через М^) и М2(1:) - длины очередей приоритетных и неприоритетных требований в момент I периода занятости процесса с двумя классами приоритетов. ъ\ и г2 - времена, с начала обслуживания приоритетного и неприоритетного требований, а г2- время обслуживания неприоритетного требования, вытесненного приоритетным.

Найдем вероятность того, что в системе находятся - приоритетных и ш2 - неприоритетных требований, а обслуживается приоритетное требование:

Р(т1,х1,х2,0<М*2 = = тъМ2{г) = т2,

х1 <гх <хх +сЫ1-,хг <гг<х2 + скг \М 1(11)+М2(^1) >0 (16)

длявсех^,0 <»! <(] (х, >0,х2 £0)

И найдем вероятность, имеющую тот же смысл, что и (16), только при условии нахождения на обслуживании неприоригетного требования: д(тьт2,х2,г)<Ьс2 = Р[Мх(г) = тх,Мг(Ь = тг<

х2 < х2 < х2 + с!х2\ М1^1)+М2^1) >0 для всех 1Ь (17)

0<»1<(/ (х2>0),

где (х1,х1 + ёх,)- время с начала обслуживания приоритетного требования;

(х2,х2 + <3х2)- время, в течении которого обслуживалось вытесненное неприоритетное требованйе, причем к моменту времени I период занятости, начатый в момент времени 1 = 0 еще не закончился.

Чтобы в момент времени I в системе находилось т2 - неприоритетных требований, надо поступление п - требований за время 1-х. Когда х2 = 0 то: цикл обслуживания начинается в т < I и попадает в фазу Ь2 в течении времени 1-х;

период занятости начинается в момент I = 0 (поступает приоритетное требование) и к моменту времени I > 0 он не заканчивается.

С учетом этого, выражения (16) и (17) могут быть представлены на периоде занятости так:

Р(тьтъхьх21)=:\и\Н(т2-п,т,1Х1(1~*)]П х п-0 0 п!

ехр/' - Хф - (т\,х\,.х2Л - т)Л +

+ ¿(х2) I '¡Щт2 +1 - п,т, МГ^ехр/- - к2(1 - (18)

л=00 п!

¿1 + Я2

^-^-ехрГ - Х21)Р(тьхьг); т2!

г Л лча-т п

я(т1»т2>х2»1) = I {Н(т2-п,т)*-^ X -

п=0 0 п! (19)

хехр[-Л2(г - г)]/;(ть.х2,г - Т)<1Т (т2 > 0).

Для получения плотности распределения интервала разгрузки от приоритетных требований в течении периода занятости модели с двумя классами приоритетов представим период занятости из

а) периода занятости приоритетными требованиями начатого в момент 1=0 с вероятностью (14,15):

4

ч* ■,* '

б) цикла обслуживания, начатого в момент t > 0 с плотностью вероятности:

£Я(я12,0 = 5(1,0- (20)

Обозначим Х\ (*) случайную величину, которая обозначает интервал разгрузки для процесса обслуживания на периоде занятости. Положим Wl{z,t)dT = P[T<xl{t)<r + dT],

тогда

Щт.*) = тАтг^О^г,?) + ¿»(1,?Мс(г,0 (21)

Л1+Л2

wf(r,t)dr совместная вероятность того, что длительность интервала разгрузки от приоритетных требований в момент t на цикле обслуживания лежит в интервале (г, г + dr), и того, что цикл обслуживания продолжается;

W\(j,t)dT является совместной вероятностью того, что длительность интервала разгрузки от приоритетных требований в момент времени t на периоде занятости (для изолированной приоритетной очереди) лежит в интервале (т, т + dr), и того, что период занятости продолжается.

В данной главе выполнено моделирование компьютерной сети с целью определения ее производительности.

На производительность сети влияют следующие компоненты: серверы, рабочие станции, сетевые платы, кабельные соединения с сетевыми платами, концентраторы, розетки RJ-45.

Большинство сетевых операций складывается из совместных действий нескольких устройств. Каждое устройство на выполнение своей части операций требует некоторого времени. Если какое-либо устройство расходует заметпо больше времени по сравнению с другими, возникают проблемы с производительностью системы в целом. Такое "тормозящее" устройство называют узким местом. Основная задача мониторинга производительности -выявлять и устранять узкие места (bottlenecks).

Чтобы решить проблемы, возникающие в результате появления узких мест, администратор сети должен найти устройства, расходующие больше времени, чем это допустимо. Следующие устройства чаще всего становятся узкими местами: процессоры, намять, сетевые платы, контроллеры дисков, среда передачи.

Причины, которые приводят к тому, что устройства становятся узким местом, состоят в следующем:

- устройство используется неэффективно;

- устройство расходует больше системных ресурсов, чем следует;

- устройство работает слишком медленно;

- мощность устройства недостаточна, чтобы выполнять все возлагаемые на него задачи.

Производительность сервера зависит от количества обслуживаемых пользователей. Сравнение текущих показателей производительности сервера с эталонным графиком поведения системы помогает определить, когда сервер перестает справляться с нагрузкой. Первые жалобы на замедление реакции сервера, вероятнее всего, поступят от конечных пользователей.

Большинство современных сетевых операционных систем снабжены утилитами мониторинга, которые помогают администратору контролировать работу сервера, отображая статистику в табличном или графическом виде. Следующие показатели позволяют выявить проблемы производительности сервера:

- запрос ресурсов сервера;

- области перегрузки каналов передачи данных;

- активность отдельных процессов.

Утилиты мониторинга способны контролировать работу удаленных систем и уведомлять администратора о ненормальностях в поведении сети, а также пересылать данные другим программам мониторшгга.

Используя статистику, собранную с помощью утилит, и в частности, произведя анализ потока поступающих заявок на обслуживание и времени обслуживания этих заявок, можно произвести имитацию работы сервера как системы массового обслуживания.

Поток заявок на обслуживание близок к распределению Пуассона, а время обслуживания этих заявок удовлетворяет нормальному закону распределения.

Для разработки программы имитационного моделирования использовался язык Visual Basic для Excel 98 Максимальное количество серверов, для которых производилось моделирование, равнялось 3, максимальное количество заявок - 100, средняя занятость сервера одной заявкой варьировалось от 60 до 200 ms, что соответствует серверу, выполненному на платформе Pentium 4- 1,8.

При моделировании считалось, что в среднем на сервер заявка на обслуживание поступает через 20 ms. Это соответствует очень напряженному режиму обслуживания для сервера.

В таблице 2 приведены результаты имитационного моделирования для заданных выше условий.

Таблица 2.

Результаты моделирования работы компьютерной сети

Количество серверов Средняя занятость сервера в ms Среднее время пребывания заявки в очереди в те Общее время обслуживания очереди в те

1 200 9099 20154

2 200 3986 10110

3 200 2301 6820

1 120 5001 12015

2 120 1945 6077

3 120 846 4076

1 80 2830 7960

2 80 684 4019

3 80 91 3168

1 60 1723 5633

2 60 107 3043

3 60 60 3239

В приложении к диссертации приведены характеристики основных технических средств защиты окружающей среды.

Заключение

В процессе выполнения диссертационной работы получены следующие основные результаты.

1 С системных позиций произведено исследование окружающей среды как объекта управления, что позволило'

- найти наиболее удобные формы представления информации для принятия решения об управлении охраной окружающей среды;

- определить причинно-следственные связи между критериями параметров окружающей среды;

- предложить методики применения аналитических методов в исследовательских данных объектов;

2 Введено понятие экологической устойчивости, на основании чего выполнено следующее:

- разработана математическая модель оценки экологической устойчивости;

- выполнено исследование устойчивости в зависимости от изменения количества вредных примесей и массы нейтрализации данных выбросов

3. Исследованы математические модели процессов, происходящих в окружающей среде и влияющих непосредственно на ее качественные показатели:

- модель переноса примесей в атмосфере и океане;

- модель качества воды;

- модель управления динамикой атмосферных загрязнений для рационального размещения производственных предприятий;

- модель гидрохимических воздействий на водоемы;

- получены характеристики необходимого объема информации для использования в системе управления.

4. Созданы методики разработки рациональной структуры распределенной информационной системы, позволяющие оценивать качественные показателей, такие как возможность многоканального обслуживания, обеспечение приоритетности предоставления услуг, степень защищенности от внешних вторжений.

5. Разработаны рекомендации по использованию результатов исследований в системах управления охраной окружающей среды.

Основные результаты работы внедрены в ОАО «Канонерский судоремонтный завод» г. Санкт-Петербург.

Основные положения диссертации отражены в следующих публикациях

1. Гарнец В.Н. Определение основных параметров вычислительной сети. Сб. научных трудов «Прикладная математика», «Судостроение», 2004 с. 23-27.

2. Гарнец В.Н. Оценки характеристик вычислительных сетей. Сб. научных трудов «Прикладная математика», «Судостроение», 2004. с. 28-32.

3. Гарнец В.Н. Цели обработки экологической информации. Сб. научных трудов СПГУВК «Распределенные системы автоматизированного управления на транспорте», СПб, 2005 г. с. 35-39.

4. Гарнец В.Н. Инфраструктура информационного обеспечения АСУ. Сб. научных трудов СПГУВК «Распределенные системы автоматизированного управления на транспорте», СПб, 2005 г. с. 40-44.

5. Гарнец В.Н. Разгрузка сервера при приоритетном обслуживании. Сб. научных трудов СПГУВК «Распределенные системы автоматизированного управления на транспорте», СПб, 2005 г. с. 45-48.

6. Гарнец В.Н. Результаты математического моделирования вычислительной сети. Сб. научных трудов СПГУВК «Распределенные системы автоматизированного управления на транспорте», СПб, 2005 г. с. 49-52.

Печатается в авторской редакции

Подписано в печать 27.04.05. Сдано в производство 27.04.05.

Лицензия № 000283 от 19.10.98. Формат 60x84 1/16 Усл.-печ. л. 1,45. Уч.-изд.л. 1,75. Тираж 60 экз. Заказ № 150

Отпечатано в ИПЦ Ф ГОУ ВПО СПГУВК 198035, Санкт-Петербург, Межевой канал, 2

¡ <

í

I

i

,1

J,

r(

) /

t

•f

{

i i

i i

05-1297?

РНБ Русский фонд

2006-4 9565

<

Введение. ф

Глава 1. Информационные характеристики окружающей среды и способы их получения.

1.1. Окружающая среда Санкт-Петербурга и Ленинградской области и их информационные характеристики.

1.2. Понятие о жизненном цикле программного обеспечения.

1.3. Модели жизненного цикла ПО.

1.4. Методологии и технологии проектирования ИС.

1.5. Структурный подход к проектированию ИС.

1.5.1. Функциональное моделирование SADT.

1.5.2. Типы связей между функциями.

Большой интерес в последние годы к повышению качества управления процессами защиты окружающей природной среды связан с пониманием серьезных последствий нарушения ее качества. Это, прежде всего, загрязнение воздуха, воды, почвы, истощение природных ресурсов, влияние катастроф на среду.

Вопросы управления охраной окружающей среды решаются пока неэффективно и здесь можно выделить следующие основные причины: отсутствие необходимой информации для лиц, принимающих решения, неадекватность используемых данных, неопределенность и трудности установления причинно-следственных связей между критериями оценки окружающей среды, наличие ошибочных мнений о невозможности применения аналитических методов в исследованиях, субъективные факторы.

Катастрофы природного характера в 2004 г., которые предотвратить было невозможно, но иметь упреждающую информацию об их неизбежности и тем самым значительно сократить ущерб и сохранить жизни многих десятков тысяч людей, говорят в пользу сказанного выше.

Одним из основных вопросов, который решается при управлении - это получение достоверной информации и в необходимом объеме. Этому посвящены исследования многих ученых и, прежде всего, следующих: Гаскарова Д.В., Гавича И.К., Вавилина В.А., Варжапетяна А.Г., Доданова А.Г., Иванище-ва В.В., Киселева В.Б., Новоселова О.Н., Солдатенко С.А., Строганова В.И., Фомина А.Ф, Юсупова P.M.

Однако применение локальных и глобальных вычислительных сетей для сбора, обработки и передачи информации о состоянии экосистем исследованы еще недостаточно, что сдерживает их практическое использование.

Данные вычислительные сети принадлежат к так называемым распределенным системам, основной задачей которых является облегчение пользователям доступа к удаленным ресурсам и обеспечение их совместного использования. Ресурсы могут быть виртуальными, однако традиционно они включают в себя принтеры, компьютеры, устройства хранения данных, файлы и данные. WEB - страницы и сети также входят в этот список [95].

Распределенные системы обладают рядом специфических свойств, к которым относятся прозрачность (определяется степенью прозрачности), открытость (наличие стандартного синтаксиса и семантики), масштабируемость (масштабируемость по размеру, географически, в административном смысле).

Значительно меньше исследований по вопросам управления охраной окружающей среды. Публикации по итогам этих исследований носят частный характер и поэтому весьма проблематично их использование.в более общих случаях, например, в масштабах региона. Здесь необходимо отметить, прежде всего, труды следующих ученых: Горстко А.Б., Гурмана В.И., Каплина Б.Г., Копсова М.М., Моисеева Н.Н., Тарко A.M., Поспелова Д.А., Сомова А.И.

В диссертации решаются задачи математического обеспечения распределенных систем для эффективного решения задач управления защитой окружающей среды.

Получение информации о состоянии внешней среды связано с некоторыми особенностями, которые состоят в следующем: наличие большого количества точек съема информации; рассосредоточенность точек контроля; неоднозначность информации, снимаемой даже в близлежащих точках; ограниченность возможностей контроля; необходимость первичной обработки объема информации непосредственно на месте ее получения; передача информации на значительные расстояния; преобразование информации для последующего принятия решения об управляющих воздействиях; защита информации от несанкционированного доступа, связанного с незаконным ее использованием и изменением.

Перечисленные особенности получения и преобразования информации налагают определенные трудности на выработку управленческих решений. Поэтому в диссертации основное место уделено вопросам получения, обработке, передаче, хранению и использованию информации для выработки управлений охраной окружающей среды.

В связи с этим целью исследований является разработка математического обеспечения распределенных систем, выявления закономерностей, лежащих в основе функционирования экообъектов, получение характеристик и структуры информационного обеспечения автоматизированной системы управления охраной окружающей среды.

Для решения поставленной цели в диссертации решаются следующие основные задачи: производится качественное исследование окружающей среды и даются количественные оценки на примере Санкт-Петербурга и Ленинградской области; предлагается методика применения объектно-ориентированного подхода для создания структурных и функциональных схем распределенных систем; разрабатываются математические модели переноса примесей в атмосфере и океане, математические модели управления динамикой атмосферных загрязнений для размещения производственных предприятий, гидрохимических воздействий на водоемы, на основе которых анализируются вопросы информационного обеспечения процесса управления; создается программное обеспечение и производится математическое моделирование процесса загрязнения водоемов и атмосферы; производится исследование информационной вычислительной сети как системы массового обслуживания с бесприоритетным и с приоритетным обслуживанием; разрабатываются рекомендации по использованию результатов исследований в системе управления охраной окружающей среды.

Предметом исследований является математическое обеспечение распределенных систем предназначенных для управления охраной окружающей среды. Исследования проводятся на основе анализа информационных характеристик математических моделей переноса примесей в атмосфере и океане, миграции загрязнителей, динамики атмосферных загрязнений, гидрохимических воздействий на водоемы с производством численного моделирования и получения количественных характеристик.

Решение поставленных задач производится на основе системотехнических позиций с применением методов объектно-ориентированного программирования, что позволяет с большей объективностью учесть влияние окружающей среды, взаимозависимость критериальных оценок, получаемую информацию для принятия эффективных решений. Научная новизна исследований состоит: в комплексном подходе, связанным с учетом основополагающих факторов, таких как вредные выбросы в атмосферу и в водную среду промышленными предприятиями, средствами транспорта, электрическими станциями, уничтожение лесов в результате строительства, которые влияют на экологическую устойчивость, на объективность получаемой информации для управления техническими средствами защиты; в математических моделях динамики загрязнений вредными веществами и их распада в водной среде и атмосфере, миграции, происходящих в окружающей среде и результатах их количественного исследования; в получении теоретических результатов по исследованию динамики миграции загрязнителей атмосферы и водных ресурсов, по величинам критических значений вредных примесей, влияющих на устойчивость экосистемы к внешним воздействиям и отличающихся адекватностью данных исследований реальным процессам; в разработанных методиках оценки качественных показателей информационных систем, таких как возможность многоканального обслуживания, обеспечение приоритетности предоставления услуг, степень защищенности от внешних вторжений, которые позволяют создавать структуры распределенных систем управления.

Разработанные методические положения, математические модели, способы выбора рациональной структуры вычислительных информационных сетей внедрены в Санкт-Петербургском государственном университете водных коммуникаций при проведении учебного процесса, в ОАО «Канонерский судоремонтный завод».

На защиту выносятся:

1. Математические модели и результаты аналитических и численных исследований характеристик окружающей среды как объекта для получения информации в распределенной системе.

2. Методика выбора рациональной структуры компьютерной информационной сети, основанная на объектно-ориентированном подходе.

3. Закономерности, лежащие в основе функционирования систем управления охраной окружающей среды.

Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях:

Региональная информатика-2002 (международная конференция); На кафедральных семинарах в СПГУВК «Математическое моделирование сложных систем».

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 109 наименования. Работа содержит 160 страницу печатного текста, 31 рисунок, 10 таблиц.

Основные результаты работы внедрены в ОАО «Канонерский судоремонтный завод» г. Санкт-Петербург.

Заключение

В процессе выполнения диссертационной работы получены следующие основные результаты.

1. С системных позиций произведено исследование окружающей среды как объекта управления, что позволило:

- найти наиболее удобные формы представления информации для принятия решения об управлении охраной окружающей среды;

- определить причинно-следственные связи между критериями параметров окружающей среды;

- предложить методики применения аналитических методов в исследовательских данных объектов;

2. Введено понятие экологической устойчивости, на основании чего выполнено следующее:

- разработана математическая модель оценки экологической устойчивости;

- выполнено исследование устойчивости в зависимости от изменения количества вредных примесей и массы нейтрализации данных выбросов

3. Исследованы математические модели процессов, происходящих в окружающей среде и влияющих непосредственно на ее качественные показатели:

- модель переноса примесей в атмосфере и океане;

- модель качества воды;

- модель управления динамикой атмосферных загрязнений для рационального размещения производственных предприятий;

- модель гидрохимических воздействий на водоемы;

- получены характеристики необходимого объема информации для использования в системе управления.

4. Созданы методики разработки рациональной структуры распределенной информационной системы, позволяющие оценивать качественные показателей, такие как возможность многоканального обслуживания, обеспечение приоритетности предоставления услуг, степень защищенности от внешних вторжений.

5. Разработаны рекомендации по использованию результатов исследований в системах управления охраной окружающей среды.

1. Акулич Н. J1. Математическое программирование в примерах и задачах. М.: Высшая школа, 1993. 336 с.

2. Альянах И. Н. Моделирование вычислительных систем. Л.: Машиностроение, 1988. 221 с.

3. Арнольд В. И. Теория катастроф. М.: Наука, 1990. 128 е.

4. Бакаев А. А., Костина Н. И., Яровицкий Н. В. Имитационные модели в экономике. Киев: Техника, 1982.176 с.

5. Баранов С.Н., Домороцкий А.Н., Ласточкин Н.К., Морозов В.П. Процесс разработки программных изделий М.: Наука Физматлит, 2000. 176 с.

6. Беленький А. С. Исследование операций в транспортных системах. М.: Мир, 1992. 584 с.

7. Бреховских С. М. Основы функциональной системологии материальных объектов. М.: Наука, 1986. 250 с.

8. Бусленко В. Н. Автоматизация имитационного моделирования сложных систем. М.: Наука, 1977. 239 с.

9. Бусленко Н. П., Калашников В. В., Коваленко И. Н. Лекции по теории сложных систем. М.: Сов. радио, 1973. 440 с.

10. Бэрри Нанс. Компьютерные сети. М.: Бином, 1996. 400 с.

11. Вавилин В. А., Циткин М. Ю. Математическое моделирование и управление качеством водной среды/Водные ресурсы. 1977. №5 с.34-40.

12. Варжапетян А.Г., Глушенко В.В. Системы управления М.: Вузовская книга. 2000. 326 с.

13. Вентцель Е. С. Теория вероятностей. М.: Физматгиз, 1962. 564 с.

14. Вентцель Е. С., Овчаров Л. А. Теория случайных процессов и ее инженерные приложения. М.: Наука, 1991. 384 с.

15. Винтер Р., Винтер П. Microsoft Office для Windows' 95 в подлиннике. СПб.: BHV, 1998. 1000 с.

16. Вихров Н. М., Гаскаров Д. В., Грищенков А. А., Шнуренко А. А. Управление и оптимизация производственно-технологических процессов. СПб.: Энергоатомиздат, 1995. 303 с.

17. Власов Л. В., Колесников Д. Н., Сорокин И. А. Имитационное моделирование систем массового обслуживания с использованием GPSS. Л.: ЛПИ, 1989. 87 с.

18. Воеводин В. В. Математические модели и методы в параллельных процессах. М.: Наука, 1986. 296 с.

19. Волкова В.Н., Денисов А.А. Основы теории систем и системного анализа СПб.: СПбГТУ, 1999. 512 с.

20. Воропаев Г. В. и др. Моделирование водохозяйственных систем аридной зоны СССР. М.: Наука, 1984. 312 с.

21. Вунш Г. Теория систем. М.: Сов. радио, 1978. 288 с.

22. Гавич И. К. Методы охраны подземных вод от загрязнения и истощения, М.: Недра, 1985. 320 с.

23. Гарнец В.Н. Определение основных параметров вычислительной сети. Сб. научных трудов «Прикладная математика», «Судостроение», 2004. ст.23-27.

24. Гарнец В.Н. Оценки характеристик вычислительных сетей. Сб. научных трудов «Прикладная математика», «Судостроение», 2004. с. 28-32.

25. Гаскаров Д.В., Киселев В.Б., Солдатенко С.А., Строганов В.И., Юсупов P.M. Введение в геофизическую кибернетику и экологический мониторинг. СПб.: СПГУВК, 1998. 165 с.

26. Глущенко В. В. Информационные и структурные модели организационно-административных систем. СПб.: СПГУВК, 1997. 232 с.

27. Гольдин В. Я., Налипкин Н. Н., Шишова Т. В. Нелинейные разностные схемы для гиперболических уравнений/ Выт. мат. и мат. физ., 1965, т.5, №5.

28. Горстко А. Б., Домбровский Ю. А., Сурков Ф. А. Модели управления эколого-экономическими системами. М.: Наука, 1984,117 с.

29. Грейди Буч, Джеймс Рамбо UML Руководство пользователя. ДМК, М., 2000, 350 с.

30. Демиденко Е. 3. Линейная и нелинейная регрессия. М.: Статистика, 1981,300 е.

31. Додонов А. Г., Клещев Н. Т., Клименко В. Г. Анализ отраслевых вычислительных сетей. Л.: Судостроение, 1990. 255 с.

32. Драмонд М. Методы оценки и измерений дискретных вычислительных систем. М.: Мир, 1977. 381 с.

33. Дрейнер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М.: Статистика, 1973. 391 с.

34. Дроган С. В., Копанев А. А., Францев Р. Э. Основы информационных систем. СПб.: СПГУВК, 1998. 88 с.

35. Дружинин В.В., Конторов Д. С. Проблемы системологии. М.: Сов. радио, 1976. 200 с.

36. Дурандин К. П., Ефремов В. Д., Колесников Д. Н. Методы анализа эффективности функционирования сложных систем. Л.: ЛПИ, 1978. 77 с.

37. Железнов И. Г. Сложные технические системы (оценка характеристик). М.: Высшая школа, 1984.119 с.

38. Иванищев В. В., Михайлов В. В., Тубольцева В. В. Инженерная экология. Л.: Наука, 1989. 145 с.

39. Иванищев В.В., Марлей В.Е. ведение в теорию алгоритмических сетей СПб.: СПбГУ 2000. 180 с.

40. Иванищев В.В., Михайлов В.В. Автоматизация моделирования экологических систем СПб.: СПбГТУ, 2000. 171 с.

41. Имитационное моделирование природной системы «Озеро-водосбор». Л.: ЛИИАН, 1987.231 с.

42. Имитационное моделирование производственных систем / Под ред. А. А. Вавилова. М.: Машиностроение, 1983. 234 с.

43. Киселев В. Г., Матросов А. В. Численное моделирование в инженерных исследованиях. СПб.: СПГУВК, 1998.160 с.

44. Клейнрок Л. Вычислительные системы с очередями. М.: Мир, 1979. 600 с.

45. Клейнрок Л. Теория массового обслуживания. М.: Машиностроение, 1979.432 с.

46. Комягин В. Б., Коцюбинский А. О. Excel 7.0 for Windows '95 в примерах. М.: Нолидж, 1995. 430 с.

47. Копанев А. А. Информационное и техническое обеспечение тренажерных комплексов. СПб.: СПГУВК, 1998. 139 с.

48. Кротов В. Ф. и др. Основы теории оптимального управления. М.: Высшая школа, 1990. 429 с.

49. Крэг Ларман Применение UML и шаблонов проектирования. СПб.: «Вильяме», 2001.490 с.

50. Кулибанов Ю. М., Истомин Е. П., Саханов 3. И. Основы создания сложных информационных систем. СПб.: СПГУВК, 1998. 71 с.

51. Кулибанов Ю. М., Кулибанов М. Ю., Амами Хатем. Экосистема как объект автоматизированного управления / Сб. научных трудов "Методы прикладной математики в транспортных системах" СПб.: СПГУВК, 1998. с.137-141.

52. Кудрявцев Е.М. Mathcad 2000. Символьное и численное решение разнообразных задач. ДМК, М., 2001. 570 с.

53. Ладенко И. С. Имитационные системы (методология исследований и проектирования). Новосибирск: Наука, 1981. 300 с.

54. Ларичев О. И., Мошкович Е. М. Качественные методы принятия решений. М.: Наука, 1996. 210 с.

55. Лешек А. Мацяшек Анализ требований и проектирование систем. Разработка информационных систем с использованием UML, М.: «Вильяме», 2002. 430 с.

56. Лифшиц А. Л., Мальц Э. А. Статистическое моделирование систем массового обслуживания. М.: Сов. радио, 1978. 248 с.

57. Марчук Г. И. и др. Математические модели в геофизической гидродинамике и численные методы их реализации. Л.: Гидрометеоиздат, 1987. 295 с.

58. Марасанов А.К., Быков А.А. Организационные системы на транспорте Сб. научных трудов «Методы прикладной математики в транспортных системах.» СПб.: СПГУВК, 2000, с. 35^-40

59. Марлей В. Е. Моделирование сложных систем на основераспределенных алгоритмических сетей / автореферат диссер. на соискание ученой степени доктора технических наук. СПб.: Институт информатики и автоматизации РАН, 1998. 31 с.

60. Математические модели рационального природопользования / Под ред. В. В. Пененко. Новосибирск: Наука, 1989. 136 с.

61. Математическое моделирование водных экосистем / Труды советско-американского симпозиума. Л.: Гидрометеоиздат, 1981. 310 с.

62. Мейстер Д. Эргономические основы разработки сложных систем. М.: Мир, 1979. 456.с.

63. Менджел М., Кларк К. Динамические модели в экологии поведения. М.: МирД992. 300 с.

64. Месарович М., Мако Д., Токахара Я. Теория иерархических многоуровневых систем. М.: Мир, 1973. 310 с.

65. Методы охраны подземных вод от загрязнения и истощения / Под ред. И. К. Гавича. М.: Недра, 1985. 320 с.

66. Миколаш Я., Питтерман JI. Управление охраной окружающей среды. М.: Прогресс, 1983. 237 с.

67. Модели управления природными ресурсами / Под ред. В. И. Гурмана. М.: Наука, 1981.264 с.

68. Моделирование процессов экологического развития / Сб. трудов, выпуск 2, ВНИИ системных исследований. 1985. №2. 92 с.

69. Моисеев Н. Н. Элементы теории оптимальных систем. М.: Наука, 1975. 528 с.

70. Моисеев Н. Н., Александров В. В., Тарко А. М. Человек и биосфера. М.: Наука, 1985. 271 с.

71. Морозов В. П., Дымарский Я. С. Элементы теории управления ГАП. JL: Машиностроение, 1984. 333 с.

72. Мушик Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений. М.: Мир, 1990. 208 с.

73. Нике Дж. Решение производственных задач. М.: Машиностроение, 1987. 248 с.

74. Новоселов О. Н., Фомин А. Ф. Основы теории расчета информационно-измерительных систем. М.: Машиностроение, 1980. 280 с.

75. Персон P. Microsoft Excel' 97 в подлиннике. СПб.: BHV, т.1, 2, 1998. 1275 с.

76. Петровский И. Г. Лекции по теории обыкновенных дифференциальных уравнений. М.: Наука, 1964. 272 с.

77. Петросян Л. А., Захаров В. В. Введение в математическую экологию. Л.: ЛГУ, 1986.222 с.

78. Питерсон Д. Теория сетей Петри и моделирование систем. М.: Мир, 1984. 264 с.

79. Понтрягин Л. С. и др. Математическая теория оптимальных процессов. М.: Наука, 1969. 384 с.

80. Поспелов Д. А. Логико-лингвистические модели в системе управления. М.: Энергоиздат, 1981. 232 с.

81. Построение экспертных систем / Под ред. Ф. Хейста-Роты. М.: Мир, 1987. 441 с.

82. Пэнтл Р., Методы системного анализа. М.: Мир,1979. 213 с.

83. Риклефс Р. Основы общей экологии. М.: Наука, 1979. 250 с.

84. Рубак В. Я., Киримок Н. И., Дедиков Э. А. Системное проектирование АСУ. Кмев: Техника, 1983. 136 с.

85. Саати Т. Элементы теории массового обслуживания и ее приложения. М.: Сов. радио, 1965. 510 с.

86. Санна П. Visual Basic для приложений. СПб.: BHV, 1998. 700 с.

87. Саттц Т., Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем. М.: Радиосвязь, 1991. 224 с.

88. Сергиенко И. В. Математические модели и методы решения задач дискретной оптимизации. Киев: Наук, думка, 1985. 382 с.

89. Сижер Р. Архитектура связи в распределенных сетях. М.: Мир, 1981. т. 1,2. с.744.

90. Советов Б. Я., Яковлев С. А. Моделирование систем. М.: Высшая школа, 1985. 270 с.

91. Сомов А. И. Математические модели и алгоритмическое обеспечение автоматизированных систем управления экологической ситуацией / Автореферат диссертации. СПб.: СПГУВК, 1998. 27 с.

92. Сомов А. И. Статистическая классификация в системах управления экологической ситуацией / Сб. научных трудов "Автоматизация решения транспортных задач". СПб.: СПГУВК, 1998. с.62-69.

93. Тихонов А. Н., Арсенин В. Я. Методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1979.288 с.

94. Турчак Л. И. Основы численных методов. М.: Наука, 1987. 318 с.

95. Э. Таненбаум Распределенные системы, принципы и парадигмы. «Питер», Спб., 2003. 870 с.

96. Феррари Д. Оценка производительности вычислительных систем. М.: Мир, 1981.576 с.

97. Форрестер Дж. Динамика развития города. М.: Прогресс, 1974. 287 с.

98. Фрэнк Г., Чжоу В. Топологическая оптимизация сетей ЭВМ / Системы передачи данных и сети ЭВМ. М.: Мир, 1974. с.147-162.

99. Халиуллин Ю. М., Голосов А. И. Методологические основы управления экологической безопасностью производственно-хозяйственных систем / Сб. научных трудов "Управление в транспортных системах" СПб.: СПГУВК, 1995. с.133-137.

100. Храмшин С. К., Ченцов В. М. Живучесть сетей передачи информации / Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1976. №4. с.91-92.

101. Чепурных Н. В., Новоселов A. JI. Планирование и прогнозирование природопользования. М.: Интерпракс, 1995. 288 с.

102. Шеридан Т. Б., Феррелл У. Р. Системы человек-машина. М.: Машиностроение, 1980. 390 с.

103. Юдин Д. Б., Голынтейн Е. Г. Линейное программирование. М.: Наука, 1969. 775 с.

104. Harten A., Hyman J. М., Lax P. D., On finite-difference approximations and enstrophy conditions for shocks-Comm. Pure and Appl. Math., 1976, r.29, №3, p. 297-322.

105. Jaiswal N. К. Priority queues. New York and London: Academic Press, 1968.280 pp.

106. Stephan F. F. Two queues under preemptive priority with Poisson arrival and service rates, Operations Res., 6 (1958), 399-418.

107. Takaes L., Priority queues, Operations Res., 12 (1964), 63-74.

108. White H., Christie L. S., Queuing with preemptive priorities or with breakdown, Operations Res., 6 (1958), 79-85.

109. Государственный доклад о состоянии окружающей природной среды С. Петербурга и Ленинградской области в 2001 году. СПб, 2002.