автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Синтез средств взаимодействия в сложных технических системах управления и устройствах телекоммуникаций

На правах рукописи

Барбашин Димитрий Иванович

УДК 62-5:621.396:004.5

СИНТЕЗ СРЕДСТВ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ В СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ И УСТРОЙСТВАХ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ

Шифр и наименование специальности:

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (в науке и технике)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

3 МАЙ 2012

Ижевск-2012

005016516

005016516

Работа выполнена в федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Ижевский государственный технический университет имени М.Т. Калашникова» и ОАО «Ижевский радиозавод».

Научный руководитель: Официальные оппоненты:

Ведущая организация:

доктор технических наук, профессор, Нистюк Анатолий Иванович

доктор физико-математических наук, профессор, Бельтюков Анатолий Петрович

доктор технических наук, профессор, Костарев Сергей Николаевич

ФГУП «Государственный космический научно-производственный центр имени М.В. Хруничева», г. Москва

Защита состоится «17» мая 2012г. в 14.00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.065.06 при ФГБОУ ВПО «Ижевский государственный технический университет имени М.Т. Калашникова» по адресу: 426069, г. Ижевск, ул. 30 лет Победы, 2, корп. 5.

Отзывы в 2-х экземплярах, заверенные печатью организации, просим направлять по адресу: 426069, г. Ижевск, ул. Студенческая, 7, Ученому секретарю совета Сяктереву В.Н. Тел./факс: (3412)59-05-49; e-mail: dissovet@istu.ru.

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке Ижевского государственного технического университета имени М.Т. Калашникова.

Электронная версия автореферата размещена на официальном сайте Министерства образования и науки Российской Федерации.

Автореферат разослан 13 апреля 2012 г.

Ученый секретарь диссертационного совета кандидат технических наук, доцент

В.Н. Сяктерев

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Технический прогресс на транспорте, в промышленности, энергетике, военном деле сопровождается повышением роли человека-оператора в контуре управления. Выполнение операторских функций в современных системах управления и устройствах телекоммуникаций накладывает на специалиста чрезвычайно большую ответственность, так как оператор анализирует состояние объекта управления, принимает решения, оказывает управляющие воздействия. От своевременности, точности и безошибочности его действий в значительной степени зависит качество работы всей системы, сохранность оборудования, продуктов труда, транспортных средств и жизни людей.

С развитием техники появляется возможность решения задач, которые ранее были неразрешимы в силу ряда факторов (отсутствие технологий, недостаточная вычислительная мощность и др.). Расширение функциональности систем управления и устройств телекоммуникаций приводит к их усложнению, повышению информационной насыщенности, в результате чего возникает задача своевременного представления информации оператору о состоянии компонентов системы или объекта управления. Круг задач оператора расширяется, хотя его возможности практически остаются неизменными.

В отечественной литературе вопросам взаимодействия оператора с технической системой (ТС) за последние пять десятилетий посвящено большое количество работ, выполненных Б.Ф. Ломовым, В.Ф. Вендой, Г.П. Шибановым, В.Д. Небылицыным, Г.М. Зараковским, К.К. Платоновым, В.П. Зинченко, В.М. Муниповым, Е.А. Климовым, Н.Д. Заваловой, В.А. Пономаренко, A.A. Крыловым, В.А. Бодровым, В.Я. Орловым и многими другими учеными. Труды упомянутых исследователей тем или иным образом направлены на улучшение качества функционирования систем «оператор-ТС» (ОТС), повышение их надежности.

Один из подходов, направленных на повышение эффективности управления, заключается в оптимизации взаимодействия между человеком-оператором и ТС. Элементом связи которых выступает интерфейс «оператор-ТС». Таким образом, эффективность управления оператора в системе ОТС во многом определяется оптимальным построением интерфейса, частным случаем которого является пульт управления (ПУ) или приборная панель (ПП) технической системы.

В последнее время наблюдается бурное развитие рынка портативных телекоммуникационных устройств: коммуникаторов типа «¡Phone» и планшетных компьютеров типа «iPad». Их функциональность расширяется, возрастает и информационная насыщенность. Проблема построения интерфейсов таких устройств становится всё более актуальной.

Оптимальность построения интерфейса может оцениваться минимальным временем выполнения задачи или минимальным числом ошибок оператора, что, в конечном счете, определяет безошибочность работы всей системы ОТС, или ее надежность.

Одним из основных недостатков существующих подходов к построению интерфейсов является нехватка информации о методах поиска наилучших компоновочных решений органов управления (ОУ) и средств отображения информации (СОИ). Компоновка производится только с учетом общих рекомендаций и опыта проектировщика. Разрабатывается лишь несколько вариантов компоновочных решений и из них, путем проведения натурного моделирования или экспертным методом, определяется наиболее приемлемый. В случае усложнения проектных заданий количество конкурентоспособных вариантов резко возрастает и задача определения наиболее эффективного из них становится наиболее острой проблемой проектировщика. В такой ситуации параллельное проектирование нескольких прототипов устройства, с целью отбора наилучшего варианта по результатам комплексных испытаний конкурирующих образцов, становиться экономически невыгодным, так как требует больших затрат времени и средств.

По данным Международной ассоциации Управления проектами (1РМА) использование формализованных методов в разработке и управлении проектами на предприятии позволяет сэкономить порядка 20-30% времени и около 15-20% средств, затрачиваемых на осуществление проектов и программ.

В связи с этим, разработка методики анализа взаимодействия оператора с технической системой, построения моделей процесса взаимодействия, алгоритма поиска компоновочных решений и программно-методического комплекса для проектирования интерфейсов является перспективной.

Объектом исследования являются сложные технические системы, управляемые оператором, интерфейсы систем ОТС (компоновочные решения элементов интерфейса, размеры ПП), процессы взаимодействия оператора с технической системой и маршруты обслуживания приборных панелей ТС.

Предмет исследования - методы описания процесса функционирования системы ОТС с использованием графов, математический аппарат генетических алгоритмов, метод весовых коэффициентов.

Цель работы - разработка и научное обоснование алгоритмических, методических и программных решений для построения интерфейсов на основе модели процесса взаимодействия оператора с ТС, внедрение которых имеет существенное значение для согласования частей системы ОТС, повышения ее надежности и эффективности и, как следствие, снижения материальных и временных затрат разработки ТС.

Для достижения поставленной цели требуется решить следующие задачи:

- разработать методику анализа взаимодействия оператора с технической системой, построения моделей процесса взаимодействия;

- выработать критерии компоновки элементов интерфейса, отражающие назначение объекта управления и характеристики оператора как элемента системы ОТС;

- разработать комплексный критерий оценки компоновочных решений;

- разработать алгоритм поиска компоновочных решений элементов интерфейса на основе критериев компоновки и модели процесса взаимодействия оператора с технической системой;

- создать программно-методический комплекс для проектирования интерфейсов технических систем.

Методы исследования. В работе применялись теоретические и экспериментальные исследования. Теоретические исследования базируются на теории множеств, математической логики, теории графов, теории генетических алгоритмов. Экспериментальные исследования базируются на методах планирования эксперимента и статистических методах обработки экспериментальных данных.

Достоверность изложенных положений работы подтверждается опубликованными научными трудами, апробацией созданного научно-технического продукта и основных положений диссертационной работы на научных конференциях, форумах; отсутствием противоречий с известными теоретическими положениями; практическим использованием программно-методического комплекса при проектировании локомотивного устройства безопасности железнодорожного движения. Достоверность и обоснованность полученных в работе результатов и выводов подтверждена сопоставительным анализом разработанных и существующих математических моделей и методов.

Достоверность экспериментальных результатов обеспечена использованием современных средств, большим объемом экспериментального материала, статистическими методами обработки данных.

На защиту выносятся разработанные алгоритмические, методические и программные решения для построения интерфейсов, на основе критериев компоновки и модели процесса взаимодействия оператора с технической системой. Внедрение которых имеет существенное значение для согласования частей системы ОТС, повышения ее надежности и эффективности и, как следствие, снижения материальных и временных затрат разработки ТС, в том числе:

- разработанная методика анализа взаимодействия оператора с технической системой, построения моделей процесса взаимодействия, позволяющая формализовать процесс управления;

- выработанные критерии компоновки элементов интерфейса, отражающие характеристики оператора как элемента системы ОТС;

- разработанный комплексный критерий оценки компоновочных решений;

- разработанный алгоритм поиска компоновочных решений интерфейсов, на основе критериев компоновки и модели процесса взаимодействия оператора с технической системой;

- программно-методический комплекс для проектирования интерфейсов управляющих систем и устройств телекоммуникаций.

Научная новизна диссертационной работы:

- впервые применен математический аппарат генетических алгоритмов для решения задач компоновки интерфейсов;

- разработана методика анализа взаимодействия оператора с технической системой, построения моделей процесса взаимодействия;

- разработан комплексный критерий оценки компоновочных решений;

- разработан алгоритм генерации компоновочных решений, позволяющий

формализовать процесс построения интерфейсов.

Практическая ценность. Разработка методики анализа взаимодействия оператора с технической системой, построения моделей процесса взаимодействия, критериев компоновки элементов интерфейса, алгоритма поиска компоновочных решений позволили создать программно-методический комплекс, который решает проблему оптимизации процесса взаимодействия оператора с технической системой на ранних стадиях проектирования, что приводит к снижению материальных и временных затрат.

Практическая ценность результатов диссертационной работы подтверждена актом о практическом внедрении в учебный процесс по направлению: 210700 - «Инфокоммуникационные технологии и системы связи» в дисциплине «Комплексы специальной связи» в ФГБОУ ВПО «Ижевский государственный технический университет».

Реализация работы в производственных условиях. Полученные в ра-' боте результаты апробированы при разработке комплексного локомотивного устройства безопасности на ДООО «ИРЗ-Локомотив» и подтверждаются актом внедрения.

Результаты работы могут быть использованы организациями, занимающимися проектированием технических систем с участием человека.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на I Всероссийской научно-технической конференции «Измерение, контроль и диагностика» (Ижевск, 2010г.); Всероссийской научно-практической конференции-форуме молодых ученых и специалистов «Современная российская наука глазами молодых исследователей» (Красноярск, 2011г.); Международной заочной научно-практической конференции «Наука и техника в современном мире» (Новосибирск, 2011г.); VII Всероссийской научно-технической конференции с международным участием «Приборостроение в XXI веке. Интеграция науки, образования и производства» (Ижевск, 2011г.); Международной заочной научно-практической конференции «Вопросы науки и техники» (Новосибирск, 2012г.).

Личный вклад состоит в непосредственном участии на всех этапах исследования, включая разработку методики построения моделей процесса взаимодействия, алгоритма генерации компоновочных решений интерфейсов систем управления и устройств телекоммуникаций, критерия оценки компоновки, постановку и проведение эксперимента.

Публикации. Основные научные результаты по теме диссертации опубликованы в 9 научных работах, в том числе: 3 статьи в журналах, включенных в Перечень ВАК; 1 статья в научно-практическом журнале; 2 работы в материалах научно-технических конференций; 1 работа в материалах научно-практической конференции; 2 - в материалах электронных заочных международных научно-практических конференций.

Структура и объем диссертации. Работа изложена на 110 листах основного текста, иллюстрируется 31 рисунком, 17 таблицами и состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы из 124 наименований и приложений.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении сформулированы объект и предмет исследования, показана актуальность темы исследования, определены цели и задачи исследования.

В первой главе проведен анализ проблем взаимодействия оператора с ТС. Дан обзор существующих методов построения интерфейсов систем ОТС, методов проектирования ПГТ.

Предложено повышение эффективности управления в системе ОТС за счет согласования оператора и ТС.

Пропускная способность человека-оператора связана с темпом поступления к нему информации от машины (системы), требующей обработки и принятия решения. Если темп слишком низкий, активность оператора падает («засыпание»). Высокий темп подачи информации приводит к резкому росту ошибок и отказу оператора от выполнения задачи. Оптимальный поток информации к оператору составляет: 2-6 бит/с.

Снижение информационного потока к оператору возможно при построении информационной модели по иерархическому принципу, когда каждый уровень иерархии определяет степень обобщенности контролируемых оператором параметров.

Предложено решение проблемы согласования путем оптимизации размещения элементов интерфейса (ОУ и СОИ) на Г1П.

Сформулированы цели и задачи диссертационного исследования.

Интерфейс с иерархической структурой на примере планшетного компьютера «¡Pad 2» показан на рисунке 1.

Рисунок 1 - Пример интерфейса с иерархической структурой

Часть иконок (ярлыков приложений) функционально сгруппирована в блоки: «Программы», «Медиа», «Общение», «Настройки» и др. Раскрытие каждого из блоков означает переход оператора на более низкий уровень иерархии интерфейса. Такое построение интерфейса позволяет обеспечить более быст-

рый доступ к элементам иерархии нижнего уровня. За счет группирования элементов в блоки происходит снижение информационной насыщенности всего интерфейса в целом. Под информационной насыщенностью понимается плотность отображаемой информации.

Интерфейс в виде приборной панели с механическими органами управления (кнопками) и индикаторами на примере блока БИЛ-В комплексного локомотивного устройства безопасности представлен на рисунке 2

ИДИ ¡Ш

ДАВЛЕНИЕ. МПа

^ ОАО "ИЖЕВСКИЙ РАДИОЗАВОД"

В ® ЕВ В В 5

и а@ а в а ш

Ш в а 5 в в

I вк | {рмп| | г | 22 ^т иц ¡¡^¡1

Рисунок 2 - Внешний вид БИЛ-В

Вторая глава посвящена вопросам формализации процесса управления в системе ОТС, разработке критериев компоновки элементов интерфейса. Задача компоновки ставится как задача оптимизации многокритериальной функции. Проведен анализ математического аппарата генетических алгоритмов (ГА) для решения задач компоновки.

Предлагается процесс взаимодействия оператора с ПП ТС представить в виде графа а = (У,[У) обслуживания системы, где множество вершин V = {у1,г2,...,гп} - соответствуют органам управления и индикации, и = {и,,г/2,...,мл} - множество возможных переходов от элемента V/ к по мар-

труту обслуживания. Число инцидентных вершине ребер в графе обслуживания определяет число возможных обращений к элементу, соответствующему рассматриваемой вершине. Пример модели взаимодействия оператора с приборной панелью технической системы, содержащей 14 элементов, представлен на рисунке 3, а. Вершины v¡ графа С1 могут рассматриваться как функциональные группы элементов х, (рисунок 3, б). В случае интерфейса с иерархической структурой, вершины V, - это элементы информации верхнего уровня, раскрытие (детализация) любой из вершины V, до вершин х, означает переход на более низкий уровень иерархии.

Рисунок 3 - Модель взаимодействия в системе «оператор-ТС»

Исходной информацией для построения графа С1 служит функционально-логическая или электрическая схема устройства и перечень возможных действий оператора при тех или иных состояниях ТС. Методика описания процесса взаимодействия оператора с ПП ГС заключается в следующем:

1. На основе анализа функционально-логической или электрической схемы устройства определяется перечень элементов интерфейса (ОУ и СОИ).

2. Выявляются все возможные варианты работы оператора, т.е. на какие ОУ оператор может воздействовать после очередного события. Какие СОИ необходимо контролировать после осуществления управляющих воздействий.

3. Строится граф С1, образованный множеством элементов интерфейса и переходов по маршруту обслуживания. Многократные обращения к одному и тому же элементу V, - расцениваются как некорректные действия оператора (ребро щ.9, рисунок 3, а) и в модели не отражаются.

Предложенная модель взаимодействия оператора с ТС отличается простотой представления, отсутствием избыточности информации.

Одним из показателей качества функционирования системы ОТС является ее надежность, которая в значительной мере определяется безошибочной работой оператора. Время работы человека-оператора характеризуется временем приема информации, ее переработки, принятия решения, выполнения физических действий на основе принятых решений, проверки результатов путем принятия новой информации. Время приема информации, ее переработки, принятия решения зависит от квалификации оператора и ее подачи. Время на выполнение физических действий на основе принятых решений делится на два типа: собственно осуществление физических действий и поиск компонента воздейст-

вия. Очевидно, что при жестко регламентированном времени работы системы, время на принятие верного решения должно составлять большую часть, т.к. от этого зависит количество ошибок, совершаемых оператором. Поэтому сокращение времени поиска элемента на приборной панели является первоочередной задачей.

На основе анализа положений инженерной психологии и эргономики по проектированию систем «человек-машина» (СЧМ) сформулированы и формализованы критерии компоновки элементов интерфейса. В данных дисциплинах в достаточно полной мере рассмотрены и изучены различные характеристики человека-оператора, аспекты работы оператора в СЧМ. Критерии компоновки косвенным образом отражают характеристики оператора как элемента СЧМ.

Критерии компоновки следующие. /¡Г7: функциональная взаимосвязь элементов интерфейса. Согласно данному критерию функционально связанные ОУ и СОИ должны располагаться в непосредственной близости, образовывать функциональные группы (ФГ). Группирование множеств однотипных элементов контроля и управления позволяет снизить объем информации к оператору, сократить время поиска элементов на ПП. К2 : частота использования. По данному критерию наиболее часто используемые элементы интерфейса должны располагаться ближе к центру визирования ПП, так как время поиска элемента увеличивается с увеличением расстояния от него до центра визирования. К3: минимальная длина прохождения маршрута обслуживания. Данный критерий позволяет минимизировать время моторных действий оператора.

Математическая запись следующая:

¡ = 1?,/ = 1Ч

• К2 :Уу"(х,у)прих->0, у->0, т-><х> ; (1)

где Уд - элемент функциональной группы/; г - число элементов в функциональной группе /; д - общее число функциональных групп; т - вес элемента V,, равный числу ребер инцидентных соответствующей вершине; х, у - координаты на плоскости компоновки по осям абсцисс и ординат соответственно; (0,0) - координаты центра визирования; у - номер элемента по маршруту обслуживания, и е. и — множество переходов оператора по маршруту обслуживания.

Задача поиска компоновочных решений, удовлетворяющих выделенным критериям, ставится как задача оптимизации многокритериальной функции:

(2)

Предложено решение задачи многокритериальной оптимизации с применением математического аппарата генетических алгоритмов.

Третья глава посвящена вопросам разработки генетического алгоритма (ГА) поиска компоновочных решений. В основе генетического поиска лежит принцип отбора наиболее приспособленных особей, то есть решений с наибольшим значением целевой функции (ЦФ). Поиск компоновочных решений предлагается проводить одновременно по всем трем критериям. Для оценки вариантов компоновочных решений в работе предложена методика расчета показателей компоновки, отражающих степень учета каждого из критериев. Отбор решений проводится на основании оценки значения ЦФ для каждого компоновочного решения. Значение ЦФ не имеет физического смысла и используется для относительного сравнения решений в процессе поиска.

Показатель К. Данный показатель отражает степень учета критерия К/ в общем компоновочном решении. На плоскости компоновки функционально связанные элементы должны образовывать отдельные области (геометрические фигуры: прямоугольники или иной формы), без перекрытия их площадей (проекций на плоскость компоновки). Показатель вычисляется следующим образом. Для каждой ФГ определяются ее границы (прямые Хтт, Хтах, }'„,,„ Утах) по крайним вершинам (рисунок 4), принадлежащим данной ФГ на плоскости размещения. Далее подсчитывается суммарная степень перекрытия ^ = ^ , где

<=1

к = 1, п — число элементов, расположенных в пределах границ более чем одной ФГ. При К = 0 - компоновочное решение полностью удовлетворяет данному критерию, т.е. ФГ не перекрываются, при К > 0 - критерий выполнен в меньшей степени.

У

12 3 4

а б

Рисунок 4 — Определение перекрытий ФГ: а - вариант с перекрытием; б - вариант без

перекрытий ФГ

Пример определения границ ФГ и степени перекрытия для 16 элементов (вершин графа О/) приведен на рисунке 4. Множество элементов размещения образуют три ФГ: ^={1, 2, 3, 4}, К2={5, 6, 7, 8}, У2={9, 10, 11, 12}. Крайние вершины, определяющие границы ФГ (Рисунок 4, а) для V/: вершины с номерами «1», «2», «3», «10»; для У2: «5», «6», «7», «8»; для У3: «9», «8», «13», «16».

Прямые, определяющие границы ФГ У/-. Х„„„ 3; Хтах= 4; Ут,п= 1; Утах = 2. Степень перекрытия между У/ и У3: ку1.уз = 4; между У2 и У3: = 2; группы I7, и (72 не перекрываются: = 0. Суммарное количество вершин, лежащих в области более чем одной ФГ, равно /Г = 4+2 = 6, это вершины с номерами: «9», «4», «3», «10», «7», «8». Вариант компоновки без перекрытий - рисунок 4, б.

Показатель М: По данному показателю оценивается степень учета критерия К2. Ключевое значение принимает вес элемента в графе обслуживания С1. Для каждой вершины графа С/ вычисляется вес, равный числу инцидентных ей

_ Р,

ребер. Далее для каждой вершины вычисляется показатель Щ -—, где р, - вес /'-й вершины, А - расстояние от /-й вершины, установленной на плоскости, до

п

центра визирования. Далее вычисляется суммарный показатель: М = ,

1-1

т = 1, п. Наилучшее выполнение критерия соответствует максимальному значению показателя М. К примеру, вес вершины г5 (рисунок 3, а) равен 5 единиц, т.к. данной вершине инцидентны ребра, соединяющие пары:

УЙ-Уз И VrV5■

Показатель Ь. По данному показателю оценивается степень учета критерия К}. Для расчета показателя вычисляется суммарная длина £ ребер графа а, размещенного на плоскости компоновки. Длина ребра определяется расстоянием на плоскости между парой элементов, которым соответствует пара вершины графа, соединенных данным ребром. Наилучшее выполнение критерия соответствует минимальному значению Ь.

С учетом показателей компоновки ЦФ оптимизации примет вид:

Б = -а - К + Ъ- М - с- Ь. (3)

Значения весовых коэффициентов а, Ь и с позволяют задавать приоритет выполнения критериев при работе алгоритма. Значения весовых коэффициентов выбираются на интервале (0 - 1), при условии: а+Ь+с = 1.

Сумма произведений показателей компоновки с весовыми коэффициентами является комплексным критерием компоновки элементов интерфейса, позволяющим сравнить и выбрать наилучшее компоновочное решение. Большему значения комплексного критерия соответствует более эффективное решение.

Для решения задач компоновки предложен алгоритм на основе генетического поиска решений. Входными данными алгоритма являются: модель процесса взаимодействия, представленная в виде графа а; состав функциональных групп, определяемый на основе анализа функционально-логической или электрической схемы.

Необходимо найти вариант размещения элементов на плоскости г = {(х1,у1),...,(хпу1),...,(хп,у„)}, где (хр.^)- координаты геометрического центра установочной площади элемента размещения, такой чтобы целевая функция F принимала максимальное значение.

Особь (хромосома) - некоторый вектор А„ представляющий собой совокупность посадочных мест с установленными вершинами графа С\. В алгоритме производится приведение координат узлов сетки в массив, содержащий номера посадочных мест, в зависимости от размеров проектируемой ПП. Порядковый номер гена совпадает с порядковым номером посадочного места на плоскости размещения. Пример нумерации посадочных мест (узлов координатной сетки) на плоскости ПП показан на рисунке 5. К примеру, посадочное место имеет координаты (4;1). На рисунке 7,а показана хромосома: первая строка с элементами gi содержит номера посадочных мест /' (генов), вторая строка - порядковые номера вершин V, графа С?1.

Блок-схема алгоритма представлена на рисунке 6. На первом шаге происходит настройка параметров ГА: устанавливаются значения весовых коэффициентов а, 6 и с; центр визирования; объем популяции - Л'; вероятность рекомбинации рг\ число итераций алгоритма Т.

На втором шаге случайным образом генерируется начальное пространство решений А = {А1,..,А^/}, А/ - некоторое компоновочное решение. На третьем шаге производится оценка приспособленности

текущей популяции, селекция. С учетом весовых коэффициентов вычисляется значение ЦФ для каждой особи. Среднее значение приспособленности 17ср популяции рассчитывается как среднее арифметическое приспособленности особей:

' (4)

где Ь\ - значение ЦФ некоторого решения /; IV-объем популяции.

Процесс селекции состоит в следующем. Из особей со значением приспособленности выше среднего формируется промежуточная популяция. Как правило, промежуточная популяция меньше по объему, чем полная, так как часть особей, имеющих значение ЦФ ниже среднего, не проходят отбор. Процесс селекции обеспечивает эволюционный принцип выживания особей. Из промежуточной популяции случайным образом отбираются часть особей, которые после дублирования дополняют ее до полной, объем которой равен N.

Четвертый шаг: процедура рекомбинации. В новой популяции, сформированной в результате селекции, с некоторой вероятностью рекомбинации рг в каждой хромосоме выделяется четное число генов из которых формируются

¡(в») : (Ею) ! (8п) ! (812) 3 —......Л.........Л —......Ь----------й-----

| (Й!) ■ (8б) • (Ё7> ; (в.)

2 —.......О---......О-.........6----------О.....

-.-------►х

12 3 4

Рисунок 5 — Нумерация посадочных мест

пары. В каждой паре гены меняются местами, что соответствует попарной перестановке вершин графа а на плоскости компоновки. Рассмотрим пример рекомбинации в хромосоме (рисунок 7).

Попарной перестановке подвергаются пары генов: ^ч^ю) и {'¿з-Я/А, что со-

ответствует перестановкам пар вершин графа (рисунок 8): {1-6}, {9-11} и {5-12} соответственно.

На пятом шаге проверяется условие остановки алгоритма, по истечении заданного числа итераций.

На шестом шаге из последней популяции выбирается наилучшая особь, то есть компоновочное решение с максимальным значением ЦФ.

Для эффективной работы ГА требуется его настройка. В работе определены оптимальные значения параметров алгоритма, обеспечивающие его сходимость. Особенности выбора параметров рассмотрены ниже.

Координаты центра визирования задаются проектировщиком в единицах координатной сетки плоскости компоновки в зависи-Рисунок 6 - Блок-схема генетиче- мости от геометрических размеров проекти-ского алгоритма компоновки „ „„

г руемои ПП.

81 82 р4 (?6 87 р9 ¡>10 811 812 В13 ¡>14 (.16 (>16

1 2 5 6 3 4 7 8 9 И 14 13 10 12 16 15

4-V *-V

й! Р2 (¡3 рб 87 р8 р9 рю (¡11 Р12 К13 ¡>14 (>16 (>16

1 2 5 6 3 4 7 8 9 11 14 13 10 12 16 15

<_

В2 93 84 85 86 87 88 89 8Ю 8П 812 813 814 $16 816

6 2 12 1 3 4 7 8 11 9 14 13 10 5 16 15

Рисунок 7 - Схема рекомбинации: а - хромосома до рекомбинации; б - процесс перестановки генов; в - хромосома после рекомбинации

Вероятность рекомбинации рг определяет число пар генов, подлежащих перестановке в процентном соотношении к общему числу генов в хромосоме. Оптимальное рг соответствует максимальному значению ЦФ при прочих равных параметрах алгоритма.

а 6

Рисунок 8- Перестановка вершин графа С/: а-до перестановки; б - после перестановки генов в хромосоме. Координатная сетка не показана

Для определения параметра рг проведен ряд запусков алгоритма, на каждом запуске изменялось значение рг на интервале [0,05; 0,95] с шагом — 0,05. Остальные параметры: объем популяции И = 100, число итераций Т= 500, весовые коэффициенты а = 0,33, Ь = 0,33 и с = 0,33. График изменения целевой функции представлен на рисунке 9.

юспюююююююсп О ^ М СО СО ^ Ю СО СО СО Г-. N Ю СО О). СП

о о" о" о" о о" о" о" о* о о" о' о о" о" о о' о" о

I -15 •з

2 -55

0 б

% -60 в)

1 -65

т л

5 -70

Вероятность рекомбинации

Рисунок 9 - Зависимость ЦФ от вероятности рекомбинации

Анализируя характер изменения ЦФ при изменении параметра рг, можем сделать вывод, что увеличение вероятности рекомбинации, возможно, приводит к «разрушению» «хороших» или потенциально «хороших» решений, с относительно большим значением ЦФ. Выбор относительно высокого значения вероятности рекомбинации (близкого к единице) приводит к перестановке большего числа вершин. Такой процесс поиска не позволяет подстраивать имеющиеся решения, оптимизировать их путем перестановки лишь небольшого числа элементов в общем компоновочном решении. Таким образом, оптимальное значение параметра примем: рг = 0,1.

Объем популяции определяет начальную совокупность решений. Выбор большого объема популяции приводит к увеличению машинного времени обработки алгоритма, малый объем популяции снижает вероятность нахождения

оптимального решения, так как уменьшается число одновременно оптимизируемых вариантов.

Оптимальная величина N определяется точкой, когда дальнейшее изменение N не приводит к улучшению решения. Значение N найдено следующим образом. Проведена серия запусков алгоритма, величина N варьировалась на интервале [2; 200] с шагом т = 1 особь. Остальные параметры: Т= 500;р, = 0,1; а = 0,33; Ь = 0.33 ис = 0,33.

Получена эмпирическая зависимость ЦФ: Рэ(1Ч)=Рц(К/, К2, К3) (рисунок 10). Значение N определяется координатой на оси абсцисс, в которой:

где АРд,- приращение ЦФ на шаге т +1, уровень значимости. Приращение ЦФ считается незначительным, когда Д/> менее 0,1%, от общего изменения РЭ(И) на всем интервале N = 2;200 , таким образом ад,= 0,001.

Кривая /^э(Ю аппроксимирована полиномом (рисунок 10):

Р(У) = -1,3966573* 10-9*тл +1,76424*10_6*/я3 -0,0007991 *т2 + + 0,1545256*/я-58,5537611. ^'

Неравенство (5) выполняется при N > 130: (У7/- Р^)* 0,0238; Р(№\ \з\)~ РЩ по) = 0,0232. Оптимальный объем популяции выбран: Ы = 130.

Число итераций алгоритма. Условием остановки алгоритма предлагается использовать значение приращения ЦФ в процессе поиска. Алгоритм может быть остановлен, когда его выполнение не приводит к улучшению уже достигнутого решения. В этом случае считается, что ГА находится в некоторой окрестности оптимума ЦФ.

Величина Т найдена следующим образом. Проведена серия запусков алгоритма. Параметры: Т = 1000; N = 130; рг = 0,1; а = 0,33; Ь = 0,33 и с = 0,33. Получена эмпирическая зависимость ЦФ: РЭ(Т) (рисунок 11). Значение Г определяется координатой на оси абсцисс, в которой:

Д/у - Ег)-аг,

Д РГ = Р1Н-Р„ (7)

где АРГ- приращение ЦФ на шаге / +1, а^- уровень значимости. Приращение ЦФ считается незначительным, когда Д/^У менее 0,1%, от общего изменения

Кривая Р~э(7) аппроксимирована полиномом (рисунок 11) :

Р(Т) = -1,0471849*10"15*?6 +3,3900068* 10"12*/5 -- 4,242086* 10"9*/4 + 2,5804317*10"6*/3 - 0,0007962*/2 + (8)

+ 0,1251317*7 - 58,6223742.

й -75- - —1-------- ]------'- " -

X 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000

Итерации, Т

Рисунок 11 — Зависимость ЦФ от числа итераций алгоритма

Неравенство (7) выполняется при Т =592: 1'(Т\ 593) - Р(Т\ 592) = 0. Таким образом, примем минимальное и достаточное число итераций, равное: Т= 600.

Весовые коэффициенты. Выбор весовых коэффициентов а, Ь и с определяет приоритет выполнения соответствующих критериев компоновки. Применительно к сложным системам управления и телекоммуникационным устройствам, в первую очередь приоритет ставится на критерий К/, так как группирование множеств однотипных элементов контроля и управления позволяет снизить информационную насыщенность интерфейса, сократить время поиска элемента на ПП. Из пары критериев К2 и К3, более высокий приоритет ставится на критерий К2, так как время поиска элемента увеличивается с увеличением расстояния от него до центра визирования.

Коэффициент а найден следующим образом. Проведена серия запусков алгоритма, величина а варьировалась на интервале [0,01; 0,99] с шагом - 0,01, при этом значения коэффициентов бис вычислялись по формуле: Ь=с=(1-а)/2. Равенство коэффициентов бис означает одинаковый приоритет выполнения соответствующих критериев компоновки.

Получена эмпирическая кривая Ра=К1(а)\ ь=с (рисунок 12, а). Значение коэффициента а определяется координатой на оси абсцисс, в которой:

где

вания, п

- изменение показателя АТ/ при изменении значения а на шаг варьиро-

- общее число шагов варьирования, а„ - уровень значимости. Измене-

ние показателя считается незначительным, когда АРа менее 0,1%, от общего изменения Уа, таким образом аа= 0,001.

Кривая РсгК^а) аппроксимирована полиномом (рисунок 12, а):

Ра = -1,7697479* 10-8*а5 + 6,040027* Ю"6*^4 - 0,0008165*я3 + + 0,0551258*а2 -1,8828825*йг + 91,0801188. ( ]

а б

Рисунок 12 - Зависимость показателей от коэффициентов

Неравенство (9) выполняется при: а > 0,52: Р,,) * аа = 0,02742; <Р(а| 051) - -Р(я|0.52) = 0,0263. Выбрано значение: а = 0,52.

По графику изменения показателя К2 определен коэффициент Ь. Значение Ь варьировалось на интервале [0,01; 0,47] с шагом - 0,01, при этом значение коэффициента с вычислялось по формуле: с = / - 0,52 - Ь. Получена эмпирическая кривая РЬ=К2(Ъ) (рисунок 12, б). Значение коэффициента Ъ определяется координаторй на оси абсцисс, в которой:

д

где АР/, - изменение показателя К2 при изменении значения Ь на шаг варьирования, п - общее число шагов варьирования, аь~ 0,001.

Кривая РЬ=К2(Ь) аппроксимирована полиномом (рисунок 12, б):

Рь = -1,0776025* 10_5*64 + 0,0012638*£>3 - 0,0541826*Ь2 + +1,0260624*6 + 63,0692159 }

Неравенство (11) выполняется при на Ь > 0.34: (Рг Р„)* а ь — 0,0073; Р(Ь\ 0.34) - Р(Ь\ о.зз) = 0,0065. Выбрано значение Ь = 0,34.

Значение третьего коэффициента вычисляется следующим образом: с= \ - а- Ь=1 - 0,52 - 0,34 = 0,14.

Четвертая глава посвящена экспериментальным исследованиям, разработке ПП с применением алгоритма компоновки, сравнительному анализу разработанной ПП с имеющимся аналогом.

Проводится проверка повышения качества компоновочных решений при выборе значений коэффициентов я, Ь и с, найденных аналитически, по сравнению с вариантом, когда все весовые коэффициенты равны, то есть приоритет выполнения всех трех критериев одинаков. Оценивается среднее время поиска компонента на ПП.

Для получения экспериментальных данных предлагается использовать модель ПП без описания логики ее функционирования. Считается, что все операторы имеют базовый уровень работы с компьютером и ранее подобного рода опыты с ними не проводились, т.е. нулевой уровень подготовки (квалификации). Для исключения влияния обученности на чистоту эксперимента каждый испытуемый работает только с одной ПП, а опыт на одной и той же панели проводится неоднократно.

На первом этапе проверяется гипотеза Н0 о нормальном распределении дискретной случайной величины - времени поиска элемента на ПП. Для проверки гипотезы Н0 используется критерий согласная Пирсона. По результатам обработки экспериментальных данных гипотеза Н0 принимается, следовательно, математическое ожидание — среднее время поиска определяется как среднее арифметическое наблюдений.

В работе исследуется среднее время поиска в зависимости от выбора весовых коэффициентов для 10 вариантов Г1П (рисунок 13) с помощью программно-аппаратного комплекса (ПАК), параметры которого были подобраны так, чтобы максимально приблизить оператора к работе в естественных условиях. Это позволило исследовать поведение системы в наиболее благоприятных режимах с целью обеспечения высокой достоверности.

*Гото1 .-"п.З

■Я Н1 вкл ЯЭн нз ШШ

Рисунок 13 - Внешний вид программы сГюра экспериментальных данных

Результаты обработки экспериментальных данных (таблица 1) показывают, что установка приоритетов выполнения критериев компоновки влияет на качество получаемых компоновочных решений. При выборе значений весовых коэффициентов: а = 0,52, Ь = 0,34 и с = 0,14 среднее время поиска элемента сократилось приблизительно в 1,5 раза.

Таблица 1- Среднее время поиска Программно-методический

комплекс (ПМК) для проектирования интерфейсов систем управления и устройств телекоммуникаций включает следующие этапы.

Этап 1. Определяются размеры модуля на ПП. Размер модуля может соответствовать размеру технического модуля 20x20 мм, однако более предпочтительным являются антропометрические ряды, использующие числа Фибоначчи. В антропометрической системе предпочтительными размерами модуля являются 50x50 мм и 25x25 мм. В технически обоснованных случаях возможно задание оригинального модуля ХХхУУ.

Этап 2. Определяется количество модулей по ширине ПП и по ее высоте. Рассчитывается количество узлов координатной сетки.

Этап 3. Определяется номенклатура и количество элементов интерфейса (ОУ и СОИ). Проверяется, возможно ли размещение определенного количества элементов на ПП: требуемое количество узлов координатной сетки должно быть больше или равняться общему количеству ОУ и СОИ.

Этап 4. Исходя из процесса функционирования ЧМС, по методике, представленной в главе 2, строится граф С1 обслуживания системы.

Этап 5. На основе анализа функционально-логической или электрической схемы определяется состав функциональных групп ОУ и СОИ.

Этап 6. Подготавливаются входные данные для алгоритма: граф (5/, представленный матрицей инцидентности Н, формируется множество функциональных групп Р.

Этап 7. Установка параметров ГА, запуск ГА компоновки, генерация компоновочного решения.

Этап 8. Производится размещение элементов интерфейса на основе полученного компоновочного решения.

Этап 9. При необходимости, проводится доработка компоновочного решения проектировщиком с учетом возможных ограничений.

Используя разработанный программно-методический комплекс, созданы модели функционирования системы «оператор-ТС», для блоков БИЛ-В и ВИЛ-ЗМ. Проведена компоновка блока индикации и ввода данных БИЛ-В (рисунок 14). Проведен сравнительный анализ компоновочного решения ПП БИЛ-В, полученного с использованием программно-методического комплекса, с компоновкой блока ПП БИЛ-В, серийно выпускаемого на ДООО

№ варианта а Ь с Среднее время поиска ^р,с

1 1,8391

2 1,8313

3 0,33 0,33 0,33 1,8415

4 1,8380

5 1,8405

6 1,2554

7 1,2674

8 0,52 0,34 0,14 1,2412

9 1,2586

10 1,2603

«ИРЗ-Локомотив» (рисунок 2). Оба варианта ПП сравниваются по комплексному критерию оценки эффективности компоновочных решений. Более эффективному компоновочному решению соответствует большее значение комплексного показателя

БИЛ-В ОАО "ИЖЕВСКИЙ РДЦИ0!ДВ0Г

ШШТУБ-Ш

120 140

юо ; ' 1бо

во Л

А

•с л.

л

■200

п

А гго

КМ.-Ч

А <"-" 240

V -гбо

И В СЕ] Н в И Н

ш ® т в в о

Ш В®1В1В

Ш © В В Ш 5

Рисунок 14 - Компоновочное решение БИЛ-В, полученное с использованием ПМК

Для блока БИЛ-В, выпускаемого на ДООО «ИРЗ-Локомотив» (рисунок 2) показатели следующие: К = 0; М = 26,8646; Ь = 220,7367. Комплексный критерий оценки компоновочных решений:

Рбия-В = 0,34*26,8545 - 0,12*220,7367 = - 17,3579.

Для блока БИЛ-В, компоновочное решение которого получено с использованием ПМК (рисунок 14), показатели следующие: К = 0; М = 29,5473; Ь, = 202,4371. Комплексный критерий оценки компоновочных решений:

рбил-в (пак) = 0,34*29,5473 - 0,12*202,4371 = - 14,2464.

Для обоих компоновочных решений показатель К равен нулю, так как функциональные группы не перекрываются. Более эффективное компоновочное решение соответствует большему значению комплексного показателя К Таким образом, компоновочное решение блока индикации и ввода данных

БИЛ-В, полученное с использованием предложенного программно-методического комплекса, превосходит вариант, выпускаемый серийно на ДООО « ИРЗ-Ло комоти в».

Проведена компоновка ПИ блока индикации и ввода данных системы безопасности движения БИЛ-ЗМ (рисунок 15) комплексного локомотивного устройства безопасности.

Предложенный вариант БИЛ-ЗМ не поддается сравнению с блоком БИЛ-В в чистом виде, так как в модернизированной системе БИЛ-ЗМ добавлен ряд новых функции, исключены некоторые функции, присутствующие в блоке БИЛ-В.

Для блока БИЛ-ЗМ показатели следующие: К = 0; М = 35,0006; Ь = 191,9862. Комплексный критерий оценки компоновочных решений:

р'бил-зм = 0,34*39,1586 - 0,12* 183,7918 = - 8,7411.

Так как основной набор функций модернизированного блока БИЛ-ЗМ и БИЛ-В практически одинаков, то сравнивая оба варианта по комплексному критерию оценки компоновочных решений, можно сказать что вариант БИЛ-ЗМ превосходит БИЛ-В, выпускаемый серийно на ДООО «ИРЗ-Локомотив» приблизительно в 2 раза.

Рисунок 15 - Внешний вид БИЛ-ЗМ ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Разработана методика анализа взаимодействия оператора с технической системой, построения моделей процесса взаимодействия. Данная методика позволяет формализовать процесс управления.

2. Выработаны критерии компоновки элементов интерфейса, отражающие характеристики оператора как элемента системы ОТС.

3. Предложен комплексный критерий оценки компоновки интерфейса, позволяющий сравнить и выбрать наилучшее компоновочное решение.

4. Разработан алгоритм, позволяющий автоматизированно проводить синтез компоновочных решений интерфейсов с учетом модели процесса взаимодействия оператора с технической системой.

5. Создан программно-методический комплекс для проектирования интерфейсов управляющих систем и устройств телекоммуникаций. Технический и экономический эффект от внедрения программно-методического комплекса заключается в значительном сокращении трудоемкости процесса разработки приборных панелей за счет синтеза компоновочных решений на ранних стадиях проектирования технической системы.

6. Практическая ценность результатов диссертационной работы подтверждена актом о внедрении в учебный процесс в ФГБОУ ВПО «Ижевский государственный технический университет». Полученные в работе результаты апробированы и внедрены при разработке комплексного локомотивного устройства безопасности на ДООО «ИРЗ-Локомотив». При сравнении компоновочного решения блока БИЛ-ЗМ с блоком БИЛ-В по комплексному критерию, вариант БИЛ-ЗМ превосходит БИЛ-В, выпускаемый серийно на ДООО «ИРЗ-Локомотив», в 2 раза.

НАУЧНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Научные статьи, опубликованные в изданиях, рекомендованных ВАК

1. Барбашин Д.И., Нистюк А.И. Моделирование передних панелей телекоммуникационных устройств // Вестник ИжГТУ. — Ижевск: изд. ИжГТУ— 2011. №2. С. 163 - 165.

2. Барбашин Д.И., Нистюк А.И. Обеспечение надежности информационно-управляющих систем // В мире научных открытий. Математика. Механика. Информатика. — Красноярск: Научно-инновационный центр,- 2011. № 1. С. 82 -85.

3. Барбашин Д.И., Нистюк А.И. Синтез адаптивных средств взаимодействия в сложных технических системах управления // В мире научных открытий. Математика. Механика. Информатика. - Красноярск: Научно-инновационный центр,-2012. № 1. С. 39-49.

Работы, опубликованные в других изданиях

4. Барбашин Д.И., Нистюк А.И. Адаптация средств взаимодействия в сложных технических системах управления // Вопросы науки и техники: материалы международной заочной научно-практической конференции (Новосибирск, 16 января 2012г.). - Новосибирск: изд. «ЭКОР-книга», 2012.

С. 85-89.

5. Барбашин Д.И., Нистюк А.И. К построению интерфейсов информационно-управляющих и телекоммуникационных систем // Современная российская наука глазами молодых исследователей: материалы Всероссийской научно-практической конференции-форума молодых ученых и специалистов (Крас-

ноярск, 24-26 февраля 2011г.). - Красноярск: Научно-инновационный центр, -2011. С. 215 - 216.

6. Барбашин Д.И. О возможности применения генетических алгоритмов для задач компоновки приборных панелей информационно-управляющих систем // Приборостроение в XXI веке. Интеграция науки, образования и производства: материалы: VII Всероссийской научно-технической конференции с международным участием (Ижевск, 15-17 ноября 2011г.). - Ижевск: изд. Иж-ГТУ, 2011. С. 29-32.

7. Барбашин Д.И. Повышение надежности управляющих систем при проектировании // Наука и техника в современном мире: материалы международной заочной научно-практической конференции (Новосибирск, 5 октября 2011г.). - Новосибирск: изд. «Априори», 2011. С. 37 - 40.

8. Барбашин Д.И. Разработка математических моделей и алгоритмов для автоматизированного проектирования передних панелей информационно-измерительных систем // Измерения, контроль и диагностика: материалы I Всероссийской научной конференции (Ижевск, 22-24 апреля 2010г.). - Ижевск: Проект, 2010. С. 80-84.

9. Барбашин Д.И., Нистюк А.И. Определение структуры интерфейсов сложных технических систем управления по области решаемых задач // Приволжский научный вестник. - Ижевск: Издательский центр научного просвещения, 2012. С. 14- 16.

Ичд;п«л1.ет110 Ижег.ского государственного технического университет имени М. "Г. Калашникова Отсчитано и типографии И-дательстна ИжГГУ. 426069, Иженск, Студенческая, 7

Д.И. Барбашин

И авторской редакции

Подписано » печать 09. 04.12. Усл. печ. Л. 1,4. Чают» Ка 130, Тираж 100 якз.

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ С УЧАСТИЕМ ЧЕЛОВЕКА-ОПЕРАТОРА И МЕТОДОВ ИХ ПРОЕКТИРОВАНИЯ.

1.1 Обзор методов построения интерфейсов «оператор-ТС».

1.1.1 Общие положения.

1.1.2 Методы построения интерфейсов.

1.1.3 Пропускная способность человека-оператора.

1.1.4 Модель информационного поиска человека-оператора.

1.1.5 Построение ийформационных моделей управляющих систем.

1.1.6 Адаптивный интерфейс.

1.2 Методы проектирования приборных панелей технических систем.

1.2.1 Этапы компоновки.

1.2.2 Методы компоновки.

1.3 Постановка целей и задач исследования.

ГЛАВА 2. АНАЛИЗ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ОПЕРАТОРА С ТЕХНИЧЕСКОЙ СИСТЕМОЙ, ОПРЕДЕЛЕНИЕ СТРУКТУРЫ ЗАДАЧИ И ВЫРАБОТКА КРИТЕРИЕВ КОМПОНОВКИ.

2.1 Разработка методики построения моделей взаимодействия систем «оператор-ТС» и выработка критериев компоновки.

2.1.1 Модель взаимодействия оператора с технической системой.

2.1.2 Критерии компоновки интерфейса.

2.2 Постановка задачи многокритериальной оптимизации.

2.3 Анализ генетических алгоритмов для решения задач компоновки.

2.3.1 Генетические операторы.

2.3.2 Методы поисковой адаптации.

2.3.3 Объем популяции.

2.3.4 Методы кодирования.

2.3.5 Сходимость генетических алгоритмов.

2.4 Выводы.

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА КОМПЛЕКСНОГО КРИТЕРИЯ ОЦЕНКИ КОМПОНОВОЧНЫХ РЕШЕНИЙ И ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА КОМПОНОВКИ.

3.1 Комплексный критерий оценки компоновочных решений.

3.2 Генетический алгоритм компоновки.

3.3 Определение параметров генетического алгоритма.

3.4 Результаты и выводы.

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНО-МЕТОДИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА ПРОЕКТИРОВАНИЯ ПРИБОРНЫХ ПАНЕЛЕЙ.

4.1 Проверка эффективности алгоритма.

4.1.1 Методика исследования и обработки результатов эксперимента.

4.1.2 Программно-аппаратный комплекс.

4.1.3 Сбор и обработка экспериментальных данных.

4.2 Программно-методический комплекс проектирования интерфейсов технических систем.

4.3 Разработка интерфейса БИЛ-ЗМ и сравнительный анализ с БИЛ-В.

4.4 Полученные результаты и выводы.

Технический прогресс на транспорте, в промышленности, энергетике, военном деле сопровождается повышением роли человека-оператора в контуре управления. Выполнение операторских функций в современных системах управления и устройствах телекоммуникаций накладывает на специалиста чрезвычайно большую ответственность, так как оператор анализирует состояние объекта управления, принимает решения, оказывает управляющие воздействия. От своевременности, точности и безошибочности его действий в значительной степени зависит качество работы всей системы, сохранность оборудования, продуктов труда, транспортных средств и жизни людей.

С развитием техники появляется возможность решения задач, которые ранее были неразрешимы в силу ряда факторов (отсутствие технологий, недостаточная вычислительная мощность и др.). Расширение функциональности систем управления и устройств телекоммуникаций приводит к их усложнению, повышению информационной насыщенности, в результате чего возникает задача своевременного представления информации оператору о состоянии компонентов системы или объекта управления. Круг задач оператора расширяется, хотя его возможности практически остаются неизменными.

В отечественной литературе вопросам взаимодействия оператора с технической системой (ТС) за последние пять десятилетий посвящено большое количество работ, выполненных Б.Ф. Ломовым, В.Ф. Вендой, Г.П. Шибановым, В.Д. Небылицыным, Г.М. Зараковским, К.К. Платоновым, В.П. Зинченко, В.М. Муниповым, Е.А. Климовым, Н.Д. Заваловой, В.А. Пономаренко, A.A. Крыловым, В.А. Бодровым, В.Я. Орловым и многими другими учеными. Труды упомянутых исследователей тем или иным образом направлены на улучшение качества функционирования систем «оператор-ТС» (ОТС), повышение их надежности.

Один из подходов, направленных на повышение эффективности управления, заключается в оптимизации взаимодействия между человеком-оператором и ТС. Элементом связи которых выступает интерфейс «оператор-ТС». Таким образом, эффективность управления оператора в системе ОТС во многом определяется оптимальным построением интерфейса, частным случаем которого является пульт управления (ПУ) или приборная панель (ПП) технической системы.

В последнее время наблюдается бурное развитие рынка портативных телекоммуникационных устройств: коммуникаторов типа «аРЪопе» и планшетных компьютеров типа <<1Раё». Их функциональность расширяется, возрастает и информационная насыщенность. Проблема построения интерфейсов таких устройств становится всё более актуальной.

Оптимальность построения интерфейса может оцениваться минимальным временем выполнения задачи или минимальным числом ошибок оператора, что, в конечном счете, определяет безошибочность работы всей системы ОТС, или ее надежность.

Одним из основных недостатков существующих подходов к построению интерфейсов является нехватка информации о методах поиска наилучших компоновочных решений органов управления (ОУ) и средств отображения информации (СОИ). Компоновка производится только с учетом общих рекомендаций и опыта проектировщика. Разрабатывается лишь несколько вариантов компоновочных решений и из них, путем проведения натурного моделирования или экспертным методом, определяется наиболее приемлемый. В случае усложнения проектных заданий количество конкурентоспособных вариантов резко возрастает и задача определения наиболее эффективного из них становится наиболее острой проблемой проектировщика. В такой ситуации параллельное проектирование нескольких прототипов устройства, с целью отбора наилучшего варианта по результатам комплексных испытаний конкурирующих образцов, становится экономически невыгодным, так как требует больших затрат времени и средств.

По данным Международной ассоциации Управления проектами (1РМА) использование формализованных методов в разработке и управлении проектами на предприятии позволяет сэкономить порядка 20-30% времени и около 15-20% средств, затрачиваемых на осуществление проектов и программ.

В связи с этим, разработка методики анализа взаимодействия оператора с технической системой, построения моделей процесса взаимодействия, алгоритма поиска компоновочных решений и программно-методического комплекса для проектирования интерфейсов является перспективной.

Объектом исследования являются сложные технические системы, управляемые оператором, интерфейсы систем ОТС (компоновочные решения элементов интерфейса, размеры ПП), процессы взаимодействия оператора с технической системой и маршруты обслуживания приборных панелей ТС.

Предмет исследования - методы описания процесса функционирования системы ОТС с использованием графов, математический аппарат генетических алгоритмов, метод весовых коэффициентов.

Цель работы - разработка и научное обоснование алгоритмических, методических и црограммных решений для построения интерфейсов на основе модели процесса взаимодействия оператора с ТС, внедрение которых имеет существенное значение для согласования частей системы ОТС, повышения ее надежности и эффективности и, как следствие, снижения материальных и временных затрат разработки ТС.

Для достижения поставленной цели требуется решить следующие задачи:

- разработать методику анализа взаимодействия оператора с технической системой, построения моделей процесса взаимодействия;

- выработать критерии компоновки элементов интерфейса, отражающие назначение объекта управления и характеристики оператора как элемента системы ОТС;

- разработать комплексный критерий оценки компоновочных решений;

- разработать алгоритм поиска компоновочных решений элементов интерфейса на основе критериев компоновки и модели процесса взаимодействия оператора с технической системой;

- создать программно-методический комплекс для проектирования интерфейсов технических систем.

Методы исследования. В работе применялись теоретические и экспериментальные исследования. Теоретические исследования базируются на теории множеств, математической логики, теории графов, теории генетических алгоритмов. Экспериментальные исследования базируются на методах планирования эксперимента и статистических методах обработки экспериментальных данных.

Достоверность изложенных положений работы подтверждается опубликованными научными трудами, апробацией созданного научно-технического продукта и основных положений диссертационной работы на научных конференциях, форумах; отсутствием противоречий с известными теоретическими положениями; практическим использованием программно-методического комплекса при проектировании локомотивного устройства безопасности железнодорожного движения. Достоверность и обоснованность полученных в работе результатов и выводов подтверждена сопоставительным анализом разработанных и существующих математических моделей и методов.

Достоверность экспериментальных результатов обеспечена использованием современных средств, большим объемом экспериментального материала, статистическими методами обработки данных.

На защиту выносятся разработанные алгоритмические, методические и программные решения для построения интерфейсов, на основе критериев компоновки и модели процесса взаимодействия оператора с технической системой. Внедрение которых имеет существенное значение для согласования частей системы ОТС, повышения ее надежности и эффективности и, как следствие, снижения материальных и временных затрат разработки ТС, в том числе:

- разработанная методика анализа взаимодействия оператора с технической системой, построения моделей процесса взаимодействия, позволяющая формализовать процесс управления;

- выработанные критерии компоновки элементов интерфейса, отражающие характеристики оператора как элемента системы ОТС;

- разработанный комплексный критерий оценки компоновочных решений;

- разработанный алгоритм поиска компоновочных решений интерфейсов, на основе критериев компоновки и модели процесса взаимодействия оператора с технической системой;

- программно-методический комплекс для проектирования интерфейсов управляющих систем и устройств телекоммуникаций.

Научная новизна диссертационной работы:

- впервые применен математический аппарат генетических алгоритмов для решения задач компоновки интерфейсов;

- разработана методика анализа взаимодействия оператора с технической системой, построения моделей процесса взаимодействия;

- разработан комплексный критерий оценки компоновочных решений;

- разработан алгоритм генерации компоновочных решений, позволяющий формализовать процесс построения интерфейсов.

Практическая ценность. Разработка методики анализа взаимодействия оператора с технической системой, построения моделей процесса взаимодействия, критериев компоновки элементов интерфейса, алгоритма поиска компоновочных решений позволили создать программно-методический комплекс, который решает проблему оптимизации процесса взаимодействия оператора с технической системой на ранних стадиях проектирования, что приводит к снижению материальных и временных затрат.

Практическая ценность результатов диссертационной работы подтверждена актом о практическом внедрении в учебный процесс по направлению: 210700 - «Инфокоммуникационные технологии и системы связи» в дисциплине «Комплексы специальной связи» в ФГБОУ ВПО «Ижевский государственный технический университет».

Реализация работы в производственных условиях. Полученные в работе результаты апробированы при разработке комплексного локомотивного устройства безопасности на ДООО «ИРЗ-Локомотив» и подтверждаются актом внедрения.

Результаты работы могут быть использованы организациями, занимающимися проектированием технических систем с участием человека.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и .обсуждались на I Всероссийской научно-технической конференции «Измерение, контроль и диагностика» (Ижевск, 2010г.); Всероссийской научно-практической конференции-форуме молодых ученых и специалистов «Современная российская наука глазами молодых исследователей» (Красноярск, 2011г.); Международной заочной научно-практической конференции «Наука и техника в современном мире» (Новосибирск, 2011г.); VII Всероссийской научно-технической конференции с международным участием «Приборостроение в XXI веке. Интеграция науки, образования и производства» (Ижевск, 2011г.); Международной заочной научно-практической конференции «Вопросы науки и техники» (Новосибирск, 2012г.).

Личный вклад состоит в непосредственном участии на всех этапах исследования, включая разработку методики построения моделей процесса взаимодействия, алгоритма генерации компоновочных решений интерфейсов систем управления и устройств телекоммуникаций, критерия оценки компоновки, постановку и проведение эксперимента.

Публикации. Основные научные результаты по теме диссертации опубликованы в 9 научных работах, в том числе: 3 статьи в журналах, включенных в Перечень ВАК; 1 статья в научно-практическом журнале; 2 работы в материалах научно-технических конференций; 1 работа в материалах научно-практической конференции; 2 - в материалах электронных заочных международных научно-практических конференций.

Структура и объем диссертации. Работа изложена на 110 листах основного текста, иллюстрируется 31 рисунком, 17 таблицами и состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы из 124 наименований и приложений.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Разработана методика анализа взаимодействия оператора с технической системой, построения моделей процесса взаимодействия. Данная методика позволяет формализовать процесс управления.

2. Выработаны критерии компоновки элементов интерфейса, отражающие характеристики оператора как элемента системы ОТС.

3. Предложен комплексный критерий оценки компоновки интерфейса, позволяющий сравнить и выбрать наилучшее компоновочное решение.

4. Разработан алгоритм, позволяющий автоматизированно проводить синтез компоновочных решений интерфейсов с учетом модели процесса взаимодействия оператора с технической системой.

5. Создан программно-методический комплекс для проектирования интерфейсов управляющих систем и устройств телекоммуникаций. Технический и экономический эффект от внедрения программно-методического комплекса заключается в значительном сокращении трудоемкости процесса разработки приборных панелей за счет синтеза компоновочных решений на ранних стадиях проектирования технической системы.

6. Практическая ценность результатов диссертационной работы подтверждена актом о внедрении в учебный процесс в ФГБОУ ВПО «Ижевский государственный технический университет». Полученные в работе результаты апробированы и внедрены при разработке комплексного локомотивного устройства безопасности на ДООО «ИРЗ-Локомотив». При сравнении компоновочного решения блока БИЛ-ЗМ с блоком БИЛ-В по комплексному критерию, вариант БИЛ-ЗМ превосходит БИЛ-В, выпускаемый серийно на ДООО «ИРЗ-Локомотив», в 2 раза.

1. Назаров A.C. Конструирование ЭС. - М.: Изд - во МАИ, 1996. - 380 с.

2. Адлер Ю.П., Маркова Е.В., Грановский Ю.В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. М.: Наука, 1976.

3. Алиев A.C., Восков Л.С., Ильин В.Н. Интеллектуальные САПР технологических процессов в радиоэлектронике. М.: Радио и связь, 1991.-264 с.

4. Андреев А. М., Штуца И. М. Подход к многокритериальной оптимизации на основе генетического алгоритма // Интеллектуальные системы в производстве. 2008. № 2 (12). С. 16-21.

5. Асатурян В.И. Теория планирования эксперимента: Учеб. пособие для втузов. М.: Радио и связь, 1983 - 248 с.

6. Банди Б. Методы оптимизации: вводный курс. М. : Радио и связь, 1988.- 128 с.

7. Барбашин Д. И., Нистюк А. И. Моделирование передних панелей телекоммуникационных устройств // Вестник ИжГТУ. Ижевск: изд. ИжГТУ- 2011. №2. С. 163-165.

8. Барбашин Д.И. Нистюк А.И. Адаптация средств взаимодействия в сложных технических системах управления // В мире научных открытий. Математика. Механика. Информатика. Красноярск: Научно-инновационный центр - 2012. №1. С. 39-49.

9. Барбашин Д.И. Нистюк А.И. Обеспечение надежности информационно-управляющих систем // В мире научных открытий. Математика. Механика. Информатика. Красноярск: Научно-инновационный центр - 2011. №1. С. 82-85.

10. Барбашин Д.И. Повышение надежности управляющих систем при проектировании // Наука и техника в современном мире: материалы международной заочной научно-практической конференции. -Новосибирск, 2011. с. 37-40.

11. Барбашин Д.И. Разработка математических моделей и алгоритмов для автоматизированного проектирования передних панелей информационно-измерительных систем // Измерения, контроль и диагностика: тезисы докл. I Все-рос. науч. Конф. Ижевск, 2010. -С.80-84.

12. Барбашин Д.И., Нистюк А.И. Определение структуры интерфейсов сложных технических систем управления по области решаемых задач // Приволжский научный вестник. Ижевск: Издательский центр научного просвещения, 2012. С. 14 - 16.

13. Барбашин Д.И., Нистюк А.И. Синтез адаптивных средств взаимодействия в сложных технических системах управления // В мире научных открытий. Математика. Механика. Информатика. -Красноярск: Научно-инновационный центр, 2012. № 1. С. 39 - 49.

14. Бершадский A.M. Применение графов и гиперграфов для автоматизации конструкторского проектирования РЭА и ЭВА. -Саратов: Изд-во СГУ, 1983,- 120 с.

15. Бодров В. А. Информационный стресс: Учебное пособие для вузов.- М.: ПЕР СЭ, 2000.-352 с.

16. Бодров В.А., Орлов В.Я. Психология и надежность: человек в системах управления техникой. М.: Изд-во «Институт психологии РАН», 1998.-288 с.

17. Букатова И.Л. Эвоинформатика. Теория и практика эволюционного моделирования. М.: Наука, 1991. - 206 с.

18. Былинович А.П. Многохромосомная оптимизация оценки качества программных средств // Автоматизация проектирования. 1999. №1.

19. Варламов Р.Д., Струков О. Д. Элементы художественного конструирования и технической эстетики. М. : Советское радио, 1980.-96 с.

20. Васильев, Ф. П. Методы оптимизации. М. : Факториал-Пресс, 2002,- 824 с.

21. Васильева Е.И. Адаптивный интерфейс новый этап в человеко-машинном взаимодействии // Научная сессия МИФИ-2000. Сборник научных трудов.2000. Т.З.

22. Венда В. Ф. Инженерная психология и синтез систем отображения информации. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Машиностроение, 1982. -343 с.

23. Венда В. Ф. Системы гибридного интеллекта: эволюция, психология, информатика. М.: Машиностроение, 1990. - 448 с.

24. Войненко В.М., Мунипов В.М. Эргономические принципы конструирования. К.: Тэхника, 1988. - 119 с.

25. Гадасин В. А., Ушаков И. А. Надежность сложных информационно-управляющих систем. М.: Советское радио, 1975. - 191 с.

26. Ганшин, Г.С. Методы оптимизации и решение уравнений. М.: Наука, 1987. - 126 с.

27. Гладков Л.А., Куречик В.В., Куречик В.М. Генетические алгоритмы. Учебное пособие. Под ред. В.М. Курейчика. Ростов-на-Дону: ООО1. Ростиз-дат», 2004. 400 с.

28. Горячев Ю.В. Сжатие битовых строк в генетических алгоритмах поиска равновесия по Нэшу // Проблемы теории и практики в инженерных исследованиях: Сборник научных трудов. М.: АСВ, 2000. с. 86-87.

29. ГОСТ 26387 84 Система «Человек-машина». Термины и определения.

30. ГОСТ Р МЭК 60447-2000. Интерфейс человеко-машинный. Принципы приведения в действие.

31. Джонсон Н., Лион Ф. Статистика и планирование эксперимента в технике и науке: Методы обработки данных: М.: Мир, 1980 - 610 с.

32. Дикарев С.Б., Гура В.В., Целых А.Н. Некоторые подходы к проектированию адаптивных систем // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2006. № 5.

33. Душутин И.В. Мультихромосомные генетические алгоритмы оптимизации структуры автоматизированных информационных систем: Дис. канд. техн. наук. М.: 1999. -156 с.

34. Жиглявский A.A. Методы поиска глобального экстремума. М. : Наука, 1991.-248 с.

35. Зинченко В.М., Мунипов В.П. Эргономика: проектирование техники, программных средств и среды. М.: Логос, 2001. - 356 с.

36. Ильичев A.B., Грущанский В. А. Эффективность адаптивных систем. М.: Машиностроение, 1987. - 232 с.

37. Морган К.Г. Инженерная психология в применении к проектированию оборудования: разработано и составлено Объединенным координационным комитетом сухопутных, военно-морских и военно-воздушных сил США: пер. с англ. М. : Машиностроение, 1971. - 488 с.

38. Информационно-управляющие человеко-машинные системы:исследование, проектирование, испытания: Справочник. Под ред. А.И. Губинского и В.Г. Евграфова.М.: Машиностроение, 1993. 528с.

39. Ищенко С.Н. Эффективные генетические операторы. Труды международных научно-технических конференций «Интеллектуальные системы (1ЕЕ А18'05)» и «Интеллектуальные САПР (САЕ)'05)». Научное издание. Таганрог, ТРТУ, 2005, Т.4.- с.63-64.

40. Калашников P.C. Повышение эффективности генетического поиска // Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы. № 4, 2004.

41. Коутс Р., Влейминк И. Интерфейс «человек компьютер». - М.: Мир, 1990.-501 с.

42. Курбатова Е.А. MATLAB 7. Самоучитель. Издательство: Вильяме, 2005. - 256 с.

43. Курейчик В Ж. Математическое обеспечение конструкторского и технологического проектирования с применением САПР. М.: Радио и связь, 1990. 352 с.

44. Курейчик В.М. Новый подход к раскраске клик графа на основе квантовых алгоритмов // Известия ТРТУ. 2004. №3. с. 29-34.

45. Курейчик В.М., Калашников В.А., Лебедев Б.К. Автоматизация проектирования печатных плат. Ростов.: Изд-во Ростовского университета, 1984. - 80 с.

46. Лазарева Т.Я., Мартемьянов Ю.Ф. Основы теории автоматического управления: Учебное пособие. 2-е изд., перераб. и доп. Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2004. - 352 с.

47. Лебедев Б.К. Поисковый алгоритм трассировки // Изв. ЛЭТИ: Сб.науч.тр. -, Ленингр. электротехн. ин-т им. В.И.Ульянова (Ленина). 1984. Вып.347. с. 94-98.

48. Ломов Б.Ф. Основы инженерной психологии: учебное пособие.- М.:

49. Высшая школа, 1977, 335 с.

50. Ломов Б.Ф. Справочник по инженерной психологии. М.: Машиностроение, 1982. - 368 с.

51. Мальцев А.И. Алгоритмические системы. М.: Наука, 1970. - 320 с.

52. Мейстер Д. Эргономические основы разработки сложных систем. -М.: Мир, 1979. 453 с.

53. Мейстер Д., Рабидо Дж. Инженерно-психологическая оценка при разработке систем управления. М.: Сов. радио, 1970. 344 с.

54. Мейстер, Д. Инженерно психологическая оценка при разработке систем управления. - М. : Советское радио, 1970. - 344 с.

55. Микулич Л.И. Онтологии в системах с интеллектуальным интерфейсом // Научная сессия МИФИ 2000. Сборник научных трудов. 2000. Т.З. С. 92-95.

56. Минкин Ю.И., Петров А.И. Самоорганизующийся генетический алгоритм // Теория и системы управления. 2001, №3, С. 66-74.

57. Михалевич B.C., Кукса А.И. Методы последовательной оптимизации в дискретных сетевых задачах оптимального распределения ресурсов. М.: Наука, 1983. - 208 с.

58. Моргунов Е.Б. Человеческие факторы в компьютерных системах. -М.: Наука, 1984.

59. Надежность технических систем: Справочник / Под ред. И.А. Ушакова М.: Радио и связь, 1985.- 608 с.

60. Налимов В.В. Теория эксперимента. М.: «Наука», 1971.

61. Нистюк А.И. Человек оператор и его влияние на конструкцию: Методическое пособие по курсу «конструирование ЭС». -Ижевск: 1997.-32 с. .

62. Новосельцев В.В. Организм в мире техники: Кибернетический аспект. М.: Наука, 1989.

63. Ногин В.Д., Протодьяконов И.О., Евлампиев И.И. Основы теорииоптимизации: учебное пособие для вузов. М.: Высшая школа, 1986. -384 с.

64. Норенков И.П. Основы автоматизированного проектирования. -М.: Изд-во МГТУ имени Н.Э.Баумана, 2000. 360с.

65. Основы инженерной психологии: Учебник для технических вузов/ Под ред. Б.Ф. Ломова. -М.: Высш. шк.,1990. -370 с.

66. Панченко Т.В. Генетические алгоритмы: учебно-методическое пособие. — Астрахань: Издательский дом «Астраханский университет», 2007. 87 с.

67. Подкур M.JL, Подкур П.Н., Смоленцев Н.К. Программирование в среде Borland С++ Builder с математическими библиотеками MATLAB. М.: ДМК Пресс, 2006. - 496 с.

68. Поляков К.П. Конструирование приборов и устройств радиоэлектронной аппаратуры. М.: Радио и связь, 1982. - 240 с.

69. Попович П. Р., Губинский А. И., Колесников Г. М. Эргономическое обеспечение деятельности космонавтов. М.: Машиностроение, 1985. 272 с.

70. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект основа новой информационной технологии. - М.: Наука, 1988. - 297 с.

71. Преснухин Л.Н., Шахнов В.А. Конструирование электронных вычислительных машин и систем. М.: Высш. шк., 1986. - 512 с.

72. Растригин Л.А. Адаптация сложных систем. Рига: Зинатне, 1981. -375 с.

73. Растригин Л.А., Рипа К.К., Тарасенко Г.С. Адаптация случайного поиска. Рига: Зинатне, 1978.

74. Сергеев С.Ф. Инженерная психология и эргономика. М.: НИИ школьных технологий, 2008. - 176 с.

75. Сергеев С.Ф., Падерно П.И., Назаренко Н.А. Введение в проектироване интеллектуальных интерфейсов: Учебное пособие.

76. СПб.: СПбГУ ИТМО, 2011 108 с.

77. Смоляров, А.М. Системы отображения информации и инженерная психология. М.: Высшая школа, 1982. - 272 с.

78. Справочник конструктора РЭА. Общие принципы конструирования/ Под ред. Р.Г. Варламова. -М.: Советское радио, 1980.- 336с.

79. Суворов Н. Б. Информационная надежность человека в системах управления. Электрофизиологические аспекты // Информация и космос. 2010. № 3. с. 198-201.

80. Суходольский Г.В. Структурно-алгоритмический анализ и синтез деятельности. JL: ЛГУ, 1976. - 120 с.

81. Тишин А.Н., Шинкин Г.Н. внедрение CALS технологий на предприятиях ракетно-космической промышленности Росавиакосмоса // Технологии управления. - 2000. - №3. - c.l 1

82. Финни Д. Введение в теорию планирования эксперимента. М., 1970;

83. Харач О.Г., Чумаченко П.Ю. Особенности проектирования интеллектуальных элементов человеко-машинного взаимодействия // Оборонный комплекс научно-техническому прогрессу России. 2007. № 4. с. 50-53."

84. Ходаков В.Е., Ходаков Д.В. Адаптивный интерфейс «Пользователь компьютеризированная система» // Вестник ХГТУ. 2002. № 3(16). С. 328-335.'

85. Ходаков В.Е., Ходаков Д.В. Адаптивный пользовательский интерфейс: проблемы построения // Автоматика. Автоматизация. Электротехнические комплексы и системы. 2003. №1.

86. Ходасевич Г.Б. Обработка экспериментальных данных на ЭВМ. Часть

87. Обработка одномерных данных. СПб.: СПбГУТ, 2002.

88. Ходасевич Г.Б. Обработка экспериментальных данных на ЭВМ. Часть

89. Обработка многомерных данных. СПб.: СПбГУТ, 2002.

90. Чупин А.Г. Компьютерная система проектирования ПП ЭС/

91. Аэрокосмические приборные технологии: Сб. материалов II международного симпозиума. Санкт-Петербург: Отдел оперативной полиграфии С.-П. ГУАП. - 2002. - С.91-92.

92. Чураков Е.П. Оптимальные и адаптивные системы: учебное пособие для вузов. М.: Энергоатомиздат, 1987. - 256 с.

93. Шибанов Г. П. Количественная оценка деятельности человека в системах человек техника. - М.: Машиностроение, 1983. - 263 с.

94. Штуца И. М. Подход к оптимизации (генетические алгоритмы) // Информатика и системы управления в XXI веке : тр. молодых ученых, аспирантов и студентов. М. 2003. № 1. с. 369-375.

95. Эргономика. Принципы и рекомендации. Выпуск 1. Редакционная коллегия Зинченко В.П. (отв. редактор), Леонтьев А.Н., Ломов Б.Ф., Мунипов В.М., Смолян ГЛ., Чайнова Л.Д., Шлаен П.Я. М.; ВНИИТЭ, 1970

96. Эргономические основы разработки сложных систем Д. Мейстер. Под ред. к.п.н. В.М. Мунипова. Пер. с англ. Т.П. Бурмистровой и В.А. Цыпина. М: Мир, 1979

97. ACT-R. Theory and architecture of cognition. URL: http://act-r.psy.cmu.edu/ (дата обращения 10.04.2011).

98. Anderson, J. R. Rules of the mind. Hillsdale, NJ: Erlbaum. 1993.

99. Bovair, S., Kieras, D. E., Poison, P. G. A cognitive complexity analysis. Human-Computer Interaction. 1990. № 5. p. 1-48.

100. Cott H.V. Human Errors: Their Causes and Reduction / Jn.: Human Errors in Medicine. M.S. Bogner (Ed.). Lawrence Erlbaum Associates, Publishers. Hillsdale, New Jersey. 1994. pp. 63-65.

101. David E. Meyer, Jennifer M. Glass, Shane T. Mueller. Executive-process interactive control: A unified computational theory for answering 20 questions (and more) about cognitive ageing. European journal of cognitive psychology. 2001. № 13. p. 123-164.

102. Deb K. Evolutionary Algorithms for Multicriterion Optimization in Engineering Design // Proceedings of Evolutionary Algorithms in Engineering and Computer Science (EUROGEN-99). 1999.

103. E. Ross. Intelligent User Interfaces: Survey and Research Directions. URL: www. cs .bris. ac.uk/Publications/Papers/1000447 .pdf (дата обращения 08.12.2011.).

104. Electrical Engineering and Computer Science. URL: http: //www .eecs.umich.edu/~kieras/epic.html (дата обращения 10.02.2011)

105. Fogarty T.C. Evolutionary computing. AISB Workshop. Berlin: Springer Verlag. 1994. 865 p.

106. Gen M., Cheng R. Genetic Algorithms and Engineering design. John Wiley & Sons, 1997.

107. Goldberg D.E. Genetic Algorithms in Search. Optimization and Machine Learning, USA: Addison-Wesley Publishing Company, Inc., 1989.

108. Goldberg, D. E. Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning. Reading (MA): Addison-Wesley, 1989. - 372 p.

109. Holland J. Adaptation in natural and artificial systems. University of Michigan Press Ann Arbor, USA, 1975. 183 p.

110. Holland J.H. Adaptation in Natural and Artificial Systems. An Introductory Analysis with Application to Biology, Control, and Artificial Intelligence. University of Michigan, 1975. - 210 p.

111. Hollnagel E. Human Reliability Analysis: Context and Control. Academic. London. 1993.

112. Horn J. Handbook of Evolutionary Computation. Multicriterion Decision Making, 1997,.

113. Kearsley G. Online help systems. Nortwood: Ablex publ., 1988.

114. Khalil C.J. The design of multimedia adaptive interface for process control using a multi-agent approach. Loughborough University. 2001. 393 p.

115. Kieras D. E., Meyer D. E. An overview of the EPIC architecture for cognition and performance with application to human-computer interaction. Michigan: Department of Electrical Engineering and Computer Science. 1995.

116. Kieras, D. E., & Meyer, D. E. An overview of the EPIC architecture for cognition and performance with application to human-computer interaction. Human-computer interaction. 1997. № 4. p. 391-438.

117. Laqua Sven, Nnamdi Ogbechie, M. Angela Sasse. Contextualizing the Blogosphere: A Comparison of Traditional and Novel User Interfaces for the Web. ACM Press. New York, NY. 2006.

118. Laqua Sven, Paul Brna, The Focus-Metaphor Approach: A Novel Concept for the Design of Adaptive and User-Centric Interfaces.: INTERACT 2005, LNCS 3585. 2005. p. 295 308.

119. Laursen Ole, Bjorklund Hans, Gabor Stein. Modern Man-Machine Interface for HVDC Systems. ABB Power Systems. NY. 2002. p 8-21.

120. Lowrence D., Reinhold N. Handbook of Genetic Algorithms.- New York. 1991,- 385 p.

121. Malone T, Heasley C. Human factors considerations in facility maintenance // Human factors, man, machines and new technologies. Ed.by Lupton N., 1986.

122. Railway Safety 03 T024. Quin 22 RPT final Report Issue. № 1, 2002.

123. Reason J. A systems approach to organizational error // Ergonomics. 1995. Vol. 38. № 8. p. 1708-1721.

124. Verhoeven R., Harlow R., Hoffman E. PHARE Airborne Evaluation. Pilot Briefing Guide. NY. 1998. 44 p.