Введение к работе
Актуальность работы. В промышленности, транспорте, медицине, социальной сфере и других областях часто рассматриваются системы, поведение которых объясняется явлениями, связанными с распространением потоков. Такие системы включают в себя структуру (пространство) и потоки, распространяемые в такой структуре. Задачи анализа и синтеза таких систем, проектирования, управления, принятия и выработки проектных решений включают в себя аспекты моделирования, расчётов и визуализации потоков, а также получения их характеристик. Речь идёт как о характеристиках системы в целом (пропускная способность системы в целом, плотность, величина потока за время и т. д.), так и характеристики отдельных локальных участков такой системы (интенсивность потока в заданной области, пропускная способность участка, время прохождения участка и т. п.). Указанные величины используются при решении широкого круга задач конкретной предметной области, тесно связанных с эффективностью функционирования потоковой системы. Примерами таких задач является выбор состава автопарка и оценка производительности карьеров, оценка времени прохождения транспортных средств по участкам дорог при различных конфигурациях таких участков, время эвакуации персонала промышленных предприятий и других объектов массового пребывания людей в зависимости от численности сотрудников и посетителей. Указанные задачи не только предполагают оценку параметров потоковых систем при различных вариантах её функционирования, но и варьирование структуры самой системы (например, при эксплуатации дополнительных карьерных экскаваторов, открытии новых выработок).
Моделирование потоков в таких системах независимо от предметной области играет значимую роль как общенаучный метод исследования, при котором рассматриваемая система и потоки в ней заменяются упрощённым их представлением, отражающим принципиально важные особенности этой системы.
На современном этапе моделирование осуществляют с применением вычислительной техники с различными уровнями детализации, формируя при этом, прежде всего микроскопические и макроскопические модели, для которых существует объективная проблема преобразования моделей и перехода от одного уровня моделирования к другому.
В условиях моделирования потоков уровни детализации приобретают особую актуальность, поскольку потоки в различных предметных интерпретациях обладают дуализмом. С одной стороны, поток следует понимать как совокупность взаимодействующих объектов (частиц жидкости, газа; единиц готовой продукции и полуфабрикатов, людей, транспортных средств, бит информации), с другой – поток воспринимается как некоторый объект (поток жидкости, транспортный поток, поток сырья, поток продукта, информационный поток). Подобный дуализм определяет подходы к построению микро- и макромоделей потока. Отраслевой
2 особенностью потоковых систем в промышленности и логистике (промышленно-логистического назначения) является дуализм потока, при котором поведение потока в целом сводится к поведению отдельных потокообразующих объектов.
Учитывая, что поток предполагает поведение большого количества взаимодействующих объектов, на практике при исследовании систем, сводящихся к поведению потоков, используют компьютерные модели. Для компьютерного моделирования характерны некоторые принципиальные особенности:
компьютерная реализация предполагается для моделей, как на микро-, так и на макроуровне, при этом проблема перехода между этими уровнями по-прежнему актуальна;
предполагается достаточно широкое распространение «инкрементального» (итерационного) моделирования, при котором осуществляется не
построение функции моделируемого параметра f от времени, т. е. f 't' , а
вычисление нового значения из предыдущего, т. е. ft~ft-1 + ^f . При таком подходе нет явно записанного уравнения потока;
поведение системы реализуется с течением модельного времени, которое в частном случае может совпадать с реальным;
целью моделирования является получение мгновенных характеристик отдельных объектов потока, а также макропараметров потока за некоторое время моделирования;
следует различать задачу проектирования и разработки инструментария компьютерного моделирования и предметную задачу решаемую с применением указанного инструментария.
На сегодняшний день компьютерные модели потоковых систем строятся для конкретных предметных областей и предполагают некоторую цель и только один уровень моделирования. Наиболее распространёнными подходами является объектно-ориентированное моделирование на микроуровне и дискретные модели потоков в сетях на макроуровне. Если модели микроуровня предназначены для сбора статистики поведения отдельных объектов с течением времени и получения характеристик потока на их основе, то макроскопические модели учитывают потоки с точки зрения их связи со средой, в которой они распространяются; при этом каждый поток является отдельным объектом.
Таким образом, исходя из рассмотренных особенностей, актуальной проблемой является разработка новых универсальных моделей и методов синтеза и анализа потоковых систем, не зависящих от предметной интерпретации и позволяющих обеспечить переходы между микро- и макроописаниями моделируемой системы.
Степень разработанности темы. Вопросы моделирования и анализа потоковых систем, так или иначе рассматривалось в различные этапы развития важнейших отраслей деятельности человека, таких как градостроительство, транспорт, промышленность, медицина, оборона и др. Исторически проблема
3 исследования и проектирования потоковых систем возникла как реальная потребность указанных областей, а моделирование и анализ в них целесообразно рассматривать как основу проектирования. Идеи развития подходов к исследованию потоковых систем в различных областях рассматривались С.Ю.Фронтином, Г.Платвием, А.Клавдием, Г.Кроном, Г.Жомини, А.М. Бадаляном, В.М. Ерёминым, М.М.Ахмадинуровым, А.П. Буслаевым, и др. В приведённых работах рассматриваются модели, ориентированные на проектирование систем городских коммуникаций, электрических машин, прогнозирование развития транспортных систем, организации военных сил и других областей. Особенностью данных работ является то, что разрабатываемые модели были ориентированы на применение исключительно в предметных областях, специалистами в которых и являлись их авторы. Следует также отметить, что ряд работ по исследованию потоков был разработан в условиях отсутствия вычислительных машин, способных рассчитывать поведение потока на основе поведения отдельных его потокообразующих объектов, поэтому предполагал разработку моделей на макроуровне.
С развитием вычислительной техники появилась возможность моделирования потоковых систем на микроуровне, предполагающих рассмотрение не потока в целом (как на микроуровне), а отдельных потокообразующих объектов, для которых характерно определённое локальное взаимодействие. Реализация микромоделей потоковых систем описана в работах Д. фон Неймана, А. Тьюринга, М.Гарднера, С. Улама, Н. Виннера, С. Вольфрама, Д.Х.Конвея, К. Петри, Э. Мура, В.А.Горбатова, А.В. Горбатова, А.М. Вендрова, Л.В. Калмыкова, В. Тоффоли, Э. Йордана и др. Для моделирования на микроуровне применяются подходы, так или иначе основанные на дискретных структурах (клеточных автоматах, графах, конечных автоматах, сетях Петри и др.). Кроме того, в ряде работ дискретные структуры применяются для построения макромоделей потоковых систем. Наиболее известные работы по макромоделированию на дискретных структурах разработаны Л.Р.Фордом, Д.Р.Фалкерсоном, Э.В. Дейкстра, Д.Россом, А.Е.Петровым и др. При этом следует отметить, что указанные модели не учитывают неравномерность потоков (пробки на дорогах, простой оборудования, скопление газа в шахте, образование тромбов в кровеносной системе и др.). Кроме того, объективной проблемой является переход между моделями микроуровня и моделями макроуровня, что отмечено в работах Г.Альтшуллера. В настоящее время такой переход рассматривается в каждом конкретном случае на примере конкретной предметной области (например, транспорт). Следует также отметить, что модели микро- и макроуровня разрабатывались в различные периоды развития вычислительной техники. Рассмотренное выше доказывает целесообразность разработки подхода к проектированию потоковых систем, который позволил бы обеспечить компьютерное моделирование таких систем в различных предметных интерпретациях, переход между микроуровнем (потокообразующие объекты) и
4 макроуровнями (поток в целом) в компьютерном моделировании, обеспечить получение на основе моделей различных характеристик потока и обеспечить его визуализацию. Решением указанных проблем является разработка особого типа дискретных структур.
В работе решается научная проблема структурно-параметрического синтеза и анализа компьютерных моделей систем, исследование поведения которых сводится к моделированию распространения потоков в них (потоковых систем), в различных предметных интерпретациях в области промышленности и логистики, обеспечивающих в рамках единой структуры моделирование с различными уровнями детализации (микро- и макромоделирование).
Идея работы. Синтез и анализ моделей потоковых систем осуществляется на основе нового типа дискретных структур (предложенных автором) -квазиклеточных сетей, обеспечивающих моделирование в рамках единой структуры потоковых систем на микро- и макроуровне независимо от предметной интерпретации, их анализ и визуализацию данных. Следует отметить, что квазиклеточные сети представляют собой дискретные структуры, ориентированные в первую очередь на использование в качестве математического обеспечения компьютерного моделирования потоковых систем, независимо от предметной интерпретации.
Объектом исследования являются потоковые системы промышленно-логистического назначения.
Предметом исследования являются подходы к структурно-параметрическому синтезу и анализу компьютерных моделей системных связей и закономерностей функционирования потоковых систем промышленно-логистического назначения на основе квазиклеточных сетей; а также к выработке их предметных интерпретаций.
Цель работы: Разработка универсального подхода к структурно-параметрическому синтезу и анализу моделей потоковых систем на основе квазиклеточных сетей, как дискретных структур, предполагающих интеграцию моделирования на микро- и макроуровнях в рамках единой структуры, и обеспечивающих повышение эффективности разработки специального математического и программного обеспечения моделирования и анализа потоковых систем промышленно-логистического назначения. Задачи исследования:
Анализ подходов к разработке моделей потоковых систем в различных предметных областях. Установление общих принципов, характерных для различных предметных интерпретаций (промышленность, логистика, транспорт, информационные системы, биологические системы).
Анализ подходов к представлению моделей потоковых систем. Выявление преимуществ и недостатков существующих подходов.
Разработка теоретических основ нового типа дискретных структур -
5 квазиклеточных сетей. Разработка динамических и статических аспектов квазиклеточных сетей. Классификация квазиклеточных сетей.
Разработка методов синтеза и анализа квазиклеточных сетей.
Разработка подходов к применению квазиклеточных сетей для представления моделей потоковых систем и проведения на их основе модельного эксперимента.
Автоматная формализация и программная реализация квазиклеточных сетей. Методы исследования:
общенаучные методы
о теоретические методы: абстрагирование (от предметной области); анализ подходов к моделированию потоковых систем; индукция (обобщение); метод аналогий;
эмпирические методы: модельный эксперимент; метод дедукции (сужение); функциональное моделирование.
частнонаучные методы : теории графов; теории конечных автоматов;
клеточных автоматов; аналитической геометрии
Научные положения, выносимые на защиту:
-
Новый тип дискретных моделей системных связей и функционирования потоковых систем - квазиклеточные сети, отличающиеся от существующих возможностью моделирования в рамках одной дискретной структуры на микро- и макроуровнях. Разработаны теоретические основы квазиклеточных сетей (основные понятия, элементы структуры, динамические аспекты).
-
Подход к применению квазиклеточных сетей в задачах структурно-параметрического синтеза моделей структуры системных связей и функционирования потоковых систем, позволяющий установить аналогии элементов квазиклеточных сетей и методов их синтеза с моделируемыми объектами в промышленных и логистических предметных интерпретациях.
-
Подход к проектированию специального алгоритмического обеспечения синтеза и анализа моделей потоковых систем на основе квазиклеточных сетей, представленный в виде IDEF0-модели логической организации процесса проектирования инструментариев моделирования потоковых систем.
-
Предметные интерпретации квазиклеточных сетей в задачах анализа сложных систем: потоков людей на объектах массового их пребывания, потоков в транспортной и промышленной логистике, систем документооборота. Отдельно рассматриваются вопросы визуализации информации на основе обработки результатов моделирования работы квазиклеточных сетей.
-
Специальное математическое и алгоритмическое обеспечение, представленное в виде моделей программной и физической реализации работы квазиклеточных сетей: оценки алгоритмических аспектов,
моделирование работы квазиклеточных сетей на машинах Тьюринга и конечных автоматах, программная реализация на принципах объектно-ориентированного подхода.
Обоснованность научных положений подтверждается:
-
Корректным применением теории множеств, теории графов и мографов, теории конечных автоматов, теории клеточных автоматов, теории сетей Петри, теории потоков в сетях, теории моделирования, уравнений аналитической геометрии, теории автоматизированного проектирования информационных систем, стандартов в области информационных технологий.
-
Результатами внедрения математического и программного обеспечения, полученного в ходе исследования, в практику разработки инструментариев компьютерного моделирования потоковых систем промышленно-логистического назначения.
-
Результатами экспертиз, проведённых при регистрации разработок в Федеральном Институте Промышленной собственности (Роспатент) и Объединённом Фонде Электронных Ресурсов «Наука и Образование» Российской Академии Образования (бывш. Фонде Алгоритмов и Программ).
-
Результатами экспертизы заявки на получение гранта, а также отчётов по гранту Российского Фонда Фундаментальных исследований (РФФИ).
Научная новизна результатов исследования:
Впервые разработан новый тип дискретных структур, не имеющих явно заданной сигнатуры и предполагающих в рамках единой модели реализацию микро- и макромоделирования систем, поведение которых объясняется распространением потоков в ограниченном пространстве.
Впервые предложен подход к применению квазиклеточных сетей в задачах структурно-параметрического синтеза и анализа компьютерных моделей потоковых систем.
Впервые предложены предметные интерпретации квазиклеточных сетей в ряде областей, тесно связанных с моделированием потоковых систем в промышленности и логистике.
Впервые применены подходы к автоматной формализации работы квазиклеточных сетей и разработки на их основе инструментариев компьютерного моделирования и визуализации потоковых систем.
Теоретическая значимость работы: Разработаны новые методы и средства моделирования и анализа функционирования потоковых систем на основе нового типа дискретных структур, обладающих возможностями клеточных автоматов, конечных автоматов, теоретико-графовых моделей, сетей Петри и позволяющих представить в рамках единой модели структуру и функционирование потоковых систем на микро- и макроуровне. Практическая значимость работы: Разработанные дискретные структуры
7 являются основой специального математического, алгоритмического и программного обеспечения инструментариев компьютерного моделирования, анализа функционирования и визуализации потоковых систем в промышленных и логистических предметных интерпретациях.
Соответствие диссертации паспорту научной специальности: Научные результаты, выносимые на защиту, соответствуют пунктам 1 (результаты 1,2,3), 2(результаты 3,4), 5(результаты 3,5), 7(результат 2,3), 12(результат 4) паспорта научной специальности 05.13.01 – Системный анализ, управление и обработка информации.
Апробация работы: Основные результаты диссертационной работы обсуждались и докладывались на: Международной экологической конференции «Горное дело и окружающая среда» (2006,2007,2013); I Московской научно-практической конференции «Студенческая наука» (2006); Неделе студенческой науки МГГУ (2007-2012); Международном симпозиуме «Неделя Горняка» (2008,2012–2017); Международной научно-практической конференции "Научно-техническое творчество молодежи - путь к обществу, основанному на знаниях" (2011 – 2014); Всероссийской конференции «Нейрокомпьютеры и их применение» (2012 – 2017); Научных семинарах кафедры САПР МГГУ, МИСиС (2008-2017); Научном семинаре кафедры АСУ НИТУ МИСиС (2017); Научном семинаре «Проблемы современных информационно-вычислительных систем», Мехмат МГУ им. Ломоносова (2014); Специализированном научном семинаре «Квазиклеточные сети и другие инструментарии проектирования и моделирования потоковых систем» под руководством автора (2014-2016); Семинаре «IT и инновации в горном деле» (2016); Всероссийской выставке «Научно-техническое творчество молодёжи» (2011 – 2014); Всероссийском научно-инновационном конкурсе «Innostar» (2013); III Международной конференции «Суперкомпьютерные технологии математического моделирования» (2016); Международной школе молодых учёных «Моделирование и оптимизация сложных систем» (MOCS 2016); Летней школе «Materials and Technologies» (2016); Национальной научно-технической конференции «Компьютерное моделирование 2017 (КОМОД-2017)»; X Всероссийской Мультиконференции по проблемам управления (МКПУ-2017); Научных семинарах ИПУ РАН им. В.А. Трапезникова (2017).
Разработки по тематике диссертационного исследования отмечены: Премией для поддержки талантливой молодёжи (2011), медалью «За успехи в научно-техническом творчестве» (2013), медалью «Лауреат ВВЦ» (медалью ВДНХ) (2014), дипломом международной экологической конференции «Горное дело и окружающая среда» (2013); дипломом конференции «Нейрокомпьютеры и их применение» (2014).
Кроме того, по тематике диссертационной работы проводится постоянно действующий научный семинар «Квазиклеточные сети и другие инструментарии проектирования и моделирования потоковых систем», зарегистрированный на
8 Общероссийском математическом портале (), научный руководитель -доц., к.т.н. Аристов А.О.
Разработки в области квазиклеточных сетей под руководством автора выполнены при поддержке гранта РФФИ (проект №15-08-06453 А).
Реализация результатов исследований: Результаты диссертационного
исследования используются и приняты к использованию в следующих организациях:
АО «Синетик» приняты к использованию рекомендации по проектированию математического и программного обеспечения инструментариев моделирования и визуализации потоковых систем в рамках PLM-систем. Непосредственно приняты к использованию разработанные инструментарии моделирования логистики песчаного карьера в рамках жизненного цикла производства железобетонных изделий.
ООО «Институт математических методов в дорожно-транспортных исследованиях» (ИНЭМДорТранс) в качестве математического обеспечения компьютерных систем поддержки принятия решений в области транспортной и промышленной логистики.
ООО «Разработка информационных систем» в качестве математического обеспечения инструментария моделирования потоков посетителей объектов массового пребывания людей на этапе проектирования указанных объектов;
НИТУ «МИСиС» в учебном процессе по дисциплинам «Моделирование», «Геометрическое моделирование в САПР», «Проектирование систем», «Компьютерные системы принятия решений», «Математическая логика и теория алгоритмов».
Публикации: Основные положения и результаты диссертационного исследования опубликованы в 40 работах, в том числе 1 научной монографии (бумажная и электронная версия), 12 в изданиях, входящих в перечень ВАК, 1 в изданиях, индексируемых в библиографической базе SCOPUS, 3 рецензируемых учебных пособиях. Англоязычные версии публикаций представлены в международном архиве научных публикаций (Cornell University, США) и индексируются специализированными базами NASA ADS (Гарвардский университет, США) и «The collection of computer science bibliographies» (Карлсруэ, Германия).
Программные разработки и аналитические модели зарегистрированы как объекты интеллектуальной собственности в ФГУ ФИПС и ОФЭРНиО ИУО РАО (получено 4 авторских свидетельства).
Структура и объём диссертации: Диссертационная работа состоит из введения, семи глав и заключения; включает в себя 18 таблиц, 91 рисунок, список использованной литературы из 212 наименований и приложения.
Автор выражает благодарность своему научному консультанту проф. Горбатову А.В., директору института ИТАСУ НИТУ МИСиС проф. Калашникову Е.А., профессорам НИТУ МИСиС Петрову А.Е., Рябову Л.П.,
9 Куприянову В.В., Шкундину С.З., Кривоножко В.Е., Тёмкину И.О., Соколову С.М., Бабичеву Ю.Е., Шеку В.М., доцентам НИТУ МИСиС Протасову В.И., Фёдорову Н.В., Танцову П.Н., Лычеву А.В., г.н.с. ИПУ РАН, д.т.н. Красновой С.А., профессорам МГУ Филимонову Н.Б., Васенину В.А., профессору МГППУ Куравскому Л.С., сотрудникам ООО «ИНЭМДорТранс» Ерёмину В.М., Бадаляну А.М., Шевцову А.И., сотрудникам ООО «Разработка информационных систем» Степанькову А.Ю., Комиссарову М.Ю., ген. директору АО «Синетик» Салдаеву А.В..