Харківський авіаційний інститут”

ПРОХОРОВ Олександр Валерійович |

| УДК 519.876.2 :004.358 + 65.012.34 |

МетодИ ТА моделІ логІстичНого АНАЛІЗУ процесів прийняття рішень і УПРАВЛІННЯ автоматизованиМИ багаторівневиМИ рОЗПОДІЛЕНИМИ системАМИ

05.13.06 - Автоматизовані системи управління та
прогресивні інформаційні технології

АВТОРЕФЕРАТ

дисертації на здобуття наукового ступеня
кандидата технічних наук

Харків - 2003

Дисертацією є рукопис.

Робота виконана у Національному аерокосмічному університеті ім. М.Є. Жуковського “Харківський авіаційний інститут” Міністерства освіти і науки України.

Науковий керівник: доктор технічних наук, професор

Федорович Олег Євгенович,

Національний аерокосмічний університет

ім. М.Є. Жуковського “Харківський авіаційний інститут”,

проректор з НДР, завідувач кафедри інформаційних управляючих систем.

Офіційні опоненти: доктор технічних наук, професор

Вартанян Василь Михайлович,

Національний аерокосмічний університет

ім. М.Є. Жуковського “Харківський авіаційний інститут”,

професор кафедри менеджменту.

кандидат технічних наук

Євланов Максим Вікторович,

Харківський національний університет радіоелектроніки,

ст. викладач кафедри інформаційних управляючих систем.

Провідна установа

Національний технічний університет “Харківський політехнічний інститут”, кафедра автоматизованих систем управління, Міністерство освіти і науки України, м. Харків.

Захист відбудеться “ 28 ” лютого 2003р. о 1400 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д64.062.01 в Національному аерокосмічному університеті ім. М.Є. Жуковського “Харківський авіаційний інститут” за адресою: 61070, м. Харків, вул. Чкалова 17, радіотехнічний корпус, ауд. 232.

З дисертацією можна ознайомитись у бібліотеці Національного аерокосмічного університету ім. М.Є. Жуковського “Харківський авіаційний інститут”.

Автореферат розісланий 24.01.2003р.

Вчений секретар

спеціалізованої вченої ради __________________ Чумаченко І.В.

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми досліджень. Економічні перетворення, що відбуваються в Україні в зв'язку з переходом до ринкових відношень, призвели до якісних змін у виробничій сфері, викликали потребу формування нових підходів до управління підприємствами та технологічними комплексами, які представляють собою складні багаторівневі розподілені системі (БРС). Першорядного значення набуває проблема стійкого управління функціонуванням і розвитком БРС, їх адаптації до змінюваних умов ринку, що в свою чергу виявляється в необхідності проведення реструктурування та модернізації існуючих виробництв, створенні інтегрованих БРС, комплексної автоматизації, побудові багаторівневих АСУ й інструментальних засобів інтелектуальної підтримки рішень, що приймаються.

У зв'язку з цим актуальною є розробка нових методів і моделей, основаних на логістичному потоковому поданні БРС та технології обробки інформації в експертних системах (ЕС) прийняття рішень (ПР), що дозволяють:

-

-

-

У зв'язку з цим тема дисертації має важливе наукове та прикладне значення, оскільки направлена на вирішення актуальної наукової задачі розробки комплексу методів і моделей логістичного аналізу процесів управління в автоматизованих БРС на основі технології обробки інформації в експертних системах прийняття рішень, які дозволяють підвищити ефективність управління в нових економічних умовах.

Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дисертаційна робота виконувалась у межах НДР, здійснюваних у 1998-2002 рр. у Національному аерокосмічному університеті ім. М.Є. Жуковського “ХАІ” на кафедрі “Інформаційні управляючи системи” у відповідності до планів держбюджетних НДР Міністерства Освіти і науки України (Д302-39/97, Д302-31/00); НДР Міністерства Оборони України №302-77/97 “Модель-Ф”; №302-2/02 “Нормаль” (ДР №0102U004619); №302-3/02 “Модель-Р” (ДР № 0102U004182). Особистий внесок автора в зазначених НДР, як співвиконавця, полягає в розробці: нових математичних методів аналізу й управління БРС; нових інформаційних технологій вирішення задач розвитку та управління БРС; знання-орієнтованих засобів і структур системних моделей; інструментарію моделювання; вимог до архітектури інтегрованих АСУ.

Мета і задачі досліджень. Метою роботи є підвищення ефективності управління автоматизованими БРС на основі логістичного аналізу процесів управління з використанням імітаційного моделювання та технології експертних систем прийняття рішень.

Для досягнення поставленої мети були вирішені наступні задачі:

1)

2)

3)

4)

5)

6)

7)

8) розробка прикладів формалізації та моделювання БРС.

Об'єкт дослідження - процес прийняття рішень і управління в автоматизованій БРС.

Предмет дослідження – структуризація, логістичний аналіз і моделювання процесів прийняття рішень і управління в автоматизованих БРС.

Методи досліджень. Проведені дослідження ґрунтуються на використанні методів: системного та логістичного аналізу, імітаційного моделювання для розробки системного подання й імітаційної моделі БРС; штучного інтелекту, теорії категорій і топосів, експертних оцінок і аналізу ієрархій для подання знань та обробки інформації і знань в задачах моделювання БРС, а також візуалізованих об'єктно-орієнтованих технологій (ООТ), що дозволили найбільш повно, адекватно та коректно описувати й аналізувати БРС.

Наукова новизна одержаних результатів полягає в наступному:

1)

-

-

-

2)

3)

Всі зазначені результати з урахуванням досягнутого рівня новизни є теоретичною основою вирішуваної наукової задачі.

Практичне значення одержаних результатів. Розроблений у дисертації комплекс методів і моделей, що є науково-методичною основою для створення інструментальних засобів дослідження БРС, описаний алгоритмічно й реалізований у вигляді комп'ютерної знання-орієнтованої СІМ (КЗСІМ) процесів ПР і управління в БРС з експертною ППР. Розроблена КЗСІМ орієнтована на кінцевого користувача та може використовуватися для аналізу процесів ПР і управління в БРС, при створенні нових БРС, розробці та реалізації програми реструктуризації і розвитку, автоматизації, модернізації та реконструкції існуючих БРС.

Науково-технічний ефект полягає: у підвищенні ступеня автоматизації процесів ПР і управління в БРС; у виборі та синтезі раціональних стратегій управління БРС в умовах модернізації, постійної зміни портфеля замовлень, номенклатури продукції і планових показників.

Економічний ефект пов'язаний з: підвищенням ефективності роботи БРС у ринкових умовах; скороченням фінансових витрат і часу розробки, тестування й введення в експлуатацію БРС; підвищенням якості, вірогідності й оперативності вироблення та прийняття рішень з удосконалення процесів функціонування й управління БРС.

Соціальний ефект полягає в зниженні трудомісткості, забезпеченні зручностей і умов роботи управлінців і проектувальників БРС за рахунок використання КЗСІМ та експертної ППР.

Реалізація. Результати дисертаційних досліджень впроваджені:

1)

2)

3)

4)

5)

Особистий внесок здобувача. Всі основні наукові положення, результати, висновки та рекомендації дисертаційної роботи отримані автором самостійно. У публікаціях, що написані в співавторстві, автору належать: метод ПЗ про БРС на основі БЧП [1]; інформаційна структура типових блоків ІМ БРС і внутрішні механізми моделювання [2]; комплекс ММ по всіх рівнях системного подання БРС [3]; методика формування загальної багаторівневої моделі БРС [4]; структура ІМ аналізу логістичних процесів БРС і формування проблемно-орієнтованих бібліотек структуротвірних типових елементів [5]; внутрішні знання-орієнтовані структури ІМ БРС на основі фреймів [6,13]; підхід до формування ІМ БРС, оснований на застосуванні технології і принципів об'єктно-орієнтованого моделювання [7]; сценарій проведення й технологія інтерактивного багаторівневого імітаційного моделювання БРС [8]; КЗСІМ БРС з експертною ППР [9,15]; ІМ для аналізу процесів функціонування й управління розподіленим технологічним комплексом добування, переробки й транспортування нафти (ТКДПТН) [10,12]; ІМ для аналізу процесів передачі інформації в автоматизованих БРС [11]. Працю [14] дисертант виконав без співавторів.

Апробація результатів дисертації. Результати досліджень доповідалися й обговорювалися: на НТК Військ ППО України (Харків, 1999); на міжнародних конференціях “Information Systems Technologies and its Applications” (Харків, 2001), “Нові технології в машинобудуванні” (с. Рибаче, Крим, 2001), “Інформаційні комп'ютерні технології в машинобудуванні” (Харків, 2001); на НТК молодих учених Національного аерокосмічного університету ім. М.Є. Жуковського “ХАІ” “Системи управління” (2000-2001); на НПК “Актуальні проблеми сучасної науки в дослідженнях молодих вчених Харківщини” (Харків, 2001); First International Workshop on Mathematical Modeling of Physical Processes in Inhomogeneous Media (Guanajuato, Mexico, 2001); First International Conference of Instrumentation and Industrial Control (Mexico City, Mexico, 2002).

Публікації. Результати досліджень опубліковані в 15 друкованих працях, з них 2 статті в науково-технічних журналах, 9 статей – у збірках наукових праць, 4 - в матеріалах конференцій.

Структура і обсяг роботи. Дисертація містить у собі вступ, п'ять розділів, висновки і додатки. Результати досліджень викладено на 309 сторінках друкованого тексту, з них: 29 малюнків на 20 сторінках, 10 таблиць на 14 сторінках; бібліографія з 146 найменувань на 13 сторінках; 19 додатків на 115 сторінках.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

Вступ дисертаційної роботи містить: актуальність теми й наукової задачі; зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами; мету і задачі дослідження; об'єкт, предмет і методи дослідження; наукову новизну й практичне значення одержаних результатів; особистий внесок здобувача; інформацію про реалізацію, апробації та публікації результатів.

У першому розділі розглядаються особливості й можливі структури складних БРС в нових економічних умовах, огляд літератури й аналіз існуючих методів і технологій дослідження й моделювання процесів функціонування, ПР і управління БРС, а також зроблено вибір і обґрунтування напрямку досліджень з розробки СІМ БРС.

Для сучасного рівня організації управління та умов розвитку БРС характерні широкомасштабні інтеграційні процеси, що є основою для створення автоматизованих БРС, основними формами яких є концерн підпорядкування, концерн координації та холдінг. Концепція інтеграції розуміє розгляд БРС як сукупності підсистем і елементів, які прямо або посередньо беруть участь у процесах виробництва і транспортування, а також зв'язаних в єдиному інтегральному процесі управління, основною задачею якого є забезпечення високого ступеня погодженості цих структурних елементів з позицій логістики.

Запропоновано розглядати БРС як цілісну логістичну систему (ЛС) на декількох рівнях ієрархії: системному (корпоративному); виробничому; міжцеховому; цеховому; дільничному. Однак нові перспективи логістики, засновані на інтегральному поданні потокових процесів і взаємодії елементів БРС, вимагають розробки цілісної методології дослідження, набору методів і засобів інформаційної й інтелектуальної підтримки логістичного управління. На кожному з розглядуваних рівнів подання БРС виділені типові структури організації управління.

Огляд і порівняльний аналіз існуючих підходів, методів, моделей, інформаційних технологій та інструментальних засобів аналізу й моделювання БРС показав, що найбільш ефективним методом аналізу динаміки функціонування, управління й розвитку БРС, що охоплюють всі складові ЛС, є метод системного логістичного імітаційного моделювання. При цьому СІМ БРС повинна розроблятися на основі ООТ та технології обробки інформації в ЕС ПР (ТЕС).

Показано, що традиційні методи аналізу й моделювання, засновані на інформаційному підході, застосовуються для обмеженого класу конкретних типів БРС і не забезпечують адекватності опису ряду процесів, особливо, пов'язаних з прийняттям рішень і управлінням логістичними потоками, що можуть бути не тільки стохастичними, але й детермінованими, а в більшості випадків носять директивний характер. Опис частини процесів управління БРС є задачею, що важко формалізується класичними методами (стохастичними, аналітичними тощо).

На основі аналізу технологій моделювання дається обґрунтування того, що одним зі шляхів підвищення їхньої ефективності є застосування поряд з інформаційним підходом когнітивного або аксіоматичного підходу, основаного на знаннях про ПГ, методи якого відносяться до ТЕС і направлені на вирішення задач логічного характеру, що важко формалізуються.

Таким чином, виникає необхідність у розробці нових знання-орієнтованих методів побудови моделей БРС, які б мали можливість гнучко “настроюватись” на досліджувану ПГ і конкретний об'єкт аналізу, легко адаптуватися як до структурних, так і до параметричних перебудов у системі, враховувати невизначеності й протиріччя.

З порівняльного аналізу існуючих методів ПЗ випливає, що найбільш адекватними для подання БРС є: для побудови узагальнених моделей всіх рівнів – логічний метод, оснований на БЧП; для опису типових об'єктів і структурних елементів БРС – евристичний метод, оснований на фреймах. Спільне використання цих методів дозволяє підвищити ефективність використання основних переваг декларативного та процедурного засобів ПЗ, що спрощує розробку КЗСІМ БРС.

В другому розділі дається системне представлення процесів функціонування й управління БРС у вигляді взаємопов’язаної сукупності ММ. Об'єднання всіх необхідних елементів ЛС для досягнення єдиної мети управління являє собою повну інтеграцію виробництва, причому інтегратором виступає матеріальний потік. Одночасно або поетапно повна інтеграція досягається на всіх рівнях подання БРС.

Формування багаторівневої ММ БРС здійснюється по наступних взаємопов’язаних рівнях (стратах) подання: цільовому, функціональному, алгоритмічному, організаційному та інформаційному з урахуванням всіх основних функціональних підсистем логістики БРС: закупівельної, розподільної (збуту), виробничої, складської і транспортної. На основі проведеної системної структуризації об'єкту дослідження та принципів декомпозиції і стратифікації, розроблено комплекс ММ БРС: МЦМ – мережна цільова модель; МФМ – мережна функціональна модель; МАМ – мережна алгоритмічна модель; ММОС – ММ організаційної структури (ОС); ММУ – ММ управління. Кожна з ММ розроблена на основі теорії категорій і є “ТА-АБО” графом, в якому поряд з кон’юнктивними й диз’юнктивними вершинами існують розгалужувальники, що дозволяють враховувати множину альтернативних цілей, задач, рішень, дій і адаптувати структуру ММ до конкретних умов фізичної реальності. На рис. 1 показані фрагменти МЦМ, МФМ і МАМ, а також їх взаємозв'язок. Вершини ММ з точки зору категорного підходу є фізичними, інформаційними або абстрактними об'єктами деякої категорії та їх підоб’єктами (цілі та підцілі, задачі й підзадачі, дії, процеси, виконавці, ресурси тощо). Дуги (стрілки) ММ відбивають причинно-наслідкові зв'язки (включення, підпорядкування, передування тощо) та характеризують відображення (морфізми) одних об'єктів в інші. Для кожної логістичної функціональної підсистеми визначені основні об'єкти (цілі, задачі, параметри, ознаки), а також основні показники й стратегії логістичних процесів. Взаємозв'язок ММ забезпечується шляхом точних відображень об'єктів нижчих рівнів у відповідні об'єкти вищого рівня. Цим досягається формування багаторівневої загальної ММ БРС. При цьому об'єкти кожного рівня можуть мати багаторазово вкладені структури. Так, наприклад, для кожної із задач нижнього рівня МФМ розробляються МАМ, що можуть мати декларативне або процедурне подання. Додатковими елементами МАМ є початкові умови або стани фізичної реальності й об'єктів (позначені трикутниками), тобто вхідні дані для вирішення відповідної задачі.

Основним об'єктом МАМ БРС прийнято типовий об'єкт-процес (виробничий, транспортний, обслуговування, управління), для якого розроблено концептуальну інформаційну модель, яка включає множину підоб’єктів (операцій, подій, ресурсів тощо) та дозволяє описувати будь-які процеси ЛС БРС. ММОС БРС відбиває ієрархічну структуру виконавців, задіяних у вирішенні поставлених задач і їхню підпорядкованість, тобто вертикальні зв'язки. Особливістю ММОС є вузли погодження, що враховують необхідність реалізації задач погодження між виконавцями одного рівня, тобто горизонтальні зв'язки. Введення таких об'єктів-вузлів погодження робить ММОС однорідною структурою з вертикальними зв'язками.

Реалізацію найбільш складної ММУ БРС здійснено на основі ММОС і алгоритмів взаємодії логістичних ланок по інформаційних пото-ках зовнішньої і внутрішньої ЛС БРС. При цьому розроблено типовий (базовий) і ряд основних варіантів взаємодії елементів (вузлів) ОС у вигляді протоколів (алгори-тмів) обробки інфор-маційних потоків при виконанні задач. Для аналізу якості управління визначено набір показників СІМ.

Показано також, що в ОС БРС мають місце складні виробничо-технологічні та господарсько-економічні відношення між її складниками, що зумовлюють різноманіття видів і складний характер координаційної діяльності. Розглянуті основні види координаційної діяльності в БРС: виробнича, ресурсна, економічна, маркетингова, технологічна й організаційна. Необхідність урахування чинників невизначеності та протиріччя, складність задач управління в БРС призводять до того, що більшість з них не можуть бути адекватно описані й вирішені з використанням вже існуючих математичних засобів.

Системне моделювання процесів ПР і управління в БРС має своєю кінцевою метою інформаційну й інтелектуальну підтримку управлінських рішень, що формуються центральним органом управління БРС і спрямовані на координацію техніко-технологічної, виробничої, фінансово-економічної сфер діяльності. Здійснено структуризацію логістичного управління БРС у вигляді тривимірної моделі, що пов'язує основні функціональні підсистеми логістики, рівні управління та планування та об'єкти управління ієрархічної структури БРС, що дозволяє більш якісно й швидко встановлювати зв'язки погодження між об'єктами.

Третій розділ присвячений розробці методів і моделей формалізованого подання, обробки й аналізу процесів ПР, функціонування й управління БРС в рамках технології створення експертної ППР для СІМ.

Метод ПЗ, розроблений на основі аксіоматичного і, зокрема, логіко-категорного підходу, відноситься до логічних методів, що забезпечують побудову ФАТ об'єктів ПГ. Конструктивною формальною системою прийнято інтенсіональне БЧП. В БЧП за основу логіки знань про БРС прийняте поняття присутності об'єкту в деякому світі . Під світом розуміється сукупність фактів, що полягають в присутності або відсутності об'єктів з фіксованими значеннями характеристик в просторово-часових областях локалізації. Об'єкти характеризуються властивостями (поняттями) .

При цьому припускається, що змінні, що входять у формулу об'єкту, позначають властивості або поняття і можуть приймати одне з двох значень присутності: або , де означає присутність властивості об'єкту в світі згідно теорії і – її відсутність. На множині об'єктів задано алгебру або логіку присутності:. Тут позначені: - операція об’єднання по присутності; - операція не виключаючого "АБО" з об'єднанням по присутності. Операція доповнення ~ визначається рівняннями: =; =, а операція релевантного логічного слідування по присутності умовою , тоді й тільки тоді, коли властивість містить у собі властивість , тобто . Будь-який довільний об'єкт представляється у вигляді формули на мові алгебри присутності:, де , – відповідно кількість наборів ознак і число ознак на кожному наборі. Це дозволяє, вибравши достатньо повний набір властивостей, розпізнавати або утворювати нові об'єкти з простих.

В умовах невизначеності відносно значень присутності частини властивостей на множині формул, що описують об'єкти , може бути задана топологія, що дозволяє перейти від алгебри присутності до топологічної алгебри присутності:, де внутрішність (найменша верхня грань) і замикання (найбільша нижня грань) об'єкту мають всі властивості аналогічних операцій в топології множинностей.

Ця алгебра лежить в основі чотиризначної або багатозначної логіки присутності (БЛП) (логіки властивостей), в якій будь-якому об'єкту ставиться у відповідність вектор вигляду: . Інтерпретація (оцінка) цього вектора або модусу присутності (МП) об'єкта має такі значення: - присутність; - відсутність; - невизначеність; - протиріччя. Невизначене значення присутності відповідає випадку недостатності інформації про властивості для визначення присутності об'єкта. Протиріччя може служити ознакою невідповідності теорії дійсності.

Розглянута БЛП придатна для побудови локальних (вузьких) ФАТ обмежених ПГ. Для побудови глобальних ФАТ опису складних динамічних об'єктів, в тому числі БРС, можна використовувати БЛП, доповнену рядом операцій і правил побудови формул ФАТ, що використовуються в теорії категорій і топосів. Визначення категорії включає: клас – множина об'єктів категорії; набір множинностей , по одному для кожної пари об'єктів , елементи яких називаються морфізмами й позначаються , де стрілка означає відображення (нелогічний символ) об'єкта в об'єкт. В цьому випадку кожна властивість або поняття розглядаються як об'єкт деякої категорії . В ФАТ об'єкта властивості , що визначають його, заміщаються їхніми морфізмами, які входять в даний об'єкт. Ці морфізми утворюють покриваюче сімейство морфізмів для об'єкта вигляду:, де – об'єкти, відповідні визначальним властивостям об'єкта . При цьому мають ті ж значення присутності, що й визначальні властивості.

Таким чином, для опису процесів ПР, функціонування й управління БРС як моделі ПЗ пропонується використовувати логічні моделі знань, в основу яких покладене БЧП, де додатково до операцій БЛП уведені: - операція композиції морфізмів; - множина формул, які включають множину морфізмів, що описують об'єктів ; - диференціал присутності морфізмів, що визначає зміст одного кроку логічного виведення у вигляді зміни значень МП з - до застосування правил виведення на - після цієї операції. Отже і можуть приймати одне зі значень МП ( и ), де означає, що операція оцінки МП ще не виконувалась і може приймати будь-яке значення МП.

На основі БЧП розроблено МЗ у вигляді ФАТ для подання: МЦМ; МФМ; МАМ; ММОС; ММУ; типового об'єкта-процесу й технологічних операцій; визначення важливості та пріоритету альтернатив. У загальному випадку всі моделі є топологічними ММ (ТММ). На рис. 3 показаний фрагмент ТММ, що пов’язує між собою, наприклад, об'єкти-процеси і по присутності , а також через ММ або процедури визначення причин відсутності , розкриття невизначеності і розв’язання протиріччя , де - число рівнів деталізації ТММ. При неможливості досягнення для об'єкта по результатах обробки з використанням , або передбачена взаємодія з ОПР. Якщо ОПР буде відсутній (не передбачено), то відповідні значення передаються на об'єкт.

Методи й алгоритми обробки інформації і знань про ПГ в СІМ розроблені в рамках концепції експертної ППР для семантичного та прагматичного рівнів БЗ. Основними етапами обробки знань є: семантична оцінка ФАТ; прагматична оцінка ФАТ; оцінка чотиризначного МП морфізмів і зміна його стану шляхом диференціала присутності; розкриття невизначеностей по ТММ, якщо такі виникають; виявлення протиріч та їх усунення; інтерпретація формул ФАТ на даних про фізичну реальність

Обробка прагматичних знань у ППР у відповідності до правил (6) здійснюється у два етапи. На першому етапі здійснюється оцінка МП морфізмів, що складають посилку аксіом теорії вирішення задачі. При цьому, якщо морфізм визначається ПРМ, то спочатку здійснюється виконання цього ПРМ, а після цього - оцінка МП та ідентифікація його значення зі значенням диференціала присутності. Позитивним є результат, коли ці значення співпадають. На другому етапі здійснюється обов'язкове виконання дій ППР з реалізації ПРМ, що визначає висновок аксіоми ФАТ. Після чого з необхідністю здійснюється зміна поточного значення диференціала морфізму, що стоїть у висновку аксіоми, за правилами виведення (6). Отримане значення буде використовуватися при логічному виведенні для прагматичної оцінки інших аксіом ФАТ, в яких даний морфізм входить у формулу посилки. Таким чином, при обробці прагматичних знань в ППР здійснюється синтез загальної програми вирішення задач моделювання БРС з окремих ПРМ і поетапна її реалізація. Розроблені методи ПЗ і обробки знань забезпечують цілісне відображення БРС в СІМ.

Для управління процесом моделювання БРС розроблено знання-орієнтований метод і алгоритм визначення важливості та пріоритету порівнюваних об'єктів, ситуацій, альтернатив рішень тощо. Метод оснований на спільному використанні методу аналізу ієрархій, методу експертної оцінки багатокритеріальних альтернатив і методу ПЗ в БЧП, що дозволило автоматизувати процес вироблення суджень експертів за порівняльною оцінкою важливості об'єктів і підвищити адаптивність СІМ до процесів ПР, функціонування й управління автоматизованих БРС і якість результатів моделювання.

В четвертому розділі розглядаються: методика формування системної ІМ БРС; внутрішні механізми моделювання та прийняття системних рішень; ООТ інтерактивного багаторівневого моделювання БРС; опис сценарію системного імітаційного моделювання БРС.

У відповідності до блочної концепції структуризації моделей і принципів ООТ моделювання, що найбільш повно відповідають розробленому логіко-категорному методу формалізованого опису процесів ПР і управління в автоматизованих БРС, визначено склад типових блоків, необхідних і достатніх для побудови ІМ БРС будь-якої архітектури.

Розроблено внутрішню структуру типових блоків ІМ БРС, визначено їх функції і принципи побудови на їхній основі загальної схеми ІМ БРС. Структурна схема типового елемента базового класу представлена на рис. 4. В залежності від призначення блока змінюється склад його функціональних модулів. Необхідна настройка здійснюється шляхом успадкування певних структурних властивостей, ознак і поведінки. Внутрішня інформаційна структура моделюючих елементів СІМ (пристрої, події, заявки, черги тощо) являє собою знання-орієнтовану фреймову структуру, що формується автоматично при побудові візуальних образів БРС і її потокових процесів. Функціонування СІМ здійснюється у відповідності до розробленого алгоритму формування списку подій, їхнього аналізу і реалізації з метою управління станом структурних елементів ІМ БРС. Розроблено інформаційну технологію проведення системного імітаційного моделювання й аналізу БРС у відповідності до рівнів її подання в моделі.

Розроблена СІМ дозволяє представляти та моделювати процеси ПР і управління автоматизованих БРС, що мають багаторівневий, ієрархічний, багатовимірний і багатоцільовий характер, а поведінка й процеси взаємодії елементів ЛС між собою та з зовнішнім середовищем носять як стохастичний, так і детермінований характер.

На основі ТЕС і ООТ розроблено КЗСІМ для аналізу процесів прийняття рішень і управління в автоматизованих БРС, що є інтегрованою графічною оболонкою. Вона дозволяє швидко й ефективно створювати інтерактивні візуальні моделі складних БРС, проводити імітаційні експерименти й аналіз їхніх результатів. На рис. 5 показана структурна схема КЗСІМ, що є складним програмним комплексом з наявністю спеціальних засобів проблемної орієнтації і складається з підсистеми візуального моделювання (ПВМ), підсистеми імітаційного моделювання (ПІМ) й експертної ППР, а також забезпечує інтеграцію з іншими інформаційними технологіями та інструментальними засобами, відкритість, переносимість і настройку на конкретну ПГ. Експертна ППР дозволяє враховувати невизначеність і нечіткість з можливістю розв’язання протиріч при описі об'єктів ПГ та інтерпретації даних, а також забезпечує адаптацію СІМ до умов і процесів функціонування, ПР, управління та розвитку БРС.

П'ятий розділ містить приклади формалізації, моделювання й аналізу БРС з використанням розроблених засобів і КЗСІМ, а також оцінки їхньої ефективності. Як об'єкти моделювання розглянуті два приклади БРС - ТКДПТН і технологічний комплекс зборки автомобілів (ТКЗА), прототипами яких є: ТКДПТН – корпорація PEMEX (Мексика); ТКЗА – ВАТ “Краснодонський завод “Автоагрегат” (Україна). Ці приклади моделювання показали універсальність КЗСІМ щодо подання БРС різних ПГ і підтвердили достатність типових блоків для побудови ІМ БРС будь-якої архітектури.

Оцінка ефективності застосування КЗСІМ показала, що вона дозволяє: впоратися зі складністю БРС, пов'язаною з її ієрархічністю, багаторівневістю, динамічністю та невизначеністю; отримати виграш у технологічних властивостях за рахунок можливості її адаптації до умов використання, швидкої і простої модифікованості в процесі розвитку БРС; підвищити якість і вірогідність результатів моделювання за рахунок автоматизації вирішення задач, що важко формалізуються, і більшого числа (повноти) урахованих значущих факторів, параметрів і умов БРС і зовнішнього середовища.

Експериментальні дослідження показали, що розроблені методи подання й обробки знань, метод і технологія системного логістичного імітаційного моделювання, КЗСІМ в цілому можуть також використовуватись в АСУ БРС й інших інформаційно-управляючих системах різного призначення, а також безпосередньо при створенні інтегрованих експертних систем для різноманітних ПГ.

ВИСНОВКИ

У дисертації наведене теоретичне узагальнення й нове вирішення актуальної наукової задачі розробки комплексу методів та моделей логістичного аналізу процесів ПР і управління в автоматизованих БРС на основі технології ООТ і ТЕС для використання в практиці проектування, створення, експлуатації і розвитку БРС з метою підвищення ефективності їх управління в нових економічних умовах. При цьому отримано такі наукові та практичні результати:

1.

2.

3.

4.

5.

6.

Досліджено конкретні БРС з використанням розробленої КЗСІМ, що підтверджує практичне значення роботи. Можливості використання КЗСІМ, що базується на наукових результатах дисертаційної роботи, підтверджуються впровадженням у практику діючих автоматизованих БРС.

СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ

1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

9.

10.

11.

12.

13.

14.

15.

АНОТАЦІЯ

Прохоров О.В. Методи та моделі логістичного аналізу процесів прийняття рішень і управління автоматизованими багаторівневими розподіленими системами. – Рукопис.

Дисертація на здобуття вченого ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – “Автоматизовані системи управління і прогресивні інформаційні технології”. – Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського “Харківський авіаційний інститут”, Харків, 2003.

У дисертаційній роботі розроблено комплекс знання-орієнтованих методів, моделей, алгоритмів та інструментальних засобів для системного логістичного аналізу й імітаційного моделювання процесів прийняття рішень і управління в автоматизованих багаторівневих розподілених системах (БРС).

Новими науковими результатами є: 1) метод подання знань, що оснований на багатозначному численні присутності й забезпечує найбільш адекватний опис ієрархічних об'єктів і процесів БРС; 2) моделі знань для системного подання БРС на всіх рівнях, типових процесів і технологічних операцій, задачі визначення важливості об'єктів і альтернатив; 3) метод і алгоритми обробки семантичних і прагматичних знань при моделюванні БРС, що дозволяють адаптувати процес моделювання до змінюваних умов та інтерпретувати результати; 4) знання-орієнтована система імітаційного моделювання БРС, що використовується на етапах їхнього проектування, створення, експлуатації та розвитку.

Розроблений комплекс методів, моделей і засобів забезпечує підвищення якості й вірогідності результатів моделювання та ефективності управління БРС.

Ключові слова: автоматизована система управління, багаторівнева розподілена система, логістична система, система імітаційного моделювання, модель знань, експертна система прийняття рішень, формалізована аксіоматична теорія, багатозначне числення присутності.

АННОТАЦИЯ

Прохоров А.В. Методы и модели логистического анализа процессов принятия решений и управления автоматизированными многоуровневыми распределенными системами. – Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.06 - “Автоматизированные системы управления и прогрессивные информационные технологии”. – Национальный аэрокосмический университет им. Н.Е. Жуковского “Харьковский авиационный институт”, Харьков, 2003.

В условиях перехода к рыночным отношениям первостепенное значение приобретает проблема устойчивого управления, функционирования и развития автоматизированных многоуровневых распределенных систем (МРС).

Обзор и сравнительный анализ существующих методов, моделей, технологий и инструментальных средств анализа и моделирования сложных МРС показывает, что они имеют ряд ограничений и недостатков. Возникает научная задача разработки новых методов системного логистического анализа и имитационного моделирования на основе блочной структуризации, объектно-ориентированных технологий (ООТ) и технологии экспертных систем (ЭС) принятия решений (ПР).

В диссертационной работе разработан комплекс знаниеориентированных методов, моделей, алгоритмов и инструментальных средств для системного логистического анализа и имитационного моделирования процессов ПР и управления МРС. При этом получили дальнейшее развитие методы системного подхода в области логистического анализа потоковых процессов в автоматизированных МРС. Проведена системная структуризация МРС на основе теории категорий по всем уровням представления с разработкой взаимосвязанных сетевых моделей (СМ): СЦМ - целевой; СФМ - функциональной; САМ - алгоритмической; СМОС – организационной структуры; СМУ - управления.

Первым научным результатом диссертации является метод представления знаний (ПЗ), теоретической основой которого является многозначное исчисление присутствия (МИП). Разработаны новые: формализованный язык МИП; правила логического вывода для семантических и прагматических знаний; правила структуризации знаний и их содержательного описания по рубрикам базы знаний (БЗ). Метод ПЗ предоставляет широкие возможности для описания