Теоретическая модель обеспечения процесса принятия решения на береговом центре управления автономными необитаемыми подводными аппаратами

Теоретическая модель обеспечения процесса принятия решения на береговом центре управления автономными необитаемыми подводными

аппаратами

Ю.Б. Аллакулиев1, И.М. Бородянский2 1 Тихоокеанское высшее военно-морское училище имени С. О. Макарова, Владивосток 2Южный федеральный университет, Ростов-на-Дону

Аннотация: В работе рассматривается трафик информации в системе сбора, передачи, и отображения информации как параллельное множество независимых маршрутов, информация по которым стекается на береговой центр управления (БЦУ) автономными необитаемыми подводными аппаратами (АНПА). С точки зрения теории потоков и систем массового обслуживания (СМО) в динамическом плане система сбора, передачи и отображения информации (ССПОИ) имеет дело с составными потоками, в общем случае нестационарными, возможно с последействием (корреляцией). Штрафы действуют на всех уровнях сбора, передачи и даже на лицо принимающее решение (ЛПР) на использование АНПА. Нижний уровень составляет сбор, серия сверток, сжатий и, наконец, сама 2-сцена, донесения, ситуация - именно она составляет предмет когнитивной идентификации в Х-сцену системой принятия решений (СПР). Сам блок принятия решений будет состоять из автоматизированной подсистемы и ЛПР, которые взаимодействуют в диалоговом режиме.

Ключевые слова: береговой центр управления (БЦУ), автономный необитаемый подводный аппарат АНПА, система сбора, передачи и отображения информации (ССПОИ), система массового обслуживания (СМО), Система сбора, передачи и отображения информации БЦУ АНПА, принятие решения, когнитивная функция

Вся система сбора, передачи и отображения информации (ССПОИ) берегового центра управления (БЦУ) автономных необитаемых подводных аппаратов (АНПА) находится в условиях достаточно высокой степени неопределенности. Задача не в реализации той или иной задачи выбора в пространстве альтернатив. Мы рассматриваем задачу борьбы ЛПР с внешней неопределенностью, штрафами. В результате такой борьбы может наступить этап компромиссного равновесия. Вот его желательно выразить для

глобальной ССПОИ в множестве {г*{ха/- критических временен или времен компромисса. Именно эти временные функционалы и должны быть положены в основу оценки эффективности ССПОИ.

Процесс сбора, передачи и отображения разнородной информации от автономных необитаемых подводных аппаратов (АНПА) об обстановке в определённых районах Мирового океана в интересах принятия решений на

береговом центре управления (БЦУ) [1] можно представить, как параллельную систему независимых каналов обработки и передачи информации в иерархической системе [3,4]. Все эти каналы могут быть классифицированы по родам и видам связи, могут иметь различную ведомственную принадлежность. Функционально рассматриваемые каналы условно можно разделить на информационные, транслирующие сведения об оперативной обстановке и сервисные, доставляющие сведения вспомогательного характера. Все это позволяет систему сбора, передачи и отображения информации (ССПОИ) рассматривать как параллельное множество независимых маршрутов, информация [13], по которым стекается на БЦУ АНПА.

Применительно к ССПОИ не стоит забывать и потоковую динамику всевозможных форм донесений по каналам в иерархической системе. С точки зрения теории потоков и систем массового обслуживания (СМО) в динамическом плане ССПОИ имеет дело с составными потоками, в общем случае нестационарными, возможно с последействием (корреляцией) [7].

В любой информационной системе существуют промежуточные этапы свертки, сжатия информации. Можно выделить несколько типов сжатия информации как результат работы аналитиков. Это могут быть формализованные и неформализованные донесения, диаграммы, полигоны, гистограммы, карты, карты-схемы, графики, зависимости, закономерности, черно-белые, полутоновые и цветные изображения. В настоящее время появились возможности получения телевизионного изображения локальной области (района) океана.

С точки зрения СМО мы можем все эти виды представлений, отображений информации считать, как различные информационные продукты [5]. Тогда ССПОИ в целом может быть смоделирована динамикой составных потоков [5] с соответствующими этапами сжатия информации при

условии многопродуктовости [5]. Таким образом, сформулированная вербальная структура ССПОИ может быть представлена графом, как показано на рис.1.

. , Сбор первичной А Х- информации

Обработка информации аналитическими центрами

Береговой

центр управления ¡(БЦУ) АНПА

Средства отображения

Рис. 1. - Система сбора, передачи и отображения информации БЦУ АНПА

В формализованном аспекте - это древесный граф типа леса [2], причем он имеет страфикационную структуру. На самом нижнем уровне -сбор первичной информации (рис.1). На 2-м уровне, как минимум, можно выделить страту, где осуществляется серия сжатий информации соответствующими аналитическими центрами, пунктами (уровнями) сбора и обработки различных видов информации. Именно в таком формате, по параллельным независимым каналам формируется 3-й уровень ССПОИ. Он состоит из множества, кортежа «картинок», донесений, изображений вышеуказанных продуктов. В формализованном плане мы получаем

множество }, где а - виды информационных продуктов, а < 7; I - число каналов различной функциональной принадлежности (главных, вспомогательных, сервисных и пр.), I <п.

В обычных ССПОИ, назовем их тип «А», вот эти } - ситуации и подлежат идентификации лицом принимающим решение (ЛПР). Топология

лесного графа сразу диктует аддитивный принцип композиции, который приведет к суммарным когнитивным усилиям лица, принимающего решение (ЛПР) [6]. Конечно, уровень ЛПР будет представлен различными специалистами и дежурными операторами на БЦУ АНПА. В их функции входит специализированная помощь и поддержка ЛПР в идентификации

общей обстановки, которая отражается во множестве }. Мы считаем, что

первичная задача любого ЛПР состоит в уяснении ^ - ситуации. С формальной точки зрения выяснение, идентификация означает вскрытие семантики, смысла . На что затрачивается соответствующие когнитивные усилия [9]. Поскольку сам когнитивный процесс идентификации [9]

гуа

неизвестных - ситуаций нельзя считать детально изученным, то остается только феноменологический, системный уровень рассмотрения [9]. Во многих экспериментах 60-х - 80-х годов - в большинстве случаев - это эргонометрические исследования, любая задача когнитивной идентификации

^ - ситуации характеризовалась т() - временем идентификации.

Вряд ли стоит разъяснять, что вся ССПОИ БЦУ АНПА находится в условиях достаточно высокой степени неопределенности [4,9]. Эта неопределенность в ССПОИ может быть связана с фрагментарностью добываемой информации. Нельзя не учитывать несвоевременность доставки и устаревание информации и т.д.

Тем самым ЛПР посредством своих когнитивных функций должен

справляться с этой неопределенностью с целью превращения } в {Ха }, где первое множество - это фактически «черный ящик» хорошо известный в кибернетике, а сцены {Ха} уже являются семантически проявленными, идентифицированными за счет когнитивных действий ЛПР. И наконец,

главной характеристикой ССПОИ будет являться временной условный функционал когнитивной идентификации

{т'

\та гуа

где х1 - семантически проявленные сцены; - ситуации, подлежащие идентификации, а - виды информационных продуктов, I - число каналов.

Рис. 2. - Схема когнитивной идентификации в условиях неопределенности

В рис.1. нельзя не упомянуть о стратегии сканирования ансамбля }. На этом уровне можно ввести соответствующие предпочтения ЛПР [7].

В лесном графе типа «А» выделим фундаментальный канал ССПОИ БЦУ АНПА, на котором можно построить схему когнитивной идентификации в условиях неопределенности (рис. 2) [2]:

Штрафы действуют на всех уровнях сбора, передачи и даже на ЛПР. Нижний уровень составляет сбор, серия сверток, сжатий и, наконец, сама 7-сцена, донесения, ситуация - именно она составляет предмет когнитивной идентификации в Х-сцену системой принятия решений (СПР) [11]. Сам блок принятия решений будет состоять из автоматизированной подсистемы и ЛПР, которые взаимодействуют в диалоговом режиме. Кроме того, на рис. 2 показана система субъективной поддержки в режиме консультации, «подсказки» [11]. В результате совместных действий за некоторое т-время 7-ситуация может семантически идентифицирована в Х-сцену. Если считать,

что штрафы фиксированы, точнее, не зависят от ЛПР [14], то временные затраты на когнитивную идентификацию отображаются в условном функционале, который будет зависеть только от когнитивной функции ЛПР.

Здесь важно подчеркнуть, что типовая задача принятия решения состоит в выборе некоторой оптимальной альтернативы по соответствующему критерию [11]. Можно было бы высказать критические замечания по данной схеме принятия решений. Например, не всегда реальную ситуацию можно «зажать» во множестве альтернатив, тем более, если она достаточно насыщена противоречивыми событиями. В реальных ситуациях достаточно сложно построить полную группу альтернатив или хотя бы достаточную [15]. К тому же многие формы статистической теории принятия решений даже в субъективных формах [12] требуют большой и разнообразной информации. Тем более, что субъективные формы информации имеют нечеткие формы представления [12]. Не всегда удается провести «хорошее шкалирование» [12]. Если говорить о Байесовских формах принятия решений, то они требуют большого объема статистических данных [7].

Наша задача не в реализации той или иной задачи выбора в пространстве альтернатив. Мы рассматриваем задачу борьбы ЛПР с внешней неопределенностью, штрафами [12]. В результате такой борьбы может наступить этап компромиссного равновесия [7]. Вот его желательно выразить

для глобальной ССПОИ в множестве {г*{ха/- критических временен или времен компромисса. Именно эти временные функционалы и должны быть положены в основу оценки эффективности ССПОИ. Тогда в качестве критерия пригодности ССПОИ будет выступать неравенство:

ГТ * ^ т

норм *

где

Т* = Цт*

г а

Последняя сумма обязана лесной топологии графа [2] рис. 1. Если неравенство (2) выполняется, то ССПОИ приемлема для обеспечения принятия решения. В предложенной качественной схеме виден сам критерий принятия-отвержения ССПОИ. Очевидно, что решение по эффективности ССПОИ принимается в методике простой альтернативной гипотезы. При этом реализуется типичная идеология проверки гипотезы в математической статистике. Однако задача сравнительной эффективности нескольких ССПОИ не эквивалентна простой альтернативе в формализме проверки гипотез. Тогда надо было бы ввести соответствующие информационные метрики, расстояния и уже в этих метриках давать сравнительную оценку ССПОИ [6]. В плане реального случая, когда две или несколько ССПОИ будут удовлетворять неравенству они все допустимы, но какая из них эффективнее - этот вопрос может решаться в терминах информационных метрик соответствующих пространств ССПОИ. Но эта задача более высокого уровня [6].

Рис. 3. - Виды штрафных функций в СПР

Типовая система принятия решений (СПР) может быть усложнена рассмотрением многопродуктовой задачи [7]. Естественно включить и потоковую динамику [7]. При этом надо помнить два ограничения левое (нижнее) ограничение связано с информационной бедностью, слабом трафике потока донесении. Если при этом достаточно высока степень неопределенности, то в этом случае когнитивная эффективность ЛПР близка к нулю. Но есть и «правое», верхнее ограничение, когда темп потока донесений достаточно высокий и при значительной неопределенности ЛПР не будет справляться с семантической идентификацией последовательности ситуаций. При большом по объему трафике и интенсивности потока донесений эффективность функционирования будет так же мала.

Можно видеть, что обостряется проблема объектного и скоростного согласовании трафика донесений и когнитивных ЛПР усилий автоматизированного блока СПР.

Пока будем рассматривать статический случай для СПР (рис. 2). Используем для дальнейшего рассмотрения теорию принятия решений в форме Стратоновича [10]. Привлечем лагранжев формализм [10]. Будем характеризовать внешнюю неопределенность функцией штрафов ((т). Поскольку всякая неопределенность имеет энтропийную меру, то можно ввести энтропию Б[((г)] = 1п[((т)]. Сразу можно предложить несколько типов этой неопределенности (рис.3).

Первая и вторая зависимости энтропии соответствуют: штрафная функция взрывного типа:

((т) = ^ (2(т)=

количество неопределенности Ы-типа.

Ясно, что 1-й и 2-й случай соответствуют мощной неопределенности, которая генерируется антагонистической системой с бесконечными энергетическими возможностями (сверхмощная неопределенность).

3-й случай (рис. 3) соответствует более реальной неопределенности логарифмического типа. Сюда же можно отнести степенные функции с дробными показателями в общем случае ср3{т) ~ 1пат в, где а > 0 - амплитуда,

в > 0, в > 1. Для этого случая указаны две степени свободы а и Д

Четвертый случай соответствует функциям со стационарной амплитудой, что более правдоподобно, хотя бы по ограниченным энергетическим ресурсам антагонистической системы.

Для СПР необходимо ввести характеристику Ч/т) - когнитивную функцию ЛПР [9].

Фактически эта функция типа меры (не обязательно вероятностной) или распределения когнитивных усилий по т [9].

В общем случае надо ожидать типы функций Ч/т) следующего вида:

На рис.4:

^

где Ха= 1/та — декремент когнитивного затухания,

^2(т)= С/ту - распределение Ципфа-Парето-Мандельброта (ЦПМ) [7],

где:

т > 0, у > 1,у > 0,С > 0 - амплитудный тип

Т3

Смысл ¥(т) как распределения когнитивных усилий ЛПР по времени

характеризуется соответствующими амплитудами и скоростями спадания (68). ЦПМ ¥2(т) = С/т 1 выпрямляется в двойных логарифмических осях:

ЦПМ-распределение является распределением с

«дальнодействующими», затянутыми хвостами. Тогда как экспонента Т1(т) = Ае'Хх, является короткодействующей. Для ЦПМ можно сказать больше. Так, например, г Сйт

3 тг

0 '

/>1

Этому соответствует ближнедействующее ЦПМ. 'Сйт

Тг

0 '

, то такой интеграл расходится и стремится к х:

у<\

•Сйт

Т7

0 1

Такой тип ЦПМ дальнедействующий. Интеграл при у > 1 все равно стремится к «0». В случае у < 1 ЦПМ является дальнедействующей и такого ЛПР следует рассматривать особо. Видимо ЛПР с ^2(т ) при у < 1 будет обладать стратегическим когнитивным горизонтом.

Когнитивная функция типа (8) взята в вейббуловской форме [5] поскольку в своем минимальном варианте она наследует экспоненту. Вейббуловские статистки универсальны и имеют важное применение в процессах разрушения, распада систем, если в таких присутствует «узкое

звено». Этот тип когнитивных усилий ЛПР любопытен тем, что "^ЛПР вступает в полную силу не сразу, как это присутствует в случаях

Таким образом, любую СПР надо характеризовать системой 2-х функций: Ф(т) и Ч(т). Но при этом штрафы Ф(т) с точки зрения ЛПР выглядят как функции стоимости ф(т), затрат. В лагранжевом формализме Стратоновича СПР задается плотностью лагранжиана [10]:

Затем можно ввести операцию усреднения по Ч(т) и построить действие ЛПР:

где Н [Ч(т)] = -^Ч(т)1п Ч (т) - мера возможности, энтропия Шеннона; Я [ф(т)]= -^Ч(т)1пф(т) - затраты ЛПР.

При этом Ч(т) - вероятностная мера. Тогда действия СПР по: Я = -|^(т)[1п Ч(т) - 1п ф(т)]т .

Дальше объявляется вариационный принцип (т) Я = 0 или

Вариационная производная (13) берется только по когнитивной координате. Штрафная функция не варьируется поскольку это внешняя характеристика для ЛПР. Из последнего условия находится Ч*(т), которая соответствует стационарному состоянию.

Нетрудно видеть, что когнитивные усилия Ч(т) будут зависеть от штрафной функции ф(т), функции затрат.

1) Если взять Я[ф(т)] = ат2 V а\т\, то Ч12 = АеV Ае~Ят. Тем самым

квадратичная или линейная неопределенность по энтропии индуцирует стационарную функцию для ЛПР экспоненциального вида.

Если обратиться к явному виду ф1,2(т) (3), то налицо согласование аналитик штрафов и когнитивных усилий на экспоненциальном классе.

¿[

Я = ¿[ф)] = Н [Ч(т)] - Я[ф(т)1

2) Если взять 3-й случай штрафной функции (4), то мы придем к обобщенной гиперболической ¥(т) функции ЛПР. При этом энтропия штрафов - логарифмическая.

Таким образом, задача принятия решения ССПОИ БЦУ предполагает следующую процедуру:

-строят критические поверхности принятия решения для различных случаев СПР: «экспонента - экспонента»; «экспонента - ЦПМ»; «логарифм -ЦПМ»;

-выбрать теоретическую модель принятия;

-реализовать по соответствующим когнитивным функциям ЛПР и штрафов, в соответствии с выбранной моделью, процедуру по принятию -отвержению ССПОИ БЦУ АНПА

Литература

1. Аллакулиев Ю.Б., Концепция Берегового центра управления автономными роботами дальнего радиуса действия // Материалы XIII Всероссийской научно-практической конференции «Перспективные системы и задачи управления» и IX молодежная школа-семинар «Управление и обработка информации в технических системах» // Южный федеральный университет, Ростов-на-Дону, 2018. С. 148-156.

2. Айзерман М. А. и др. Динамический подход к анализу структур, описываемых графами // Исследования по теории структур. Сб.науч.тр. М.: Наука. 1988, С.5-77.

3. Гинис Л.А., Вовк С.П. Определение четко доминирующих тактик для выработки альтернативных управляющих решений в условиях полной неопределенности // Инженерный вестник Дона. 2014. №2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2014/2327

4. Грищенко А. А. Нечеткие методы принятия решений поиска объектов на море // Инженерный вестник Дона. 2014. №1. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n1y2014/2287

5. Гориянов В.Т., Журавлев Л.Г., Тихонов В.И. Статистическая радиотехника: примеры и задачи. М.: Сов.радио.1980. 544 с.

6. Золотарев В.М Современная теория суммирования независимых случайных величин. М.: Наука. 1986. 416 с.

7. Климов Г.П. Стохастические системы обслуживания. М.: Наука.Гл. ред.физ.-мат.лит. 1966. 244 с.

8. Мартин Н., Ингленд Дж. Математическая теория энтропии. М.: Мир. 1980. 350 с.

9. Прангишвили И.В. Системный подход и общесистемные закономерности серия: «Системы и проблемы управления». М.: СИНТЕГ, 2000, 528 с.

10. Стратонович Р. Л. Тeория информации. М.: Сов.радио. 1975. 424 с.

11. Тартаковский Г.П. Теория информационных систем // М. Физматкнига, 2005, 304 с.

12.Трахтенгерц Э.А. Субъективность в компьютерной поддержке управленческих решений. // М., "Синтег", 2001. 250 с.

13. World Robotics 2015 Service Robots: Service Robot Statistics. IFR International Federation of Robotics. URL: ifr.org/service-robots/statistics/. [Accessed 25 February 2015].

14. Unmanned Systems Integrated Roadmap FY2013-2038. Washington, D.C.: Department of Defense, 2013. URL: defense.gov/pubs/DOD-USRM-2013.pdf. [Accessed 31 March 2014].

15. A Roadmap for U.S. Robotics From Internet to Robotics. 2013. URL: robotics-vo.us/sites/default/files/2013%20Robotics%20Roadmap-rs.pdf.

References

1. Allakuliev Yu.B. Materialy' XIII Vserossijskoj nauchno-prakticheskoj konferencii «Perspektivny'e sistemy' i zadachi upravleniya» i IX molodezhnaya shkola-seminar «Upravlenie i obrabotka informacii v texnicheskix sistemax» (Materials of the XIII All-Russian Scientific and Practical Conference "Perspective Systems and Management Tasks" and the IX Youth Workshop "Management and Processing of Information in Technical Systems"). Rostov-na-Donu: SFEDU, 2018. pp. 148-156.

2. Ajzerman M.A. i dr. Dinamicheskij podxod k analizu struktur, opisy'vaemy'x grafami [A dynamic approach to the analysis of structures described by graphs]. Issledovaniya po teorii struktur. Sb.nauch.tr. M.: Nauka. 1988, pp.5-77.

3. Ginis L.A., Vovk S.P. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2014, №2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2014/2327

4. Grishhenko A.A. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2014. №1. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n1y2014/2287

5. Goriyanov V.T., Zhuravlev L.G., Tixonov V.I. Statisticheskaya radiotexnika: primery' i zadachi [Statistical Radio Engineering: Examples and Tasks]. M.: Sov.radio.1980. 544 p.

6. Zolotarev V.M Sovremennaya teoriya summirovaniya nezavisimy'x sluchajny'x velichin [The modern theory of summation of independent random variables]. M.: Nauka. 1986. 416 p.

7. Klimov G.P. Stoxasticheskie sistemy' obsluzhivaniya [Stochastic service systems]. M.: Nauka.Gl. red.fiz.-mat.lit. 1966. 244 p.

8. Martin N., Inglend Dzh. Matematicheskaya teoriya e'ntropii [Mathematical Theory of Entropy]. M.: Mir. 1980. 350 p.

9. Prangishvili I.V. Sistemny'j podxod i obshhesistemny'e zakonomernosti seriya: «Sistemy' i problemy' upravleniya» [System approach and system-wide regularities series: "Systems and control problems"]. M.: SINTEG, 2000, 528 p.

10. Stratonovich R.L. Teoriya informacii [Information theory]. M.: Sov.radio. 1975. 424 p.

11. Tartakovskij G.P. Teoriya informacionny'x system [Theory of Information Systems]. M.: Fizmatkniga, 2005, 304 p.

12.Traxtengercz E'.A. Sub'' ektivnost' v komp'yuternoj podderzhke upravlencheskix reshenij [Subjectivity in computer support of management decisions]. M.: Sinteg, 2001. 250 p.

13. World Robotics 2015 Service Robots: Service Robot Statistics. IFR International Federation of Robotics. URL: ifr.org/service-robots/statistics/. [Accessed 25 February 2015].

14. Unmanned Systems Integrated Roadmap FY2013-2038. Washington, D.C.: Department of Defense, 2013. URL: defense.gov/pubs/DOD-USRM-2013.pdf. [Accessed 31 March 2014].

15. A Roadmap for U.S. Robotics from Internet to Robotics. 2013. URL: robotics-vo.us/sites/default/files/2013%20Robotics%20Roadmap-rs.pdf.