Содержание к диссертации
СОДЕРЖАНИЕ 2
ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ, УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ, СИМВОЛОВ, ЕДИНИЦ И ТЕРМИНОВ 6
ВВЕДЕНИЕ II
1 СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ, ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ 21
1.1 Актуальность исследовании 21
IЛ Л Специфические региональные особенности Оренбургской области 21
1.1.2 Исследование эффективности производства авиационно-хими-ческих работ 23
1.1.3 Технологический процесс производства авиационно-хими-ческих работ 31
1.1.4 Готовность технологического процесса к производству авиаци-онно-химических работ 33
1.2 Автоматизация проведения подготовительных мероприятий 38
1.2.1 Последовательность подготовительных мероприятий 38
L2.2 Предпосылки снижения затрат времени 43
1.3 Постановка проблемы 45
1.4 Цель и задачи исследования 46
2 МЕТАСИСТЕМНЫИ ПОДХОД К ОПИСАНИЮ МОДЕЛИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ АВИАЦИОННОГО СПЕЦИАЛИЗИРОВАННОГО КОМПЛЕКСА 47
2.1 Принципиальные отличия системы от метасистемы 47
2.2 Выявление диапазонов эффективности технологического процесса 50
2.3 Обеспечение сочетаемости элементов АСК 54
2.4 Стратегия выбора технологии проведения АХР 56
2.5 Оценка и обеспечение уровня готовности технологического процесса з
2.6 Оптимизация перераспределения общесистемных ресурсов АСК 58
2.7 Оптимизация набора используемых технологий 59
2.8 Результаты анализа применимости задач, решаемых при мета-метасистемном подходе, к АСК 60
2.9 Повышение эффективности управления АСК 61
2.10 Структурная модель функционирования АСК 63
Выводы по второй главе 64
3 ОПТИМИЗАЦИЯ УРОВНЯ ГОТОВНОСТИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКО КОГО ПРОЦЕССА К ПРОВЕДЕНИЮ АХР 65
3.1 Статистический анализ последовательности подготовительных ме
роприятий 65
3.1.1 Корреляционный анализ на матрице исследования 65
3.1.2 Факторный анализ 72
3.1.2.1 Метод главных компонент 72
3.1.3 Регрессионный анализ 77
3.1.3.1 Постановка задачи 77
3.2 Оптимизация временных параметров 87
3.2.1 Корреляционный анализ на модифицированной матрице 87
3.2.2 Факторный анализ на модифицированной матрице 89
3.2.3 Регрессионный анализ на модифицированной матрице 91
3.2.4 Оптимизация временных параметров по регрессионным моделям 98
Выводы по третьей главе 99
4 ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ 101
4.1 Структурно-функциональная схема экспертной системы 101
4.2 Методика моделирования предметной области 102
4.2.1 Описание концептуальной схемы предметной области 102
4.2.2. Определение границ предметной области 104
4.3 Описание модели предметной области 106
4.3.1 Обоснование структуры предметной области 106
4.3.2 Анализ зависимостей и построение решающих правил 107
4.4 Методика формализации предметной области 109
4.4.1 Обоснование модели представления знаний 109
4.5 Оптимизация структуры базы знаний 112
4.5.1 Оптимизация структур фреймов 112
4.6 Программная реализация экспертной системы 117
4.6.1 Структура и функционирование экспертной системы 117
4.6.2 Практическая реализация базы знаний экспертной системы 121
Выводы по четвертой главе 124
5 ПРАКТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ 126
5.1 Технические характеристики экспертной системы 126
5.2 Функциональные характеристики экспертной системы 126
5.3 Методика исследования эффективности экспертной системы 128
5.3.1 Влияние применения ЭС на эффективность выработки решения 128
5.3.2 Оценка эквивалентности решения экспертной системы 130
5.3.3 Оценка экспертной системы по времени выработки решения 134
5.4 Сокращение времени проведения подготовительных мероприятий 135
5.4.1 Сетевая модель последовательности мероприятий 135
5.4.2 Реализации концепции снижения затрат времени на проведение подготовительных мероприятий за счет автоматизации 138
5.5 Двухуровневая структурная модель технологического процесса проведения АХР 142
5.5.1 Выбор средства доставки для реализации конкретной технологии 143
Выводы по пятой главе 150
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 151
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 155
ПРИЛОЖЕНИЯ 1
Введение к работе
Диссертационная работа посвящена исследованию процесса принятия решения о готовности АСК и реализуемого им технологического процесса проведения АХР. В качестве концептуальной основы анализа, синтеза и управления системами автоматизации технологических процессов и производств принята идеология метасистемного подхода.
Актуальность. В последнее десятилетие особую актуальность приобрела проблема создания конкурентоспособных высокоэффективных технологий в связи с возрастающей потребностью России по вхождению в международную рыночную систему.
Одним из перспективных направлений на современном этапе развития является применение технологий, гарантирующих резкое увеличение производительности и интенсификацию производственных процессов, а, следовательно, снижающих себестоимость и повышающих конкурентоспособность продукции.
В общем случае под технологией понимается совокупность способов, средств и процессов, обеспечивающих выполнение определенной последовательности операций. Одной из задач, решаемых при подготовке АСК к проведению АХР, является задача выявления и обеспечение готовности АСК и реализуемых им технологий к использованию, поскольку лишь сбалансированная готовность отдельных подсистем АСК обеспечивает своевременность и эффективность проводимых АХР.
Применительно к АХР, позволяющим осуществлять ряд трудоемких мероприятий путем проведения летных операций, технологический процесс предусматривает выделение функциональных и обеспечивающих подсистем: сельскохозяйственных летательных аппаратов (СЛА), наземного комплекса (НКМ) и АХР. Вследствие этого происходит разбиение всей технологии на отдельные взаимосвязанные технологические процессы в выделенных подсистемах. Технологическая схема реализует связи между функциональными (СЛА, АХР) и обеспечивающими (НКМ) подсистемами и определяет, каким образом и в какой последовательности выполняются задачи функциональных подсистем с помощью обеспечивающих подсистем.
Необходимо отметить, что подсистемы наземного комплекса (НКМ) являются относительно стабильными (статичными) в течение продолжительного периода времени. В связи с этим динамика НКМ сводится к перераспределению ресурсов общесистемных ресурсов. Наиболее динамичной составляющей АСК является подсистема СЛА, фактически определяющая область предпочтительного применения (ОПП) и оцениваемая на основе противоречивых критериев оптимальности.
К характерным особенностям операций с СЛА относятся: разнородность действий; значительный территориальный охват; необходимость учета изменений географических и климатических условий; представление СЛА как элемента системы, функционально связанного с ее компонентами на всех этапах выполнения задачи и др.
Исход операции при использовании СЛА определяется эффективностью взаимодействия наземных служб обеспечения операции, характеристиками и действиями СЛА в сложившихся условиях, а также противодействием, направленным на снижение его эффективности. Объективно существование противодействия обусловлено наличием таких труднопрогнозируемых факторов как метеорологические условия, воздействие электромагнитного излучения различной природы, создающее помехи навигационному оборудованию, ухудшение условий визуального контакта в местах проведения операции. В связи с этим учет возможного противодействия связан с моделированием неопределенной ситуации для решения задачи выбора параметров подсистем АСК.
С развитием систем, создаваемых на основе новых технологий, возрос интерес к исследованиям, проводимым в направлении автоматизации процессов управления. Это обусловливает необходимость постановки задач, относящихся к категории трудноформализуемых.
Разработанные к настоящему времени методы моделирования и формали 13 запий, реализованные в подавляющем большинстве современных систем поддержки принятия решения не отвечают в полной мере предъявляемым требованиям, поскольку ориентированы на решение достаточно легко формализуемых задач, но не задач, обусловленных неоднозначностью решения, т.е., неопределенностью. А именно такие задачи приходится решать в процессе принятия решений. Таким образом, традиционный подход к решению задач автоматизации ведет к закономерному повышению потерь.
Решение вышеуказанных задач представляется целесообразным осуществлять методами прогнозирования, позволяющими устранить или, по крайней мере, в необходимой степени компенсировать наличие неопределенности.
Из вышесказанного можно сделать следующие обобщающие выводы: 1 Создание конкурентно - способных образцов автоматизированных сис тем является стратегической целью, достижение которой определяет место на шей страны на мировом рынке и положение в мировом сообществе в целом. 2 Очевидно, что достижение указанной цели возможно лишь при реше нии ряда задач, заключающихся в разработке и реализации новых подходов и методов, основанных на использовании новых информационных технологий. Современное состояние автоматизации процесса управления характеризуется двумя противоречивыми тенденциями. С одной стороны, очевидно стремление к интеграции проводимых работ, ведущее к повышению иерархичности систем управления. С другой стороны имеется тенденция к узкой специализации технологических процессов, ведущая к отчетливому выделению специализированных технологических систем.
При выборе технологической системы, адекватной текущей управленческой ситуации, необходимо распознавание состояния объекта управления и состояния внешней среды, определяемого вышеперечисленными факторами. Объективная оценка состояний объекта управления и внешней среды обеспечит приятие адекватного решения о выборе оптимальной технологии в сложившейся ситуации.
АСК для проведения АХР по совокупности признаков (наличие: болыио 14 го числа подсистем - самостоятельных структур; сложных взаимосвязей; участие в ней человека и в качестве объекта управления и в качестве управляющего звена) относится к сложным системам.
В настоящее время предложены методологические основы общей теории сложных систем. Однако традиционный подход при построении теории, несовершенство методологии формирования набора структур, неадекватность применяемых стохастических критериев оптимального управления, неразвитость методов выбора признаков при распознавании управленческой ситуации не дают оснований считать проблему автоматизации разрешенной.
Таким образом, существуют практическая и теоретическая потребности для разработки комплекса оптимальных методов, повышающих эффективность сложных систем путем автоматизации. Это, в свою очередь, позволит повысить эффективность как существующих, так и вновь создаваемых систем за счет своевременного переключения технологических структур, повышения качества готовой продукции, оптимального перераспределения имеющихся управляющих ресурсов, охвата автоматизацией более широкого круга технологических процессов.
Вместе с тем, сложные системы характеризуются явно выраженной иерархией и на верхних уровнях неизбежно выходят на некоторое множество систем - метасистему.
Ряд первоисточников содержат упоминание о некоторых множествах систем (метасистемах), но исследования методологии и типовых задач, применительно к АСК для проведения АХР, отсутствуют. Наряду с этим, отсутствуют адаптированные методы моделирования и формализации.
Разработанные к настоящему времени методы моделирования и формализации, реализованные в наиболее отвечающих современным требованиям автоматизированных системах поддержки принятия решений, несмотря на глубокую проработку отдельных направлений, в целом не снимают проблемы в решении задач автоматизации, не поддающихся решению численными методами. Это обусловливает постановку задач, относящихся к категории трудно формализуемых, решаемых, как правило, на вероятностном уровне, с привлечением методов прогнозирования.
При отсутствии методологического аппарата построения высокоэффективных систем поддержки принятия решения, усилия исследователей и разработчиков были направлены на совершенствование отдельных элементов информационно-расчетных систем. Такой подход хотя и дает определенный эффект, но полностью выявленных проблем не снимает.
Наличие указанных недостатков ставит проблему их устранения путем разработки ЭС на основе адекватного методологического аппарата, использующего нетрадиционный подход к описанию предметной области. Наиболее эффективной представляется автоматизация решения трудно формализуемых задач путем реализации методов искусственного интеллекта (ИИ), что позволяет повысить обоснованность предлагаемого решения.
Актуальность данной проблемы отражена в Постановлении СМ РФ № 263 от 1 апреля 1993 г., где основными задачами определяются «разработка предложений по обеспечению конкурентноспособности продукции, ...внедрение перспективных научно-технических разработок». А так же в Дополнении к Положению, принятом Постановлением № 609 Правительства РФ от 17 мая 1996 г., где в дополнение к вышеуказанным задачам «комитет осуществляет координацию деятельности по разработке и реализации научно - технической политики в области автоматизации и системостроения».
Объект исследования. Объектом исследования в диссертационной работе является система управления производством авиационно-химических работ.
Предмет исследований. В диссертационной работе предметом исследования являются эффективность системы управления авиационным специализированным комплексом.
Цель исследования: повышение эффективности функционирования авиационного специализированного комплекса для производства авиационно -химических работ. Цель исследования достигается путем решения следующих задач:
1 Обоснование применимости метасистемного подхода к функционированию авиационного специализированного комплекса
2 Постановка и решение задачи оптимизации управления готовностью авиационного специализированного комплекса.
3 Разработка архитектуры экспертной системы поддержки принятия решения.
4 Исследование технологических факторов повышения эффективности авиационного специализированного комплекса.
Методы исследования. Поставленные задачи решались методами: теории принятия решений; прогнозирования; статистического анализа, оптимизации; искусственного интеллекта (ИИ).
Сущность решаемой научной задачи состоит в оптимизации длительности подготовительных мероприятий, повышающих готовность АСК.
Решаемые научные задачи принадлежат к направлениям технической кибернетики, изучающим процесс автоматизации на основе принятия решения и связаны с системотехникой, информатикой, и другими научными дисциплинами. Они является частью общей научной проблемы создания систем (ИИ). При решении научных задач использованы подходы и методы, разработанные В.Н. Автономовым [2], Д.А. Поспеловым [104,106,107,108,111], Э. Поповым [103], Л. Заде [48], М. Минским [86], К. Таундсеном, Д. Фохтом [134] и др.
Учитывая специфику объекта исследования и его связь с проблемами повышения эффективности процесса выбора, применены подходы и общие концепции системотехники [65,119,43], расширенные и дополненные применительно к проблемам прогнозирования С.А. Саркисяном [123], Т.Р. Брахманом [22], А.В. Ильичевым [53], А.Г Ивахненко [52], В.В. Липаевым [75] и др.
В процессе исследования ПО решается ряд следующих частных задач:
1 Построение модели ПО.
2 Обоснование модели представления знании и описание модели ПО на языке представления знаний. 3 Обоснование структуры базы знаний (БЗ) и оптимизация ее технических характеристик.
