Реферат: Д. А. Ловцов, д-р техн наук, профессор

Д. А. Ловцов, д-р техн. наук, профессор


(Российская академия правосудия, Москва)


ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕОРИЯ ЭРГАСИСТЕМ:

БАЗИСНЫЕ АСПЕКТЫ


Рассматриваются теоретико-методологические и формально-математические аспекты информационной теории эргатических систем. Обсуждаемые результаты имеют теоретическое и практическое значение в сфере автоматизации и информатизации управления, соответствующего производства и образования. Значимость полученных результатов обусловлена инвариантностью значительной их части к конкретной проблемной области (функции) управления. Ключевые слова: информационная эффективность, информационная технология, ситуационное управление.


1. Введение

Эргатические системы (эргасистемы) как человеко-машинные системы управления сложными динамическими объектами (СДО) в соответствии с целями функционирования должны обеспечить выполнение заданных вещественно-энергетических процессов. Однако их функционирование, развитие и само существование как единого целого определяется информационными процессами (технологическими процессами переработки информации – ТППИ). Существующий аппарат общей информационной теории (ИТ) управления, базирующийся на статистических и комбинаторных подходах, является синтаксическим (не исследующим содержательные и ценностные аспекты информации) и малопродуктивным для использования в системном анализе и оптимизации реальных процессов управления СДО, а также для обоснованного внедрения и рационального использования новых информационных технологий (НИТ) в эргасистеме, реализующих новую парадигму объектно-ориентированного программирования («от структур данных, описывающих систему понятий предметной области, к программированию функций перехода между ними, отражающих сущность соответствующего информационного процесса»), основанную на принципе «автоформализации» профессиональных знаний операторов-парапрограммистов. В связи с этим возникла необходимость в создании методов информационно-математического многоаспектного описания, анализа, представления, синтеза и оптимизации эргасистемы, позволяющих исследовать процессы управления СДО с точки зрения как иерархии целей, так и процессов переработки информации как средства достижения этих целей, т. е. необходимость разработки информационной теории эргасистем (рис. 1), позволяющей создавать информационно-мате-матическое обеспечение (ИМО) специальных НИТ решения функциональных и целевых задач эргасистем, применение которого обеспечивает повышение информационной эффективности эргасистем как информационных систем.




КИБЕРНЕТИКА
ИНФОРМОЛОГИЯ

ИТ иерархических

систем (Н. Моисеева)


Организационная ИТ Общая

Статистическая (Ю. Горского) теория
ИТ связи эрга-

(К. Шеннона и систем
Н. Винера) Статистическая ИТ
(Б. Петрова)



ИТ систем

(А. Шилейко)




Общая ИТ Информационная
кибернетических систем теория эргасистем


Рис. 1. Место информационной теории эргасистем в системе

информационно-кибернетических наук


Проблема обеспечения информационной эффективности эргасистем в условиях глобальной информатизации и рыночных отношений приобретает новые черты и возможности. В связи с этим конечной целью обсуждаемых исследований является внедрение рациональной методологии обеспечения высокой информационной эффективности эргасистем и уменьшения трудоемкости их проектирования и разработки, базирующейся на принципах комплексного («системно-кибернетическо-информационного») [1, 2] подхода и содержащей совокупность основных положений новой информационной теории эргасистем.

^ 2. Методы исследований

Путь решения проблемы:

1. Разработка и применение комплексного подхода (рис. 2) на основе интеграции методологии информационного подхода (при котором эргасистема рассматривается как целенаправленная информационная система) с методологией кибернетического подхода (при котором рассмотрение эргасистем осуществляется на уровне ТППИ и процессов (алгоритмов) функционирования информационной базы) и методологией системного подхода в составе структурно-математического (при котором обеспечивается необходимый уровень математизации системно-кибернетическо-информационных понятий), операционного (при котором в многослойной автоматизированной имитационной модели операции объединяются математические и логико-лингвистические описания цели, процесса и результатов операции), ситуационного (при котором принятие решений осуществляется в динамике в реальном времени функционирования эргасистемы с учетом сложившейся ситуации) подходов [1, 2].


Принцип отражения Принцип причинности


Детерминизма
^ И КИ БЕ РН Е Т И Ч Е С К И Й П О Д Х О Д нформационного управления
р


И Н Ф О Р М А Ц И О Н Н Ы Й ^ П О Д Х О Д азнообразия



^ С И С Т Е М Н Ы Й П О Д Х О Д

Гетерогенности

Информационной управления и

Ст руктурно- мат ематический

ценности связи






^ И Ситуа- ционный

нформиро- Дуальности
Опера- ционный

ванности управления
Математизации ^ Многомодельности Ситуационности


Принцип системности


Рис. 2. Концептуальный вариант и принципы комплексного подхода

к анализу и оптимизации эргасистем


2. Использование соответствующего формально-математического ап-парата системологии, кибернетики, информологии, общей алгебры, теорий исследования операций, расписаний, эксплуатации, формальных грамматик, криптологии, математического программирования, логико-лингвистическо-го моделирования, структурного программирования (на ЭВМ), математической статистики и др. [3 – 7].

3. Результаты

Основы информационной теории эргасистем (рис. 3), обобщающие и развивающие результаты общей ИТ кибернетических систем и общей теории эргасистем, представленные в виде совокупности методологических положений ИТ эргасистем, теоретических положений синтеза и оптимизации информационных процессов, информационной базы и объединённой подсистемы контроля и защиты информации (КЗИ) в эргасистеме, позволяющие создавать эффективное ИМО специальных НИТ, внедрение которых обеспечивает повышение информационной эффективности (преобразующей способности, добротности, информационного воздействия, производительности, надежности и др., а также оперативности функционирования, устойчивости и живучести [3 – 7]) иерархических интегрированных эргасистем при одновременном уменьшении трудоемкости их проектирования, испытания, внедрения, эксплуатации и разработки (совершенствования).


Теоретические
положения
синтеза и

оптимизации
информ аци-

онной базы

эргасис тем







Теорети-

ческие
положени я
синтеза

и опти-

мизации
информа-

ционных

процессов
в эрга-

системе








Теоретические положения синтеза и оптимизации подсистемы контроля и защиты информации в эргасистеме




Методологические
положения
информационной
теории эргасистем






Комплекс эффективных алгоритмов из состав а ИМО НИТ

ситуационного планирования ТППИ, навигац ионных

определен ий и функционального контроля сос тояния
объектов управления; контроля и защиты информации

в эргасистеме, и др.





Рис. 3. Общая структура разработанных основ

информационной теории эргасистем


^ 1. Методологические положения информационной теории эргасистем, определяющие понятийный аппарат (проблемно-ориентированный вариант комплексного подхода, достаточно полная совокупность непротиворечивых терминов и определений методологических понятий, концептуальные модели, принципы и утверждения, парадигма информационной эффективности эргасистем) и формально-математический аппарат (математические модели целенаправленных иерархических эргасистем, информационных процессов, ТППИ, семантики информации, общесистемного тезауруса; математические меры количества структурной и содержательной информации в эргасистеме; система информационных показателей целевой и технологической эффективности и качества эргасистем; необходимые и достаточные условия наблюдаемости и управляемости СДО (в частности, летательного аппарата) по аппаратуре; методологическая диаграмма и методика разработки (с обоснованными специальными и техническими требованиями) ИМО, упорядочивающие мероприятия, связанные с автоматизацией и рациональной организацией информационных процессов и базы эргасистемы) [2 – 6].

Концептуальная модель (рис. 4) эргасистемы представляется в виде семикомпонентного комплекса функциональных подсистем (ФПС) измерения (P1), наблюдения (P2), идентификации (P3), выработки управляющих решений (P4), централизованной координации и организационного управления (P5), информационного обмена (P6), информационной защиты (P7) как развитие базисной шестикомпонентной модели проф. Б. И. Глазова.





Рис. 4. Инвариантная функциональная структура

информационно защищённой эргасистемы


Подсистема P7 носит дополнительный характер, поскольку необходима только при функционировании эргасистемы в информационно-агрессивной среде и, кроме того, снижает общую информационную производительность системы из-за затрат части ресурсов эргасистемы на реализацию специальных процедур обеспечения конфиденциальности информации.

Для обеспечения совместимости и непротиворечивости комплекса (ансамбля) методов контроля и защиты информации [7] в эргасистеме представляется целесообразным создание объединённой подсистемы КЗИ, включающей (см. рис. 4) подсистему P7и совокупность функций (задач) обеспечения достоверности и сохранности информации, выполняемых в основных ФПС.

Интегративным для эргасистемы является обоснованный «трёхэкстремальный» (*) принцип информационной эффективности: информационный ресурс (Qп– перерабатывающая информация) эргасистемы следует использовать рациональным способом (по специальной НИТ W*) и только для переработки наиболее ценной (качественной) информации (Qo* – осведомляющая информация), на основе которой действительно возможна выработка оптимальных (при данном ограничении на количество Io информации) управляющих решений (UG*), ведущих к достижению целей (G) управления [1 – 3]:

W*

QпQo* UG* │ Io. (1)

При этом под информацией понимается свойство объектов (процессов) окружающего материального мира порождать разнообразие состояний, которые посредством отражения передаются от одного объекта к другому (пассивная форма) и средство ограничения разнообразия и организации, т. е. управления, дезорганизации и др. (активная форма). Причём в эргасистеме наибольшее значение имеют активные формы проявления информации (преобразующая, координирующая, управляющая, выработки решения и др.), поскольку они являются причиной изменения состава, структуры и свойств (параметров) системы и управляемых объектов.

Выбор и рациональное распределение (табл. 1) [4] между функциональными подсистемами эргасистемы адекватных (удобных, приемлемых и др.) математических форм (моделей, мер) представления информации [3 – 6] осуществляется для наиболее характерных в эргасистеме видов информации: содержательной Qz (включая Qz – коммуникационную или шенноновскую) и структурной Qv (выявленных на основе применения интегрального атрибутивно-функционального подхода [1, 2]) с учетом качества содержательной информации как иерархии следующих внутренних и внешних свойств, соответственно:

<содержательность> := {<значимость (идентичность, полнота)>, <кумулятивность (гомоморфизм, избирательность)>};

<защищённость> := {<достоверность (помехоустойчивость, помехозащищённость)>, <сохранность (целостность, готовность)>, <конфиденциальность (доступность, скрытность, имитостойкость)>}.

Совокупность информационных мер (Кульбака IC, Фишера IF, Шеннона HS, Колмогорова Kf, Ловцова – Князева HЛК, Шилейко – Кочнева IШК, Ловцова IЛ, Петрова П, Харкевича IХ, Моисеева М, Шрейдера HШ, Хартли HH), используемых в эргасистеме, позволяющая реализовать принцип информационной эффективности, должна отвечать следующим основным требованиям: адекватность, согласованность, эффективность, аддитивность, понятность [3, 4].

Согласно выражению (1) под ценностью информации понимается её значимость, определяемая способом динамического отображения множества её качественных свойств (KQ) и количественных характеристик (I) на множество возможных управляющих решений (UG), ведущих к достижению целей (G) управления:

JQ(t) : KQ× I × T UG, t  T. (2)

Исходное концептуальное утверждение состоит в том, что с ростом информационной энтропии H системы  при прочих равных условиях степень неопределенности системы не изменяется, а возрастает количество M способов реализации определенного состояния si S системы:

{H[1(S1)] < H[2(S2)]} ═══> M2(si2) > M1(si1), si S, │S2│ > │S1│. (3)


Т а б л и ц а 1

Рациональное распределение информационных мер в эргасистеме


Функциональные

подсистемы эргасистемы

(см. рис. 4)

Адекватные

информационные меры

P1

IC(R1│R2) – Кульбака,

IF{R(s, V)│R(s, V+V)} – Фишера

P1, P6

HS (pm, N) – Шеннона

P2, P3

Kf(s) – Колмогорова,

HЛК {(p)(x)} – Ловцова – Князева

P2, P3, P5

IШК () – Шилейко – Кочнева,

IЛ () – Ловцова

P4

П (J) – Петрова

P4, P5

IХ (PG) – Харкевича,

М (J) – Моисеева

P5

HШ (m, T) – Шрейдера

P5, P6

HH(N) – Хартли

P7

HЛК {(p)(x)} – Ловцова – Князева


Алгебраическая структурно-функциональную модель эргасистемы представляется в виде системы взаимосвязанной по определенным правилам совокупности универсальных алгебр Θ и гомоморфизма g:

{Θ = < E, C, Φ, G >; g: G Φ}, (4)

где E = – основное множество-носитель, представляющее собой множество функциональных элементов эргасистемы, включающих подмножество основных средств S = {sl}, l = 1,…,L (организаций, подразделений, комплексов средств автоматизации (КСА) и др.), подмножество дополнительных средств R = {rk}, k = 1,…,K (ресурсов – информационных, материальных, энергетических и др.); C = {ci}, i = 1,…,n – дистрибутивная решетка, представляющая собой множество возможных информационных каналов (каналов связи, показателей управления, наименований информационных массивов (ИМ) и др.) ci C между функциональными элементами АСУ; Φ  O(S, C) – подрешетка дистрибутивной решетки

O(S, C) = {  : S2С}, (5)

где O(S, C) – дистрибутивная решетка, т. е. частично упорядоченное множество всех отображений декартова квадрата S × S = S2 в решетку C, представляющая собой множество допустимых отображений, индуцирующих соответствующие иерархические информационно-распределительные структуры в виде матриц

  ║M║ = {cij(s1, s2)}; i, j = 1, …,L; s1= i, s2= j, (6)

и включающее подмножество отображений mi M, i = 1,…,l, ставящих в соответствие каждой паре 1, s2>  S основных элементов носителя E информационный канал c =  (s1, s2), c  C между ними; G = [ A(p), B ], p =

= 1,…,m – мультирешетка, т. е. дистрибутивная решетка, дополнительно наделенная операцией композиции (*) и отношением предшествования

(), такими, что:

a1*a  a2*a, a*a1 a*a2  a1 a2a1, a2, a  A(p), (7)

и представляющая собой множество задач (целей) a  A(p), стоящих перед эргасистемой, включающее ориентированный граф задач переработки информации (ЗПИ) без петель и контуров с множеством вершин A(p)= {a1, a2,..., aNp}, отображающих заданное множество ЗПИ, и множеством дуг B  A(p)× A(p), отображающих частичный порядок в ТППИ.

Задание ограничения отображения в модели понимается как сопоставление паре i, j> (ЗПИ ai G и ситуационной структуры эргасистемы j M) соответствующей новой структуры

' = g(ai)j; '  ; i = 1,…,Np; j = 1,…,l, (8)

отражающее «перестройку» эргасистемы под влиянием ЗПИ ai.

Условие гомоморфности отображения g означает, что «перестройка» обладает инерционностью, т. е. не меняет радикально взаимодействия между различными структурами и согласована с отношением порядка.

Соответствующая мера полной структурной информации Qv, т. е. информации о жизненном цикле эргасистемы, равна (см. табл. 1) [3, 4]:

Iv() = IЛ() = msln(ns) + mrln(nr) + {[iln(i/ci)]  [mcln(2)] +

+ [maln(na) + mbln(2)]}  [kmckln(2)] + mln(n), (9)

ms+ mr+ mc+ mφ+ ma+ mb= min; i = 1,…,nc; k = 1,…,n'φ,

где ms, mr, mc, mφ, ma, mb – число подстрингов (символов и др.), представляющих элементы s  S, r  R, c  C, φ  Φ, a  A(p), b  B в минимальном стринге-описании данной системы Θ (подсистемы), соответственно.

Мера обладает свойствами аддитивности, универсальности, детерминированности (не требует статистических данных), конструктивности (не требует ансамбля объектов), независимости от потребителя.

Структурно-математическая модель ТППИ, определяющая основные виды переработки информации и соответствующих ТППИ (табл. 2), представляется в виде композиции правил-отображений преобразования и интерпретации M, Qz[5]:

Ao(T)

MoQzo(T)

AM(Qv, Qz') AQ(Qv, T) (10)

A1(T)

M1Qz1(T) ,


где Mo, M1 – множества исходных информационных массивов (ИМ) (сообщений, сигналов) и преобразованных ИМ, соответственно; Qzo, Qz1 – исходное индивидуальное (для конкретного потребителя) и используемое для интерпретации преобразованных ИМ множества троек <имя – смысл – значение>, соответственно; Ao(T), A1(T) – отображения, реализующие правила интерпретации исходных и преобразованных ИМ, соответственно (в частном случае они могут совпадать); AM(Qv, Qz') – отображение, реализующее правило преобразования ИМ, определяемое структурной информацией Qv потребителя и структурно-статистической информацией Qz' источника; AQ(Qv, T) – отображение, реализующее правило преобразования информации, в случае, если отображение Ao биективно (элемент Qzo(T) имеет не более одного прообраза в Mo), в противном случае – отношение наличия в множествах Qzo, Qz1 общего прообраза в Mo, не сохраняющее информацию.

Т а б л и ц а 2

Основные виды переработки информации

и соответствующих ТППИ в эргасистеме


Биективность


Тип ТППИ

AM(Qv, Qz')

AQ(Qv, T)

+

+

Без потери Qz

–

+

Со сжатием m (с потерей Qvm)

–

–

С потерей Qz


Алгебраическая модель процесса детерминированного преобразования ИМ представляется в следующем виде [5]:

{ < Mo, M1, Φ, Ω, f(Mo, M1, Ω) > ; aM(Qv): Mo× Ω M1× Ω }, (11)

где Mo – множество исходных ИМ-оригиналов; M1 – множество ИМ, преобразованных с использованием некоторого алгоритма aMi AM преобразования (выполнения ЗПИ соответствующего вида); Φ – структура алгебраической модели Θ информационного узла (ФПС) вида (4); Ω – множество факторов неопределенности (техническая ненадежность средств информационного узла, различные виды погрешностей преобразования, неприменимость отдельных aMi к некоторым ИМ moi Mo и др.); f – конкретный вид ситуационного (характеризуется Ω) распределения сложных событий, состоящих в том, что на входе узла действует ИМ moi Mo, а на выходе через определенный промежуток времени τ появляется преобразованный ИМ m1j M1.

Количество информации Qz(m, T), содержащейся в ИМ m  M относительно модели предметной области (тезауруса) T = {, Z}, равно степени изменения тезауруса под воздействием соответствующего оператора Om О, Om= {omi}, i = 1,…,I (см. табл. 1) [3, 4]:

Iz(m, T) = HШ(m, T) = ln[T(Om)/T] = ln{[ini(o)]/ (ini)}, (12)

где ni, i = x, y, z – кардинальное число i-го множества; X – множество понятий <имя – смысл – значение>; Y – множество предикатов различного вида; Z – множество событий, на котором заданы логические операции и специальные кванторы.

Система информационных показателей эффективности (технологической и целевой) и качества эргасистемы с произвольной топологической структурой информационной распределительной сети, имеющих практическое значение, включает такие показатели, как [5]:

коэффициент информационно-технологической эффективности (рациональности использования информационного ресурса) узла (эргасистемы):

J1т= Эт/ [ Эт+ Iv() ], J1т ( 0, 1 );

информационная производительность: J2т= Эт/ ';

информационная надежность: J3т= Эт/ H(M1), J3т (0, 1] (надежность равна единице в случае отсутствия дестабилизирующих факторов);

информационно-преобразующая способность: J1ц= Эц/ t';

информационная добротность (характеризует экономичность эргасистемы): J2ц= I / [Iv+Iz(T)] = [Эц+Io+Iv+Iz(T)]/[Iv+Iz(T)] = 1+[Эц+Io]/[Iv+Iz(T)];

коэффициент информационного усиления (характеризует силу воздействия информационного узла, эргасистемы):

J3ц= I / Эц= [Эц+Io+Iv+Iz(T)] / Эц= 1 + [Io+Iv+Iz(T)] / Эц,

где Эт= H(M1) – ip(moi) H(M1│ moi); H(M1) = jp(m1j)ln p(m1j);

H(M1│moi) = jp(m1j│moi)ln p(m1j│moi); Эц= max │Iz(M, TL)│ =

= max m│ln [TL(Om)/TL]│, m = 1,…,M; Iv() – количество используемой структурной информации, содержащейся в информационном узле, определяющее затраты (информационные, материальные, энергетические) на преобразование содержательной информации; ' – средний интервал времени между моментами формирования двух преобразованных ИМ m1j, m1(j+1) M1, j = 1, 2,... ; t' – средний интервал времени переработки осведомляющей информации Qo от одного СДО; I – общее количество информации, которое хранится и циркулирует в эргасистеме (узле); Io – количество информации, хранимой в информационной базе эргасистемы (узла); mо – ИМ-оригинал; L – номер выходного информационного узла управляющей подсистемы.

При этом определено, что степень глобальной информационно-тех-нологической эффективности (ИТЭ) эргасистемы не превышает максимальной степени локальной ИТЭ подсистем (информационных узлов) эргасистемы при любых условиях, т. е. J1т max{J1тl}, l = 1,…,L, а степени глобальных информационно-технологических надежности и производительности эргасистемы определяются, главным образом, соответствующими локальными показателями выходной подсистемы (узла) при любых условиях, т. е. J2т J2тL, J3т J3тL [6].

Условие наблюдаемости состоит в следующем: для того, чтобы летательный аппарат (ЛА) как СДО был наблюдаем по аппаратуре, необходимо и достаточно, чтобы

rang ║ H HC HC2... HCl-1║Т= l, (13)

где H, C – матрицы наблюдения и информационных связей, соответственно, т. е. чтобы агрегированная матрица размера [kl × l], k  l имела максимальный ранг (при yi(t) = V, i = 1,…,l; V  {0, 1}).

Условие управляемости состоит в следующем: для того, чтобы ЛА был эффективно (с точностью до порога различимости ds= │si– sj│– метрика пространства состояний ЛА S = {si}, i = 1,…,Id, Id= │S│/ ds) управляем (по аппаратуре и движению) необходимо и достаточно, чтобы

max{Io(S)} > Iу(U)│ds, (14)

т. е. максимальное количество Io осведомляющей (контрольно-измеритель-ной) информации (о состоянии si S объекта управления), полученное от ЛА, было строго больше количества Iу управляющей информации (об управляющем воздействии uj U), которое можно сообщить ЛА [5].

Система обоснованных информационно-статистических показателей (индексы цен, коэффициент роста, уровень и темп прироста, темпоральные индексы базисных и цепных структурных сдвигов в проектных расходах, и др.) комплексного информационно-аналитического исследования и экономической экспертизы процессов создания, испытания и развития объектов новой техники позволяет оценить качество (размерность, сруктурированность, динамичность и др.) проектных инвестиций в промышленности, науке, производственной сфере экономики и др., следовательно, определить основные тенденции технической политики надсистемы.

В частности, соответствующие оценки качества проектных инвестиций позволяют определить степень согласованности и взаимосвязи выделяемых финансовых средств и статей их расходов с задачами отраслей надсистемы, а также с долгосрочными планами их развития. Количественные показатели, обеспечивая требуемую детализацию представления расходов (вплоть до затрат на отдельные элементы проектов), выполняют роль взаимных связей между иерархическими уровнями статей бюджета надсистемы и служат средством контроля за целевым использованием финансовых ресурсов.

Разработанная система информационно-статистических показателей обладает функциональной полнотой и приемлема для решения задач оптимизации финансово-экономического обеспечения мероприятий развития производства и повышения эффективности использования выделяемых проектных инвестиций.

В концептуальной модели системы взаимной безопасности ансамбль обоснованных информационно-статистических показателей целесообразно использовать на уровне организационно-технологического управления, направленного на удовлетворение совокупности производственных интересов каждой надсистемы в условиях сложившейся материально- и информационно-производственной организации, в частности, для сравнительного анализа проектных расходов конкурирующих надсистем на оборону.

^ 2. Теоретические положения синтеза и оптимизации информационных процессов в эргасистеме, включающие методологические положения предметной области ситуационного планирования (в подсистеме P5) ТППИ в иерархической сети эргасистемы (определения, декомпозиция проблемы, концептуальные утверждения); математическую модель проблемной ситуации принятия решений по планированию ТППИ в иерархической сети эргасистемы; методику разработки, состав и структуру (внутреннюю организацию), научные методы, технологию и средства применения (в сети эргасистемы) ИМО упорядочения и распределения экзогенного ресурса и ЗПИ, выбора, коррекции и координации решений периферийных элементов (ПЭ) сети эргасистемы; метод тест-динамической оптимизации ситуационного упорядочения ЗПИ; метод распределенной телепереработки осведомляющей (контрольно-измерительной) информации в иерархической сети эргасистемы, применение которых в совокупности позволяет разработать и внедрить ИМО, дающее существенный (30 – 60%) выигрыш во времени выполнения технологического процесса полной иерархической переработки измерительной информации относительно децентрализованной или централизованной переработок [8].

Математически задача ситуационного планирования и координации (СПК) ТППИ в иерархической сети эргасистемы (рис. 5) формулируется как задача составления оперативного парето-оптимального плана (W*  Δ) использования имеющихся средств (S = {sl}, l = 1,…,L) автоматизации и ресурсов (R = {rk}, k = 1,…,K), который обеспечивает экстремальное значение заданному глобальному показателю быстродействия

Fo(W*, ) = min[D(W, )],   Ω (15)

(где D – директивный срок) при выполнении специфических ограничений, определяющих допустимость плана W*, и классифицирована как сложная оптимизационная задача иерархического многоэтапного стохастического программирования (поскольку решение задачи разнесено в пространстве и во времени и принимается в условиях возмущающих воздействий ) комбинаторного типа, декомпозируемая на:

две математические взаимосвязанные оптимизационные подзадачи упорядочения и разбиения ЗПИ A(p)= {ai}, i =1,…,Np по эшелонам иерархии сети эргасистемы;





Рис. 5. Организационно-техническая структура

информационно-распределительной сети эргасистемы


математическую оптимизационную подзадачу координации решений-расписаний

Wx*: A(p){0, 1,..., [Dmin(p)– 1]}, p = 1,…,m; x = 1,…,n (16)

периферийных элементов эргасистемы, сопоставляющих i-й ЗПИ время ti(w)= {0, 1, 2, ...} её начала;

логико-лингвистическую подзадачу оперативной математической формулировки данных трёх оптимизационных подзадач.

Математическая модель проблемной ситуации принятия организационно-технических решений (W = 1, W2,..., Wn>, где W – вариант распределения ЗПИ) n периферийными элементами по планированию переработки информации в иерархической сети эргасистемы, в структуру которой с целью адекватного отражения реальных процессов СПК введены координирующие сигналы (Wo= o1, Wo2,..., Won>, где Wo – экзогенный аппаратно-программный ресурс, выделяемый периферийным элементам) центрального элемента (ЦЭ) управления, содержит алгоритм, предусматривающий итерационный процесс выбора пары, содержащей:

^ 1) оптимальное решение

W*(Wo, ω) = < Argmin F1(W1), Argmin F2(W2),..., Argmin Fn(Wn) > (17)

W1Δ1*(Wo1, ω1) W2Δ2*(Wo2, ω2) WnΔn*(Won, ωn)

Δx*(Wox, ωx) = {Wx| ox, Wx>  Δxo× Δxαβ, Wx Δxαβ(ωx)}, x = 1,…,n, (18)

где Fx – локальная (для периферийного элемента) целевая функция (ЛЦФ); α, β – ограничения множеств Δx допустимых решений, задаваемые функционально-операторными или аксиоматическими способами и путем введения графовой или логико-алгебраической структуры, соответственно;

^ 2) оптимальный (рациональный) координирующий сигнал

Wo* = Argmin Fo[W(Wo), ω] = Argmin Fo{Wо(λ), Fx, ω}, x = 1,…,n. (19)

WoΔo*(ω) Wo Δo*(ω)

Решение многокритериальной подзадачи координации (поиска Wo*) осуществляется способом агрегирования (свертки) ЛЦФ с учетом приоритетных (весовых) коэффициентов λx≥ 0, Σxλx= 1, x = 1,…,n объектов управления (периферийных элементов), правил предпочтения целевых функций и закона изменения этих правил [8].

Метод распределенной переработки телеметрической (контрольно-измерительной) информации (ТМИ) в иерархической сети эргасистемы (как специальный метод целочисленного динамического программирования, объединяющий идеи прямых методов последовательного сужения множества альтернатив и непрямых методов, ориентированных на задачу) базируется на представлении процесса выработки и принятия решения о виде технического состояния ЛА в эргасистеме с помощью математической структуры многоуровневого функционально-технического диагностирования:


Tн= < Q, В, f >

_ _ _

f1f1f2f2fKfK

S1S2... SK

1122KK

L 12k

T  X  Z ───> Y ────> E1/Yф────> E2/E1ф────> ... ────> EK/EK-1ф,

────> ────> ────> ────>

υ1_ 2_ k_

1122... KK



TФ= < D, П,  >


где T – множество моментов времени, в которые наблюдается ЛА; X, Y – множества входных и выходных сигналов ЛА; Z – множество состояний ЛА; Ei, Si, i = 1,…,K – множества заданных и истинных видов технических состояний подсистем ЛА на i-й страте описания; Eiф – фактор-множество Ei; Tн – тезаурус, содержащий неформализованный образ ЛА как информационной систем^ Оператор
(Решения,

рекомендации,

объяснения)



Исходные
данные



Эксперт ^ Речь Изображения





^ ЧЕЛОВЕКО-МАШИННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТУА Л Ь НЫЙ ИНТЕРФЕЙС


БЛОК ОБУЧЕНИЯ

(определения, модификации, пополнения знаний)

ДИАЛОГОВЫЕ

Процедуры активизации БДЗ (символьный канал)

БЛОК ЕСТЕСТВЕННОГО ОБЩЕНИЯ (зрительный и акустический каналы)








АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
^ ДИАЛОГОВЫЙ МОНИТОР



БЛОК АНАЛИЗА

условий разрешимости, формализации, автосинтеза алгоритма решения задачи

^ БЛОК ВЫБОРА РЕШЕНИЯ

(выработки, логического вывода, обоснования и интер-претации решения задачи)
















^ БАЗА МОДЕЛЕЙ

(прикладных математических и информационных модулей)

БАЗА ЗНАНИЙ

(логико-лингвисти-ческая модель информационного процесса)

^ БАЗА ДАННЫХ

и стандартного ИМО функциональной подсистемы АСУ





^ ИНФОРМАЦИОННОЕ ПОЛЕ



Рис. 6. Базисная информационно-функциональная структура

специализированной БДЗ


инвариантности к различным ЛА, т. е.:

Ai(ΦQi) = Aj(ΦQj) │ i, j = 1,…,m; i ≠ j, (28)

где m – количество различных ЛА, обслуживаемых ΦQ; Ai, Aj – множества алгоритмов применения знаний для выполнения специальной задачи эргасистемы при управлении i-м и j-м ЛА, соответственно;

интеллектуальности, т. е. быть обеспеченным интеллектуальным интерфейсом, который позволял бы операторам-парапрограммистам пополнять и уточнять Q(Yп↔ Yн) и Q(YD) на различных этапах жизненного цикла ЛА: наземные (Tн) и лётные (Tл) испытания, штатная эксплуатация (Tшэ) и др.:

≈ ≈ ~ ~

E(ΦQ): {Q[Yп(T) ↔ Yн(T)], Q[YD(T)]} {Q[Yп(T) ↔ Yн(T)], Q[YD(T)]},

T  {Tн, Tл, Tшэ}, (29)

где E(ΦQ) – интеллектуальный интерфейс, позволяющий оператору управляющей подсистемы осуществлять отображение неполных и неточных знаний (две волнистые линии) в более полные и точные (одна волнистая линия).

Специализированные БДЗ (как информационно-математические модели автоматизированных подсистем P5, P2, P3 (см. рис. 4): координации и планирования ТППИ, функционально-технического диагностирования, навигационных определений ЛА, соответственно, обеспечивающие внедрение специальных НИТ) в качестве основных элементов содержат фреймовые логико-лингвистические модели (включающие концептуальные структурные фреймы-прототипы, фреймы-образцы и фрейм-сценарии как форму представления фреймовых описаний диалоговых процедур) информационных процессов, предназначенные для переработки лингвистических данных и обеспечивающие реализацию диалоговых человеко-машинных процедур, оперативное выполнение информационных процессов ситуационного планирования и контроля ЛА, хранение обобщенной (текущей, ретроспективной и др.) информации о технологии процессов, реализацию системного принципа непрерывного развития ИМО; продукционные правила, рациональные стратегии и соответствующие комплексы эффективных алгоритмов оперативной выработки центральным и периферийными элементами эргасистемы рациональных (оптимальных) управляющих организационно-технических решений; методические принципы программной реализации фреймовых моделей.

Метод робастного (стабильного, т. е. не чувствительного к незначительному или частичному искажению КИИ) ситуационного функционального контроля состояния управляемого ЛА (как специальный метод стохастического программирования, ориентированный на задачу) основан на том, что первоначально полагается, что ЛА будет правильно функционировать на интервале наблюдения Т. Поэтому для проверки правильности изменения параметров rxj Rx, j = 1,…,jx текущих на Т процессов Yx, x = 1,…,xT, функционирования ЛА используются соответствующие критерии

{ Kxjн, Kxjп, Kxjк}, (30)

характеризующие правильность начального состояния Yx по rxj на T, правильность протекания и правильность конечного состояния Yx, соответственно.

Если в какой-либо момент времени на Т обнаруживается ситуация, похожая на рассогласование, или неопределенное состояние процесса (процессов), то предполагается возможность проявления ДФ и осуществляется проверка наличия распространения этого проявления из-за причинно-следственных связей на другие процессы функционирования. Если такая проверка подтверждает факт распространения, то принимается решение о проявлении ДФ и оператору выдаются рекомендации UG по управлению в соответствии с текущей ситуацией функционирования ЛА, в противном случае, обнаруженная возможность проявления ДФ оценивается как искажение КИИ помехами.

Проверка наличия распространения проявления ДФ осуществляется по наиболее «оперативным» причинно-следственным связям, укладывающимся по времени в некоторый интервал, оставляющий оператору достаточно времени для своевременного реагирования (обеспечивается реальный масштаб времени выработки рекомендаций UG по управлению ЛА).

Правило получения результата СФК по рациональной стратегии W* выражается формулой:




1, @ Skxji= 1  { Soxji, S1xji,..., S(k-1)xji} { δ, H }  (τ1xj+

+ τ2xj+...+ τkxj≤ ∆τx),

Sxji= (31)

δ (k), @ Skxji= δ  [Slxji= H│ l (l ≥ k+1)  (τ1xj+ τ2xj+...+ τkxj≤ Δτx)],


где Sxji – уточненный по продукционным правилам за интервал Δτx результат СФК параметра rxj на момент ti; 1 – подтверждение правильности Yx; δ(k) – определение ДФ в результате последнего уточнения Sxji, полученного на Δτx и не равного H (k характеризует достигнутую вероятность получения точной оценки Sxji= δ); Skxji – результат СФК rxj, уточненный по продукционным правилам с использованием результатов СФК параметров k-го уровня процессов-следствий;  – знак логического «И».

Фреймовая логико-лингвистическая модель диалогового процесса оперативной математической формулировки задач СПК ТППИ содер