Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 Аналитический обзор подходов построения интеллектуальных интерфейсов 10
1.1 Понятие интерфейс 10
1.2 Анализ человеко-машинных интерфейсов 12
1.3 Виртуальный объект в МЧМИ 18
1.4 Ролевая модель для МЧМИ 20
1.5 Интеллектуальные агенты как средства создания МЧМИ 21
1.6 Перспективы применения МЧМИ на железнодорожном транспорте 24
1.7 Выводы по главе 25
Глава 2. Архитектура многоролевого человеко-машинного интерфейса 28
2.1 Модель МЧМИ 28
2.2 МЧМИ на базе интеллектуального агента 35
2.3 Модель агента МЧМИ 40
2.3.1 Объект управления и его имитатор 40
2.3.2 Датчики и исполнительные механизмы 42
2.3.3 Идентификация ситуаций 43
2.3.4 Машина вывода 45
2.3.5 Модуль представления 47
2.4 Критерии функционирования объекта 51
2.5 Выводы по главе 58
Глава 3 Разработка многоаспектной транспортной модели для МЧМИ грузовой железнодорожной станции 59
3.1 Ролевая модель для персонала СОТО 59
3.2 Модель технологических процессов и бизнес-процессов 71
3.3 Графические модели (3D модель) 100
3.4 Выводы по главе 107
Глава 4 Разработка программного обеспечения МЧМИ 108
4.1 Архитектура программно обеспечения МЧМИ 108
4.2 Разработка базы знаний СОТО 109
4.3 Описание прикладного программного обеспечения 118
4.3.1 Структура данных 118
4.3.2 Сервер приложений 128
4.3.3 Сервер динамики 130
4.3.4 Рабочие места 133
4.4 Выводы по главе 137
Заключение 138
Список используемых источников 139
Приложения 147
- Интеллектуальные агенты как средства создания МЧМИ
- МЧМИ на базе интеллектуального агента
- Модель технологических процессов и бизнес-процессов
- Описание прикладного программного обеспечения
Введение к работе
Актуальность темы. В системах на транспорте, в промышленном производстве, в энергетике, в других отраслях в силу сложности объектов возникают взаимосвязанные аспекты управления, например, управление бизнес-процессами, управление технологическими процессами. В связи с этим становятся первостепенными проблемы разработки эффективного взаимодействия человека или коллектива с объектом управления. Человеко-машинный интерфейс как средство такого взаимодействия выполняет функции органичного соединения сильных сторон интуиции человека и вычислительной мощности компьютера. Проблема становится сложнее, когда речь идет о многоролевом человеко-машинном интерфейсе (МЧМИ), поскольку возникают новые аспекты взаимодействия участников в процессе управления.
Использование современных вычислительных систем, сетевых архитектур, достижений в области компьютерной графики, искусственного интеллекта, открывает широкие возможности для решения задач построения эффективного многоролевого интерфейса в системах ситуационного управления.
Задачами оптимального проектирования человеко-машинных систем занимались А.И. Губинский, Е.Б. Цой, О.С. Логунова, И.М. Ячиков, Е.А. Ильина, Э.А. Акчурин, Д. Раскин, В.П. Гладун, В.А. Рыжов, Г. Олссон, Д. Пиани, В.Д. Магазанник и др.
Однако вопросы создания многоролевых человеко-машинных интерфейсов для ситуационного управления остаются недостаточно изученными.
Конкретная реализация МЧМИ существенно зависит от специфики объекта управления, поэтому данная работа посвящена классу объектов управления на транспорте, более конкретно - типовой грузовой железнодорожной станции.
Различные аспекты автоматизированных систем управления для железнодорожного транспорта, в том числе человеко-машинное взаимодействие, находят отражение в конкретных системах, разработанных в организациях ВНИАС, ТРАНССИСТЕМОТЕХНИКА, ВНИИЖТ, ЦТРАНС и др., а также в работах Ю.П. Тютюнова, В.Л. Понасова, И.П. Новиковой, В.Ю. Горелика, А.С. Гершвальд, Г.Ф. Лекута, А.А. Мишура, А.В. Кузнецова, Д.В. Цуцкова, В.И. Зорина, Е.Е. Шухиной, П.В. Титов, СЮ. Головченко, А.А. Москаленко и др.
Грузовая железнодорожная станция - это сложный организационно-технический объект (СОТО). С точки зрения разработки МЧМИ данный объект характерен тем, что управление осуществляется коллективом оперативных работников с регламентированной моделью взаимодействия, зафиксированной в нормативных документах. Это дает хорошую основу для построения моделей многоролевого взаимодействия и соответствующих
моделей бизнес-процессов с перспективой создания базы знаний и привлечения соответствующих технологий работы со знаниями.
На примере грузовой железнодорожной станции будут показаны возможные подходы и программно-технические решения для создания МЧМИ на основе нормативных знаний.
Говоря о железнодорожном транспорте в целом, можно сказать, что в современных условиях развития экономики возрастают требования к качеству транспортной работы, ее безопасности, что в свою очередь, требует повышения научно-методического уровня разработки технологических процессов, организационного обеспечения и управления перевозочным процессом в целом, а также подготовки высококвалифицированных специалистов. Возникают и углубляются проблемы, связанные с дальнейшим совершенствованием эксплуатационной работы на объектах железнодорожного транспорта. Решение последних невозможно без создания эффективных систем управления производством и систем обучения (тренажеров) для персонала
В рамках данной работы в качестве такой системы предлагается МЧМИ, основанный на метафоре интеллектуального агента, который выступает в роли посредника между человеком (коллективом) и объектом управления.
Не смотря на то, что основные результаты в данной работе получены для конкретного объекта типа «железнодорожная станция», можно утверждать, что применяемые подходы и принципы носят достаточно общий характер и относятся к классу СОТО в целом, следовательно, могут быть применены в других отраслях.
Из сказанного выше следует, что в теоретическом и прикладном аспекте поставленная в работе проблема создания многоролевого человеко-машинного интерфейса является актуальной с точки зрения специальности 05.13.11.
Объект исследования - сложный организационно-технический объект на примере грузовой железнодорожной станции.
Предмет исследования - многоролевой человеко-машинный интерфейс для СОТО.
Цель диссертационной работы - создание МЧМИ для ситуационного управления СОТО на примере грузовой железнодорожной станции.
В соответствии с указанной целью в диссертационной работе ставятся следующие задачи:
разработать концепцию МЧМИ на основе агентного подхода;
разработать методологию построения многоаспектной модели на примере грузовой железнодорожной станции, включающей:
ролевую модель для персонала СОТО;
модели бизнес-процессов;
модели технологических процессов;
- модель инфраструктуры;
разработать типовую архитектуру агента для МЧМИ;
разработать структуры и механизмы управления базами знаний СОТО на основе многоаспектной транспортной модели;
разработать программное обеспечение МЧМИ;
разработать многоролевой тренажерный комплекс;
разработать инструментарий для создания МЧМИ.
Научная новизна
Предложен новый подход к созданию многоролевого человеко-машинного интерфейса для ситуационного управления СОТО, применительно к объектам железнодорожного транспорта, основанный на модели нормативного поведения. В отличие от существующих подходов, данный вид интерфейса проявляет свойства искусственного интеллекта, выраженные в способности к рассуждениям на основе знаний, адаптивном поведении, выраженном в сглаживании человеческого фактора, способности к обучению персонала в процессе работы, способности поддерживать нормативное состояние.
Впервые для реализации человеко-машинного интерфейса предложена агентная архитектура специального вида, которая, в отличие от известных агентных архитектур, включает дополнительные механизмы персистенции, усиления и аттенюации информации, визуализируемую модель объекта управления (виртуальный объект) и ролевую модель коллектива персонала.
Разработана многоаспектная модель СОТО, как база знаний для МЧМИ, на основе отраслевой нормативной документации применительно к предметной области «Грузовая железнодорожная станция», включающая в себя:
модели бизнес-процессов;
модели технологических процессов;
ролевые модели;
модель инфраструктуры и подвижного состава.
Предлагаемая многоаспектная модель в формате логических правил поддерживается механизмом прямого и обратного логического вывода. Специфичность вывода выражается в метаправилах для данной предметной области.
Разработано программное обеспечение для МЧМИ «Грузовая железнодорожная станция» и создан не имеющий аналогов комплекс для обучения многоролевому взаимодействию работников станции.
Разработан инструментарий для создания МЧМИ СОТО.
Методы исследования. В ходе диссертационного исследования были использованы методы ситуационного управления, системного анализа, объектно-ориентированное проектирование и программирование, технологии
искусственного интеллекта и логического программирования, технологии программирования в ограничениях, ЗО-моделирование.
Достоверность полученных результатов. Достоверность полученных результатов подтверждается корректным использованием методов ситуационного управления, реализованных в программно-аппаратном комплексе многоролевого тренажера для персонала грузовой железнодорожной станции.
Практическая значимость
разработан МЧМИ для ситуационного управления СОТО с использованием виртуального объекта на примере грузовой ж. д. станции, а также тренажер горочного комплекса для сортировочных станций;
создан репозиторий типовых бизнес-процессов (на языке UML) для лабораторного комплекса «Грузовая станция и местная работа», описывающих объект управления и его функционирование;
создана база знаний для ситуационного управления объектом и механизмы работы со знаниями;
внедрен лабораторный комплекс «Грузовая станция и местная работа» в Институте перспективных транспортных технологий и переподготовки кадров СГУПС, а также в Институте управления и информационных технологий МИИТ;
созданы и внедрены в производство тренажерные комплексы оперативного персонала сортировочной горки на станциях Орехово-Зуево (Московская железная дорога - филиал ОАО «РЖД») и Новокузнецк-Восточный (Западно-Сибирская железная дорога - филиал ОАО «РЖД»).
Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях:
международная научно-практическая конференция «Современные техника и технологии» (Томский политехнический университет, г.Томск, 2006 г.);
международная научно-практическая интернет-конференция «Информационные технологии в науке и образовании» (г. Шахты, 2006 г.);
международная научная конференция «Студент и научно-технический прогресс» (Новосибирский государственный университет, г.Новосибирск, 2007 г.);
международная научно-практическая конференция «Наука и молодежь 21 века» (Сибирский государственный университет путей сообщения, г. Новосибирск, 2007 г.);
- международная научно-практическая конференция «Инфотранс 2008» (г. Санкт-Петербург, 2008г.).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 научных работ, в том числе: 1 - в изданиях, входящих в перечень рекомендованный ВАК РФ, 8 - в сборниках трудов международных конференций.
Личный вклад. Все разработки и научные результаты, выносимые на защиту и изложенные в тексте диссертации, получены либо самим автором лично, либо при его непосредственном участии.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка используемых источников и приложений. Полный объем составляет 168 страниц, включая 87 рисунков и 16 таблиц. Список используемых источников содержит 75 наименований.
Интеллектуальные агенты как средства создания МЧМИ
Для создания МЧМИ предлагается использовать агентный подход, который в настоящее время активно разрабатывается в рамках технологий искусственного интеллекта. МЧМИ можно интерпретировать как интеллектуального агента — посредника между объектом управления и управляющим органом. Интеллектуальные агенты - это системы, основанные на знаниях и имеющие механизмы работы со знаниями. Общая идея использования интеллектуального агента для целей МЧМИ - создание системы, адекватно реагирующей на действия среды.
Далее, согласно [49], Агентом, будем называть всякую автономную систему способную через датчики воспринимать информацию об окружающей среде (предметной области) и адекватно реагировать на эту информацию. Адекватность может трактоваться в зависимости от конкретной природы среды и предназначения агента. Ниже представлена общая структура агента (Рис. 1.7) и диаграмма классов (Рис. 1.8).
Для создания агента необходимо определить показатели производительности, среду, исполнительные механизмы и датчики агента (PEAS - Performance, Environment, Actuators, Sensors) [49]. В соответствии с этим можно привести примеры (Таблица 1.1). Необходимо привести, согласно [49], классификацию агента и среды: простые рефлексные агенты; рефлексные агенты, основанные на модели; агенты, действующие на основе цели; агенты, действующие с учетом полезности. Типы проблемной среды классифицируются по следующим характеристикам: полностью или частично наблюдаемые; детерминированные или стохастические; эпизодические или последовательные; статические или динамические; дискретные или непрерывные; Таким образом, в данной работе предлагается представлять МЧМИ как агента, для которого с одной стороны средой будет объект управления или замещающий его виртуальный объект, а с другой стороны коллективный орган управления. МЧМИ является посредником, задача которого состоит в гармонизации такого рода взаимодействия. (Рис. 1.9). Рис. 1.9. МЧМИ на основе агента Преимущество использования агентного подхода состоит в следующем: построение интерфейсов как интеллектуального посредника — агента; использование наработок в области агентных технологий. Представленная выше схема рассуждений относительно структуры МЧМИ хорошо укладывается в известный шаблон проектирования MVC (Model-View-Controller) который подразумевает разделение модели, пользовательского интерфейса и управляющей логики на три отдельных компонента. Под моделью, в данном контексте, понимается ситуационная модель управления, которая выражается в бизнес-процессах и технологических процессах сформулированных в виде базы знаний (БЗ). Для работы с БЗ необходима машина логического вывода, которая будет выполняет роль контроллера в данной архитектуре. А так как разрабатываемый человеко-машинный интерфейс является многоролевым, то для каждой роли необходимо предусмотреть свой пользовательский интерфейс.
Так как в данной работе объектом исследования выбрана грузовая железнодорожная станция, то целесообразно рассмотреть перспективы использования МЧМИ на железнодорожном транспорте. 1) Грузовая железнодорожная станция как объект является ключевым элементом в системе железнодорожного транспорта и поэтому чрезвычайно интересным объектом с точки зрения применения подходов связанных с МЧМИ в следующих аспектах: a. сложный объект в техническом плане, представленный совокупностью инфраструктурных подсистем (путь и путевое хозяйство, энергетика, автоматика и связь) и подвижных объектов; b. сложный технологический процесс переработки поездов; c. сложные процессы, связанные с организацией работы станции в целом. 2) На грузовой железнодорожной станции возникают следующие задачи: a. эффективная организация работы персонала станции; b. обучение персонала станции. 3) МЧМИ, разработанный с помощью технологий виртуализации и искусственного интеллекта, предоставит следующие преимущества: a. возможность использования систем для поддержки принятия решений при управлении технологическими процессами и бизнес процессами; b. уменьшение издержек при подготовке и переподготовке кадров; c. отсутствие когнитивного барьера между пользователем и системой управления; d. повышение уровня безопасности функционирования системы.
МЧМИ на базе интеллектуального агента
Архитектуру МЧМИ целесообразно рассматривать с точки зрения агентных архитектур [49]. МЧМИ исполняет роль посредника между ОУ и оператором, выполняя, согласно изложенному выше материалу, множество функций, повышающих эффективность деятельности оператора. Метафора интеллектуального агента-посредника становится полезной, поскольку концептуально в рамках такой метафоры для МЧМИ удобно выделить ряд функций, таких как: предоставление релевантной информации согласно роли; «сглаживание» неверных действий оператора, в том числе «защита от дурака». С точки зрения агента, как оператор, так и ОУ являются внешней средой. Адекватные действия агента на среду определяется его способностью «правильно» воспринимать среду и его «интеллектуальными» способностями, проявляющимися в правильной реакции на среду. В [49] предложены четыре вида агентов: простые рефлексные агенты; рефлексные агенты, основанные на модели; агенты, действующие на основе цели; агенты, действующие на основе полезности. Так как приведенная архитектура уже подразумевает взаимодействие со средой (объектом управления), то в данной работе предлагается на основе концепции интеллектуального агента разработать МЧМИ для управления сложным организационно-техническим объектом (Рис. 2.2). Отличие заключается в следующем: 1) Взаимодействие МЧМИ как со средой (реальным объектом), так и с человеком или целым коллективом. 2) Наличие модуля «Управление системным временем», который позволяет осуществлять возможность воспроизведения ситуаций, произошедших на объекте, в отложенном времени. А также возможность прогнозирования развития ситуаций. 3) Подключения имитатора. Это позволит использовать МЧМИ для организации различного рода опытов (в том числе и с нештатными ситуациями), а также использования в качестве тренажера. 4) Использование современных технологий визуализации на основе 3D моделирования и виртуальной реальности. Благодаря этому, МЧМИ должен являться средством для преодоления таких проблем, как: ? информационное переполнение; ? осуществление помощи при использовании сложных систем; ? проблемы когнитивной перегрузки в напряжённых ситуациях реального времени;
Таким образом, МЧМИ можно отнести к новому классу интеллектуальных агентов, ранее не рассматриваемых. Ниже приведена диаграмма классов (Рис. 2.3). Основными компонентами предложенной архитектуры являются: реальная среда (реальный объект); виртуальная среда (виртуальный объект); датчики и исполнительные механизмы (для взаимодействия с оператором и с объектом управления); идентификация ситуаций; машина вывода; цель; БД с историей ситуаций и историей действий; управление системным временем; роль. Данная архитектура предполагает три режима функционирования: 1. Взаимодействие с объектом управления. 2. Взаимодействие с имитатором. 3. Воспроизведение или прогнозирование ситуаций (t ± At). При использовании 1-го и 2-го режимов функционирования, данная архитектура имеет два контура управления реальным или виртуальным объектом: 1) контур автоматического управления объектом; 2) контур управления через человека. В первом варианте информация посредствам датчиков объекта передается МЧМИ, который способен воспринять ее при помощи сенсоров и сформировать в блоке «Идентификация ситуаций» знания о том, как на данный момент выглядит объект. Эта информация в дальнейшем передается машине вывода, которая анализирует, как развивается объект и какие действия необходимо выполнить.
Машина вывода формирует необходимое управляющее воздействие и посредством исполнительных механизмов их реализует. Во втором варианте информация посредством датчиков объекта передается МЧМИ, который способен воспринять ее при помощи сенсоров и сформировать в блоке «Идентификация ситуаций» знания о том, как на данный момент выглядит объект. При помощи модуля представления и исполнительных механизмов эта информация предоставляется человеку, который принимает решение по управлению. МЧМИ формирует управленческое воздействие в виде цели, которое передается машине вывода. В свою очередь, машина вывода проверяет правильность действий человека и оказывает поддержку в принятии решений. После этого МЧМИ посредством исполнительных механизмов воздействует на объект. В обоих случаях для принятия решений машина вывода руководствуется целью, которую формулирует, как человек, так и машина вывода. Под целью понимается четко описанное желаемое состояние, которое необходимо достигнуть. При использовании 3-го режима функционирования воспроизводятся ранее произошедшие ситуации и прогнозируются варианты развития объекта. Это возможно благодаря специальным базам данных, в которых храниться как история всех действий на объект, так и история ситуаций. Далее подробно рассматривается архитектура, предлагаемого для реализации МЧМИ, агента. Объект управления в рамках СОТО это техническая система. На примере железнодорожной станции это инфраструктура (пути и необходимое их оснащение) и подвижной состав. Пространство состояний данной системы можно описать следующим образом: где где Sim p - пространство состояний инфраструктуры; Snc - пространство состояний подвижного состава; В свою очередь 8сф — пространство состояний светофорных объектов; Scmp — пространство состояний стрелочных переводов; SmopM — пространство состояний тормозных устройств; где Snc. — пространство состояний /-го подвижного объекта (вагон, локомотив), которое определяется его географическим положением, видом груза и т.д. На множество S налагаются ограничения, которые выделяют множество нормативных состояний Множество SKp = S \ SHOpM является множеством нештатных состояний (ситуаций). Ситуационная модель управления предполагает наличие модели состояний: Здесь, Ршт - оператор, отображающий нормативное состояние в нормативное; Рншт — оператор, отображающий критическое состояние в нормативное.
Данная модель состояний выполняет две роли. Она служит для целей ситуационного управления, так как предполагает, что операторы Ршт и Рншт содержат правила перехода для всех возможных состояний (ситуаций). Эти правила перехода регламентируются нормами. Вторая роль модели - это основа для имитатора объекта. Имитатор объекта необходим для создания тренажера, имитационного моделирования, анализа инцидентов. Под имитатором понимается мир, созданный техническими средствами и передаваемый человеку (или например МЧМИ) через его привычные для восприятия реального мира датчики. Объекты виртуальной среды должны вести себя аналогично объектам реальной среды. Пользователь может иметь возможность воздействовать на объекты виртуальной среды. Основной задачей имитатора является моделирование реалистичной реакции объекта на управляющие воздействие. Исходя из этого, МЧМИ имеет возможность взаимодействия, как с объектом управления, так и с имитатором. При этом оператор (человек) может и не определить, с каким объектом он работает. Возможность такого подключения позволяет автоматически, при разработке МЧМИ, получить полноценный тренажерный комплекс. Например, дежурный по станции может управлять стрелочными переводами и светофорами, как объекта управления, так и имитатора, используя единый интерфейс.
Модель технологических процессов и бизнес-процессов
Основным преимуществом таких моделей является простота представления знаний. На модели визуально видны все процессы, за которые отвечает работник станции. Достаточно просто очертить круг тех обязанностей, которые работник должен выполнить в процессе приема дежурства, в процессе дежурства и в процессе сдачи дежурства.
В отличие от оригиналов должностных инструкций, которые представлены в текстовом виде, модель, созданная на основе данного документа, является более компактной и понятной.
Модели должностных инструкций в данной интерпретации хорошо подходят для анализа, выявления неточностей и мест, требующих улучшения бизнес-процессов, что трудно сделать, используя должностные инструкции в оригинальном виде.
Модель ролевого взаимодействия основывается на схеме оперативного руководства станцией. Руководит деятельностью всей грузовой станции начальник станции и по установленному распределению обязанностей — заместители начальника, главный инженер и другие должностные лица.
Оперативное руководство представляет многоуровневую иерархию с вертикальным делением (Рис. 3.9). Деление происходит не только по уровню подчинения на руководящий состав и исполнителей, но и по области ответственности — работа, связанная с движением подвижного состава, и грузовую работу станции [65, 23].
Руководство работой грузовой станции осуществляет начальник станции, который несет полную ответственность за выполнение задач, возложенных на него. Руководство эксплуатационной работой станции, контроль выполнения суточных и сменных планов, организация обработки поездов и вагонов по технологическому процессу осуществляется заместителем начальника станции по оперативной работе, дежурными по станции. [65]. За выполнения маневровой работы отвечает маневровый диспетчер.
Обеспечение выполнения грузовой и коммерческой работы возлагается на заместителя начальника станции по грузовой и коммерческой работе.
Разработку и внедрение технологического процесса работы станции и передовых методов труда, проведение мероприятий по рациональному использованию технических средств, устройств, обеспечению безопасности движения поездов и техники безопасности, а также анализ работы станции осуществляет инженер станции.
Дежурный по станции осуществляет непосредственное руководство организованным приемом, расформированием, формированием и отправлением поездов, контроль за коммерческим и техническим осмотром составов, а также осуществляет оперативное планирование и руководство работой станции, обеспечивает выполнение сменных планов, осуществляет контроль выполнения технологических норм на обработку составов и вагонов [65, 4, 67, 23].
Все работники станции тесно взаимодействуют между собой в течение всего производственного процесса. Это взаимодействие не отображено на схеме оперативного руководства (Рис. 3.9). Более наглядно ролевое взаимодействие работников станции можно отобразить на диаграмме классов используя, методологию UML.
Используя данную диаграмму, вводим все необходимые роли: дежурный по станции, маневровый диспетчер, дежурные по паркам, составитель, товарные кассиры, приемосдатчики и другие. Обозначаем все взаимосвязи, существующие между ними в процессе рабочей смены (Рис. 3.10). Перечень бизнес-процессов, которые необходимо смоделировать: - планирование работы грузовой станции; - прием, отправление грузовых поездов; - организация маневровой работы на грузовой станции и на подъездных путях; - расформирование состава; - формирование состава; - оформление перевозочных документов по расформированию поезда; - оформление перевозочных документов при формировании состава; - обработка заявок на перевозку груза; - организация местной работы на станции; - взаимодействие с информационными системами (ЦУМР, ЭТРАН, ГИД Урал). Данные бизнес-процессы достаточно сложные, поэтому при моделировании разделены по зонам ответственности оперативных работников. Далее приведен перечень основных бизнес-процессов типовой грузовой станции: - ДСМ. Планирование работы станции (Рис. 3.11); - ДСЦ. Формирование (Рис. 3.12); - ДСЦ. Расформирование (Рис. 3.13); - ДСЦ. Прибытие (Рис. 3.14); - ДСЦ. Отправление (Рис. 3.15); - Старший оператор СТЦ. Формирование (Рис. 3.16); - Старший оператор СТЦ. Расформирование (Рис. 3.17); - Оператор СТЦ. Прибытие (Рис. 3.18); - Оператор СТЦ. Отправление (Рис. 3.19); - Оператор СТЦ. Расформирование (Рис. 3.20); - Оператор СТЦ. Формирование (Рис. 3.21); - ДСП. Расформирование (Рис. 3.22); - ДСП. Прибытие (Рис. 3.23); - ДСПП. Снятие закрепления состава по отправлению (Рис. 3.24); - ДСПП. Прием нечетных поездов на пути 4-10, когда стрелки переданы на местном управлении (Рис. 3.25); - ДСПП. Подготовка маршрутов и контроль маневровых передвижений при местном управлении (Рис. 3.26); - ДСПП. Закрепление состава по приему (Рис. 3.27); - Д CI ill. Уборка вагонов с подъездных путей (Рис. 3.28); - ДСПП. Прием поезда (Рис. 3.29); - Составитель. Формирование передач на маневровые районы или подъездные пути (Рис. 3.30); - Составитель. Подача вагонов на подъездные пути (Рис. 3.31); - Составитель. Перестановка маневрового состава на выставочный путь (Рис. 3.32); - Составитель. Окончание формирования поездов (Рис. 3.33); - Составитель. Уборка вагонов с подъездных путей (Рис. 3.34); - Помощник составителя. Перестановка вагонов с пути на путь (Рис. 3.35); - Помощник составителя. Расформирование поездов осаживанием (Рис. 3.36); - Помощник составителя. Формирование передач на маневровый район (Рис. 3.37); - Помощник составителя. Отправление поезда (Рис. 3.38); - Товарный кассир. Оформление заявки (Рис. 3.39); - Товарный кассир. Работа по отправлению (Рис. 3.40); - Товарный кассир. Работа по прибытию (Рис. 3.41); - Приемосдатчик. Расформирование (Рис. 3.42); - Приемосдатчик. Формирование (Рис. 3.43). Модели бизнес-процессов описаны при помощи «диаграммы последовательности действий». Этот тип диаграммы позволяет не только отобразить все этапы бизнес-процесса, но и процесс передачи ответственности в процессе работы.
Описание прикладного программного обеспечения
Особенности моделируемого объекта влекут за собой требования к организации структуры данных. Архитектура комплекса такова, что для технической реализации требований, касающихся организации структуры данных, в качестве основного хранилища данных была выбрана графическая библиотека FlexGraphics. Данная библиотека позволяет разработать топологическую интерактивную схему станции и хранить графическое изображение объекта с его параметрическим описанием. При загрузке системы часть данных из топологической схемы преобразовывается в динамическую базу знаний (в виде фактов на языке программирования Prolog) «Сервера приложений», который использует эти данные для логических выводов. Топологическая схема станции построена при помощи библиотеки FlexGraphics. Библиотека FlexGraphics - это набор компонентов для Borland Delphi и C++Builder, предназначенный для работы с векторной графикой. FlexGraphics имеет ряд отличительных особенностей: - поддержка множества слоев; - поддержка групп объектов; -координатная сетка с собственной условной единицей измерений (1 пиксел = 1000 условных единиц); - поддержка выравнивания объектов; - возможность хранения дополнительной информации о каждом объекте; - возможность неограниченного масштабирования. Пример фрагмента топологической интерактивной схемы приведен на (Рис. 4.2). Фрагмент топологической схемы станции Для построения топологической интерактивной схемы разработаны три основных элемента: ? соединительный участок; ? стрелочный перевод; ? светофор. Элемент схемы «Соединительный участок» содержит дополнительную информацию в виде параметров и их значений (Таблица 4.2).
Пример заполнения значений параметров элемента «Соединительный участок», рассмотрен на конкретном участке (Рис. 4.3). Значение поля type = 1 подтверждает тип элемента «Соединительный участок», поля XI, Yl, Zl, Х2, Y2, Z2 содержат трехмерные координаты участка, поля Adjacent_2 и Uslovie_2 - определяют соединение слева со стрелочным переводом «switche_15» (железнодорожный номер 26) при условии, что он находится в положении «плюс». Поля Adjacent_l и Uslovie_l -определяют соединение справа с соединительным участком «207» без условий, то есть соединение есть всегда. Элемент схемы «Стрелочный перевод» имеет дополнительную информацию в виде параметров и их значений (Таблица 4.3). Элемент «Стрелочный перевод» представляет собой более сложную конструкцию, поэтому его описание требует, большего количества параметров. Пример заполнения значений параметров элемента «Стрелочный перевод» приведен на (Рис. 4.4). В данном случае из описания параметров стрелочного перевода следует, что слева располагается соединительный участок «286» без условий. Второго варианта соединения слева не существует, поскольку поля Adjacent2_2, Uslovie2_2 не заполнены. Справа стрелочный перевод имеет соединение с участком «283», если стрелочный перевод находится в положении «плюс» или с участком «294», если стрелочный перевод в положении «минус». Элемент «Светофор» в зависимости от типа может иметь один из двух наборов параметров. На станции располагаются светофоры трех типов: - входные; - маневровые; - выходные. Входные и маневровые светофоры имеют набор параметров, приведенных в таблице 4.4. Примеры заполнения значений этого набора параметров элемента «Светофор» приведен на (Рис. 4.6). Хранение данных организовано средствами FlexGraphics. Данные о параметрах каждого объекта хранятся в структурированном виде в текстовом файле. Такой способ хранения позволяет получить доступ к данным даже без использования FlexGraphics. Пример хранения данных в структурированном текстовом файле приведен на (Рис. 4.7).
