Подсистема поддержки интеллектуального управления

(№.4

The. State Counsellor, 2014

УДК 338.245; 004.8

__В.Я.Цветков

Подсистема поддержки интеллектуального управления

Раскрывается содержание подсистем поддержки интеллектуального управления как необходимого компонента при управлении распределенными объектами. Подсистемы ориентированы для поддержки интеллектуальных транспортных систем, как нового типа систем управления. Дается сравнение обычного автоматизированного управления и интеллектуального. Показаны преимущества интеллектуального управления.

Ключевые слова: Управление, транспорт, интеллектуальные системы, принятие решений, технологии управления, информационные технологии, интеллектуальные технологии

V.Ya.Tsvetkov

Subsystem for intelligent control

The article analyzes the traffic management in the modern world. Shows the types of distributed systems. Provides an overview of the main methods of managing distributed transport systems for traffic. Fully described the task of managing the routing of traffic. Shows the value of spatial information in the management of transport systems. The article describes the classification of the tasks of routing traffic

Keywords: management, transport, distributed systems, traffic flows, spatial information, flow management, transportation management, network problems

Введение

пыт автоматизации управления еще в конце 80-х годов показал, что применения автоматизированных систем управления и автоматизированных технологий производства по алгоритмам человеческого управления и технологиям неавтоматизированного производства ведет к снижению эффективности процессов автоматизации и даже к их убыточности [1]. Потребовалось понимание того, что для эффективного использования автоматизированных систем и технологий нужны новые модели, новые алгоритмы, новые методы контроля и управления. Эти новые методы и модели человек, как управляющая система, ранее не использовал.

Тем не менее, при использовании автоматизированных систем и технологий человек в явной или неявной форме присутствует всегда. По крайней мере, команды на запуск, остановку, модернизацию или замену частей автоматизированной системы дает человек. Кроме того, алгоритмы работы автоматизированных систем человеком «обозримы» и «воспринимаемы». Выходом из этой ситуации является применение интеллектуальных систем [2] и технологий [3] управления.

Основная часть Простейшая схема управления приведена на рис. 1. Она включает три субстанциональные части: систему управления (СУ) для которой определена цель управления; объект управления (ОУ); подсистему контроля и мониторинга (ПСКМ) состояния объекта управ-

ления. Эта схема включает процессуальные объекты или потоки: управляющее воздействие (УВ) на объект управления; контролирующий поток (КП) о состоянии объекта управления который поступает в ПСКМ; информирующий поток (ИП), который поступает после анализа и обработки от ПСКМ и СУ; корректирующее воздействие (КВ), которое поступает от системы управлении на объект управления.

Рис.1. Структурная схема управления

Особенности этой схемы в том, что ПСКМ является подсистемой по отношению к систему управления. Она играет вспомогательную роль. А главную роль играет система управления. Другой особенностью является то , что КП и ИП являются информационными потоками, а УВ и КВ являются дискретными воздействиями. Мониторинг состояния объекта осуществляется непрерывно, что и задает информационный поток КП. Информирующий поток ИП значительно слабее по интен-

государственный СоВет-ник, 2014

сивности и в нем переработана информация и представлена так, чтобы ей было удобно пользоваться для управления. Следовательно, значение ПСКМ в том, что она снижает информационную нагрузку на систему управления и повышает оперативность управления.

Формально СУ для одного объекта может быть задана набором вида

CS = <IS, M, R

Где IS - множество (m) штатных информационных ситуаций [4], M={M1, -,Mn} -множество формальных или управленческих моделей, реализующих определенные управленческие функции; R(M) - множество правил выбора управленческих и корректирующих воздействий в зависимости от модели и информационной ситуации.

Перечисленные основные свойства моделей применяются в информационных системах и технологиях и определяют так называемый информационный подход к управлению и производству [5]. Его особенность в рассмотрении ситуаций и моделей как совокупности параметров, связей, процессов и ресурсов как некого потенциала.

Недостатком системы управления (1) является то, что она способна управлять только в штатных ситуациях, число которых равно m; в рамках заданного числа известных управленческих моделей, число которых равно n. Если опыт управления большой (m, n - велико) и нештатных ситуаций не возникает, то данная схема управления эффективна. Она достаточно простая и экономичная. Но если возникают проблемы, например большой объем информации о внешней среде или возникновение нештатных ситуаций, то модель управлении по схеме (1), становится неприменимой. В этом случае применяют интеллектуальной управление и система управления (СУ) заменяется на интеллектуальную систему управления (ИСУ). В этом случае имеет место следующее описание

ICS = <IS, M, R

В выражении (2) не только структурные, но и лингвистические изменения, в частности:

M={M1, -,Mn} - множество формальных или логико-лингвистических моделей, реализующих определенные интеллектуальные функции;

R(M) - множество правил выбора необходимой модели или совокупности моделей в зависимости от текущей ситуации IS

F(M)={F(M1),---,F(Mn)} - множество правил модификации моделей Mi, i=l,.. ,,n.;

F(ICS) - правило модификации собственно системы ICS - ее базовых конструкций.

№°4

Я (БЫ) - множество правил принятия решений в зависимости от перечисленных выше факторов

Следует отметить, что структурная схема на рисунке 1 при управлении одним объектом не изменилась. Изменилось содержание системы управления и из СУ она стала ИСУ и ее наполнение стало иным.

Теперь рассмотрим многообъектное управление [6]. Создавать для каждого объекта свою ПСКМ не выгодно и иногда невозможно, поэтому она создается на все объекты управления. Множество объектов управления образует сеть. Следовательно, возникает необходимость сетевого управления и сетевого мониторинга.

Если объекты распределены в пространстве (транспортные объекты) то возникает потребность их позиционирования, то есть определения координат в некой единой системе координат. Это приводит к необходимости создания координатного пространства как информационного пространства и созданий координатного поля (навигационного поля), в котором автоматически определяются координаты движущихся объектов.

В общем условия управления одним объектом при переходе к множеству объектов и интеллектуальному управлению трансформируются в следующие условия.

Имеется три типа распределенных систем: физическая распределенная система подвижных объектов; информационно коммуникационная распределенная система, интеллектуальная распределенная система. существует информационное координатное пространство и информационное координатное поле, существуют множества информационных ситуаций в которых находятся объекты управления.

Задача ставиться так с использованием ресурсов распределенной информационной коммуникационной [7] системы (РИКС) управлять физической распределенной системой (ФРС) с использованием интеллектуальной распределенной системы (ИнРС). Одним из примеров такой интеллектуальной системы является интеллектуальная транспортная система (ИТС). Общая ситуация с применением ИТС показана на рис.2

Черными кружочками показаны объекты управления. Малые окружности - это информационные ситуации, в которых находятся объекты управления. Светлый прямоугольник это информационное пространство, а применительно к ИТС - это информационное координатное пространство. Темная область это информационное поле, в котором находится объект управления. Условием управляемости объекта является нахождение его в информационном поле. Если объект выходит из информационного поля (два объекта на рис. 2), он становится неуправляемым.

The State Counsellor, 2014

Информационное пространство

ИТС ^-ППИТС

X................ИнфорМационноё  поле X

,/'............................................ Vе.............

( : •

- • , V - у \ /' • •

.....:..-......::...............Ч.ч............X................

: •  Л (Шк ' А

Ш W

# " "

V......................................................S-..........

\ : • ........................................&........

Рис.2. Информационная ситуация применения ИТС с учетом ППИТС

Теперь необходимо дать различие между информационным пространством [8] и информационным полем [9].

Информационное пространство отражает внешний мир и служит источником информации и знаний для человека. Оно существует независимо от человека и содержит описания окружающего мира. Однако познание этого пространства осуществляется на основе инструментария, которым владеет человек. По мере развития науки и техники инструментарий совершенствуется. Это расширяет информационное пространство как источник познания окружающего мира. Однако следует подчеркнуть, что информационное пространство является пассивным. Оно просто источник информации.

Информационное поле вложено в информационное пространство. Поле, как правило, связывают с непрерывной или дискретной совокупностью величин, отражающих свойства или одно свойство окружающего мира. Поле содержит некие количественные и качественные характеристики. вычисляемые на основе пространственных данных.

Информационное поле характеризуется функциональной величиной, характеризующей количественно точки пространства. В физике эту величину назвали полевой пере-

менной и этот термин закрепился как характеристика поля, хотя по существу эта функция координат пространства. Информационное поле [10] - поле, в каждой точке которого определен один или несколько информационно определяемых параметров.

Информационное пространство это пассивная характеристика пространства, например координаты. Информационное поле это активная характеристика пространства, в котором наряду с пространственными координатами существует некая вычисляемая или вычисляемые величины. Например, положение объекта относительно пункта отправления и пункта назначения. Если эта величина считается в реальном времени, то она и задает информационное поле о положении объекта относительно его цели перемещения.

Большое количество информации, которое существует в информационном поле создает информационный барьер при решении задач управления. Для снятия этого барьера применяют подсистему поддержки ИТС (ППИТС) (рис.2), которая является аналогом ПСКМ при управлении одиночным объектом.

В информационных полях «параметр поля» может быть не только непрерывной функцией, но и дискретным индикатором. В связи с широким распространением виртуального

Государственный СоВетНиК, 2014

№°4

моделирования появился термин виртуальное информационное поле".

Управление объектов при помощи ИТС сопровождается их мониторингом [11], который осуществляет ППИТС. Мониторинг построен по двум технологиям: индикативный и репрезентативный. Репрезентативность означает, что объект обследуется полностью во взаимодействии всех факторов внутренней и внешней среды, с учетом особенностей его движения. Репрезентативный мониторинг требует много времени. Поэтому он дополняется индикативным мониторингом который выдает оппозиционные параметры [12] допустимо-недопустимо. Измерение и оценка индикаторов и составляет суть индикативного мониторинга. Таким образом, общая методика мониторинга будет состоять из двух этапов. На первом этапе осуществляется индикативный мониторинг, определяющий общую ситуацию Затем включается второй этап - репрезентативного мониторинга.

Структура ИТС представлена на рис. 3.

База геоданных Датчики поля

База факторов Датчики среды

База правил Датчики объекта

База гипотез Обучающие

примеры

Цель

Интеллектуальный решатель

Управление

Объект

Рис. 3. Интеллектуальная транспортная система управления

Система стремится достичь целей, поставленных лицом, принимающим решение (ЛИР). На рисунке представлен узел системы, с помощью которого он «видит» цели.

Особенности данной схемы в том, что: цели могут изменяться, а не фиксированы; решения в системе принимаются не однократно, а непрерывно по обновляемым данным и в реальном масштабе времени. В обучаемой подсистеме накапливаются данные и факты об исследуемом объекте и возможные прецеденты. Они сопоставляются в интеллектуаль-

ном решателе, ориентируясь на обучающие примеры.

В интеллектуальном решателе предусмотрена статистическая обработка данных, которая позволяет обнаружить скрытые закономерности развития движения объектов. В содержательном плане функционирование интеллектуального решателя может основываться на различных инструментальных средствах: теория нечетких множеств, теория распознавания образов, нейро-лингвистическое моделирование, нейронные сети и др. В основе интеллектуальной части системы управления предлагается использовать базы геоданных, базы факторов, базы правил и базы гипотез

В БЗ заложена логика экспертов и соответствующие схемы вывода диагностических сообщений. Аргументами правил являются параметры движения. Таким образом, ИТС на основании произведенных расчетов будет генерировать управляющие воздействия в соответствии с выражением (2).

Рассмотрим проблемы выбора целей и приятия решений в ИТС.

Напомним, что под информацией в кибернетике, по определению Н. Виннера, понимают ту часть знаний, которая используется для ориентирования, активного действия, управления, т. е. в целях поддержания жизнедеятельности и развития системы [13].

Человек извлекает из окружающего мира информацию и включает ее в информационные ресурсы. Однако информационные ресурсы обозримы и воспринимаемы. Всегда можно определить «начало» и «конец» алгоритма, файла или массива данных.

При работе систем управления, включая АСУ, информацию собирает человек. На основе собранной им информации осуществляются процессы управления и принятия решений рис.4. При этом возможно множество путей для достижения цели. Однако учет всех путей развития ситуации дает возможность создать необходимый запас ресурсов и достичь необходимой цели. Для учета всех путей развития ситуации создается информационная среда [14], в которой процесс сбора информации человеком осуществляется оперативно по мере необходимости.

Начало

Цель

Рис.4. Человеко-анализируемые процессы при работе СУ

№°4

The State Counsellor, 2014

Цель 1

/ i

При работе интеллектуальных систем (включая ИТС) существует множество целей (рис.5). При наличии достаточной информации ИТС приходит к одной из возможных целей, которые человек предвидел и прогнозировал.

При отсутствии достаточной информации ИТС приходит к одной из возможных прогнозируемых человеком ситуаций. На рисунке 5 они обозначены как анализируемы ситуации (АС) и не анализируемые ситуации не штатные ситуации (НАС).

Анализируемые ситуации требуют развития. Например, ресурсов, которые планировал человек,

может не хватить и необходимо создавать дополнительные ресурсы. При нештатных ситуациях ресурсов, которые планировал человек, может не только не хватить, но и появится потребность в качественно новых ресурсах. В этих случаях возникают тупиковые ситуации.

Для преодоления ситуаций, не приведших к достижению цели (АС) или разрешения тупиковых ситуаций (НАС) требуются новые интеллектуальные ресурсы или новая информация. Для преодоления тупиковых ситуаций, приведенных на рис.5, информации собранной человеком становится недостаточно. Следовательно, надо дать возможность ИТС самой извлекать информацию из окружающего мира и включает ее в процесс интеллектуальной обработки.

Это возможно только тогда когда для ИТС будет создана специальная система поддержки - ППИТС. Поэтому при интеллектуальной

АС 2

Цель 2

Цель i Цель m

НАС l

НАС Х

\

Рис.5. Многоцелевая ситуация при работе ИТС

обработке и управлении для учета всех путей развития ситуации должна создаваться система поддержкиа, в которой процесс сбора информации с помощью будет осуществляться оперативно и по мере необходимости Заключение Использование ИТС на основе только технологий АСУ и ИС недопустимо, так как ведет к тупиковым ситуациям и снижению эффективности ИТС. Для обеспечения эффективности применения ИТС должна быть создана подсистема поддержки ИТС как обязательный компонент интеллектуального управления. Информационное поле является обязательным условием функционирования ППИТС. Для создания информационного поля должны быть обеспечены ряд условий: единства координат, единства времени, пространственно- временной поддержки.

ЛИТЕРАТУРА

1. Цветков В.Я. Методы поддержки принятия решений в управлении. М.: Минпромнауки, ВНТИЦ, 2001. 75 с.

2. Захаров В.Н. Интеллектуальные системы управления: основные понятия и определения // Теория и системы управления. Известия РАН. 1997. №. 3. С. 103-111.

3. Усков А., Кузьмин А.В. Интеллектуальные технологии управления. Искусственные нейронные сети и нечеткая логика. М : Горячая линия-Телеком, 2004.

4. Tsvetkov V. Ya. Information Situation and Information Position as a Management Tool // European Researcher, 2012, Vol.(36), № 12-1, p.2166- 2170.

5. Цветков В.Я., Корнаков А.Н. Информационный подход в управлении // Успехи современного естествознания". 2010. № 3. С. 137-138.

6. Буряк Ю.И., Инсаров В.В. Управление в многообъектных организационных системах. I. Базовые принципы

ГосударстВеннЫй ¿¿ОоВетНих^, 2014

построения модели предметной области // Известия. 2005. № 2.

7. Sutherland I.E. Sketch pad a man-machine graphical communication system // Proceedings of the SHARE design automation workshop. ACM, 1964. С. 6.329-6.346.

8. Машлыкин В.Г. Европейское информационное пространство. М. : Наука, 2001.

9. Цветков В.Я. Естественное и искусственное информационное поле // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2014. №5. С.178-180.

10. Tsvetkov V.Ya. Information field // Life Science Journal 2014. 11(5). рр.551-554

11. Tsvetkov V.Ya. Global Monitoring // European Researcher, 2012, Vol.(33), № 11-1, p.1843- 1851

12. Tsvetkov V.Ya. Opposition Variables as a Tool of Qualitative Analysis // World Applied Sciences Journal. 2014. 30 (11). рp. 1703-1706.

13. Винер Н. Кибернетика, или управление и связь в животном и машине. М., 1958

14. Ожерельева Т.А. Об отношении понятий информационное пространство, информационное поле, информационная среда и семантическое окружение // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2014. № 10. С. 21-24.

REFERENCES

Tsvetkov V.Ia. Metody podderzhki priniatiia reshenii v upravlenii [Methods for decision support in management]. Moscow, Minpromnauki, VNTITs Publ., 2001. 75 p.

Zakharov V.N. Intelligent control systems: basic concepts and definitions. Teoriia i sistemy upravleniia. Izvestiia RAN - Theory and control systems. News of RAS, 1997, no. 3, pp. 103-111 (in Russian).

Uskov A., Kuz'min A.V. Intellektual'nye tekhnologii upravleniia. Iskusstvennye neironnye seti i nechetkaia logika [Intellectual control technology. Artificial neural network and fuzzy logic]. Moscow, Goriachaia liniia-Telekom Publ., 2004.

Tsvetkov V. Ya. Information Situation and Information Position as a Management Tool. European Researcher, 2012, Vol.(36), no. 12-1, pp. 2166- 2170.

Tsvetkov V.Ia., Kornakov A.N. Information management approach. Uspekhi sovremennogo estestvoznaniia - Successes of modern natural science, 2010, no. 3, pp. 137-138 (in Russian).

Buriak Iu.I., Insarov V.V. Management in many-objective organizational systems. I. Basic principles of building a domain model. Izvestiia - News, 2005, no. 2 (in Russian).

Sutherland I.E. Sketch pad a man-machine graphical communication system. Proceedings of the SHARE design automation workshop. ACM, 1964, pp. 6.329-6.346.

Mashlykin V.G. Evropeiskoe informatsionnoeprostranstvo [European information space]. Moscow, Nauka Publ., 2001. Tsvetkov V.Ia. Natural and artificial information field. Mezhdunarodnyi zhurnal prikladnykh i fundamental'nykh issledovanii - International journal of applied and fundamental research, 2014, no. 5, pp.178-180 (in Russian). Tsvetkov V.Ya. Information field. Life Science Journal, 2014, no. 11(5), pp. 551-554. Tsvetkov V.Ya. Global Monitoring. European Researcher, 2012, Vol.(33), no. 11-1, pp. 1843-1851. Tsvetkov V.Ya. Opposition Variables as a Tool of Qualitative Analysis. World Applied Sciences Journal, 2014, no. 30 (11), pp. 1703-1706.

13. Viner N. Kibernetika, ili upravlenie i sviaz' v zhivotnom i mashine [Cybernetics: or control and communication in the animal and the machine]. Moscow, 1958.

14. Ozherel'eva T.A. About the concepts of information space, the information field, information environment and semantic environment. Mezhdunarodnyi zhurnal prikladnykh i fundamental'nykh issledovanii - International journal of applied and fundamental research, 2014, no. 10, pp. 21-24 (in Russian).

1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

9.

10. 11. 12.

Информация об авторе:

Цветков Виктор Яковлевич

(Россия, Москва) Профессор, доктор технических наук, советник ректората Московский государственный технический университет радиотехники, электроники и автоматики E-mail: cvj2@mail.ru

Information about the author:

Tsvetkov Viktor Yakovlevich

(Russia, Moscow) Professor, Doctor of Technical Sciences The adviser of rector's office Moscow State Technical University of Radio Engineering, Electronics and Automation E-mail: cvj2@mail.ru