автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Многоатрибутивное формирование гарантоспособных структур информационно-управляющих систем

На правах рукописи

СЛОБОД И Н Михаил Юрьевич

МНОГОАТРИБУТИВНОЕ ФОРМИРОВАНИЕ ГАРАНТОСПОСОБНЫХ СТРУКТУР ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩИХ СИСТЕМ

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Красноярск 2004

Работа выполнена в Научно-исследовательском институте систем управления, волновых процессов и технологий Минобразования Российской Федерации

Научный руководитель: Официальные оппоненты:

кандидат технических наук, Шабалин Сергей Алексеевич

доктор технических наук, профессор

Петров Михаил Николаевич

кандидат технических наук, доцент

Тынченко Сергей Васильевич

Ведущая организация: Государственный научно-исследовательский институт информационных технологий и телекоммуникаций "Информика" (г. Москва)

Защита состоится «29» октября 2004 года в 14 часов на заседании диссертационного Совета Д212.046.01 при Научно-исследовательском институте систем управления волновых процессов и технологий Министерства образования Российской Федерации по адресу: 660028, Красноярск, ул. Баумана, 20В

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Научно-исследовательского института систем управления волновых процессов и технологий Министерства образования Российской Федерации

Автореферат разослан «28» сентября 2004 года.

Ученый секретарь диссертационного совета

Смирнов Н.А.

Шг зюсеА

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы характеризуется тем, что средства разработки современных информационно-управляющих систем (ИУС) стоят на пороге появления «конструкторов» готовых систем, состоящих из наборов компонент от различных производителей. Компонентная архитектура ИУС стала возможной благодаря поддержке ведущими производителями программного обеспечения общих стандартов на проектирование, разработку и технологию компонентной "сборки" информационно-управляющих систем, реализуемых на различных программно-аппаратных платформах.

Для реализации указанных «конструкторов» существенным фактором является компьютерная поддержка методов выбора и принятия решений по формированию наборов аппаратно-программных компонент систем, обеспечивающих необходимое качество управления в ИУС и надежность обработки информации. Эффективное формирование осуществляется с использованием методов многоатрибутивной поддержки принятия решений (МАДМ-методов). Используя МАДМ-методы и базируясь, например, на компонентно-ориентированной структуре ИУС можно существенно модернизировать этап «сборки» системы. Конкретизируя содержание этого этапа, следует отметить, что оно отражает тот факт, что в современных условиях новая разработка должна основываться на повторном использовании существующих программных компонент. Компонентно-ориентированная модель является развитием спиральной модели Б.У. Боэма и основывается на эволюционной стратегии конструирования информационно-управляющих систем, что делает возможным для проектировщика явно учитывать риск на каждом витке эволюции при разработке структуры ИУС. Это существенно повышает эффективность итерационных МАДМ-процедур при компонентной разработке структуры системы.

Параметры ИУС в ряде случаев могут быть известны лишь приближенно, с некоторым распределением вероятностей их значении или с некоторой степенью принадлежности значений параметров заданным интервалам, что приводит к неоднозначности определения оптимального варианта структуры системы. В зависимости от степени информированности и типа неопределенности на этапе формирования структуры, а также от целей и величины допустимого риска при выборе варианта возможны различные постановки задач многоатрибутивного формирования гарантоспособных структур ИУС. Таким образом, МАДМ-постановки расширяют возможности максиминных задач математического программирования (в случае желания обеспечить максимальный гарантированный результат), задач стохастического программирования и задач, формулируемым на нечетких множествах.

Отметим, что для учета динамики функционирования ИУС на этапе

РОС. НАЦИОНАЛЬНАЯ ]

библиотека

СЯпе»

<м

формирования ее структуры необходимо совместное использование оптимизационных и имитационных моделей, так как для формализации динамики функционирования системы для большей части практических задач могут быть использованы лишь методы имитационного моделирования.

При этом МАДМ-методология позволяет решать возникающие проблемы рационального сочетания различных моделей для получения оптимальных (рациональных) вариантов структуры системы. Реализация МАДМ-методов приводит к специфическим итеративным процедурам поиска рациональных вариантов гарантоспособной структуры системы с использованием оптимизационных и имитационных моделей, позволяющих в процессе синтеза конструировать, оценивать и отбирать рациональные варианты структуры. С математической точки зрения, рассматриваемые задачи относятся к классу задач математического программирования, в которых ряд ограничений (а в ряде случаев и целевая функция) заданы не в явном виде (в виде аналитических выражений), а алгоритмически с помощью имитационных моделей.

Целью настоящей работы является разработка модельного и программно-алгоритмического обеспечения методов многоатрибутивного выбора и принятия решений при интерактивном формировании гарантоспособных структур информационно-управляющих систем.

Поставленная цель определила следующие основные задачи исследований: анализ исходной проблемы; декомпозиция ее с целью разделения динамических и стохастических характеристик, учитываемых в моделях; выделение и изучение связей между стохастическими и динамическими характеристиками; построение оптимизационных моделей и соответствующих моделей имитации, разработки формализованных процедур анализа матожидания дохода от информации при построении имитационных блоков прототипов; оценка качества полученных вариантов построения структуры ИУС с использованием МАДМ-методов.

Методы исследования. Системный анализ и методы теории оптимизации. Методы теории вероятностей и имитационного моделирования. Теория множеств, комбинаторика и теория графов.

Научная новизна работы:

1. Разработана многоатрибутивная процедура определения дохода от информации, в результате реализации которой определяется объем вводимой структурной избыточности ИУС и обеспечивается наилучшее соотношение между затратами на применение модельного блока прототипов и доходами от результатов этого применения и полученной при этом информации.

2. Модифицирован алгоритм многоатрибутивного метода упорядоченного предпочтения для получения недоминируемого решения при работе на бесконечном множестве альтернатив.

3. Предложены и обоснованы комбинированные (оптимизационно-

имитационные) алгоритмы решения задач многоатрибутивного формирования гарантоспособных кластерных структур информационно-управляющих систем.

4. Разработан и программно реализован алгоритм формирования плана развития кластерной структуры ИУС, являющийся развитием многоатрибутивных методов принятия решений, которые до настоящего времени в практике инженерного проектирования отказоустойчивых систем управления не применялись.

5. Предложена структура системы компьютерной поддержки многоатрибутивного формирования гарантоспособных структур информационно-управляющих систем, включая структуру базы данных программного комплекса, реализующего функции модельного прототипа.

6. Формальный аппарат многоатрибутивных методов формирования гарантоспособных структур информационно-управляющих систем реализован в виде интерактивной системы компьютерной поддержки с использованием современных программно-информационных сред и подходов.

Значение для теории. Результаты, полученные при выполнении диссертационной работы, создают теоретическую основу для разработки многоатрибутивных методов и алгоритмов, направленных на эффективное формирование гарантоспособных структур отказоустойчивых систем управления и обработки информации.

Практическая ценность. Разработан формальный аппарат, обеспечивающий компьютерную поддержку методов многоатрибутивного формирования гарантоспособных структур информационно-управляющих систем, критичных по надежности. Модельное и программно-алгоритмическое обеспечение средств компьютерной поддержки позволяет в интерактивном режиме специалисту проблемной области эффективно решать задачи многоатрибутивного выбора и принятия решений по составу системных и прикладных компонентов структуры ИУС, структур подсистем обработки и хранения данных с учетом способов взаимодействия этих компонентов, обеспечивающих гарантоспособность выполнения информационно-алгоритмических задач в системах управления.

Достоверность полученных результатов подтверждается корректным использованием методологии многоатрибутивного принятия решений и теоретических методованализа и синтеза структур сложных систем при обосновании полученных результатов, выводов, рекомендаций и успешной апробацией и демонстрацией возможностей разработанной системы компьютерной поддержки многоатрибутивного формирования гарантоспособных структур информационно-управляющих систем.

Реализация результатов работы.

Диссертационная работа выполнялась по проектам межотраслевых программ Минобразования России и Минатома России по направлению

«Научно-инновационное сотрудничество» (проект VII-12), а также в рамках тематического плана НИР НИИ СУВПТ (2001-2004 гг.), финансируемых из средств федерального бюджета.

В рамках договора между НИИ СУВПТ и ОАО «Алтайэнерго» при непосредственном участии автора разработана система компьютерной поддержки многоатрибутивного формирования гарантоспособных структур информационно-управляющих комплексов для отказоустойчивых кластерных систем управления и обработки информации, применяемые в ОАО «Алтайэнерго». Надежностное проектирование ИУС позволяет решать новые задачи по качественной оценке вводимой структурной избыточности компонент и быстрому восстановлению кластерной структуры ИУС.

Материалы диссертационной работы введены в учебные курсы и используются при чтении лекций для студентов Сибирского государственного аэрокосмического университета.

Основные тезисы, выносимые на защиту.

1. Разработанная многоатрибутивная процедура определения дохода от информации, позволяющая определять объем вводимой структурной избыточности ИУС, обеспечивает наилучшее соотношение между затратами на применение модельного блока прототипов и доходами от результатов этого применения и полученной при этом информации.

2. Модифицированный метод упорядоченного предпочтения через сходство с идеальным решением (TOPSIS) позволяет решать задачу многоатрибутивного формирования структур ИУС при бесконечном числе альтернатив, обеспечивая получение недоминируемого решения, что важно для процедуры выбора варианта с участием ЛПР.

3. Разработка и реализация имитационной среды модельного блока прототипов позволяет проводить оптимизацию и анализ вариантов гарантоспособного исполнения кластерной структуры ИУС при произвольном числе этапов развития системы.

4. Для функциональных задач ИУС, требующих гарантоспособности вычислений, введена и обоснована функция осуществимости задач на уровне кластера со структурной избыточностью, на основе которой реализованы процедуры инженерного экспресс-анализа осуществимости решения задач на структурах с произвольным числом компонент.

5. Предложенный формальный аппарат многоатрибутивного формирования гарантоспособных структур ИУС, реализованный в виде системы компьютерной поддержки, применим для автоматизации этапов анализа и синтеза критичных по надежности структур сложных систем управления и обработки информации различных классов.

Апробация работы. Основные положения и результаты работы прошли всестороннюю апробацию на Всероссийских и международных конференциях, научных семинарах и научно-практических конференциях. В том числе, на Всероссийских научно-технических конференциях студентов, аспирантов и молодых ученых «Молодежь Сибири - науке России»

(Красноярск, 2003/2004), на международной научно-практической конференции «Управление проектами - основа современного организационного менеджмента» (Екатеринбург, 2003), на 9-й международной открытой научной конференции «Современные проблемы информатизации в технике и технологиях» (Воронеж, 2004), на международной конференции «Modeling and Simulation - MS'2004» (Lyon-Villeurbanne, Франция, 2004). Докладывались на научно-технических семинарах НИИ Систем управления, волновых процессов и технологий Минобразования России (2002-2004 гг.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 11 работ общим объемом 14,9 печатных листа, список приводится в конце автореферата.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 98 наименований. Основное содержание изложено на 157 страницах машинописного текста.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

В первом разделе проведен анализ особенностей аппартно-программного обеспечения ИУС, и рассмотрены основные проблемы формирования гарантоспособных структур информационно-управляющих систем.

Результаты анализа жизненного цикла современных корпоративных информационно-управляющих систем, проведенного автором показывают, что им свойственно, как и любой сложной системе, эволюционное развитие. Оно обусловлено обратными связями, возникающими от взаимодействия архитектуры системы с окружающей средой, в которой она эксплуатируется и развивается.

Отмечается один из базовых принципов, сформулированный при исследовании возможностей обеспечить гарантоспособность вычислений для ряда систем автоматизации обработки информации и управления процессами, который можно определить следующим образом:

• во всех архитектурных параметрах должна предусматриваться количественная избыточность относительно их среднестатистических значений в системе данного класса.

Таким образом, все структуры современных ИУС, обеспечивающие высокую надежность, подразумевают некоторую степень избыточности. Как правило, серверы и дисковые массивы оснащаются резервными источниками питания, вентиляторами, дублирующими контроллерами, процессорами, зеркалированной кэш-памятью и другими средствами повышения отказоустойчивости системы. Все эти усилия направлены на избежание отказа системы в целом, т.е. на гарантоспособность вычислений, обеспечивающих управление и обработку информации для критичных по надежности объектов.

В качестве одного из наиболее эффективных способов повышения

гарантоспособности структур корпоративных информационно-управляющих систем в работе рассматривается кластеризация. Кластеризация - создание многомашинных комплексов ИУС с разделяемой массовой памятью и возможностью переключения приложений между членами кластера в случае их отказов. Показано, что гарантоспособность кластерной системы в сфере аппаратно-программной реализации обеспечивается за счет следующих свойств ее структуры:

а) географического разнесения центров обработки информации;

б) репликации данных;

в) дублирования компонент;

г) высоконадежной сетевой инфраструктуры.

Рассматриваемые архитектурные решения для кластерной структуры ИУС включают совокупность узлов в центрах обработки информации, площадки-арбитраторы. В свою очередь, узлы имеют дисковые массивы для хранения данных, участвующих в информационном пространстве ИУС на равных правах. Компоненты кластерной структуры ИУС связываются между собой коммуникационными каналами для передачи информации. Схематично структура рассматриваемой кластерной информационно-управляющей системы представлена на рис. 1.1.

Традиционно теория надежности оперирует такими понятиями, как «наработка на сбой» и «наработка на отказ». Однако оценить эти параметры применительно к вычислительной технике часто бывает трудно, поэтому для оценки надежности используется такой параметр, как «готовность», т.е. отношение времени предоставления сервиса к общему времени работы системы. В работе представлена классификация различных систем по коэффициенту готовности.

Во втором разделе рассмотрены структурно-избыточные кластерные ИУС, для которых проведен анализ осуществимости решения задач обработки информации и управления.

Осуществимость решения критичной по отказоустойчивости функциональной задачи ИУС на гарантоспособном кластере со структурной избыточностью будем оценивать функцией F(t)=R(t)G(t),

где R(l) - вероятность безотказной работы структурного компонента; G(t) вероятность решения задачи гарантоспособным я-вариантным компонентом ИУС за время t, т.е. G(t)=P{Q<£.<}, где \ - случайная величина, являющаяся моментом решения задачи n-вариантным компонентом.

Совокупность из п работоспособных компонент в пределах всей гарантоспособной структуры ИУС может быть связной, тогда эта совокупность будет л-компонентной подсистемой. Таким образом, G(t) есть вероятностный закон решения сложной, т.е. критичной по отказоустойчивости, задачи ИУС на любой совокупности из л доступных и работоспособных компонент при произвольном их распределении в пределах гарантоспособной структуры ИУС. В дальнейшем, вид этого закона устанавливается на основе статистической обработки результатов решения функциональных задач ИУС на выбранной структуре.

При эксплуатации реальных ИУС установлено, что закон распределения времени решения простых задач на одной машине (ЭМ) экспоненциальный. Данный факт и опыт решения сложных задач в ИУС позволяют считать, что С(0=1-ехр(-ря/),

где - интенсивность - среднее время) решения задачи на л машинах (т.е. л-вариантным гарантоспособным компонентом ИУС).

Практически величина близка к (при любом из способов

реализации л-вариантного компонента ИУС - N-версионное проектирование, RB-бпок и т.д. и при любом из способов обработки информации в ИУС: распределенном, матричном, конвейерном), что является следствием методики крупноблочного распараллеливания сложных задач в информационно-управляющих системах.

Итак, функция говорит о том, с какой вероятностью за время

сложная задача ИУС, представленная параллельной программой (или модулем системы) из п параллельных ветвей, будет решена в системе с неабсолютно надежной структурой, в которой из N доступных компонент (N-п) компонент составляют структурную избыточность (в частности, в архитектурной надежности вычислительных систем и аппаратуры УВК под этим подразумевается нагруженный резерв).

Поскольку R(t) и G(t) являются соответственно невозрастающей и неубывающей функциями, то существует такое значение tm времени, при котором F{t) достигает максимума:

F(t„) = max,F(t).

Из последнего условия видно, что наиболее вероятно ожидать решение критичной по отказоустойчивости задачи в момент tm , после прохождения этого времени вероятность решения задачи уменьшается и асимптотически стремится к нулю.

Функцию F(t) назовем функцией осуществимости решения задачи на гарантоспособной структуре ИУС, т.е. на модулях ИУС со структурной избыточностью (или функцией осуществимости решения задачи п-вариантным архитектурным компонентом ИУС). При этом можно утверждать, что решение критичной по отказоустойчивости задачи осуществимо на компонентах ИУС со структурной избыточностью (п-вариантными компонентами структуры), если для некоторого t одновременно имеют место неравенства

F(i)>F°-tt<f,

где F" и f назовем порогами осуществимости и их значения выбирают из практических соображений.

Методика расчета функции осуществимости, как следует из формулы, ничем не отличается от методики расчета вероятности безотказной работы, т.е. поэтому далее при многоатрибутивном формировании

гарантоспособных структур ИУС используются оптимизационные постановки задач надежностного проектирования отказоустойчивых систем, обладающих кластерной структурой.

В данном разделе представлены модели и алгоритмы оценки эффективности применения гарантоспособных компонент ИУС. Решение системы моделей позволяет в результате многоэтапной диалоговой процедуры оценить объем вводимой структурной избыточности и существенно повысить знания о конечном состоянии гарантоспособного компонента.

Указанная процедура позволяет решать ключевые проблемы, нашедшие свое отражение в рамках парадигмы гарантоспособных вычислений. Это касается, в первую очередь, вопросов о том, какие средства необходимо затратить на фазе исследования осуществимости гарантоспособного (связанного с избыточностью исполнения) компонента, на анализ альтернативного варианта объема вводимой структурной

избыточности, на анализ риска при конкретизации требований, прежде чем приступить к эксплуатации эффективной по надежности структуры ИУС.

Предлагаемый метод повышения знаний о конечном состоянии гарантоспособного компонента структуры ИУС возможен благодаря организации в составе средств сопровождения модельного блока прототипов компонент (Бл), реализующего основные функции компонента при погружении в среду моделирования, в данном случае, имитационного.

Использование формулы Байеса и ее частных случаев является основным при получении матожидания (М) дохода при использовании модельного блока прототипов для выбора предпочтительного варианта вводимой структурной избыточности. При этом возможно определение «чистой стоимости» при различных затратах на имитационное моделирование и отладку программ, обеспечивающих различные уровни надежности предсказания гарантоспособности компонент.

С учетом сравнения по ряду атрибутов в работе рассматривается т альтернативных вариантов гарантоспособной структуры ИУС в

ситуации, имеющей л возможных состояний Sj, S2 ..... S„ , вероятности которых равны P(S¡), P(S^),..., P(S„). Значения выигрышей от выбора альтернативы в состоянии Sj задается матрицей выигрышей с элементами Vy. (j=l,..., п; i=l,..., т). Необходимо выбрать альтернативу (вариант реализации структурной избыточности ИУС) с максимальным матожиданием (М) выигрыша. При полной информации, рассчитав М дохода при выборе каждой альтернативы и выбрав максимальнозначимую, вычислим М дохода от полной информации

M=pP(Sj) ( max Vij) - max iP(Sj) v0

Таким образом, если применение модельного блока (Бл) прототипов обеспечивает полную информацию для определения объема вводимой избыточности в структуру ИУС, то всегда можно рекомендовать альтернативу, максимизирующую выигрыш. Рекомендуемые в результате этого применения альтернативы Бл[У|] связаны с состояниям^-рричем в практике инженерного проектирования ИУС рекомендация основана

на неполной информации о состояниях (в работе соответствуют

введенной классификационной группе, характеризующей три возможных варианта структурной избыточности, а суть благоприятный (БС) и неблагоприятный (НС) исход). Тогда общая формула для М дохода при решении задачи выбора варианта структурной избыточности из Bjl[Vj], имеет вид:

М (Бл[У|], Бл[У2],..„ Бл[Ут]) =1 />(Бл[У,]) [ I P(Sj/Бл[У,]) v#]

В соответствии с вышесказанным разработана многоатрибутивная

11

процедура определения дохода от информации, в результате реализации которой определяется объем вводимой структурной избыточности ИУС и обеспечивается наилучшее соотношение между затратами на применение модельного блока прототипов и доходами от результатов этого применения и полученной при этом информации. Здесь же отметим, не касаясь случая, когда значением Мможно пренебречь, что, вычислив М, получаем «грубую» верхнюю оценку допустимых затрат и в этих пределах определяем оценочную стоимость Ск наиболее обещающей компоновки модельного блока. Вычислив чистую стоимость по каждому Бл[УЦ, выбираем наиболее предпочтительный вариант избыточного исполнения компонента. Таким образом, процедура позволяет определить необходимые затраты на разработку прототипа с целью повышения матожидания чистой стоимости.

В третьем разделе рассмотрен модифицированный метод упорядоченного предпочтения через сходство с идеальным решением (TOPSIS), который позволяет решать задачу многоатрибутивного формирования структур ИУС при бесконечном числе альтернатив. В рамках процедуры TOPSIS оба критерия— «наикратчайшее расстояние до позитивного идеального решения» и «наибольшее расстояние до негативного идеального решения» — заменяются на «как можно ближе к PIS» и «как можно дальше от NIS». Термины «как можно ближе» и «как можно дальше» — нечеткие, и, чтобы их смоделировать, применяются функции принадлежности из теории нечетких множеств.

Из-за несоразмерности между целями необходимо сначала нормализовать компонентное расстояние (от PIS и NIS) для каждой цели. Получаем следующие функции расстояния:

где t=l,2,...,k— относительная важность (веса) целей; р=1,2,...,оо —

piç А//С

параметр функций расстояния; и ар (уступки) и dp (поощрения) — расстояния до PIS и NIS соответственно;/ = {f{ ,f{, }vif = {ff ,f{,..., - векторы, состоящие соответственно из индивидуальных наилучших и наихудших возможных решений для-всех целей. Теперь вместо к исходных целей имеем цели «минимизировать расстояние до PIS dpp,s » и «максимизировать расстояние от NIS dpNIS ». Эти две цели обычно конфликтуют друг с другом, следовательно, мы не может одновременно достичь их индивидуального оптимума, поэтому каждая цель достигает лишь

ЧАСТИ ее оптимума.

Подчеркнем, что w„ показывает степень важности t-й цели. С другой стороны, свойство параметра расстояния р таково, что, когда р увеличивается, расстояние dp уменьшается, т.е. dî>d2>...>dK и в формировании суммарного расстояния акцент делается на наибольшее отклонение. Значение р=\ подразумевает равную важность атрибутов при формировании функции расстояния ¿//для всех индивидуальных отклонений. Значение подразумевает, что наибольшая важность отдается

наибольшему отклонению (пропорционально). При р=со наибольшее отклонение полностью доминирует при определении расстояния. Значения <// (расстояние Манхэттена) и (расстояние Евклида) — наидлиннейшее и наикратчайшее в геометрическом смысле, а dw (расстояние Чебышева) — наикратчайшее в числовом смысле. Среди всех значений р случаи р— 1, 2, оо важны практически и являются хорошо известным стандартом в области многокритериального принятия решений (MCDM) и в теории управления.

Реализация рассмотренного алгоритма потребовала следующих модификаций процедуры. При поиске опорных точек, производится поиск наилучшего и наихудшего значения (без учета ограничений) для каждого критерия отдельно. С данной задачей легко справляется любой алгоритм глобального поиска. Для расчета расстояния до PIS и NIS в данной модификации используется метод свертывания вектора критериев с помощью взвешенного среднестепенного обобщенного критерия оптимальности. При использовании этого метода получаем недоминируемое решение, что важно для процедуры выбора варианта с участием ЛПР.

При нахождении оптимального значения, предлагается использовать как методику на базе нечетких множеств, так и свертку в виде аддитивного критерия оптимальности. После чего задача сводится к однокритериальной оптимизации и решается путем нахождения минимального значения

Pi С А//С

функции, которая для нашей задачи приобрела вид F = dp + 1- dp , где dpF,S - по определению стремится к нулю (минимальное расстояние от наилучшего значения), а dp стремится к 1 (максимальное расстояние от наихудшей точки), поэтому, для того чтобы наименьшее значение формулы соответствовало оптимальному решению, в качестве второго слагаемого берется 1 ~dpN,S (lim^^l-dpMS) = 0).

В результате проведенных исследований, включающих тестирование алгоритма и сравнение результатов, полученных при использовании как начального, так и модифицированного алгоритмов, описанных в работах И.В. Ковалева и Р.Ю. Царева, а также стандартных методов свертывания критериального пространства, экспериментально показаны преимущества предлагаемой процедуры и сделаны следующие выводы:

Ив

• в модифицированном виде (при р= 1) процедура работает как алгоритм аддитивной

свертки пространства, результаты результатами

критериального при

сравнимы с взвешенного

среднестепенного алгоритма свертки критериев, хотя и не всегда совпадают.

N15

• используя метод ТОР8К, мы имеем еще один критерий, по

Рис.3.1. - Область решений ТОРЖ

которому оценивается полученная точка. На рис. 3.1 показаны три точки, которые находятся на одинаковом расстоянии от наилучшего решения, и, например, при использовании алгоритмов среднестепенной свертки может быть получена любая из трех показанных точек. МЛОМ-метод, базирующийся на процедуре ТОР8К в качестве решения выдаст точку 1, так как она также находится и на наибольшем расстоянии от наихудшего решения. Благодаря этому ТОР8К, в большинстве, случаев дает более желательный для ЛПР вариант.

В четвертом разделе рассмотрена реализация имитационной среды модельного блока прототипов, позволяющая проводить оптимизацию и анализ вариантов гарантоспособного исполнения кластерной структуры ИУС при произвольном числе этапов развития системы. Так как результатом планирования в случае неполного заполнения базы данных является субоптимальное решение, то для получения наилучшего решения задачи при формировании кластерной структуры необходим эксперт, определяющий, какие варианты могут быть использованы в дальнейшем.

В работе введен ряд допущений:

а) структура центров обработки информации - одинакова;

б) изменение характеристик кластерной структуры происходит за один период планирования.

Разработанный программный комплекс состоит из четырех частей:

а) имитационная модель;

б) блок анализа надежности кластерной структуры, импортирующий результаты измерений в базу данных;

в) блок планирования развития кластерной структуры.

Структура взаимодействия блоков изображена на рисунке 4.1.

Рис. 4.1 - Структура взаимодействия блоков программного комплекса

Имитационная модель программного комплекса реализована в среде "GPSS World Student Version" в силу того, что данная среда предлагает широкие возможности по построению моделей дискретных систем, к классу которых и относятся кластерные структуры ИУС.

Программный комплекс, реализующий функции модельного прототипа, позволяет решить следующие задачи:

а) подобрать элементы для достижения заданной гарантоспособности избыточного компонента структуры ИУС;

б) построение плана развития кластерной структуры.

Решение задачи подбора элементов кластера для достижения заданной надежности осуществляется за счет линейной интерполяции на основе ряда точек, показывающих зависимость коэффициента готовности системы от наработки элементов на отказ. То есть происходит поиск параметров одного из элементов (центра обработки информации, узла системы, диска, либо арбитратора) при фиксированных параметрах остальных элементов. Результатом решения этой задачи является значение наработки на отказ элемента, при которой достигается требуемый коэффициент готовности системы.

Решение задачи планирования развития кластерной структуры основано на поиске в графе состояний системы состояния, обладающего наивысшим коэффициентом готовности, в которое систему можно перевести, обладая заданными объемами денежных средств. То есть данная задача является задачей поиска с ограничениями.

Граф состояний системы строится при загрузке информации из базы данных, схема которой приведена на рис. 4.2.

Решение указанной задачи осуществляется методом поиска в глубину в графе состояний. Выбор направленного графа обусловлен решаемой задачей, так как нецелесообразно заменять существующие элементы более высокого класса надежности менее надежными.

Рис. 4.2 - Структура базы данных программного комплекса, реализующего функции

модельного прототипа

Граф состояний кластерной структуры строится следующим образом: между состояниями А и В строится связь, если категории элементов состояния В не меньше категорий элементов состояния А, и коэффициент готовности состояния В больше коэффициента готовности состояния А. Алгоритм поиска в графе реализован с помощью рекурсивной функции, причем на каждом этапе происходит проверка ограничений на финансирование.

С помощью модуля анализа надежности кластерных структур ИУС строится график зависимости коэффициента готовности системы от наработки какого-либо элемента на отказ, что позволяет найти аппроксимацию требуемой наработки элемента на отказ для достижения заданной надежности. Компьютерная система позволяет в строке ввода «Требуемая надежность системы» указать соответствующее значение. В результате на графике будет выделена соответствующая позиция и в поле «Полученная наработка элемента на отказ» представлен результат. Пример полученного содержимого окна модуля компьютерной системы изображен на рис. 4.3.

Другим способом использования результатов имитационного моделирования с помощью разработанного программного комплекса

является построение плана развития кластерных структур. Для этого используется модуль планирования развития компьютерной системы.

Рис. 4.3 - График зависимости коэффициента готовности системы от наработки дисков на отказ (отметка соответствует достаточной наработке дисков на

отказ)

При выборе планируемого состояния кластерной структуры отображается, сколько средств будет потрачено на каждом этапе планирования развития, выделены оставшиеся после развития кластерной структуры средства. На рис 4.4 изображен полученный план развития системы с фокусировкой на последнем состоянии.

В работе сформированы требования к кластерной структуре автоматизированной ИУС «Учет и планирование затрат на производство и себестоимость продукции» ОАО «Алтайэнерго». В приложении приведены спроектированные модели, состав системного программного обеспечения и средств реализации. Использована методология IDEF1X и средство разработки ERwin, с использованием которого построена модель данных ИУС.

Планирование развития кластерной структуры

Работа №формиия

Ко<мчвстао периодов пяаиироечип |4

№ Период Период №1 | Период N3 | Период №3 1 Период N4 |

вьиелявмые средства 200000 200000 200000 ¡200000 |

КсаФФициеиг умгывагмя этапа 0 □ о ,0 ¡1 >206800 )

Иепо/ъэоваяяе средства 170000 200000 219200

17 Возможность перенос* средств Оставшаяся сцмма Текущее состояние: 5« из 5 Предающее состояние < ( ► 40С0 Слео^ошее состойте

Параметр структуры 1 1 Наработка на отказ, ч ¡Цена |

Количество ЦОИ , он Центры ЮийО 100000

Количество умов е ЦОИ Узлы 15000 '40000 1 i _ !

Кожчество дисков в узле 4 Диски 7500 4000 >

Кожчество арбитраторов 2 Арбитраторы 12500 180000

Комчество храним« разделов 8

Готовность системы 9933936

Рис. 4 4- Результаты планирования развития кластерной структуры ИУС на последнем этапе

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

Изложенные материалы показывают, что цель диссертации достигнута и поставленные задачи решены полностью. Решение проблемы, поставленной в диссертации, базируется на следующих основных результатах, имеющих самостоятельное научное и практическое значение:

1. Проведен анализ и формализация задач многоатрибутивного выбора при формировании гарантоспособных структур информационно-управляющих систем.

2. Предложена и обоснована концептуальная модель компьютерной системы, обеспечивающая избыточное формирование гарантоспособных кластерных структур ИУС, включая структуру базы данных программного комплекса, реализующего функции модельного прототипа.

3. Разработана многоатрибутивная процедура определения дохода от информации, включающая модели и алгоритмы оценки эффективности применения гарантоспособных компонент ИУС, которая

а) определяет объем вводимой структурной избыточности ИУС;

б) обеспечивает наилучшее соотношение между затратами на применение модельного блока прототипов и доходами от результатов этого применения и полученной при этом информации.

4. С помощью модифицированного метода упорядоченного предпочтения через сходство с идеальным решением (TOPSIS) решены задачи многоатрибутивного формирования структур ИУС при бесконечном

числе альтернатив, обеспечивающие получение недоминируемых решений, что повышает эффективность процедуры выбора варианта с участием ЛПР.

5. Разработаны и использованы в практике инженерного проектирования отказоустойчивых систем управления комбинированные алгоритмы решения задач многоатрибутивного формирования и управления планом развития гарантоспособных кластерных структур информационно-управляющих систем.

6. Формальный аппарат многоатрибутивных методов формирования гарантоспособных структур информационно-управляющих систем реализован в виде интерактивной системы компьютерной поддержки с использованием современных программно-информационных сред и подходов.

7. Проведен анализ реальных, критичных по надежности, функциональных задач автоматизированных ИУС и программно-информационных технологий их поддержки для ОАО «Алтайэнерго», жизненного цикла и проблем проектирования гарантоспособных управляющих структур.

Результаты выполнения реальных проектов подтвердили эффективность и универсальность разработанной компьютерной системы модельно-алгоритмической поддержки многоатрибутивного формирования гарантоспособных структур информационно-управляющих систем.

Основные положения и результаты диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Слободин, М.Ю. Интеллектуальные технологии формирования гарантоспособных структур информационно-управляющих систем/ М.Ю. Слободин// Вестник НИИ СУВПТ «Интеллектуальные технологии и адаптация»: Сб. науч. трудов/ Под общей ред. профессора Н.В. Василенко. -Часть II. - Красноярск: НИИ СУВПТ, 2002. - С. 141-149.

2. Слободин, М.Ю. Анализ задач стоимостной оптимизации иерархических структур/ М.Ю. Слободин, И.М. Голубев// Вестник НИИ СУВПТ: Сб. науч. трудов/ Под общей ред. профессора Н.В. Василенко.- Вып. 13 - Красноярск: НИИ СУВПТ, 2003. - С. 140-147.

3. Слободин, М Ю. Анализ структур систем обработки информации при планировании их развития/ М.Ю. Слободин// Сб. материалов Межрегиональной научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Молодежь Сибири - науке России»/ Сост.: Сувейзда В.В.; ГУЦМиЗ, КРО НС «Интеграция», СИБУП.- Красноярск, 2003.- С. 10-11.

4. Слободин, М.Ю. Организационно-экономические аспекты анализа и управления проектами информационных систем/ М.Ю. Слободан// Вестник университетского комплекса: Сб. науч. трудов/ Под общей ред. профессора Н.В. Василенко- Вып. 1(15).- Красноярск: ВСФ РГУИТП, НИИ СУВПТ,2004.-С. 148-151.

5. Джиоева, H.H. Анализ р' технологий в организационных систе Слободан// Современные проблей технологиях: Сб. трудов. Вып. 9/ Г Воронеж: Изд-во «Научная книга», 20i

6. Кузнецов, Д.А. Анализ ni масштаба при управлении проект. Кузнецов, М.Ю. Слободин// Сборн научно-практической конференции современного организационного мене, 2004.-С. 123-126.

7. Гаврилов, Е.А. Анализ транзакционной надежности систем обработки информации/ М.Ю. Слободин, Е.А. Гаврилов// Сборник научных трудов Ш-й Всероссийской научно-практической конференции «Информационные технологии и математическое моделирование». Анжеро-Судженск, филиал КемГУ. 2004.- С. 224-226.

8. Slobodin MJu., Shabolin S.A. The mathematical systems model for the problem of multi-version software design// Proceedings of the International Conference «Modeling and Simulation - MS'2004», Lyon-Villeurbanne, France (5-7 July 2004), University of Lyon, 2004. Pp. 14.7 - 14.13.

9. Слободин, М.Ю. Компьютерная поддержка многоатрибутивных методов выбора и принятия решения при проектировании корпоративных информационно-управляющих систем/ М.Ю. Слободин, Р.Ю. Царев.- СПб.: Инфо-Да,2004.-221с.

Разработки, зарегистрированные в Отраслевом фонде алгоритмов ипрограмм:

10.Ковалев И.В., Царев Р.Ю., Слободин М.Ю., Усольцев А.А. Программная система «MultiForm vl.0» (Система многоатрибутивного формирования мультиверсионных программных средств).- М.: ВНТИЦ, 2004.-№50200400275.

11. Ковалев И.В., Царев Р.Ю., Золотарев К.В., Слободин М.Ю. Программная система «Cluster Analyzer vl.0» (Система поддержки принятия решений при проектировании кластерной инфраструктуры).- М.: ВНТИЦ, 2004.-№50200400611.

# 2 02 07.

Формат 60x84/16 Объем 1 п.л. Подписано в печать 21.09.04 Отпечатано на ризографе НИИ СУВПТ Красноярск, ул. Баумана, 20В Заказ №141. Тираж 100 экз

Введение

1. Гарантоспособное аппаратно-программное обеспечение информационно-управляющих систем

1.1. Корпоративные информационно-управляющий системы

1.1.1. Анализ подходов

1.1.2. Многокомпонентная технология разработки

1.2. Проблемы надежностного формирования структур ИУС

1.3. Проектирование гарантоспособных компонент ИУС

1.4. Гарантоспособность кластерных структур ИУС

1.4.1. Способы повышения надежности ИУС

1.4.2. Избыточность при построении кластерной ИУС

1.4.3. Структура кластерной системы

1.4.4. Постановка задачи развития кластерной структуры ИУС Выводы по 1 разделу

2. Многоатрибутивный выбор степени избыточности гарантоспособных структур ИУС

2.1. Анализ осуществимости задач для структурно-избыточной ИУС

2.2. Метод модельного прототипа для определения объема вводимой структурной избыточности

2.2.1. Метод модельного прототипа

2.2.2. Ожидаемый доход при полной информации

2.2.3. Максимизация чистой стоимости при разработке прототипа

2.2.4. Формализация процедуры определения матожидания дохода от полной информации

2.2.5. Формализация процедуры определения матожидания дохода от неполной информации

2.2.6. Особенности применения метода при экспресс-анализе Выводы по 2 разделу

3. MADM-алгоритмы формирования гарантоспособных структур ИУС

3.1. Fuzzy-метод решения задачи многоцелевой оптимизации

3.1.1. Метод последовательного многоцелевого принятия решений MODM-задачи

3.1.2. Алгоритм нахождения недоминируемого решения MODM-задачи

3.2. MADM-метод учета неопределенности и субъективности оценок при выборе недоминируемого решения

3.2.1. Метод выбора недоминируемого решения из ряда недоминируемых альтернатив

3.2.2. Алгоритм выбора недоминируемого решения, основанный на субъективных предпочтениях ЛПР

3.3 Метод упорядоченного предпочтения через сходство с идеальным решением

3.3.1. Алгоритм работы метода упорядоченного предпочтения через сходство с идеальным решением

3.3.2. Метод упорядоченного предпочтения через сходство с идеальным решением для MODM-задач

3.3.2. Метод упорядоченного предпочтения через сходство с идеальным решением для MODM-задач

3.3.4. Модификация процедуры TOPSIS

Выводы по 3 разделу

4. Компьютерная поддержка многоатрибутивного формирования гарантоспособных структур ИУС

4.1. Структура системы

4.2. Требования к программному и аппаратному обеспечению

4.3. Имитационное моделирование в среде GPSS World Student Version

4.4. Алгоритм работы с программным комплексом

4.5. Анализ результатов при использовании системы компьютерной поддержки в реальных проектах гарантоспособных ИУС

4.6. Примеры решения задач и анализ результатов

Актуальность работы характеризуется тем, что средства разработки современных информационно-управляющих систем (ИУС) стоят на пороге появления «конструкторов» готовых систем, состоящих из наборов компонент от различных производителей. Компонентная архитектура ИУС стала возможной благодаря поддержке ведущими производителями программного обеспечения общих стандартов на проектирование, разработку и технологию компонентной "сборки" информационно-управляющих систем, реализуемых на различных программно-аппаратных платформах.

Для реализации указанных «конструкторов» существенным фактором является компьютерная поддержка методов выбора и принятия решений по формированию наборов аппаратно-программных компонент систем, обеспечивающих необходимое качество управления в ИУС и надежность обработки информации. Эффективное формирование осуществляется с использованием методов многоатрибутивной поддержки принятия решений (МАДМ-методов). Используя МАДМ-методы и базируясь, например, на компонентно-ориентированной структуре ИУС можно существенно модернизировать этап «сборки» системы. Конкретизируя содержание этого этапа, следует отметить, что оно отражает тот факт, что в современных условиях новая разработка должна основываться на повторном использовании существующих программных компонент. Компонентно-ориентированная модель является развитием спиральной модели Б.У. Боэма и основывается на эволюционной стратегии конструирования информационно-управляющих систем, что делает возможным для проектировщика явно учитывать риск на каждом витке эволюции при разработке структуры ИУС. Это существенно повышает эффективность итерационных МАДМ-процедур при компонентной разработке структуры системы.

Параметры ИУС в ряде случаев могут быть известны лишь приближенно, с некоторым распределением вероятностей их значении или q некоторой степенью принадлежности значений параметров заданным интервалам, что приводит к неоднозначности определения оптимального варианта структуры системы. В зависимости от степени информированности и типа неопределенности на этапе формирования структуры, а также от целей и величины допустимого риска при выборе варианта возможны различные постановки задач многоатрибутивного формирования гарантоспособных структур ИУС. Таким образом, МАДМ-постановки расширяют возможности максиминных задач математического программирования (в случае желания обеспечить максимальный гарантированный результат), задач стохастического программирования и задач, формулируемым на нечетких множествах.

Отметим, что для учета динамики функционирования ИУС на этапе формирования ее структуры необходимо совместное использование оптимизационных и имитационных моделей, так как для формализации динамики функционирования системы для большей части практических задач могут быть использованы лишь методы имитационного моделирования.

При этом МАДМ-методология позволяет решать возникающие проблемы рационального сочетания различных моделей для получения оптимальных (рациональных) вариантов структуры системы. Реализация МАДМ-методов приводит к специфическим итеративным процедурам поиска рациональных вариантов гарантоспособной структуры системы с использованием оптимизационных и имитационных моделей, позволяющих в процессе синтеза конструировать, оценивать и отбирать рациональные варианты структуры. С математической точки зрения, рассматриваемые задачи относятся к классу задач математического программирования, в которых ряд ограничений (а в ряде случаев и целевая функция) заданы не в явном виде (в виде аналитических выражений), а алгоритмически с помощью имитационных моделей.

Целью настоящей работы является разработка модельного и программно-алгоритмического обеспечения методов многоатрибутивного выбора и принятия решений при интерактивном формировании гарантоспособных структур информационно-управляющих систем.

Поставленная цель определила следующие основные задачи исследований: анализ исходной проблемы; декомпозиция ее с целью разделения динамических и стохастических характеристик, учитываемых в моделях; выделение и изучение связей между стохастическими и динамическими характеристиками; построение оптимизационных моделей и соответствующих моделей имитации, разработки формализованных процедур анализа матожидания дохода от информации при построении имитационных блоков прототипов; оценка качества полученных вариантов построения структуры ИУС с использованием МАДМ-методов.

Методы исследования. Системный анализ и методы теории оптимизации. Методы теории вероятностей и имитационного моделирования. Теория множеств, комбинаторика и теория графов.

Научная новизна работы:

1. Разработана многоатрибутивная процедура определения дохода от информации, в результате реализации которой определяется объем вводимой структурной избыточности ИУС и обеспечивается наилучшее соотношение между затратами на применение модельного блока прототипов и доходами от результатов этого применения и полученной при этом информации.

2. Модифицирован алгоритм многоатрибутивного метода упорядоченного предпочтения для получения недоминируемого решения при работе на бесконечном множестве альтернатив.

3. Предложены и обоснованы комбинированные (оптимизационно-имитационные) алгоритмы решения задач многоатрибутивного формирования гарантоспособных кластерных структур информационно-управляющих систем.

4. Разработан и программно реализован алгоритм формирования плана развития кластерной структуры ИУС, являющийся развитием многоатрибутивных методов принятия решений, которые до настоящего времени в практике инженерного проектирования отказоустойчивых систем управления не применялись.

5. Предложена структура системы компьютерной поддержки многоатрибутивного формирования гарантоспособных структур информационно-управляющих систем, включая структуру базы данных программного комплекса, реализующего функции модельного прототипа.

6. Формальный аппарат многоатрибутивных методов формирования гарантоспособных структур информационно-управляющих систем реализован в виде интерактивной системы компьютерной поддержки с использованием современных программно-информационных сред и подходов.

Значение для теории. Результаты, полученные при выполнении диссертационной работы, создают теоретическую основу для разработки многоатрибутивных методов и алгоритмов, направленных на эффективное формирование гарантоспособных структур отказоустойчивых систем управления и обработки информации.

Практическая ценность. Разработан формальный аппарат, обеспечивающий компьютерную поддержку методов многоатрибутивного формирования гарантоспособных структур информационно-управляющих систем, критичных по надежности. Модельное и программно-алгоритмическое обеспечение средств компьютерной поддержки позволяет в интерактивном режиме специалисту проблемной области эффективно решать задачи многоатрибутивного выбора и принятия решений по составу системных и прикладных компонентов структуры ИУС, структур подсистем обработки и хранения данных с учетом способов взаимодействия этих компонентов, обеспечивающих гарантоспособность выполнения информационно-алгоритмических задач в системах управления.

Достоверность полученных результатов подтверждается корректным использованием методологии многоатрибутивного принятия решений и теоретических методованализа и синтеза структур сложных систем при обосновании полученных результатов, выводов, рекомендаций и успешной апробацией и демонстрацией возможностей разработанной системы компьютерной поддержки многоатрибутивного формирования гарантоспособных структур информационно-управляющих систем.

Реализация результатов работы.

Диссертационная работа выполнялась по проектам межотраслевых программ Минобразования России и Минатома России по направлению «Научно-инновационное сотрудничество» (проект VII-12), а также в рамках тематического плана НИР НИИ СУВПТ (2001-2004 гг.), финансируемых из средств федерального бюджета.

В рамках договора между НИИ СУВПТ и ОАО «Алтайэнерго»' при непосредственном участии автора разработана система компьютерной поддержки многоатрибутивного формирования гарантоспособных структур информационно-управляющих комплексов для отказоустойчивых кластерных систем управления и обработки информации, применяемые в ОАО «Алтайэнерго». Надежностное проектирование ИУС позволяет решать новые задачи по качественной оценке вводимой структурной избыточности компонент и быстрому восстановлению кластерной структуры ИУС.

Материалы диссертационной работы введены в учебные курсы и используются при чтении лекций для студентов Сибирского государственного аэрокосмического университета.

Основные тезисы, выносимые на защиту.

1. Разработанная многоатрибутивная процедура определения дохода от информации, позволяющая определять объем вводимой структурной избыточности ИУС, обеспечивает наилучшее соотношение между затратами на применение модельного блока прототипов и доходами от результатов этого применения и полученной при этом информации.

2. Модифицированный метод упорядоченного предпочтения через сходство с идеальным решением (TOPSIS) позволяет решать задачу многоатрибутивного формирования структур ИУС при бесконечном числе альтернатив, обеспечивая получение недоминируемого решения, что важно для процедуры выбора варианта с участием ЛПР.

3. Разработка и реализация имитационной среды модельного блока прототипов позволяет проводить оптимизацию и анализ вариантов гарантоспособного исполнения кластерной структуры ИУС при произвольном числе этапов развития системы.

4. Для функциональных задач ИУС, требующих гарантоспособности вычислений, введена и обоснована функция осуществимости задач на уровне кластера со структурной избыточностью, на основе которой реализованы процедуры инженерного экспресс-анализа осуществимости решения задач на структурах с произвольным числом компонент.

5. Предложенный формальный аппарат многоатрибутивного формирования гарантоспособных структур ИУС, реализованный в виде системы компьютерной поддержки, применим для автоматизации этапов анализа и синтеза критичных по надежности структур сложных систем управления и обработки информации различных классов.

Апробация работы. Основные положения и результаты работы прошли всестороннюю апробацию на Всероссийских и международных конференциях, научных семинарах и научно-практических конференциях. В том числе, на Всероссийских научно-технических конференциях студентов, аспирантов и молодых ученых «Молодежь Сибири - науке России» (Красноярск, 2003/2004), на международной научно-практической конференции «Управление проектами» (Екатеринбург, 2003), на 9-й международной открытой научной конференции «Современные проблемы информатизации в технике и технологиях» (Воронеж, 2004), на международной конференции «Modeling and Simulation - MS'2004» (Lyon-Villeurbanne, Франция, 2004).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Изложенные материалы показывают, что цель диссертации достигнута и поставленные задачи решены полностью. Решение проблемы, поставленной в диссертации, базируется на следующих основных результатах, имеющих самостоятельное научное и практическое значение:

1. Проведен анализ и формализация задач многоатрибутивного выбора при формировании гарантоспособных структур информационно-управляющих систем.

2. Предложена и обоснована концептуальная модель компьютерной системы, обеспечивающая избыточное формирование гарантоспособных кластерных структур ИУС, включая структуру базы данных программного комплекса, реализующего функции модельного прототипа.

3. Разработана многоатрибутивная процедура определения дохода от информации, включающая модели и алгоритмы оценки эффективности применения гарантоспособных компонент ИУС, которая а) определяет объем вводимой структурной избыточности ИУС; б) обеспечивает наилучшее соотношение между затратами на применение модельного блока прототипов и доходами от результатов этого применения и полученной при этом информации.

4. С помощью модифицированного метода упорядоченного предпочтения через сходство с идеальным решением (TOPSIS) решены задачи многоатрибутивного формирования структур ИУС при бесконечном числе альтернатив, обеспечивающие получение недоминируемых решений, что повышает эффективность процедуры выбора варианта с участием ЛПР.

5. Разработаны и использованы в практике инженерного проектирования отказоустойчивых систем управления комбинированные алгоритмы решения задач многоатрибутивного формирования и управления планом развития гарантоспособных кластерных структур информационно-управляющих систем.

6. Формальный аппарат многоатрибутивных методов формирования гарантоспособных структур информационно-управляющих систем реализован в виде интерактивной системы компьютерной поддержки с использованием современных программно-информационных сред и подходов.

7. Проведен анализ реальных, критичных по надежности, функциональных задач автоматизированных ИУС и программно-информационных технологий их поддержки для ОАО «Алтайэнерго», жизненного цикла и проблем проектирования гарантоспособных управляющих структур.

Результаты выполнения реальных проектов подтвердили эффективность и универсальность разработанной компьютерной системы модельно-алгоритмической поддержки многоатрибутивного формирования гарантоспособных структур информационно-управляющих систем.

1. Александров А. Обеспечение устойчивости функционирования корпоративных сетей// Компьютерра, № 14, 1998, С.6-11.

2. Бондаренко В. Устойчивость на все сто //http://www.muk.com.ua/lcentre/MUK Classics ofdistribution.htm

3. Богатырев, В.А. К повышению надежности вычисли тельных систем на основе динамического распределения функций / Изв. вузов. Приборостроение. 1981

4. Богатырев, В.А. Отказоустойчивые многомашинные вычислительные системы динамического распределения запросов при дублировании функциональных ресурсов / Изв. вузов. Приборостроение. 1996. № 4

5. Боэм, Б. Характеристики качества программного обеспечения / Б. Боэм, Дж. Браун, X. Каспар, М. Липов, Г. Мак-Леод, М. Мерит. М.: Мир, 1981. -208 с.

6. Боэм, Б.У. Инженерное проектирование программного обеспечения / Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1985. -512 с

7. Буч, Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами на С++. М.: БИНОМ, 1998. 560 с

8. Вахромеев К. Защита данных от катастроф// Открытые системы, №3, 2000. -С. 8-14

9. Галатенко В.А. Информационная безопасность// Открытые системы, №4, 1995.-С.З-10

10. Герасимов, Ю. Улётный интерфейс. http://www.usability.ru/toader/articles /flyoffui.htm

11. Гласс Р. Руководство по надежному программированию: Пер. с англ. М.: Финансы и статистика. 1982. 256 с.

12. Джиоева, Н.Н. Управление развитием кластерной инфраструктуры корпорации/ Н.Н. Джиоева, И.В. Ковалев, С.В. Савин// Информатика ипроблемы телекоммуникаций: Сб. научн. трудов по материалам Международной НТК, Новосибирск: СибГУТИ, Том 2, 2003.- С. 23-27.

13. Дилон, Б. Инженерные методы обеспечения надежности систем / Б. Дилон, И. Сингх. -М.: Мир, 1984. 318 с

14. Дубова, Н.А. Управление распределённой средой корпорации / Н.А. Дубова // Открытые системы. 1999. - № 11-12. - С. 53-57.

15. Елагин, В, Кластеры против катастроф / В. Елагин // Открытые системы. -2002.-№6.-С. 29-36.

16. Задорожный, В. Надёжная система из ненадёжных элементов / В. Задорожный, И. Малиновская // Открытые системы. 2000 № 12. - С. 15-18.

17. Иванов, П. Управление информационными системами: базовые концепции и тенденции развития / П. Иванов // Открытые системы. 1999. -№4.-С. 37-42.

18. Климов А.А. Проектное управление// Экономист, № 9, 1998. С. 32-35

19. Ковалев В.В. Методы оценки инвестиционных проектов. М.: Финансы и статистика, 2000. - 218 с.

20. Ковалев, И.В. Мультиверсионный метод повышения программной надежности информационно-телекоммуникационных технологий в корпоративных структурах / И.В.Ковалев, Р.В. Юнусов; Телекоммуникации и информатизация образования. 2003. №2, С. 50-55

21. Ковалев И.В., Царев Р.Ю., Слободин М.Ю., Усольцев А.А. Программная система «MultiForm vl.0» (Система многоатрибутивного формирования мультиверсионных программных средств).- М.: ВНТИЦ, 2004.-№50200400275.

22. Ковалев И.В., Царев Р.Ю., Золотарев К.В., Слободин М.Ю. Программная система «Cluster Analyzer vl.0» (Система поддержки принятия решений при проектировании кластерной инфраструктуры).- М.: ВНТИЦ, 2004.-№50200400611.

23. Коганов А.В., Романюк С.Г. Экономический подход к понятию надежности программы// Открытые системы, №3, 1995. С. 3-11

24. Козленко Л. Проектирование информационных систем// КомпьютерПресс №9,2001. С. 12-24

25. Коржов, В. Адекватные системы / В. Коржов // Открытые системы. -2001. -№ 12.-С. 14-18.

26. Краткое практическое руководство разработчика информационных систем на базе СУБД Oracle: Библиотечка журнала «Информационные технологии» М.: изд-во Машиностроение, 2000. - 120 с.

27. Крюков В.А. Распределенные ОС// http://spb.parallel.ru/ krukov/index.html

28. Кузнецов С. Информационная система: как ее сделать?// Computerworld, №01, 1996.-С.8-11

29. Кузнецов С.Д. Проектирование и разработка корпоративных информационных системII http://citforum.ru/cfin/prcorpsvs/infsistpr 03.shtml

30. Липаев, В.В. Надёжность программных средств /СИНТЕГ. М., 1998. -232 с.

31. Липаев, В.В. Проектирование программных средств / В.В. Липаев. -Москва: Высшая школа. 1990. - 190 с.

32. Майерс Г. Надёжность программного обеспечения /Мир. М., 1980. - 360 с.

33. Мамиконов, А.Г. Типизация разработки модульных систем обработки данных / А.Г. Мамиконов, В.В. Кульба, С.А. Косяченко. М.: Наука, 1989. -165 с.

34. Мамиконов, А.Г. Синтез оптимальных модульных систем обработки данных / А.Г. Мамиконов, В.В. Кульба. М.: Наука, 1986

35. Методика проектирования и эксплуатации информационных систем //http://www.profi-club.kiev.ua/management/admin.htm

36. Михалевич B.C., Волкович В.Л. Вычислительные методы исследования и проектирования сложных систем. М: Наука, 1982 , - 288 с.

37. Мурадян А. ТСО изнутри// Компьютерра, №10, 1998. С. 9-18

38. Муродян А. Надежная основа финансов// Компьютерра, №19, 1998. С. 24-29

39. Мышенков К., Васильев А., Трофимов А. Методы и средства обеспечения надежности автоматизированных информационных систем //http://www.aiskhp.ru/

40. Надежность восстанавливаемых объектов// http://www.dstu.edu.ru/ntb/ebooks/ebookl/pages/ch06.html

41. Пароджанов С.Д. Методология создания информационных систем// http ://www. citforum.ru/database/kbd96/43. shtml

42. Повышение надежности информационной структуры предприятия с помощью кластеризации //http://www.citforum.ru/database/kbdl87/15.html

43. Проблемы надёжности систем управления и развития разветвлённого холдинга//http://mujweb.cz/www/intelpart/rtng/r-direct.htm

44. Разработка и проектирование информационных систем// http://itsoft.ni/docs/web/c 15.html

45. Раинкшкс, К. Оценка надежности систем с использованием графов / К. Раинкшкс, И.А. Ушаков. М.: Радио и связь, 1988

46. Рыжкин А.А., Слюсарь Б.Н., Шучев К.Г. Основы теории надежности: Учеб. пособие. Ростов н/Д: Издательский центр ДГТУ. 2002. - 182 с.

47. Савин, С.В. Анализ методов управления развитием корпоративных информационных технологий/С.В. Савин// Вестник НИИ СУВПТ: Сб. научн. трудов/ Под общ. ред. проф. Н.В. Василенко; Красноярск: НИИ СУВПТ.2003.- Вып. 11.- С. 118-128.

48. Савин, С.В. Аспекты аналитического управления информационной инфраструктурой корпорации/С.В. Савин// Сборник материалов всероссийской научно-практической конференции «Экономика и управление в современных условиях».- Красноярск: СИБУП, 2002. С. 75-76.

49. Саркисян, А.А. Повышение качества программ на основе автоматизированных методов / М.: Радио и связь, 1991. — 160 с.

50. Системный анализ: Проектирование, оптимизация и приложения / В 2 т., под общ. Ред. Антамошкина А.Н. Красноярск: САА, 1996. - 206 с

51. Семёнкин, Е.С. Поисковые методы синтеза систем управления космическими аппаратами / Е.С. Семёнкин, О.Э. Семёнкина, С.П. Коробейников. Красноярск: СИБУП, - 1996. - 325 с.

52. Слободин, М.Ю. Анализ задач стоимостной оптимизации иерархических структур/ М.Ю. Слободин, И.М. Голубев// Вестник НИИ СУВПТ: Сб. науч. трудов/ Под общей ред. профессора Н.В. Василенко.- Вып. 13.- Красноярск: НИИ СУВПТ, 2003. С. 140-147.

53. Слободин, М.Ю. Компьютерная поддержка многоатрибутивных методов выбора и принятия решения при проектировании корпоративных информационно-управляющих систем/ М.Ю. Слободин, Р.Ю. Царев.- СПб.: Инфо-Да, 2004.- 221 с.

54. Татаренко А. Пример расчета рентабельности проекта автоматизации предприятия (ТЭО) за счет внедрения пакета бизнес приложений Oracle Applications R11 // www.oracle.ru

55. Тоценко В. Г., Александров А. В., Парамонов Н. Б. Корректность, устойчивость, точность программного обеспечения. К.: Наукова думка, 1990

56. Тоценко, В. Проблемы надежности сетей// Компьютерра, №14, 1998. С. 7-13

57. Устенко, А.С. Основы математического моделирования и алгоритмизации процессов функционирования сложных систем/ А.С. Устенко// http://ustenko.fromru.com/index.html

58. Феллер. В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения М.: Мир, 1967, - 123 с.

59. Фокс, Дж. Программное обеспечение и его разработка / Пер. с англ. Под ред. Д.Б.Подшивалова. - М.: Мир, 1985. - 268 с

60. Хорошевский, В.Г. Инженерный анализ функционирования вычислительных машин и систем / М.: Радио и связь, 1987. 256 с.

61. Цвиркун, А.Д. Основы синтеза структур сложных систем / А.Д. Цвиркун. Москва: Наука., 1982. - 324 с.

62. Ширяев Д., Аншелес В., Мочалин В. Выбор оптимальной информационной системы// Открытые системы, №10,2001. С.20-26

63. Ширяев Д., Аншелес В., Мочалин В. Сбор и обработка информации для принятия управленческих решений.// Открытые системы, № 4, 2001. С.17-18

64. Шнитман, В. Отказоустойчивые компьютеры компании Stratus. / В. Шнитман // Открытые системы. 1998. - № 1. - С. 12-19.

65. Antamoshkin, A. System Analysis, Design and Optimization / A. Antamoshkin, H.P. Schwefel, and others. Ofset Press, Krasnoyarsk, 1993. - 312P

66. Ashrafi, N. Optimization Models for Selection of Programs, Considering Cost & Reliability / N. Ashrafi, O. Berman;IEEE Transaction on reliability. Vol. 41, No 2, June 1992, P.281-287

67. Berman, O. Choosing an Optimal Set of Libraries / O. Berman, M. Cutler.; IEEE Transaction on reliability. Vol. 45, No 2, June 1996, P.303-307

68. Bruce Tognazzini, Максимум производительности. http://wvvw.usability.ru/toader/articles/maxuserperformance.htm

69. Costa, D. On the Extention of Exception to Support Software Faults Models / D. Costa, T. Mendez; FastAbstract ISSRE Copyright 2000

70. David, Ph. Development of a fault tolerant computer system for the Hermes Space Shuttle / Ph. David, C. Guidal. IEEE Trans., 1993. - P. 641-648

71. Dunham, J.R. Eds. Production of reliable flight crucial software: Validation method research for fault-tolerant avionics and control systems sub-working-group meeting / J.R. Dunham, C.J. Knight.- NASA Conf. Pub. 2222, NASA, 1985

72. Grams T. The Poverty of Reliabiliy Growth Models/ FastAbstract ISSRE Copyright 1999

73. Goseva-Popova K. How Different Architecture Based Software Reliability Models are Reealated / K. Goseva-Popova, K.S. Trivedi, A.P.Mathur; FastAbstract ISSRE Copyright 2000

74. Hamlet, D. Foundational Theory of Software Component Reliability / D. Hamlet, D. Mason, D. Wiot; FastAbstract ISSRE Copyright 2000

75. Hecht, H. Fault tolerant software / IEEE Trans. Reliability, Vol. R-28, 1979. -P. 227-232

76. Hui-Qun, Z. A New Method for Estimating the Reliability of Software System Based on Components / Z. Hui-Qun, S. Jing, G. Yuan; FastAbstract ISSRE and Chillarege Corp. Copyright 2001

77. Hudak, J. Evaluation & comparison of fault-tolerant software techniques / J. Hudak, B.-H. Suh, D. Sieweorek, Z. Segall

78. Karunanithi, N. Prediction of Software Reliability Using Connectionist / N. Karunanithi, D.Whitley, Y.K.Malaiya; IEEE transactions on reliability. Models July 1992, Vol.18, No. 7

79. Kaszycki,. G. Using Process Metrics to Enhance Software Fault Prediction Models/ FastAbstract ISSRE Copyright 1999

80. Keene, S. Progressive Software Reliability Modeling/ FastAbstract ISSRE Copyright 1999

81. Knight, C.J. An experimental evaluation of the assumption of independence in Multiversion programming / C.J. Knight, N.G. Levenson. IEEE Trans. Software Engineering, Vol. SE-12,1986. - P. 96-109

82. Kovalev, I.V. An Approach for the Reliability Optimization of N-Version Software under Resource and Cost/Timing Constraints /16th International Computer Measurement Group Conference, Nashville, TN, USA, December 9-13, 1991

83. Kovalev, I. Computer-Aided Modelling of Production Cycles Optimal Sequence in: Letunovsky V.V.(Editor-in-chief): Problems of products quality assurance in machine-building: Proceedings of Int. Conf. KSTU / Krasnoyarsk, 1994.-P. 43-48

84. Kovalev, I. Optimization Reliability Model for Telecommunications Software Systems / I. Kovalev , A. Privalov, Ju. Shipovalov. In: Modelling, Measurement and Control. - AMSE Periodicals, Vol.4-5, 2000. - P. 47-52

85. Kovalev, I. Software engineering of spacecraft control technological cycles / In: "Modelling, Measurement and Control, B". Vol.56, №3. -AMSE PRESS, 1994.-P. 45-49

86. Kovalev, I.V. Fault-tolerant software architecture creation model based on reliability evaluation / I.V. Kovalev, R.V.Younoussov; Advanced in Modeling & Analysis, vol. 48, № 3-4. Journal of AMSE Periodicals,2002, P.31-43

87. Levendel, Y. Reliability analysis of large software systems: Defect data modeling / IEEE Trans. Software Engineering, 1990. Vol. 16. - P. 141-152

88. Liestman, A. Fault-Tolerant Scheduling Problem / A. Liestman, R.-H. Campbell. IEEE Trans, on Software Engineering, 1986. - Vol. SE-12. - P. 10891095

89. Lyu, M.R. Handbook of Software Reliability Engineering / Edited by Michael R. Lyu Published by IEEE Computer Society Press and McGraw-Hill Book Company, 1996, 819 p

90. Luara, Arlov. Как создать хороший интерфейс пользователя? http://www.usability.ru/toader/articles/lauraarlov.htm

91. Muralidhar, К. Using the analytic hierarchy process for information system project selection / K. Muralidhar, R. Santhanam, R. Wilson. Information Mgmt 18,1990.-P. 87-95

92. Oracle Education. Introduction to Oracle: SQL & PL/SQL , Volume 1: Students Guide, Production 1.1.2000

93. Oracle Education. Introduction to Oracle: SQL & PL/SQL , Volume 2: Students Guide, Production 1.1. 2000

94. Oracle University. Enterprise DBA Part 1: Performance and tunning . Volume 1: Students Guide, Production 1.0. 2000

95. Oracle University. Enterprise DBA Part 2: Performance and tunning . Volume 2: Students Guide, Production 1.0. 2000