автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.16, диссертация на тему:Синтез информационных технологий анализа функционирования стохастических технологических систем

- - Г "1 I «3 ^

На правах рукописи

ДЕСЯТОВ Дмитрий Борисович

СИНТЕЗ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ АНАЛИЗА ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СТОХАСТИЧЕСКИХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ СИСТЕМ

Специальность 05.13.16 - Применение вычислительной техники, математического моделирования и математических методов и научных исследованиях (в отрасли технических наук)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Воронеж - 1997

Работа выполнена в Воронежской государственной технологической академии (ВГГА).

Научный консультант - доктор технических наук, профессор,

заслуженный деятель науки РФ Сысоев В. В.

Официальные оппоненты - доктор технических наук, профессор

Коренной А. В.

доктор технических наук, профессор Рындин Л. А.

доктор технических наук, профессор, заслуженный работник Высшей школы РФ Бухарин C.B.

Ведущая организация - Государственное предприятие

Научно-исследовательский институт электронной техники (г. Воронеж).

Защита состоится 23 января 1998 г. в 14.30 час. на заседании диссертационного совета Д063.90.02 Воронежской государственной технологической академии в конференцэале по адресу г.Воронеж, проспект Революции, 19.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ВГТА.

Автореферат разослан "_ м- п _ 1997 г. Ученый секретарь

диссертационного совета, _

кандидат тохтпеских наук, доцент V, '/, у Самойлов В. М.

/ V'' .

■у

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА PAGO ТЫ

Актуальность проблемы. В современном наукоемком промышленном производстве можно выделить две основные тенденции развития анализа как системной категории моделирования. С одной стороны, большинство технологических систем являются па своей сути стохастическими, и для целей анализа их функционирования необходимо применять статистические модели и методы. С другой стпроны, в связи с бурным развитием и распространением электронно-вычислительной техники существенно возрастает роль информационных технологий (ИТ) на всех этапах жизненного цикла технологических систем. Поэтому традиционные методы статистического анализа и контроля, сводящиеся, зачастую, к вычислению и сравнению статистических оценок средних значений и дисперсий параметров, уже ие являются достаточна эффективными при организации функционирования технологических систем.

В этих условиях необходима разработка автоматизированных систем поддержки принятия решений на основе синтеза интегрирояан-ных ИТ, в которых на различных уровнях иерархии представлены проблемно-, предметно- и функционально-ориентированные ИТ, реализующие необходимые методы и алгоритмы" анализа, учитывающие многомерные причинные зависимости основных параметров функционирования стохастических технологических систем (СТС), ядра их монотонности и конфликтности.

Многоцелевой характер функционирования технологических систем, наличие множества неконтролируемых и слабоконгролируемых параметров затрудняют адекватное описание и формализацию процесса принятия решений в СТС. Эти ме причины но дают возможности проведения эффективного диагностического анализа функционирования СТС, определения условий их стационарности и квазистационарности, особенно при наличии конфликта основных параметров функционирования. Именно конфликт определяет сущность сложной системы, ее живучесть и способность к развитию. Наличие конфликта приводит к задачам векторной оптимизации, для решения которых требуется привлечение экспертной информации. Объем предъявляемой экспертам информации может быть настолько велик, что необходима выявление экспертных предпочтений по ограниченной выборке с.их .тследущей экстратля . цией на всю исходную информацию.

При этом комплекс статистических моделей диагностики гтс. анализа их Функционирования в условиях конфликта, якспмм'ч;-' ¡¡'"

экспертных оценок должен являться методологической основой синтеза рассматриваемых ИТ. Эффективность процедур анализа функционирования СТС момно повысить за счет нового подхода к построению ИТ, обеспечивающего их системность и возможность адаптации к современной вычислительной и программной среде.

На сегодняшний день единая методология синтеза ИТ анализа Функционирования СТС отсутствует, однако имеется подготовленная теоретическая база для ее разработки в виде теории систем, теории выбора и принятия решений, теории конфликта, теории вероятностей и математической статистики.

Диссертационная работа выполнена на кафедре математического моделирования технологических систем ВГТА в соответствии с программой работ Министерства общего и профессионального образования РФ по теме "Моделирование технологических систем, принципов и методов их автоматизированного проектирования и управления", ГР N 01920008098; по теме "Построение автоматизированной системы статистического анализа при разработке МДП БИС микро-ЭВМ", ГР N 01830080298; программой работ Головного совета ГКВ0 РФ по автоматике и системам управления по теме "Моделирование информационных технологий и разработка инструментальных средств управления процессами и производствами", ГР И 01930004491; научно-технической Региональной программой "Черноземье"; целевой комплексной программой ГКНТ СМ СССР 0. Ц. 026.

Цель и задачи работы. Целью диссертационной работы является: исследование, разработка научных основ и методологических принципов синтеза информационных технологий анализа функционирования стохастических технологических систем, обеспечивающих построение инструментальных средств в виде математического, алгоритмического и программного обеспечений автоматизированных систем поддержки принятия решений предметного назначения.

Для достижения поставленной цели решались следующие задачи:

3. Построение системной модели и определение состава ИТ анализа функционирования СТС.

2. Определение методологических принципов и обоснование комплексного использования методов многомерного статистического и причинного анализа в ИТ диагностики Функционирования СТС.

3. Разработка научных основ использования вероятностного и статистического конфликта в ИТ анализа функционирования СТС.

Обоснование и рааработка моделей, численных методов и алгоритмов выделения и сравнения ядер конфликта.

4. Разработка человеко-машинных моделей экстраполяции экспертных оценок, исследование их свойств и условий применения в ИТ принятия решений.

5. Разработка информационно-структурной модели, о которой с системных позиций реализуется взаимосвязь ИТ всех уровней в единую интегрированную ИТ рнализа функционирования СТС.

6. Создание инструментальных средств о виде математического, алгоритмического и программного обеспечения на основе результатов, полученных при выполнении теоретических исследований.

?. Практическая реализация исследований в виде автоматизированных систем поддержки принятия решений предметного назначения и их промышленная апробация, подтверждающая эффективность разработанных принципов и методов синтеза ИТ, моделей, алгоритмов и программ.

Методы исследования. Выполненные теоретические и экспериментальные исследования базируются на использовании теории сложных систем, теории выбора и принятия решений, исследования операций, математической статистики, теории вероятностей, теории информации. Общей методологической основой является системный подход.

Научная новизна диссертационной работы заключается в разработке методологических принципов и научных основ синтеза информационных технологий анализа функционирования СТС, инвариантных к предметной области.

1. Построена системная модель, определены состав и взаимосвязи ИТ анализа функционирования СТС на нескольких иерархически связанных уровнях.

2. Обоснованы методологические принципы комплексного использования методов многомерного статистического и причинного анализа в предметно-ориентированных ИТ; построения иерархических моделей диагностических процедур, на основе которых синтезирована проблемно-ориентированная ИТ диагностики функционирования С/С.

3. Впервые разработаны теоретические основы определения вероятностного и статистического конфликта, исследованы основны-" свойства, разработана алгебра, построены мололи вмделрния и сравнения ядер конфликта. Сформулированы принципы использования этих теоретических основ при синтезе ИТ анализа фуинциониропяиия СТС

предметного и проблемного уровней.

4. Разработана новая модель экстраполяции экспертных оценок на основе использования .принципа максимального правдоподобия, проведено ее сравнение с другими моделями экстраполяции, исследованы ее свойства и условия применения в ИТ принятия решений.

5. Разработана информационно-структурная модель, реализующая с системных позиций интегрированную ИТ, позволяющая синтезировать варианты логических схем анализа функционирования СТС на этапах жизненного цшсла, определяющая требования к математическому, алгоритмическому и программному обеспечениям.

6. Разработан комплекс моделей, алгоритмов и численных схем анализа функционирования CTG для конкретных объектов в составе АСНИ, САПР, АСУТП предметного назначения.

На защиту выносятся:

1. Методология и научные основы синтеза информационных технологий анализа функционирования СТС.

2. ИТ анализа функционирования СТС на базе новых моделей, . методов, численных схем и алгоритмов исследования вероятностного

и статистического конфликта, экстраполяции экспертных оценок, диагностического анализа.

3. Результаты машинных экспериментов в условиях их промышленной эксплуатации и апробация разработанных ИТ в виде автоматизированных систем предметного назначения на производственных объектах.

Практическая значимость работы состоит в построении комплекса инструментальных средств синтеза ИТ анализа функционирования СТС на основе предложенных методов, моделей и алгоритмов, предназначенных для разработки математического, информационного и программного обеспечений автоматизированных систем поддержки принятия решений предметного назначения (АСНИ, САПР, АСУТП и др.).

Основные теоретические и практические результаты реализованы в составе автоматизированных систем в микроэлектронном и полупроводниковом производстве, пищевой промышленности, использованы в учебном процессе ВГТА. внедрены на 14 предприятиях путем включения в комплексные системы управления различного уровня, передачи проектной документации на математическое и программное обеспечения. Экономический эффект от внедрения составил в ценах до 1991г. - 99 687 руб., в 1993г. - 650 ООО руб.. в 1994г. - 44 870 ООО

руб., в 1996р. - 12 260 ООО руб.

Апробация работы. Основные результаты исследований, выполненных по теме диссертации докладывались н обсуждались на следующих Нсесокшых конференциях: "Современное состояние и перспоктпгы развития устройств свода-вывода информации в САПР, ЛОУТП и ['АН" (г.Орел, 1985г.): "Основные положения и особенности технологии проведения строительно-монтажных работ в условиях реконструкции промышленных зданий и сооружений" (г.Киев, 198ог.); "Современное состояние и перспективы развития технологического, контрольно-измерительного н испытательного оборудования" (г. Воронеж, 1986г.); "Новые технологические процессы, обеспечивающие прогресс производства полупроводниковых приборов и интегральных схем к повышение их надежности" (г.Черновцы, 1986г.); "Передовой.опыт автоматизации проектирования, диагностики и применения микропроцессорных систем" (г.Кировоград, 1987г.); "Интенсификация учебного процесса в высшей школе на базе микропроцессорных систем (г. Воронеж, 1907г.); "Пути повышения стабильности и надежности микроэлементов и микросхем" (г.Рязань, 1937г.); "Проблемы качества и надежности электронной техники, радиоэлектронной аппаратуры и средств управления" (г.Минск, 1988г.); "Математическое и машинное моделирование" (г.Воронеж, 1988г., 1991г.); "Моделирование систем автоматизированного проектирования, автоматизированных систем научных исследований и гибких автоматизированных производств" (г.Тамбов, 1989г.); Всероссийских конференциях: "Современные методы в теории краевых задач" (г.Воронеж, 1992г.); "Информационные технологии и системы" (г.Воронеж, 1992г., 1993г., 1994г.); "Повышение эффективности средств обработки информации на базе математического и машинного моделирования" (г.Тамбов, 1993г., 1995г.); "Применение компьютерных технологий и систем для решения современных научно-технических и экономических задач" (г. Черкассы, 1993г.): "Проблемы теплообмена в энергомашиностроении" (г.Воронеж, 1995г.); Российском молодежном научном симпозиуме "Молодежь и проблемы информационного и экологического мониторинга" (Поронеи, 1996г.); Региональных, отраслевых и прочих конференциях: "Математика - народному хозяйству" (г.Воронеж, 1983г., 1905г.); конференции молоцых ученых МТИПП (г.Москва, 1986г.); совместном заседании Советского национального комитета и Центрально-Поволлской территориальной группы по участию в деятельности Мг.ллунаролноП

ассоциации по математическому и машинному моделированию (г. Вороне», 1986г.); республиканской конференции молодых ученых и специалистов по ускорению создания и освоения новой техники (г.Тбилиси, 1987г.); научно-практической конференции ВВШ МВД России (г.Воронеж, 1995г.); научных конференциях профессорско-преподавательского состава и научных работников ВГТА 1984 - 1997 г.г.

Результаты работы предъявлялись на рассмотрение и обсуждение научно-техническим советам: Министерства электронной промышленности (г.Ивано-Франковск,- 19В7г.); предприятий п/я Р-6644 (г.Воронеж, 1985г., 1987г., 1988г.), п/я Х-5446 (г.Воронеж, 1986г.), п/я Р-6825 (г.Минск, 1987г.), п/я А-1589 (г.Брянск, 1988г.).

Под руководством и с участием автора в качестве ответственного исполнителя выполнены две госбюджетные работы, семь хоздоговорных НИР, три договора о научно-техническом содружестве.

Публикации. По результатам проведенных исследований и практических разработок опубликовано 75 научных работ, в том числе 1 монография и 1 брошюра. Основное содержание работы изложено в 29 публикациях, список которых приг-еден в конце автореферата.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, шести глав, заключения, списка литературы из 177 наименований и 1 приложения. Основной текст изложен на 268 страницах. Работа содержит 8 таблиц, 30 рисунков. Объем приложения - 31 стр.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы; сформулирована цель работы; приведены: задачи исследования, научная новизна диссертационной работы, выносимые на защиту научные положения и результат',!; дана краткая аннотация работы по главам.

В первой главе сформулированы проблемы анализа функциониро-* вания СТС как системной категории моделирования, определен комплекс основных задач, необходимых для обеспечения ее разрешения. Приведен анализ современного состояния ИТ в системах принятия решений и изучен опыт их практического использования. Выделены,специфические особенности технологических задач на различных этапах анализа функционирования СТС," для решения которых необходимо привлечение ИТ на базе статистических методов.

Обоснована иерархическая классификация ИТ по трем уровням

интегрирования в единую ИГ:

- функционально-ориентированные технологии, предназначенные для реализации одной из типовых функций обработки информации;

- предметно-ориентированные технологии, предназначенные для решения конкретной специфической задачи:

- проблеино-ориентиросанные технологии, предназначенные для решения типовой прикладной проблемы и способные адаптироваться к конкретным приложениям в рамках выделенной проблемы.

Формализовано описание ИТ с позиций системного подхода через взаимодействие системных элементов, векторы входа и выхода, операторы преобразования информации и обобщенную матрицу связей.

Исследовались пути построения информационно-структурной модели интегрированной ИТ, для чего с системных позиций рассматривался предмет исследования: анализ функционирования GTC, в результате была постровна системная модель (рис. 1). На рисунке представлены взаимосвязи выделенных технологических задач с задачами статистического анализа и ИТ всех уровней на основных этапах функционирования СТС.

При изучении категории анализа с системных позиций рассматриваются 3 класса задач: синтеза, анализа и принятия решений.

Для задач 1-го класса предлагается синтезировать логические цепочки, определяющие последовательность действий при анализе функционирования СТС. Для этого обосновывается необходимость формирования состава процедур анализа для диагностики СТС и определения иерархии самих процедур. В результате может быть построено диагностическое дерево, которое и определяет порядок и взаимодействие диагностических процедур. Таким образом, можно говорить о синтезе на этапе анализа функционирования СТС, заключающемся в генерировании возможных вариантов анализа. В состав технологических задач предлагается включать такие, как оценивание параметров Функционирования СТС по случайной выборке; анализ стационарности технологической системы по уровню настройки, точности воспроизведения и структуре связей параметров; определение скрытых Факторов и причинных взаимосвязей параметров; генерирование режимов функционирования СТС в заданных областях. Тем самым определены требования к составу проблемно-ориентированной ИТ "Диагностика СТС на основе многомерной статистики", в дальнейшем - ИТ "ДИАГНОСТИКА".

Kate ужо отмечалось, конфликт определяет сущность ^истомы, со

- в -

Нроблемю-ориеширо-еашые ИТ

Предметгю-ориегширо-ванные ИТ

ИТ анализа функционирования СТС

1 1

ДИАГНОСТИКА Р<=> ..... II КОНФЛИКТ ЭКСТРАПОЛЯЦИЯ]

. ........ ( 1 1

Сравнение многомерных совокупностей Выделение корреляционных плеяд о Определение экспертных предпочтений

Определение информационных мер причинного влияния Устранение ложных корреляций Выделение ■ ограниченной выборки

Построение многоуровневых факторных моделей Построение ядер конфликта, согласия, безразличия Экстраполяция по вектору, адекватному экспертизе

Определение иерархии диагностических процедур Сравнение ядер конфликта, согласия, безразличия Экстраполяция по конусу, адекватному экспертизе

Построение диагностического дерева Причинный анализ конфликта Экстраполяция на основе принципа максим, правдоподобия

Сункциокаль-ко-ориегащ-роеанные ИГ

Технологические заЗачи:

Автомат-' зированные системы

Этапы жизненного цикла СТС

синтеза на этапе анализа

анализа по ядрам конфликта

«СП АСНИ

Планирование Исслед. работы

САПР

принятия решений

Проектирование

Произво--»II дство

Рис 1. Системная модель ИТ анализа функционирования СТС

живучесть и способность к развитию. Поэтому анализ предлагается проводить по так называемым ядрам конфликта, он заключается в изучении свойств и поведения СТО в различных условиях функционирования системы путем сравнения ядер конфликта с помощью методов многомерной статистики и причинного анализа. Сравнение ядер конфликта позволяет решать следующие основные задачи анализа: оценка влияния входных, выходных и структуры связей параметроп на эффективность функционирование С'ГС; установление механизмов взаимодействия входных и выходных параметров; изучение особенностей функционирования технологической системы в экстррмальных условиях; упорядочивание структуры статистических связей параметров; определение общих и специфических особенностей развития СТС с учетом взаимодействия с внешней средой. Помимо решения собственно задач анализа, выделение ядер конфликта может быть использовано как средство сокращения исходной статистической выборки параметров, что приводит к значительной экономии затрат .на проведение анализа. Отсюда определены требования к составу проблемно-ориентированной ИТ "Анализ функционирования СТС в условиях конфликта", и дальнейшем - ИТ "КОНФЛИКТ".

Заключительным этапом анализа является процесс принятия решений, который заключается в выборе и оценке наилучших вариантов функционирования СТС в различных условиях. Поскольку количество возможных альтернативных вариантов бывает очень велико, а между основными показателями эффективности, как правило, наблюдается конфликт, то возникает проблема выбора, которая приводит к необходимости привлечения экспертов. К сожалению, эксперты не в состоянии одновременно оценивать и сравнивать большое число вариантов. Если же разбить исходную совокупность вариантов на порции допустимого объема, то переходя от порции к порции, эксперты очень скоро начнут противоречить сами себе. Поэтому предлагается механизм определения экспертных предпочтений по ограниченной выборке с их последующей экстраполяцией на всю исходную совокупность. В результате на последнем этапе анализа решаются следующие задачи: установление цели и критериев развития и функционирования СТС и отдельных подсистем; выбор и обоснование критериев эффективности; расчет критериев эффективности и упорядочивание вариантов функционирования СТС; формирование, множества возможных альтернативных решений. Отсюда определены требования к. составу проб-

лемно-ориентированной ИГ "Экстраполяции экспертных оценок", в дальнейшем - ИТ "ЭКСТРАПОЛЯЦИЯ".

Системная модель также- дает представление о роли и месте ИТ на всех этапах жизкзнного цикла CTС для автоматизированных систем планирования (ACII), научных исследований (АСНИ), проектирования (САП,"), управления (АСУП. АСУТП), принятия решений (АСПР).

Функционально-ориентированные ИТ в раинах морфологического описания не подлежат дальнейшему расчленению и в виде алгоритмов и численных схем принимаются в качестве первичных элементов, для описания которых вводятся следующие классы операторов: А, - Функциональные операторы, непосредственно преобразующие информацию; Р, - логические операторы, осуществляющие передачу управления в аасчсимостн от выполнения некоторого условия; St - операторы входа и зыхода, формирующие входные потоки информации и передающие информационные массивы из системы во внешнюю среду. Логические схемы анализа функционирования СТС в дальнейшем представляются с помощью этих операторов на языке ЛСА (логических схем алгоритмов) .

Обоснована необходимость разработки теоретических основ определения вероятностного и статистического конфликта для синтеза ИТ англиза Функционирования СТС. В работах В. В. Дружинина, Д. С. Ко-нторова, В. Б. Сысоева вводится понятие конфликта функционирующих систем, которое предлагается основополагающим для разработки этих основ. С этой целью рассматривается система S = (Sj, S2 3. Подсистемы S; и взаимодействуют в процессе достижения системой S поставленной цели с некоторой функцией полезности q. Вводится следующее определенно: Sg • конфликтует с St К St), если

qtSj.Sg) < q(ft.Sg). (1)

т.е. присутствие системы Бг уменьшает общую полезность достижения цели в смысле q. Обосновывается необходимость создания математических моделей и методов определения и оценивания конфликта для анализа стохастических систем.

Показано, что возникающие в задачах принятия решений нефор-мапизуемые моменты требуют привлечения дополнительной экспертной информации. При этом объем и способы ее получения должны соответствовать реальным возможностям экспертов. Наличие больших массивов данных в условиях диагностики СТС требует разработки моделей принятия решений, использующих экспертные предпочтения на ма-

лых выборках с последующей их экстраполяцией на всю исходную совокупность.

Проведен анализ существующих автоматизированных систем статистического анализа и поддержки принятия решений. Установлено, что сравнительно невысокая эффективность большинства существующих систем является сдерживающим фактором их дальнейшего распространения и развития. Основной причиной этого является отсутствие' цельной, строго логической методологии, позволяющей научно обосновать выбор тех или иных методов из числа имеющихся, с учетом возможного конфликта критериев функционирования исследуемого процесса.

Проведенные исследования позволили обосновать вывод о необходимости разработки научных основ и методологических принципов синтеза ИТ анализа функционирования СТС; разработки информационно-структурной модели, реализующей с системных позиций взаимосвязь ИТ всех уровней в единую интегрированную технологию.

Сформулированы и обоснованы цель и задачи исследования.

Вторая глава посвящена синтезу проблемно-ориентированной ИТ "ДИАГНОСТИКА", в основу построения которой положены методы сравнения статистических характеристик различных реализаций функционирования системы. "

Одним из этапов диагностики является проверка стационарности СТС. Задаваясь некоторой статистической мерой, определяемой доверительной вероятностью, диагностируется стационарность СТС в вероятностном смысле (квазистационарность}, если расхождения оценок для числовых характеристик в сечениях при 1=Ьк и 1=11 не выходят за пределы выбранной меры.

Проанализированы возможности известных критериев для установления существенного различия одномерных и многомерных статистических оценок.

Оценку квазистационарности СТС предлагается проводить путем сравнения текущих реализаций и X] между собой или со средним для достаточно большого количества измерений. Еще более эффективным является сравнение Хк с некоторой эталонной реализацией Хд.

Важнейшими статистическими характеристиками многомерных совокупностей здесь являются: среднее значение, характеризующее уровень настройки технологической операции; дисперсия, характеризующая точность ее воспроизведения; ковариация, характеризующая

структуру связей технологических параметров. В силу многомерности п'!л будем иметь дело с секторами средних и дисперсий:

к - (*1,хг.....хга>. 6 г =■ {6^,6^,.. .,б,021 и матрицей ковариаций

О = I \Цц 11, ¡-и У-^Тт.

Для синтеза предметна-ориентированной ИТ ан;ушза квазистационарности СТО разработаны следующие функционально-ориентированные ИТ на базе сравпэния характеристик двух реализаций Хк и (объемы выборок равны соответственно пк и П1).

Р1 - ИТ на основа сравнения веторов сродных.

Наиболее подходящим дня оценки расхождения между Хк и X) является критерий Хотеллиига, так как для построения статистики критерия используются обобщенные оценки векторов средних и ковариационных матриц:

Т8 - [ Г\; П^ /(ГЦ; +Г1Х)] (хк - хх) 01_1(хк - X])1", Й! = [0\ - ЯОц + (П1 - 1)04] / (пк + п, - 2), Рраич = Тг(пк4п1-и-1)/[(г\.+п1-2)гп]> Пк^-га-!).

Р2 - ИТ на основе сравнения ковариационных матриц.

Для сравнения ковариационных матриц ва основу взят критерий Андерсона, использующий Х-статистику. Однако, для разработки соответствующей численной схемы этот критерий в работе модифицирован- с целью использования известного х2-распределения Пирсона:

X = ((^1 К 1011 1 )/|0, I 1

1'И - ИТ на основа сравнения ввкторов биспорсий.

В отличие от двух предыдущих статистик, дисперсии рассматриваются и сравниваются лишь для одномерных случайных величин. Поэтому для сравнения реализаций X и Х0 разработан алгоритм, объединяющий не сами дисперсии, а вероятностные оценки их сравнения. Для любой реализации X можно построить матрицу факторных нагрузок И умножал которую на матрицу X, можно помучить новую матрицу имеющую небольшое количество слабо зависимых столбцов. Матрица К расчитывается только для эталона Х0 и в дальнейшем применятся ко всем остальным X. Это дает единую группировку параметров в Факторы и единое количество столбцов во всех матрицах VI .

Для наглого столбца матриц И и И0 вычисляем выборочные дис-

лерсии б,2 и б10г, 1=1, г, где г - число столбцов. С помщью критерия Фишера оценим вероятность случайного расхождения между б,г и б,0г для каждого столбца. Считая эталон всегда лучшим по отно-. шению к любой текущей партии, полагаем

F,= шах { 1, б,гУ6,02 ) . Через Pj обозначим вероятность превышения числа F, в распределении Фишера. Пренебрегая остаточной зависимостью между столбцами матрицы W, найдем объединенную вероятность

г

Р = 1 - П (1-Р,).

1-1

Если гипотеза о равенстве статистических характеристик принимается, то система считается квазистационарной соответственно относительно средних, ковариаций, дисперсий. Тогда предметно-ориентированная ИТ анализа квазистационарности СТС на языке ЛСА: 1 1 1

So.iMüPitAaPstWAiiSso .

1

где Sot - получение текущей реализации функционирования СТС; At -определение состава анализируемых параметров; Аг - вычисление статистических характеристик; А3 - квазистационарность относительно уровня настройки; А4 - квазистациинарность относительно структуры связей; А5 - квазистационарность относительно точности воспроизведения; 850 - выдача диагностирующего сообщения о квазистационарности системы.

В случае обнаружения нестационарности функционирования СТС предлагается выявление причин с помощью использования типовых процедур регрессионного, дисперсионного анализа, критериев серий и инверсий.

Одной из основных целей диагностики является выявление причинных взаимосвязей параметров. Необходимость синтеза ИТ причинного анализа заключается в следующем. Парный коэффициент корреляции Ru двух переменных X, л X] является надетой оценкой их линейной статистической связи лишь в том случае, когда на X, и X, не оказывают влияния другие переменные. В многомерном анализе подобное влияние имеет место и оно существенно. Поэтому используют частный коэффициент корреляции Rjj*i...b. оценивающий связь X, н Xj в системе переменных (Х^, 1==1.....т. при устранении воздействия других üji-.'мг!п-ов ('пешни В случае, когда ^ 0. а

.m = возникает явление, называемое ложной корреляцией X, и Х}. При ложной корреляции связь X, и Xj является "наведенной", то есть возникающей вследствие их зависимости от других переменных.

Таким образом, существенное различие матриц парных и частных коэффициентов корреляции исследуемых параметров дает основание для использования методов причинного анализа, позволяющих решить две проблемы: выявление структуры причинно-следственных связей и количественной их оценки.

Для синтеза ИТ анализа функционирования стохастических технологических систем естественно рассматривать вероятностное определение причинности: X, считается причиной Xj, если изменение Х4 с высокой вероятностью сопровождается изменением Xj и не существует трзтьей переменной Х^ которую можно было бы использовать для объяснения вероятностного соотношения между X, и Xj.

Последнее определение можно записать в следующей форме: Xj является причиной Xj (Xj —• Xj ), если

•Р(Х.) >0. ,

P(Xj/X,) > P(Xj), где P(Xj ) - вероятность изменения X,, P(Xj/Xj) - вероятность изменение Xj при условии изменения Х4.

Аналогично (2) вводятся и другие виды вероятностных причинных отношений: ложная, непосредственная, косвенная, дополнительная и негативная причины, которые используются для определения качественного характера причинных связей.

После определения структуры причинно-следственных отношений возникает задача их количественного оценивания. Для этой цели предлагается применять путевой анализ, ь котором коэффициенты регрессии интерпретируются в терминах причинно-следственных отношений.

Построение причинных моделей для ИТ анализа функционирования СТО предлагается осуществлять на основе метода IH-анализа, использующего информационный подход к определению причинной связи, при котором модель причинно-следственного отношения представляется в форме соотношения меаду функционалами энтропии. Предметна-ориентированная ИТ выявления причинных взаимосвязей параметров:

18

Soi |At А6Р4 |4Л7 AuAaP5 Î^îoSioo . i z

где Аб - сравнение парных и частных корреляций; Р^ - выделение ложных корреляций; А? - определение структуры причинных связей; А8 - путевой анализ; А8 - 1Н-анализ: Аг|, - вычисление парных коэффициентов причинного влияния; Ацг - вычисление частных коэффициентов причинного влияния; Рь - выявление причин нестационариос-ти СТС; А10 - выделение параметров, ответственных за нестационарность; Бюо ~ выдача диагностического сообщения о причине нестационарности системы.

Разработана предметно-ориентированная ИТ построения многоуровневых факторных моделей, позволяющая рассматривать скрытые факторы и показатели качества процесса на нескольких иерархически связанных уровнях. Для получаемой в результате факторного анализа линейной модели строится причинный граф взаимодействия параметров, испытывающих наиболее сильные факторные нагрузки исследуемого фактора Р. На множестве зависимых переменных вводится упорядочивание путем задания причинно-следственных отношений. Затем производится расчет коэффициентов причинного влияния:

1 г

801|А1А114Л1ЕР^Л13Р7|А,45140 , 1 г

где Ац - проведение факторного анализа; А1г - выделение и интерпретация скрытых факторов; Р6 - анализ одноуровневой факторной модели; Л1а - построение причинной модели скрытых факторов; Р7 -причинный анализ скрытых факторов; Ам - определение причин изменения скрытых факторов; 5^0 " выдача диагностирующего сообщения о характере и изменении скрытых факторов.

Разработаны принципы иерархии диагностических процедур и ИТ построения диагностического дерева для конкретного набора статистик. Все диагностические процедуры образует иерархическую структуру, состоящую из трех уровьой: первичная диагностика, диагностика состояния, диагностика причин.

Предлагается методология построения диагностического дерева, в основе которой лежит идея ранжирования статистик с точки зрения их диагностической ценности. Для каждой из статистик 5. участвующих в диагностике, вычисляется показатель эффективности = - 1пР:;, где Р3 - вероятность того, что различие между текущей н эталонной реализациями с точки зрения выбранной статистики является случайным.

i'iciii&ü/iüo существенной представляется связь Js с итоговым по-кс!зате/зм качества к. точнее, с разностью Дк=к0-к. Высокое значение Js при малом /У.; является "ложной тревогой" и должно вносить уменьшенный вклад в общую оценку качества статистики S. Иначе говоря, эта общая оценка должна быть сродневг вешенной, используя Дк ь качэстве весов: Js = DSAK / £áK, где суммирование ведется по всем рассмотренным реализациям X.

Сравнение оценок Js по всем намоченным статистикам S позволит выделить наилучшую статистику для первой диагностической процедуры, поместить ее в основание диагностического дерева. Чтобы продолжит и это дерево, задается уровень значимости, при котором гипотеза о равенстве текущей и эталонной реализаций отвергается. После этого все реализации Х3 разбиваются на два множества Gt и G2 rio правилу Xj 6 Gj. если нуль-гипотеза принимается и X¡ £ G2, если нуль-гипотеза отвергается. Аналогично ищется статистика для следующей ветви диагностического дерева.

Предметно-ориентированная ИТ построения диагностического дерева »а языке ЛСА:

i г

So i А( Аг И Aj s Aj 6 Р8} Aj 7 f Sj yo , 12

гдо А10 - определение набора статистик, участвующих в диагностике; Ajtj - определение показателя эффективности статистики; Р8 -сравнение и выбор наиболее эффективной статистики; A¡7 - построение ветвей следующего уровня; S17o " выдача схемы диагностики в виде дерева.

Третья глава посвящена синтезу проблемно-ориентированной ИТ "КОНФЛИКТ", для чего разработаны теоретически'} основы вероятностною и статистического конфликта, предложены модели и численные с хеш его оценивания.

В качестве функции полезности для стохастических систем естественна рассматривать вероятность достижения заданной цели. При этой míjhhq говорить о конфликте случайных событий, заключающихся н достижении некоторых целевых состояний. Тогда, если А и В -сшшестныс зависимые случайные события (например, заключающиеся в достижении целевых состояний стохастическими системами Sj и Sg соответственна), то в соответствии с (1) вводятся следующие определения.

Определение í. Меаду А и В наблюдается вероятностный конфликт 1 рода (А К] В), если Р(А/В) < PÍА/В), где Р(А/В), Р(А/В) - условные вероятности.

Определений 2. Мемду А и В наблюдается вероятностный конфликт 2 рода (A ICg В), если

Р(А/В) < Р(А). (3)

Далее формулируется ряд теорем и лемм, касающихся симметричности вероятностного конфликта. В частности, доказывается, что

- вероятностные конфликты 1 и 2 рода является симметричными;

- А 1С) В тогда и только тогда, когда А К2 В;

- если А и В конфликтуют, то выполняется соотношение

Р(А/В) < Р(А) < Р(А/В).

Поэтому в дальнейших исследованиях для однозначности решено придерживаться следующих определений.

Определение 3. Мозду случайными событиями А и В наблюдается отношение вероятностного конфликта (Л К В), если выполняется условие (3).

ОпреЗелеиие 4. Между случайными событиями А и В наблюдается отношение вероятностного сотрудничества (Л КБ), если выполняется условие

Р(А/В) > Р(А) .

На основе введенных таким образом определений разработана алгебра вероятностного конфликта. Элементарные свойства отношений вероятностного конфликта и сотрудничества изложни в следующих теоремах.

Теорема 1. Отношение вероятностного конфликта является антирефлексивным, то есть неверно, что А К А .

Георсш 2. Отношения вероятностного конфликта и сотрудничества являются симметричными.

Теорема 3. Из АКБ следует, что А 1С В .

Геореш 4. Из А К В следует, что а). ИВ, б). А К В .

Следствие 1. Из А 1С В следует, что а), BKA, б). В !£ А ,

в). ВКЛ.

Георема 5. Если А = а или А = I, то для любого В наверно, что А К В .

Вывод 1. Если достижение цели некоторой системой является логически лошчли или логически истинным событием, то Г)1ч система но является конфликтной.

- 1В -

Гаореш 6. Если СКА, С II В и А И В - 0, то С К (А и в) .

Ц'Шв 2. При объединении целей, конфликтующих с третьей стороной, конфликт сохраняется.

Геореш 7. Отношение вероятностного конфликта нетранзитивно.

Теореш 8. Если А и В - зависимые сослестннв случайные события, то А К АПВ .

Тесноту евпзи мемду зависимыми событиями А и В предлагается оценивать с помощью безразмерного коэффициента RAn, свойства которого аналогичны свойствам парного коэффициента корреляции случайных величин. Доказывается теорема о связи между наличием конфликта случайных событий А и Б и знаком коэффициента ßAB.

Тоорош 9. Пусть А и В совместные зависимые случайные события. Тогда

а), если А 1С В. то Rab < 0;

б). если A Fi В, то Raq > 0.

Терема 9 дает возможность перейти к рассмотрению конфликта случайных величии.

Определение 5. Между случайными величинами X и Y наблюдается конфликт, вели

PvX«xk/Y«yk) < Р(Х-хц/У-ук-1> <• ..< P(X-xk/Y-y,). k=T7n.

шроделапие 6. Конфликт, оцениваемый на основе выборочных данных, будем называть статистическим конфликтом.

Теореш 10. Между случайными величинами X и У наблюдается статистический конфликт тогда и только тогда, когда выборочный коэффициент корреляции гку имеет значимое отрицательное значение.

Доказанные теоремы позволяит синтезировать предметно-ориентированную ИТ оценивания и сравнения ядер конфликта, соответствующих различимы реализациям функционирования CTG. Для этих целей предлагается строить корреляционные плеяды, из которых выделять

ядра конфликта, согласия, безразличия:

1 1 1

Sois IAjsÄJ sPot^oPioî^iPu t*22S|70 , 1

где Бц18 - получение значений параметров для анализа; А1в - определимо значимых корреляций и построение корреляционных плеяд; А,,, - выделение ядер конфликта, в которых связи характеризуются отрицательными коэффициентами коррзляции; Р0 - сравнение ядер конфликта; А2() - выделение ядер согласия, в которых связи харак-

теризуются положительными коэффициентами корреляции; Р10 - сравнение ядер согласия; А21 - выделение ядер безразличия, то есть групп независимых случайных величин; Рп - сравнение ядер безразличия; Агг - выделение параметров, участвующих в анализе; -вывод состава конфликтующих параметров.

В случае, когда параметры из ядер конфликта состоят в причинно-следственных отношениях, разработана методология причинного анализа конфликта. Исследуются статистические зависимости параметров из ядер конфликта в условных и безусловных причинных схемах. Причинный анализ конфликта осуществляется на основе описанной выше ИТ выявления причинных взаимосвязей параметров, в которой входной информацией являются выделенные ядра конфликта:

1 г

£о2з1АгзА6Р4ЦА7А8АдР5|А10Аг4Бг40 .

1 г

где Богз = ^го: Лгз - определение состава конфликтующих параметров; А24 - выделение конфликтующих параметров, отгетствснных за нестационарность системы; Б^о - выдача диагностического сообщения о причинах нестационарности системы по ядрам конфликта.

Теоретически обоснована и экспериментально подтверждена воз-. мощность проведения многомерного статистического и причинного анализа только на множестве параметров, образующих ядра конфликта. Сформулирована и доказана теорема о том, что информативность ядер конфликта (по Шеннону) является преобладающей в общей информативности всех параметров системы.

Таким образом, разработанная теория, методология построения и сравнения ядер статистического конфликта в виде синтезированных ИТ, позволяют, с одной стороны, решать технологические зад ми анализа, а с другой - служить средством обоснованного сокращения размерности выборки.

Четвертая глава посвящена синтезу проблемно-ориентированной ИТ "ЭКСТРАПОЛЯЦИЯ". Существующие модели экстраполяции по вектору и по направляющему конусу, адекватному экспертиз«, решают задачи построения функции полезности по ограниченной выборке, плохо работают в условиях статистической информации. Поэтому была разработана модель экстраполяции экспертных оценок на основе принципа максимального правдоподобия, которая легла в основу рассматриваемой в данной главе ИТ.

При этом считается, что:

- каждый качественный признак имеет некоторый принцип количественного измерения, неизвестный на данном этапе и интуитивно оцениваемый экспертгми;

- ранжирование объектов связано с некоторой неизвестной целевой Функцией, которую также на интуитивном уровне оценивают эксперты;

- функция полезности может быть аппроксимирована линейной зависимостью

í (X) - А X . _

Где А » (dj,,.., dg), a¡ > 0, \Д=1,и. Е d( = 1 , причем, если X \ Y ("Г - лучше), то f(X) < ÍÍY); 1

- существует "истинное" ранжирование, и реальное раширова-ние отличается от него в силу случайных ошибок экспертов;

- вероятность правильного ранжирования j-м экспертом зависит от близости полеаностей f(X) и f(Y), т.е.

Р(Х >J Y / X ) У) - F, (f(У) - Í(X) - F, ШУ-Х)), (4)

где )- - лучше с точки зрения j-ro эксперта.

Тогда функция F(z) является функцией распределения некоторой случайной величины Z ■ А(У-Х) и характеризует вероятность правильного ранжирования объектов эксперта»»}.

Для определения функции полезности используется принцип максимального правдоподобия. Составляется функция максимального правдоподобия в вида k n-i

L(A> - П П P(Xj Хи1),

i-i J-1

где к - число экспертов, участвующих в экспертизе.

Учитывая соотношение (4), функция L(.'.) записывается как к п-1

НА) - П П F,(A(Xu + i - Хи)), (б)

1-1 3-1

где Х13 обозначает решение, поставленное i-м экспертом на j-e место в ранжировании.

Предполагается, что эксперты, одинаково компетентны, т.е. Г) F¿ Fk - F, тогда выражение (б) можно записать в виде

ni „

í (А) - il P,Pl ШХМ, - Х^Р.'^ШХ, • Xj(1)) . (ti)

i i

где Pj - число экспертов, считающих, что X¡ ) X¡ t j; Mj - число экспертов, считающих, что Xj, i } X¡. Тогда наиболее правдоподобное значение А находится из уравнения lh = 0, или в развернутом виде

,V píF(A(x777=x7)) tXl+l X)) Xj1l)] 0 ■

Если положить Xj t j - Xj = Yj, то последнее равенство примет вид:

Л'

Используя свойство функции F(z), получается

где F обозначает grad F.

Заметим, что нахождение оценок А* из (7) представляет значительные трудности. Поэтому предлагается их искать непосредственно из (6) путем проседания численной оптимизации.

Как известно, оценки максимального правдоподобия можно считать асимптотически нормальными, Á tu N(Á*,K), где К =■ В"1 - ковариационная матрица, а В = L"(А*) - матрица Гессе. Зго позволяет получать вероятностные оценки Kate для Á , Ток и для окончательно* го ранжирования.

Вид функции F(z) неизвестен. Его можно представить в виде ряда Грама-Ыарльс

Fía) =1/2 + ФСг/п) + E(-l )z,,+ 1 *C2„ti *Ф2пИ (z/6)/(/(2¡vП !, (8)

n-l

где ®(t) - функция Лапласа; C2¡lfl - неизвестные параметры; б -неизвестное среднеквадратичное отклонений. Если ограничиться одним членом в формуле (8), что экгивалентно предположению о нормальности распределения- ошибок экспертов, то остается один неизвестный параметр б, который, как показали дальнейшие исследования, оценивает чувствительность экспертов.

После определения А возможно упорядочение всего множества Му по функции полезности 1ЧХ) = АХ.

Пусть получено упорядочение Х( } Хг }...)%„, И так как сектор А найден поточно (найдена его оценка А*), то и полученное ранжирование имеет вероятностный смысл. Вероятности того, что

X, > Xz может быть получена по формуле

P(Xj > Хр) - P(AXj - АХг > 0) - PfAiXj-Xz) > 0). И так как А ~ N(A*,K), то

Тогда Шг " Xl) " N(A*(Xe ~ Xi}' (Хг " X1)H(X2-Xi)T):

P(A(Xg-Xj)>0) = 1/2 + Ф((А* (Хг-Х, ))/((Хн - Х4)К(Хе -X,)*).

Аналогично можно подсчитать вероятности правильного ранжирования и для всех пар Xj, Xf.

Легко видеть, что при фиксированном 1 (j > 1) эти вероятности монотонно возрастают. И так как нам необходимы только несколько лучших решений, то следует взять их такое количество j , чтобы Р(Д (Xj -Xt) >0) > Р*. где Р* - доверительная вероятность.

Для получения доверительных оценок вектора А используется метод имитационного моделирования. В предположении, что оценка А*, полученная методом максимального правдоподобия, истинная, .синтезируется достаточно большое число экспертиз. Для этого вычисляется матрица Р - 11 Р4 s 11 вероятностей предпочтений 1-го варианта над J-ым:

P,i = F(A(X, -Xj). i.j - T7m. (9)

Случайным образом выбирается е, равномерно распределенное в интервале [0,1]. Если е < P,j , то считается X, > Xj.

Полученная имитация экспертизы обрабатывается по методу максимального правдоподобия, и получается новая оценка А* . Изложенная процедура повторяется до тех пор, пока не наберется достаточная статистика для А. На основе полученного статистического распределения к можно рассчитывать доверительные области и оценить соответствующие статистические характеристики Для уровня значимости V доверительная область определяется по формуле

(ЛАГС'ЧДА) < 1/(1 -где С - ковариационная матрица распределения А.

Вычисленные характеристики оценки А* такяе позволяют выяснить. насколько сильно может варьироваться каждый отдельный показатель (координата вектора А).

После такого оценивания распределения А можно оценить и качество ранжирования lfo . По матрице Р можно указать доверительную окрестность для лучшего элемента, г. е. указать совокупность номеров элементов Mq: 1,2....,г, среди которых с заданной вероят-

ностью И (по умолчанию 0,95) лежит лучший элемент. Для этого определяется такой номер ,3, что Р(1 ) Ц, а < Тогда все

варианты с номерами 1,2,...,j будут составлять искомую доверительную область лучшего элемента.

Если необходимо рассччтать доверительную окрестность для 1 лучших элементов, то аналогичный поиск надо вести по 1-й строке матрицы Р по условию Рц > Ц , а Рц.! < У .

Если число элементов в доверительной окрестности превосходит некоторое наперед заданное число V ( по умолчанию V = 5), то требуется дополнительный анализ первоначальной выборки. Для этого по (9) вычисляются вероятности ?ii для элементов, входящих в выборку. Если они меньше некоторого определенного порога (Рп<0.95), то выборка была малоконтрастной, т.е. значения некоторых критериев сравниваемых элементов были настолько близки, что не позволили выявить предпочтения экспертов по этим критериям. В этом случае формируется выборка на элементах, далеко отстоящих друг от друга в полученном упорядочении, и проводится та же процедура экстраполяции.

В работе проведены теоретические и практические исследования рассмотренных моделей экстраполяции, условия их применения в ИТ принятия решений в различных ситуациях.

Показано, что метод экстраполяции на основе построения функции максимального правдоподобия КА) вырождается в метод экстраполяции 'по вектору, когда нет разногласий в мнениях экспертов,' либо ранжирование проводит один эксперт. В этом случаи он дает более точные оценки при построении направляющего конуса, а именно: Л(Х) + 1 -X,) >36 вместо А(Х3 + 1 -Х^) >0.

С другой стороны, поскольку этот метод основан на вероятностных расчетах (построение функции I, (А)), его использование возможно при условии, что в работе участвует достаточная по количеству группа экспертов.

В случае имеющихся разногласий в мнениях экспертов в экстраполяции по вектору по-прежнему строятся оценки конуса из А(Х^ - ) >0, а метод с функцией КА) будет давать

А(Х1М - X,) - Р'1 (рл/(рЛ+ц,)) . что не учитывается при экстраполяции по вектору, когда разногласия усредняются (сглаживаются).

Кроме тогц метод экстраполяции с LÍA) будет работать и с случае несовмостннх систем неравенств А(ХИ1 - Xj) >0, что невозможно в условиях работы по другим алгоритмам экстраполяции.

Таким образом, если рассматривать после/ рвательно модели экстраполяции rio вектору, по конусу и с использованием функции L(Á), то неопределенность уменьшается, но возрастают вычислительные трудности и усипраются ограничения.

Когда группа экспертов мала по численности, или работает один эксперт, применение последнего алгоритма в ИТ вообще невозможно. В этом случае рекомендуется либо экстраполяция по конусу а целом, но тогда остается неопределенность в выборе окончательного решения, либо экстраполяция по вектору. Возможно последовательное применение этих моделей - вначале экстраполяция по когусу,. затем для принятия окончательного решения - экстраполяция по вектору.

Проблемно-ориентированная ИТ "ЭКСТРАПОЛЯЦИЯ" на языке ЛСА:

г i

So251^251 Агб Ag7Pig|A28 ¿Agg ИА301 Азог'Аз^Р^АзгБзго, i г г

где Sq25 - получение исходного множества альтернативных вариантов для принятия решений; А25 - выделение ограниченной выборки: A25t - по заданию ЛПР; А£Ь2 ~ на основе рандомизации; А26 - выявление экспертных предпочтений; А27 - определение степени согласованности мнений экспертов; Р12 - выбор модели экстраполяции; Аге - экстраполяция по вектору, адекватному экспертизе; А28 - экстраполяция по направляющему конусу, адекватному экспертизе; А30 ~ экстраполяция на основе построения функции максимального правдоподобия; А301 - построение функции полезности; А302 - анализ чувствительности экспертов: Р13 - определение необходимости новой итерации принятия решений; Азг - выбор лучших вариантов; Бэг0 " выдача лучших вариантов ЛПР для принятия решений.

Далее в главе приводится описание построения информационно-структурной модели интегрированной ИТ, характеризующейся информационным графой и графом управления. Основными элементами такой модели являются процедуры переработки информации в ИТ, информационные массивы, и параметрические связи. Параметрические связи указывают направление передачи информационных массивов в виде связной совокупности параметров м-жду отдельными процедурами. При таких условиях структуру рассматриваемой модели удобно описывать

ориентированным графом, реализующим логически последовательность выполнения указанных процедур. Вершинами этого графа являются процедуры переработки информации в ИТ, дугами - параметрические связи (рис.2).

Информационно-структурная модель реализует логические схемы анализа функционирования СТО, информационно увязывает технологические задачи и разработанные ИТ всех уровней как между собой. та;с и с внешней средой, ппределяет прииципы построения и требования к алгоритмическому, информационному и программному обеспечению автоматизированных систем поддержки принятия решений предметного назначенйя.

В пятой главе приводятся результаты практической реализации предложенных теоретических и методологических принципов. Описывается комплекс инструментальных средств на базе синтезированных ИТ в виде алгоритмических и программных моделей, результаты их использования в автоматизированных системах.

1. Автоматизированная система диагностики и контроля блока жгнитных головок (ЕМГ) - система АНКОН.

На основе выделения и сравнения ядер конфликта и согласия в эталонной и текущих партиях БМГ последовательно решались технологические задачи: анализа квазистационарности процесса .изготовления БМГ по уровню настройки, точности воспроизведения и структуре связей параметров; определения скрытых факторов и причинных взаимосвязей параметров; исследования специфических особенностей различных режимов контроля БМГ в заданных областях; упорядочивание структуры статистических связей параметров - по следующей схеме: ill z г 4

SoiiAiA2P1tA3Peift4P3tA5iA18A10PotAzoP10tA22|A12A13P7tAnS140 •

J г 4

В результате проведенных исследований были локализованы группы электрофизических параметров и выявлены скрытые факторы, являющиеся причинами нестационарности технологического процесса и формирования брака БМГ. Практическое использование системы подтвердило целесообразность и эффективность использования разработанной ИТ для анализа стационарности технологических процессов и принятия решений в условиях конфликта.

Аналогичным образом описываются разработанные:

2. Подсистема экспертной подверти для решения задач вектор-

!-

t

i!-5

8 Aß il d_il

i

,-1

■¡л?

i

1 р* i -

■|А3 S

?3 I-

-ijM

•íksl

|P4

«А?

К As I Г

Ag

¡ÄgTl

¡A02I

ai 40

!S

¿018

- |S02f

'if1' t

î

S-1

I Al 3 if Í

Ы-t

(И

a_11

il'Aiol-'¡An I" _ü il_il

ISlOO

-¡Ai

7

fÂTel

a_s

i-1

IPB i-

ÎAlôI-

i^SO

ИТ "ДИАГНОСТИКА '

.60

■(М-1

-3 г

¡ÍAipl—jPg í

|Аао|—-jPioj—i

i¡Aci !!—* I Pu

s___¡i ' I-

|А22|Г-.|А2З|—¡Ai

,4 II"

S220 -=023 ИТ "КОНФЛИКТ"

^240

А25 ÍÍ А£51

ÍÍAO5O а_Sí

i

IА 261

il-5

ÍA27I

I-1

|Pl2

320|

Раз!—'IA32S

t

я-3

¡ÍA3-11!

А'ЗО

i ¡A301

¡Ass!

8А302

ИТ "ЭКСТРАПОЛЯЦИЯ"

Го cr>

ИнфОрмШ^ИОННО-СТруКТурНЗЯ мОДбЛЬ ИНТвГрИрОВЗНКОИ ИТ

rtcci i^yiir.u-i'ii-'-riiat-'uaciiiwrf ыи

I

t

i

кой оптимизации б условиях нсопрсдвлснност и наличия конфликта;

3. ППП "Доловив игры в охрана" для реализации статистические /юдолей управления охранкой 8еятсльности;

4. Подсистема оыбора оптимального ассортимента товарной продукции в условиях конфликта критериев;

5. Летокагпизьфооанная система экстраполяции экс портных оценок и ППП много парного статистического и причинного анализа;

6. Инфортцианно-антлитическая подсистема выбора вариантов деятельности цетров занятости в условиях ресурсных ограничений.

В шестой главе показана возможность использования комплекса синтезированных ИТ на всех этапах анализа функционирования СТС на примере автоматизации тестового контроля производства больших интегральных схем (БИС). Для этих целей разработана Иетошшзиро санная систож принятия решений в условиях тестового контроля производства БИС (система СТАН-БИС), предназначенная для решения технологических задач анализа по папаметрам тестовых структур на различных этапах жизненного цикла технологической системы: проектирование БИС; проектирование технологического процесса; автоматизированный статистический контроль технологического процесса; статистический анализ и регулирование технологического процесса: оценка надежности и исследование механизмов отказов БИС.

Описан процесс настройки инфоомационно-структурной модели интегрированной ИТ (рис.2) в виде конкретной модели автоматизированной системы СТАН-БИС и приведены примеры ее использования для отработки высокоточного МДП-технологического процесса:

В главе таете показана эффективность использования системы для анализа процесса изготовления биполярных БИС при решении следующих технологических задач: определение оптимальных конструк-торско-технологических норм; анализ основных причин брака тестовых структур; оценка воспроизводимости и стабильности технологического процесса и отдельных операций; пооперационный контроль выполнения технологических операций; установление предельных возможностей технологического процесса; установление критериев выбора тестовых структур и проектирования тестового кристалла; прогнозирование процента выхода годных изделий по параметрам тестовых структур.

В приложении содержатся акты мвд.пни» рпэум-.гагоя рдбиш и пронг-тпп':'! по и уч»Ч>ш)<1 прпцг (.<:.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основным результатом .диссертационной работы следует считать разработку теоретических основ и методологических принципов синтеза ИТ анализа функционирования СТО,, что позволило решить актуальную научную проблему, имеющую важное народнохозяйственное значение.

Выводы по диссертационной работе и полученные в ней результаты можно обобщить следующим образок:

1. Изучение существующих методов синтеза ИТ анализа функционирования СТО показало следующие недостатки: отсутствие системного подхода к их построения, недостаточное использование многомерной статистики с позиций причинного взаимодействия основных параметров функционирования, игнорирование стохастической природы конфликтных взаимодействий, которые и определили необходимость разработки методологических принципов и научных основ создания ИТ.

2. Разработана системная модель, определены состав и взаимосвязи ИТ и основных технологических задач анализа функционирования СТС на нескольких иерархически связанных уровнях, которые определили методологические принципы структурного синтеза функционально-, предметно- и проблемно-ориентированных ИТ.

3. На основе системного подхода построена информационно-структурная модель интегрированной ИТ, реализующая логические схемы анализа и взаимосвязь ИТ всех уровней в единую систему. Модель определяет требования к алгоритмическому, информационному и программному обеспечению автоматизированных систем поддержки при-нлтия решений предметного назначения (АСНИ, САПР, АСУТП и др.).

4. Синтезированы проблемно- и предметно-ориентированные ИТ диагностики функционирования СТС на основе обоснованного использования методов многомерного статистического и причинного анализа. Диагностический анализ СТС включает три этапа: первичная диагностика, диагностика состояния, диагностика причин нестационарности функционирования системы. Установлена иерархия диагностических процедур внутри каждого уровня.

5. Разработала и обоснована теоретическая база определения вероятностного и статистического конфликта, алгоритмы и численные схемы выделения и сравнения ядер конфликта для синтеза проблем-

но-ориентированной ИТ "КОНФЛИКТ".

6. Разработана новая модель экстраполяции экспертных оценок на основе использования принципа максимального правдоподобия, проведено теоретическое ее сравнение с другими моделями экстраполяции, исследовачм ее свойства и условия применения в гредмст-Ио-ориентированиш ИТ принятия решений.

7. Разработан комплекс новых моделей и алгоритмов анализа Функционирования СТС длг. конкретных объектов в составе елтомати-зированной системы диагностики и контроля БМГ; подсистемы экспертной поддержи; ППП "Деловые игры в охране"; подсистемы выбора оптимального ассортимента товарной продукции в условиях конфликта критериев; ППП многомерного статистического и причинного анализа; информационно-аналитической подсистемы выбора вариантов деятельности местных центров занятости в условиях ресурсных ограничений.

8. Разработана и внедрена в отрасли микроэлектронного и полупроводниковом производства (на 8 предприятиях) автоматизированная система тестового контроля производства БИС. В данной сис'змо реализован весь комплекс синтезированных ИТ на основных этапах анализа функционирования СТС. На основе общей информационно-структурной модели интегрированной ИТ анализа функционирования СТС построена информационно-структурная модель автоматизированного тестового контроля производства БИС. Определены состав и структура математического, • алгоритмического, информационного и программного обеспечения, требования к логической структуре данных и их взаимосвязи. »

9. Основные теоретические и практические результаты реализованы в составе автоматилфованных систем в микроэлектронном и полупроводниковом производстве, пищевой промышленности, использованы в учебном процессе ВГТЛ, внедрены на 14 .предприятиях путем вкгточения в комплексные системы управления различного уровня, передачи проектной документации на математическое н программное обеспечения.

10. Суммарный экономический эффект от внедрения результатов работы составил в ценах до 1991 г. - 99 687 руб., в 1993 г. -650 ООО руб., в 1994 г. - 44 870 ООО руб., в 1998 г. -42 260 ООО руб.

Основное содержание диссертации опубликовано в следующий работах:

1. Булгаков С.С.. Десятов Д.Б., Еремин С.А., Сысоев В.В. Автоматизированный тестовый контроль производства ВИС. - И.: Радио И связь, 1992. - 192с.

2. Десятое Д. Б., Еремин С. А., Сысоев В. В. Статистический анализ технологических процессов на основе обработки результатов тестового контроля.- М. :Ц1М1 "Электроника", 1988. - 55с.- (Обзоры по электронной технике. Сер. Управление качеством, стандартизация, метрология, испытания; Вып.5).

3. Десятов Д.Б., Сысоев В.В., Чирко М.С. Метод экстраполяции экспертных оценок качества на основе принципа максимального праз-доподобия//Надежшсть и контроль качества.- 1984. - N12,- С. 12-15.

4. Десятов Д.Б., Сысоев В.В., Чирко М.С. Принятие решений на основе экстраполяции экспертных оценок с использованием метода максимального правдоподобия//Автоматизация проектирования технологических производственных систем,- Воронеж: ВПИ, 1984.- С.32-36.

5. Десятов Д.Б., Еремин С.А., Гитлин В. Р., Фетисова С.В. Статистический анализ тестового контроля производства интегральных схем // Автоматизированное проектирование машин и производственных систем. - Воронеж: ВПИ, 1985.- С. 75-83.

6. Десятов Д.Б., Сысоев В.В., Чирко М.С. Сравнительный анализ методов экстраполяции экспертных оценок//Автоматизация технической подготовки производства. - Минск: ИКАНБССР, 1985.-С. 141-146.

7. Десятов Д. Б., Еремин С. А., Сысоев В. В., Фетисова С. В. Исследование причинных связей параметров тестового контроля производства изделий микроэлектроники // Электронная техника. Сер. 7. Т0П0. - 1986,- Вып. 1. - С. 40-41.

В.. Десятов Д. Б., Еремин С.А., Фетисова C.B. Выбор параметров тестового контроля производства БИС на основе математических моделей // Электронная техника Сер.2. Полупроводниковые приборы.-1986,- Вып. 1. - С. 62.

9. Десятов Д.Б. Структура специального программного обеспечения автоматизированной системы анализа состояния и контроля качества технологического процесса производства ВИС / Деп. в ЦНИИ-ТЭИприборостроения 10.10.Вбг., N3510 Деп. -23с.

10. Десятов Д. В., Еремин С. А., Фетисова С. В., Чирко М.С. Построение причинных моделей связи параметров тестового контроля

и технологическою процесса производства БИС // Электронная техника. Сер.8. Управление качеством, стандартизация, метрология, испытания,- 1987,- Вып. 1. - С.Э-d.

11. Десятов Д.Б. Структурная модель автоматизированной системы анализа результатов тестового контроля производства БИС // Специальное математическое и программное обеспечение САПР. - Воронеж: ВПИ, 1987. - С. 25-30.

12. Десятов Д. Б. Пэстроение и причинный анализ многоуровневых факторных моделей качества // Тез. дстсл. Республ. науч. -техн.конф. молодых ученых и специалистов по ускоренно создания и освоения новой техники. - Тбилиси, 1887. - С, 252-254.

13. Десятов Д. В., Сысоев В.В. Алгоритм построения многоуровневых факторных моделей качества с использованием причинного анализа // Электронная техника. Сер.8. Управление качеством, стандартизация, метрология, испытания.- 1987. - Вып.2. - С. 17-20.

14. Десятов Д.Б., Минеев В.В.. Фролов С.А., Сысоев В.В. Опыт использования автоматизированной системы статистического анализа параметров тестового контроля производства БИС // Электронная техника. Сер, 7. Т0П0.- 1988.- Вып. 6. - С. 42-45.

15. Десятов Д. Б., Сысоев В.В. Информационно-управляющая система контооля качества производства БИС// Мультимикропроцессорные информационно-управляющие системы. - М.: КИРЗА, 1988. - С.153-156.

16. Десятов Д. В., Чирко М.С. Доверительное оценивание в условиях экстраполяции качества проектируемых сложных систем // Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах.- Вороне»: ВПИ, 1988,- С. 82-86.

17. Баркалов А. В., Десятов Д.Б., Сысоев В.В. Статистическая модель принятия решений на основе иерархической структуры диагностических процедур // Математическое моделирование и оптимизация систем переменной структуры. - М.: МИХМ. 1989. - С. 24-28.

18. Десятов Д.В., Еремин С.Д., Фетисова С.В. Принятие решений на основе статистических исследований в условиях тестового контроля производства Б|ЛС // Выбор и принятие решений в САПР. -Воронеж: ВПИ, 1989.-С. 124-130.

19. Десятов Д.Б., Лустыльник E.H. Иерархия диагностических процедур гля принятия решений в условиях тестового контроля БИС (I Автоматизация проектирования к управления в технологических системах. - Вороне»: ВПИ, 1990.- С. 137-144.

20. Десятое Д. В., Еремин С. А., Сысоев В.В. Диагностический анализ технологического процесса в системе управления качеством изделий микроэлектроники // Электронная техника. Сер.8. Управление качеством, стандартизация, метрология, испытания. - 1990. -Вып. 1.- С. 31 -32

21. Глущснко С. В., Десятое Д. Б., Степанов В. В., Сысоев В. В. Автоматизированная подсистема статистического контроля блока магнитных головок // Математическое моделирование в САПР и АСУ,- Воронеж: ВТИ, 1991,- С. 112-117.'

22. Десятов Д. В., Кривоиеева Н. В. Система имитационного моделирования дискретного производства // Методы и устройства обработки информации в системах автоматического управления,- Рязань: РРТИ, 1991.- С. 28-33.

23. Десятов Д.Б. Системный подход к статистическому моделированию информационных технологий // Теоретические основы проектирования технологических систем и оборудования автоматизированных производств. - Воронеж: ВГТА, 1995. - Вып. 1. - С. 128-134.

24. Десятов Д. Б. Статистическая зависимость конфликтующих технологических систем // Всерос. конф. "Информационные технологи и системы": Тез. докл. /ВГТА, 16-19 окт. 1995г. - Воронеж, 1995.-С. 48.

25. Десятов Д. Б., Сысоев В. В. Анализ конфликта в стохастических системах//Сб. науч. тр. Воронеж, высш. шк. МВД РФ, 1995.-С. 52-57.

26. Десятов Д.В., Сысоев В.В. Подели анализа конфликта стохастических технологических систем // Материалы IV Всерос. конф. "Повышение эффективности средств обработки информации на базе математического и машинного моделирования", Тамбов, 9-12 окт. 1995г.- Тамбов, 1995. - С. 297-298.

27. Десятов Д.Б., Глущенко C.B. Анализ конфликта в стохастических технологических системах // Математическое моделирование технологических систем. - Воронеж: ВГТА, 1995. - Вып. 1. -С. 47-53.

28. Десятов Д. Б.. Сысоев В. В. Роль энтропии в анализе конфликта функционирующих систем // Проблемы информатизации и управления. - Воронеж: ВПУ, 1996,- С. 8-12.

29. Глущенко С. В., Десятов Д. В., Сысоев В. В. Определение конфликта случайных событий и случайных величин //Теоретические основы проектирования технологических систем н оборудования автоматизированных производств. - Воронеж: ВГТА, 199й. - Вып. 2.-С. 149-157.