Optimizing interaction of the components in a human-machine system of digitalization
Authors: Ермолова В.В. , Львович Я.Е. , Преображенский Ю.П. 
Published: July 2024

В статье рассматривается применение оптимизационного подхода к обеспечению эффективного взаимодействия компонентов человеко-машинной системы цифровизации. Структура такой системы рассматривается как объединение эргатических элементов к привязке неэргатических элементов при решении комплекса задач цифровой трансформации. Определено формализованное описание двух основных задач: определение оптимального числа эргатических элементов, связанных с обеспечением функционирования неэргатических элементов систем цифровизации; распределение решаемых задач между эргатическими элементами. Сформированы оптимизационные модели на множествах булевых переменных и предложены модификации алгоритмов направленного случайного поиска. В качестве критериев оптимизации рассматривается ряд показателей: производительность, надежность, стоимость. Оптимизационная модель первой задачи является бикритериальной. Для ее постановки на множестве булевых переменных осуществляется запись целочисленных значений количества эргатических компонентов, взаимодействующих с неэргатическими в двоичном исчислении. Решение задачи оптимизации осуществляется с использованием направленного случайного поиска, управляемого на каждой итерации изменением величины аддитивной свертки нормированных значений критериев на основе экспертных оценок их приоритетности при принятии решений. В едином цикле с формированием свертки осуществляется изменение вероятностных характеристик привлечения к поиску булевых переменных. Окончательный вариант решения выбирается путем группового экспертного оценивания. Оптимизационная модель второй задачи формируется на множестве булевых переменных, характеризующих привлечение эргатического компонента к решению определенной задачи цифровизации. При этом в качестве экстремального требования рассматривается среднее время выполнения всего комплекса задач, а граничные – обусловлены требованием выполнения каждой задачи в один период времени одним эргатическим элементом. Особенностью реализации алгоритма направленного случайного поиска является учет многоиндексного представления значений булевых переменных и способа исключения из допустимого множества решений тех, которые не соответствуют граничным требованиям.
The article considers the application of the optimization approach to ensuring efficient interaction of the components in a human-machine system of digitalization. The structure of such system is seen as a junction of ergatic elements with reference to nonergatic elements when performing a set of tasks of digital transformation. The formalized description of the two primary objectives is given, they include optimizing the number of ergatic elements involved in the support of the performance of digitalization system nonergatic elements and distributing the tasks among ergatic elements. The optimization models on a set of Boolean variables have been developed and the modifications to the algorithms of guided random search have been proposed. As the optimization criterion, a number of indicators are considered – performance, reliability and cost. The optimization model of the first objective is bicriterial. To define it, the integer values of the ergatic components that interact with the nonergatic elements in binary notation are recorded on a set of Boolean variables. The optimization problem is solved by means of guided random search managed for each iteration by changing the value of additive convolution of standard criteria values based on expert assessment of their priority ranking. Probabilistic characteristics of engagement in the search for Boolean variables are adjusted in concurrence with the development of convolution. The final solution is selected by group expert assessment. The optimization model of the second objective is created on a set of Boolean variables characterizing the engagement of the ergatic component in solving the specific problem of digitalization. At the same time, average operation time for the set of tasks in its entirety is regarded as an extreme requirement while boundary requirements are determined by the completion of each task within a single time frame using one ergatic element. Implementation of the guided random search algorithm is characterized by the awareness for multi-index representation of Boolean value variables and the means for excluding the solutions that do not comply with boundary constraints.