В настоящее время широкий класс задач связан с работой распределенных автоматизированных информационно-вычислительных систем [1, 2, 7]. Особое место среди этих задач отводится согласованию информационных потоков в территориально-распределенных подсистемах, ориентированных на достижение единой цели управления данной системой. При этом развитие информационных технологий, связанных с обработкой и передачей данных, а также увеличение потока информации требуют разработки соответствующих алгоритмов адаптации информационных потоков к внешним воздействиям.
На сегодняшний день в теории адаптивного управления общепринятой является концепция, согласно которой задача управления решается в условиях неполной информации о моделях объекта и воздействиях внешней среды [3, 5, 6]. При этом тип неопределенности зависит от ряда неконтролируемых факторов, таких как:
а) параметрическая неопределенность - параметры объекта управления и/или внешних воздействий являются неизвестными квазистационарными;
б) сигнальная неопределенность - модель объекта управления и/или внешних воздействий может быть задана неизмеряемой функцией времени;
в) функциональная неопределенность -
может быть задана неизвестная функция переменных состояния объекта и/или переменных входа/выхода объекта.
Специфика распределенных автоматизированных информационно-вычислительных систем определяет необходимость адаптивного управления информационными потоками в условиях параметрической неопределенности объекта управления и сигнальной неопределенности внешних воздействий. Общим приемом реализации механизма адаптации является синтез двухуровневой структуры системы адаптивного управления, включающей основной контур и блок адаптации.
Целью настоящей работы являлась разработка алгоритма адаптации информационных потоков при управлении ими в территориально-распределенной гетерогенной информационной среде для обеспечения стабильности функционирования системы при неопределенности воздействий среды.
Пусть на распределенную автоматизированную информационно-вычислительную систему, функционирующую в территориально-распределенной гетерогенной информационной среде, влияют измеряемые возмущения r = r(t), не измеряемые возмущения j = j(t) и управляющие воздействия u = u(t). Наблюдению доступны выходные переменные y = y(t). Поведение объекта зависит также от ряда неизвестных параметров, совокупность которых обозначим через ξ. Задана также цель управления, определяющая желаемое поведение объекта. Тогда состояние системы задается следующим уравнением состояния:
где F - известная вектор-функция.
Рассмотрим обобщенный алгоритм адаптации информационных потоков, предложенный в работе [1], который включает (рисунок) обработку информации и прогнозирование потенциала, выработку плана на следующий период. Алгоритм адаптации информационных потоков системы в нашем случае определяется совокупностью процедур прогнозирования, регулирования и планирования (I, Q, P).
Рассмотрим функционирование системы, начиная с периода t.
где ti - время очередного цикла, Θ - период цикла, i - номер цикла.
Алгоритм адаптации информационных потоков:
u1(t), u2(t), u3(t) - управляющие воздействия; a1(t), a2(t) - состояние системы;
x(t) - желательное для центра выходное значение после данного периода;
y1(t), y2(t) - данные с выхода; ξ (t) - воздействие внешней среды
На вход системы сбора и обработки информации подаются управляющие воздействия центра: план x1(t), (желательное для центра выходное значение после данного периода) и управляющее воздействие u1(t), (например, информация о состоянии ресурсов различного типа). Кроме того, на вход воздействует внешняя среда в виде стохастической помехи ξ(t), значение которой не известно. После окончания очередного периода t система сбора и обработки информации передает часть информации y2(t) во внешние управляющие службы, а другую часть y1(t) ‒ в систему адаптации. Данная система получает данные с выхода y1(t) за период t и прогнозирует состояние системы а(t + 1).
С помощью рекуррентной процедуры прогнозирования I, где a(t) - прогноз состояния ОДС за период t.
На основе прогноза а(t + 1) система адаптации отправляет необходимую информацию для системы поддержки принятия решений (Q) - а1(t + 1).
u(t + 1) = Q (a1 (t + 1)).
Одновременно система адаптации корректирует план x1(t + 1) на период t + 1:
На этом функционирование системы в периоде t завершается и наступает период (t + 1) и т.д.
Таким образом, предложенный алгоритм адаптивного управления информационными потоками в распределенной автоматизированной информационно-вычислительной системе, функционирующей в территориально-распределенной гетерогенной информационной среде, позволяет своевременно обнаруживать нестандартные ситуации при работе системы и принимать необходимые меры по их нейтрализации.
Список литературы
- Информационно-аналитическая система для принятия решений на основе сети распределенных ситуационных центров / А.П. Афанасьев, Ю.М. Батурин, Е.Н. Еремченко, И.А. Кириллов, С.В. Клименко // Информационные технологии и вычислительные системы. - 2010. - №2.
- Вишневский В.М. Теоретические основы проектирования компьютерных сетей. - М.: Техносфера, 2003.
- Дилигенский Н.В., Дымова Л.Г., Севастьянов Н.В. Нечеткое моделирование и многокритериальная оптимизация производственных систем в условиях неопределенности: технология, экономика, экология. - М.: Машиностроение, 2004.
- Михеев Г.В. Адаптивные механизмы функционирования системы качества в организации: дис. ... канд. техн. наук. - М., 2005.
- Михеев Г.В. Активная система управления качеством на предприятии // Теория активных систем: Труды международной научно-практической конференции; под общ. ред.В.Н. Буркова, Д.А. Новикова. ‒ Том 2. - М.: ИПУ РАН, 2003. - С. 57-59.
- Новиков Д.А., Смирнов И.М., Шохина Т.Е. Механизмы управления динамическими активными системами. - М.: ИПУ РАН, 2002. - 124 с.
- Эммерих В. Конструирование распределенных объектов. - М.: Мир, 2002.
Рецензенты:
Галушкин А.И., д.т.н., профессор, начальник лаборатории «Интеллектуальные информационные системы» ФГНУ «Центр информационных технологий и систем органов исполнительной власти», Москва;
Марсов В.И., д.т.н., профессор Московского автомобильно-дорожного государственного технического университета (МАДИ), кафедра «Автоматизация производственных процессов», Москва.