автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Методы и алгоритмы многокритериальной декомпозиции систем обработки информации

На правах рукописи

АБАГЯН Сергей Сергеевич

Методы и алгоритмы многокритериальной декомпозиции систем обработки информации

Специальность: 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка

информации

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва, 2004 г.

Работа выполнена на кафедре Информатики и программного обеспечения вычислительных систем при Московском государственном институте электронной техники (технический университет).

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Лисов Олег Иванович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Шмид Александр Викторович кандидат технических наук, доцент Лупин Сергей Андреевич

Ведущая организация: ФГУП НИИ "СУБМИКРОН"

Защита состоится "_"_2004 г. на заседании

диссертационного совета Д212.134.02 при Московском государственном институте электронной техники по адресу: 124498, Зеленоград, МИЭТ.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского государственного института электронной техники.

Автореферат разослан "_"_2004 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

к.т.н., профессор г (Ч^лЛ/''''*^ Воробьев Н.В.

2.005-4

ИШ

9Z2W

Актуальность проблемы

Научно-технический прогресс современного общества в области внедрения новых информационных технологий привел к тому, что от разработки отдельных автоматизированных систем, автоматизированных рабочих мест наметился интенсивный переход к построению взаимосвязанных систем обработки информации, как правило, объединяемых в сети. Сети технических систем как распределяемые системы обработки информации существовали и раньше, например, телефонные (телекоммуникационные) сети. Отличительной чертой современных систем является их информационное наполнение: рассматривается не только техническая сторона организации систем, но и их информационные функции. Как правило, основой построения таких сетей являются компьютеры, выполняющие роль управляющих объектов различного уровня, включая управление каналами связи, автоматизированных рабочих мест, рабочих станций, конечных пользовательских автоматов и т.п.

К указанному направлению относятся: глобальные информационные сети (INTERNET, INTRANET и т.п.), локальные вычислительные сети, корпоративные сети, телекоммуникационные сети, банковские сети, системы автоматизированного проектирования и т.д.

Часто название типа сети определяется областью приложения, их информационным наполнением (корпоративная, банковская). Однако все типы сетей имеют общие свойства и совпадающие задачи обеспечения качества (оптимальности) проектирования и эксплуатации. Это, как правило, иерархические информационные сети, структура

которых привязана к географическим или функциональным аспектам. Все они состоят из однотипных компонентов: технических средств, программного, информационного, лингвистического, математического видов обеспечения. При разработке подобных информационных систем решаются, как правило, различные оптимизационные задачи. Наиболее распространенной является задача оптимизации топологии сети. Кроме того, решаются задачи минимизации стоимости системы, максимизации производительности, пропускной способности, загрузки компонентов, оптимизации качества программного и информационного обеспечения.

Однако, как показывает анализ литературных источников, эти задачи решаются как однокритериальные, когда оптимизируется одни, либо несколько взаимосвязанных показателей, а другие либо принимаются существующими в реальности, либо на них накладываются ограничения. Практика всё настойчивее выдвигает задачи, решаемые при проектировании и/или при модернизации систем обработки информации, требующие одновременной оптимизации по нескольким, часто противоречивым критериям.

Такими задачами являются задачи декомпозиции систем обработки информации, определения структуры их иерархии, распределение информации по уровням и т.п. Новыми научными направлениями исследования таких задач являются принципы гомеостатики, синергетики, генетические алгоритмы решения многокритериальных многопараметрических оптимизационных задач переборного типа.

Актуальность работы определяется применением сочетания указанных методов исследования больших и сложных систем к задачам

оптимальной декомпозиции систем обработки информации по множеству критериев. Объект исследования

Таким образом, объектом исследования являются системы обработки информации различного назначения, рассматриваемые как большие сложные иерархические системы сетевой структуры, для которых решаются задачи их оптимальной декомпозиции одновременно по множеству противоречивых критериев. Состояние вопроса Гносеологические аспекты вопроса

Вопросы декомпозиции систем активно начали развиваться (в техническом приложении), пожалуй, с возникновением больших электронных, затем микроэлектронных систем. В этом направлении известны работы, например, Базилевича Р.П., Норенкова И.П., Казеннова Г.Г. и др.

На этом уровне решались, например, задачи:

• разбиение системы на конструктивные подсистемы (блоки, стойки), обеспечивающие минимизацию межблочных соединений;

• разбиение системы на блоки, подлежащие горячему и/или холодному резервированию, обеспечивающему максимальную надежность;

• разбиение системы, например, большой интегральной схемы на подсистемы, обеспечивающие минимум слоев проведения межсоединений;

• при появлении телекоммуникационных и информационных сетей решались задачи:

• оптимизации топологии сети в соответствии с географическим распределением объектов;

• оптимизации топологии сети в соответствии с функциональной и административной структурой системы (корпорации, фирмы и т.п.);

• декомпозиции программного и информационного обеспечения в распределенных, в частности многопроцессорных, системах с целью обеспечения максимальной надежности функционирования при отказах компонентов и потери части данных;

• в каждом отдельном случае перечень варьируемых параметров и критериев оптимальности декомпозиции определялся конкретными условиями разработки.

Оптимизационные аспекты решения задач декомпозиции

В зависимости от конкретных условий разработки информационных и технических систем, решаемые задачи можно разбить на несколько типов:

• оптимизация по одному, или нескольким согласованным критериям (два, три, но не более), когда остальные критерии принимались апостериорно;

• Оптимизация по одному или нескольким согласованным критериям, когда на остальные критерии накладывались ограничения типа: "не более", "не менее";

• оптимизация по нескольким противоречивым критериям, когда окончательное решения принимались путем согласования позиций двух взаимодействующих сторон (например, заказчик и исполнитель);

• во многих случаях поиск оптимального решения производился итерационным методом на основе экспертного анализа результатов разработки и нахождения эвристических направлений совершенствования системы.

Новые научные направления оптимальной декомпозиции систем обработки информации

Современной основой задач оптимизации структуры систем является общая теория систем. В рамках этой теории система декомпозируется, в частности, на иерархические уровни- уровни принятия решения, страты - компоненты системы разной физической структуры. Для систем обработки информации это технические средства и все виды обеспечения - программное, информационное, лингвистическое, математическое.

В качестве интегрального критерия оптимальности принимается гомеостатическое состояние системы - состояние при котором ни один из критериев нельзя улучшить не ухудшая другой.

Явление гомеостаза в классе декомпозиции тесно связано с синергетическим анализом согласованности работы подсистем, обеспечивающих устойчивость работы всей системы в целом.

Задачи многокритериальной декомпозиции систем связаны, как правило, с перебором огромного количества дискретных вариантов (NP-

полная переборная задача). В настоящее время также задачи успешно решаются эволюционными методами - генетическими алгоритмами.

В этом направлении известны работы Батищева Д. И., Курейчика В.М., Курейчика В.В., Норенкова И.П.

Указанные обстоятельства приводят к формированию новых подходов к решению стоящей проблемы.

Во-первых, необходимо сформулировать инвариантную постановку задачи в рамках общей теории систем для многокритериальной декомпозиции систем - информационных, телекоммуникационных, корпоративных и т.п. (в дальнейшем систем обработки информации - СОИ).

Во-вторых, разработать обобщенную структуру

математических моделей СОИ, позволяющих решать задачи их декомпозиции как многокритериальные оптимизационные задачи переборного типа.

В-третьих, разработать методы и алгоритмы поиска оптимальной декомпозиции СОИ на основе принципов гомеостатики и синергетики.

В-четвертых, разработать принципы построения многокритериальных генетических алгоритмов, позволяющих решать переборные задачи на основе мультихромосомных моделей. Предмет исследования

Таким образом, предметом исследования являются методы, модели и алгоритмы многокритериальной декомпозиции систем обработки информации, позволяющие находить оптимальные решения,

основанные на принципах гомеостатики и синергетики и использующиемультихромосомные генетические алгоритмы. Цель работы

Обобщенной целью работы является разработка и исследование методов, моделей и алгоритмов оптимальной многокритериальной декомпозиции систем обработки информации.

Для достижения указанной цели необходимо исследовать следующие вопросы и решить задачи.

• исследовать и унифицировать критерии оптимизации структуры, в частности декомпозиции систем обработки информации различного прикладного назначения;

• разработать инвариантную мультихромосомную модель информационной системы, как иерархической многостратной многоуровневой системы, позволяющую проводить оптимальную декомпозицию СОИ;

• разработать метод оптимальной декомпозиции СОИ, основанных на принципах гомеостатики и синергетики и ориентированных на использование мультихромосомных моделей;

• разработать мультихромосомный генетический алгоритм решения задачи декомпозиции СОИ как многокритериальной оптимизационной задачи.

• разработать методы учета нечеткой информации в мультихромосомном генетическом алгоритме и внесения эвристик в процесс моделирования;

• разработать программные средства решения задач декомпозиции СОИ;

• исследовать эффективность методов, моделей и алгоритмов решения задач многокритериальной декомпозиции СОИ.

Научная новизна

Научная новизна работы заключается в следующем:

• сформулирована инвариантная задача многокритериальной декомпозиции СОИ, как задача многокритериального поиска оптимального решения, основанного на принципах гомеостики и синергетики;

• разработана мультихромосомная генетическая модель СОИ, основанная на представлении СОИ как иерархической многостратной многоуровневой системы, ориентированной не только на декомпозицию СОИ, но позволяющая решать широкий спектр задач оптимизации структуры СОИ в целом и ее составных частей в отдельности;

• разработан мультихромосомный генетический алгоритм, реализованный программно, позволяющий решать задачи многокритериальной декомпозиции СОИ с учетом нечеткого характера информации;

• разработан метод поиска оптимального решения задачи многокритериальной декомпозиции как оптимизационной задачи, использующей принципы гомеостатики и синергетики.

Практическая значимость

Проведенный комплекс исследований, разработанные методы, модели и алгоритмы и программные средства позволяют:

• Устанавливать оптимальную иерархическую структуру системы обработки информации в зависимости от функций, распределения актов принятия решений и заключающиеся в одновременном выборе комплекса технических средств, программного и информационного обеспечения, каналов связи при оптимизации стоимости и т.п.

• Строить многоуровневые иерархические системы обладающие одновременно достаточными характеристиками производительности, пропускной способности, надежности, защищенности, загрузки, стоимости.

• Повышать эффективность действующих СОИ на основе анализа оптимальности их декомпозиции одновременно по нескольким критериям и генерации обоснованных направлений их модернизации.

• Решать многокритериальные, многопараметрические задачи построения СОИ различного прикладного назначения по критериям их оптимальности, определяемых спецификой прикладной области.

Внедрение результатов работы

Основные результаты работы использованы в трех госбюджетных НИР, в частности ЗОЗ-ГБ-53ПТ (Разработка методов и программных средств автоматизации проектирования высоконадежных вычислительных систем), 56-ГБ-53-ЛС (Исследование возможности применения мультихромосомных генетических алгоритмов для методов оптимизации качества больших информационных технических и экономических систем) и 56-ГБ-53-ЛС. (Исследование возможности

применения мультихромосомных генетических алгоритмов для методов оптимизации качества больших информационных, технических и экономических систем).

В отчетах представлены разработанные мультихромосомные модели, генетические алгоритмы и программные средства оптимизации сложных систем что засвидетельствовано соответствующим и документами.

Результаты работы используются в работе фирмы «Winterthur Versicherunden», что подтверждено соответствующим документом. Результаты работы использовались при разработке ИПИ-системы предприятия ЗАО «НТЦ ЭЛИНС» и позволили скорректировать структуру системы проектирования по результатам оценки оптимальности ее декомпозиции, что привело к сокращению сроков проектирования и повышению качества работы ИПИ-системы предприятия.

Кроме того, на этом же предприятии методы и алгоритмы оптимизации декомпозиции СОИ использованы при выполнении НИР «очистка» «Исследование путей создания высокоэффективной системы ситуационного управления основными процессами жизненного цикла ВВТ вида на основе использования интеллектуальных технологий»

Кроме того, результаты работы используются в учебном процессе кафедры ИПОВС МИЭТ, в частности в курсе лекций "Системный анализ и математическое моделирование". Достоверность результатов

Достоверность полученных в работе результатов обуславливается корректным применением математического аппарата, в

частности теории систем, теории генетических алгоритмов экспериментальными исследованиями эффективности разработанных моделей и алгоритмов на примере анализа характеристик ИПИ-системы ЗАО «НТЦ ЭЛИНС» и совпадением результатов моделирования существующей ИПИ-системы, а также экспертными оценками специалистов, решающих аналогичные задачи в непосредственной трудовой деятельности. Публикации

Основные результаты диссертационной работы опубликованы в девяти научных работах, включающих четыре публикации в сборниках научных трудов международных и республиканских конференций, публикации тезисов докладов, а также три зарегистрированных в соответствующих организациях отчётах по НИР.

В совместных публикациях автору принадлежат мультихромосомная система обработки информации, метод декомпозиции информационных подсистем СОИ, алгоритмы многокритериальной оптимизации и декомпозиции систем, программная реализация алгоритмов. Апробация работы

Основные положения и отдельные результаты работы докладывались на следующих конференциях:

• XXIX международная конференция по информационным технологиям в науке, бизнесе, образовании. (11+SE'2002), Украина, Крым, 2002г.

• XXX Юбилейная международная конференция по информационным технологиям в науке, бизнесе, образовании. (11+SE* 2003, Украина, Крым, 2003г.

• Конференция «Микроэлектроника и информатика» Москва, МИЭТ 2002,2003 и 2004 г.

Структура и объём диссертации

Диссертация состоит из введения, четырёх глав, основных выводов, списка литературы из 61 наименований. Она содержит 107 страниц, 36 рисунков, 4 таблицы и приложение. На защиту выносятся

• Результаты исследования критериев оптимизации структуры СОИ в виде унифицированного набора критериев декомпозиции СОИ различного практического применения.

• Структура инвариантной мультихромосомной модели СОИ, достаточной для решения задачи многокритериальной декомпозиции иерархических, многостратных многоуровневых больших сложных СОИ.

• Метод оптимизации структуры СОИ в процессе их многокритериальной декомпозиции, основанный на принципах гомеостатики и синергетики.

• Мультихромосомный генетический алгоритм решения многокритериальных оптимизационных задач в том числе с учётом нечёткого характера информации, к которым относится задачи декомпозиции СОИ.

• Программные средства, реализующие методы многокритериальной оптимизации на основе мультихромосомных алгоритмов.

• Результаты исследования эффективности разработанных моделей и алгоритмов.

• Результаты внедрения работы при модификации ИПИ-системы предприятия ЗАО «НТЦ ЭЛИНС».

Содержание работы

В первой главе проведён анализ задач оптимальной декомпозиции различных систем, включая системы обработки информации, телекоммуникационные сети, задач проектирования топологии систем, имеющие сходные постановки проблем. Рассмотрены различные аспекты решения задач оптимизации-цели, критерии, алгоритмы и сформулирована инвариантная постановка задачи многокритериальной декомпозиции систем обработки информации. Рассмотрены гносеологические аспекты развития задач проектирования систем и их декомпозиции.

С математической точки зрения задачи декомпозиции относятся к труднообрабатываемым комбинаторным задачам, обладающим NP-полнотой. Существует гипотеза, что для таких задач невозможно разработать алгоритмы получения точного решения, обладающие полиномиальной (а не более высокой) вычислительной сложностью. Произвольная комбинаторная задача может быть всегда сведена к задаче линейного целочисленного программирования. Именно этот путь использовался на начальных этапах разработки методов оптимизации в комбинаторных задачах.

В диссертации рассмотрены основы алгоритмов, разработанных для решения перечисленных задач декомпозиции систем. Наиболее общим является комбинированный подход.

Математической основой решения задач декомпозиции является теория графов. Применительно к конкретной задаче декомпозиции электронных систем разработан метод оптимального (параллельного) свертывания схемы. Особый интерес представляет алгоритм декомпозиции систем обработки информации на заданной технологии (САПР, АСУТП, CALS / ИПИ-систем).

Комбинаторный подход опирается на представления сети передачи данных в виде конечного графа без петель и кратных ребер, вершиной которого соответствуют узлам сети, а ребра - линиям связи. Такое представление удобно для изучения характеристик сети, т.к. эти характеристики эквиваленты различным инвариантам графа, исследование которых ведется методами хорошо разработанной теории графов.

Необходимость разработки комбинаторных алгоритмов вызвана по крайней мере следующими причинами:

1. Крупномасштабные сети передачи данных обычно проектируются поэтапно, причем размерность сети на первых этапах невелика, что позволяет получать точное решение задачи топологической оптимизации с помощью, комбинаторных алгоритмов. В тоже время известные приближенные алгоритмы не позволяют находить точное решение даже для сетей небольшой размерности. При этом лучшие

эвристические алгоритмы по данным разработчиков дают погрешность до 10%.

2. Наличие точного решения позволяет оценить качество известных и вновь разрабатываемых эвристических алгоритмов.

3. Комбинаторные алгоритмы предоставляют широкие возможности для изучения свойств оптимальных решений и оптимизируемой функции, что в свою очередь создает предпосылки для разработки новых эффективных алгоритмов. Перечень управляющих параметров для каждого типа

информационной системы может быть расширен и детализирован. Например типы устройств в узлах сети могут быть детализированы -типы (характеристики) процессора, винчестера, CD-ROMa, принтеров и т.п..

Задача является многокритериальной оптимизационной задачей, решение которой осуществляется на основе принципов гомеостатики и синергетики.

Совокупность критериев декомпозиции образует противоречивое связное множество критериев, к которым относятся, в первую очередь, стоимость, производительность, пропускная способность, загрузка узлов, надежность обработки информации и т.п.

Современным направлением решения подобных

оптимизационных задач являются методы эволюционного моделирования - генетические, в частности мультихромосомные генетические алгоритмы.

Результаты первой главы позволяют сказать, что актуальность исследования заключается в продиктованной практическими требованиями постановке задачи комплексной оптимальной декомпозиции систем обработки информации по множеству противоречивых параметров на основе принципов гомеостатики и синергетики.

Во второй главе рассмотрены задачи, которые необходимо решить для достижения поставленной цели: выполнение комплекса работ, связанных с многокритериальной декомпозицией систем обработки информации, представляющих собой распределенную сеть одного из видов их топологического построения. Прежде всего рассматривается вопрос о существовании оптимальной декомпозиции по нескольким критериям и направления поиска оптимального количества подсистем (уровней иерархии). Далее рассмотрен вопрос о гомеостатическом состоянии системы обработки информации как многокритериальной точки Парето. Такое состояние принимается в качестве критерия оптимальной декомпозиции системы. Рассмотрены вопросы выбора оптимальной структуры мультихромосомной модели информационной системы и предлагается такая модель, пригодная для широкого класса СОИ. Основные результаты исследований опубликованы в работах [1,2,4,5,9] и использованы в НИР [6,7,8].

При разработке алгоритма многокритериальной оптимизации рассмотрены синергетические аспекты построения алгоритмов, учитывающих комплексный подход к оптимизации СОИ, как моногоуровневых иерархических больших сложных систем. Предлагаемые алгоритмы учитывают нечеткий характер информации

для решения задач оптимизации по другим методам. Рассмотрены некоторые аспекты оптимальной декомпозиции двух типов СОИ -управляющих систем и систем обработки информации по заданной технологии.

В результате анализа графовой модели декомпозиции системы показано, что при двух критериях оптимизации декомпозиции оптимальной в смысле гомеостатического состояния является разбиение на три подсистемы, т.е. больше двух-оптимального разбиения по одному критерию.

В качестве ориентировочной оценки количества подсистем принимается величина равная количеству возможных сочетаний из числа критериев.

Далее проведен анализ применимости принципов гомеостатики и синергетики к решению задач многокритериальной декомпозиции систем обработки информации.

Проведенный качественный анализ введенных критериев оптимальности показывает, что существует область минимальных значений загрузки, при котором остальные критерии находятся в состоянии гомеостатического равновесия, т.е. уменьшение одного из них, приводит к ухудшению хотя бы одного другого.

Таким образом, можно сформулировать следующее утверждение. В системе пяти критериев оптимальности декомпозиции существует гомеостатическое состояние системы, удовлетворяющее условием Парето- оптимальности.

Следует отметить, что при формировании утверждения мы использовали интегральные оценки взаимосвязей между критериями.

Реально значения критериев определяются управляющими параметрами.

Вычисления значений критериев производятся на основе мультихромосомных моделей и генетических алгоритмов.

Определены структура и состав генофонда хромосом, образующих мультихромосомную модель системы обработки информации,

Таким образом, во второй главе рассмотрены основные процедуры мультихромосомного генетического алгоритма с нечеткой хромосомой, включающие способы представления нечеткой информации, способы ее обработки в процессе моделирования и введены новые операции преобразования особей в популяции, учитывающие особенности модели.

Применительно к декомпозиции информационных систем управления рассмотрены основные принципы и предложен метод декомпозиции подсистем принятия решений.

В соответствии с общей теорией систем в иерархических многоуровневых системах управления выделяются два встречных потока: поток информации и поток управляющих директив. В зависимости от связей и первичности потоков помимо двух алгоритмов управления, которые можно условно назвать дедуктивный и индуктивный, введен абдуктивный метод или метод, основанный на активации узлов иерархической системы управления.

При наличии нескольких критериев декомпозиции систем обработки информации количество подсистем оптимального разбиения графа системы может быть более двух. Количество подграфов

определяется как гомеостатическое состояние системы. Подсистемы, отображаемые подграфами, образуют синергетически устойчивые образования, обеспечивающие устойчивое функционирование всей системы.

Для обеспечения эффективности работы генетического алгоритма эволюционного моделирования, возможности использования стандартных процедур генетического преобразования определенного количества хромосом в модели. Предложен способ определения эффективного количества хромосом в модели.

Предложены модель и генетический алгоритм многокритериальной декомпозиции систем обработки информации, использующие методы теории нечетких множеств и генетические операторы, учитывающие специфику модели. Обоснованы способы представления информации в хромосомах генетических моделей.

Для декомпозиции информационных систем управления предложены методы и модели, основанные на дедуктивных, индуктивных и абдуктивных принципах обработки информации в иерархических системах.

В третьей главе рассмотрены программы реализации основных компонентов алгоритмов мультихромосомного моделирования для многокритериальной декомпозиции систем обработки информации.

К ним относятся:

Программно-методический комплекс ЭВОЛ-04 для оценки качества (степени приспособленности особей) систем обработки информации.

- Программный комплекс MULTI-OPT предназначен для проведения оптимизационных исследований больших сложных многостратных многоуровневых иерархических систем.

- Программно-методический комплекс MULTI-OPT, предназначенный для решения оптимизационных задач.

Комплекс программ позволяет осуществить все стадии решения задач оптимизации структуры СОИ на основе мультихромосомных генетических алгоритмов.

Комплекс MULTI-OPT осуществляет эволюционное моделирование СОИ (включая формирование модели, задания параметров модели и алгоритма в интерактивном режиме ) на основе мультихромосомных генетических алгоритмов. Комплекс MULTI-OPT позволяет проводить оптимизацию по различным алгоритмам поиска оптимального решения: последовательного, параллельного или смешанного.

Комплекс "ЭВОЛ-04" позволяет вычислять оценки качества особей на основе совместного моделирования процесса и системы как сети систем массового обслуживания.

В четвертой главе приведены исследования эффективности применения мультихромосомных генетических алгоритмов для решения задач многокритериальной декомпозиции систем обработки информации на примере декомпозиции систем автоматизированного проектирования.

Формирование структуры СОИ осуществлялось в соответствии с МР "САПР. Формирование структуры систем и подсистем на уровне

компонентов". Критерием оптимальности структуры СОИ являются показатели качества функционирования СОИ, связанные с оценкой производительности.

Исследования разработанных моделей и алгоритмов приведены на примере

информационной системы поддержки жизненного цикла изделия (ИПИ-системы), строящейся на основе CALS-технологии, разрабатываемой на предприятии ЗАО «НТЦ Элине».

Построению генетической модели предшествовала разработка теоретико-множественной модели и модели ИПИ-системы как алфавитного преобразователя информации.

Проведенная на основе мультихромосомного моделирования с помощью программы MULTI-OPT и ЭВОЛ-04 декомпозиция системы обработки информации в САПР микроэлектронной аппаратуры подтвердила основные свойства метода и алгоритма:

показала возможность получения гомеостатического оптимума декомпозиции по нескольким критериям;

- позволила найти лучшее решение декомпозиции по сравнению с ранее проведенными исследованиями методом последовательного устранения узких мест. В приложении 1 к диссертации приведены конкретные результаты оптимизации декомпозиции ИПИ-системы

При этом следует отметить, что в эксперименте не ставилась задача нахождения оптимального разбиение на подсистемы, а проводилась декомпозиция на естественном разбиении системы на подсистемы - этапы обработки информации и административно-организационной подсистемы.

На наш взгляд, проведенные экспериментальные исследования подтверждают возможность решения всей номенклатуры поставленных в главе 2 целей декомпозиции систем обработки информации различного назначения.

Для исследования эффективности разработанных методов, моделей и алгоритмов многокритериальной декомпозиции систем обработки информации использована задача декомпозиции системы обработки информации по заданной технологии (САПР МЭА), ранее решенная методом эвристического последовательного устранения узких мест.

В результате решения показано, что полученные результаты соответствуют гомеостатическому состоянию системы по используемым критериям оптимальности. Полученные результаты лучше найденных ранее либо соответствуют им.

Предложенные новые операции преобразования популяций в генетических алгоритмах позволяют повысить их эффективность на 5-10%. Заключение

В диссертационной работе решены следующие задачи:

1. исследованы и унифицированы критерии оптимизации структуры, в частности декомпозиции систем обработки информации различного прикладного назначения;

2. разработана инвариантная мультихромосомная модель информационной системы как иерархической многостратной многоуровневой системы, позволяющая проводить оптимальную декомпозицию СОИ, направленную на

установление оптимальной иерархической структуры системы обработки информации в зависимости от функций, распределения актов принятия решений и заключающуюся в одновременном выборе комплекса технических средств, программного и информационного обеспечения, каналов связи, стоимости и т.п.;

3. разработан метод оптимальной декомпозиции СОИ, основанные на принципах гомеостатики и синергетики и ориентированные на использование мультихромосомных моделей, позволяющий строить многоуровневые иерархические системы, обладающие достаточными характеристиками производительности, пропускной способности, надежности, защищенности, загрузки, стоимости;

4. разработан мультихромосомный генетический алгоритм решения задачи декомпозиции СОИ как многокритериальной оптимизационной задачи, использование которого повышает эффективность действующих СОИ на основе анализа оптимальности их структуры одновременно по нескольким критериям и генерации обоснованных направлений их модернизации;

5. разработаны методы учета нечеткой информации в мультихромосомном генетическом алгоритме и внесения эвристик в процесс моделирования;

6. разработаны программные средства решения задач декомпозиции СОИ как многокритериальных многопараметрических задач построения СОИ различного

прикладного назначения по критериям их оптимальности, определяемым спецификой прикладной области;

7. исследована эффективность методов, моделей и алгоритмов решения задач многокритериальной декомпозиции СОИ;

8. применение разработанных моделей и алгоритмов для декомпозиции ИПИ-системы предприятия ЗАО «НТЦ ЭЛИНС» позволило повысить производительность системы и найти вариант организации системы, имеющий на 10-15% лучшие характеристики по пропускной способности и загрузке.

Основные публикации

1. Абагян С.С, Нетёсин А.Н., Постнов СВ. Четырехуровневая советующая система управления сложными объектами.Материалы XXIX Международной конференции П+БЕ'2002, Украина, Крым , 2002г. ,стр. 88-90.

2. Абагян С. С., Постнов СВ., Цой С В.

Геном информационных систем. Материалы XXIX Международной конференции П+БЕ'2002, Украина, Крым , 2002г стр. 86-87.

3. Абагян С.С

Многокритериальная оптимизация информационных систем на основе генетических алгоритмов .Тезисы докладов конференции «Микроэлектроника и информатика», МИЭТ, Москва 2002г.

4. Абагян С.С, Цырульник Ю.А.

Аналитические технологии в исследовании социально-экономических систем.Материалы XXX Международной конференции молодых учёных П+БЕ'2003, Украина, Крым, Гурзуф, 2003г., стр.23-24.

5. Абагян С.С, Сажаев В.В., Нетёсин А.Н.

Управление в иерархических системах на основе метода активации узлов. Материалы XXIX Международной конференции П+8Е'2002, Украина, Крым , 2002г., стр. 85,86.

6. Отчет по НИР 119-ГБ-053-Кач. и Без.

Методы и средства информационной поддержки управления качеством на основе СЛЬ8-технологии. 2001 г.Рег.01200007456 Инв.№ 02.20.01.08057

7. Отчет по НИР ЗОЗ-ГБ-53-ПТ.

Разработка методов и программных средств автоматизации проектирования высоконадёжных вычислительных систем .2002 г.Рег.01200109293 Инв.№02.2.00305205

8. Отчет по НИР 56-ГБ-53-ЛС

Исследование возможности применения мультихромосомных генетических алгоритмов для методов оптимизации качества больших информационных, технических и экономических систем. 2003 г. Рег.0199004025

9. Абагян С.С.

Мультихромосомные двойственные модели информационных систем. -М.: Микроэлектроника и информатика - 2004. Тезисы докладов. 11-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов. Зеленоград, Москва, 2-23 апреля 2004 г.

Формат 60x84 1/16. Уч.-изд.л. 1,35. Тираж 70 экз. Заказ 302.

Отпечатано в типографии ИПК МИЭТ. 124498, Москва, МИЭТ.

»91828

f

РНБ Русский фонд

2005-4 21348