Математическая модель определения состава и унификации программного обеспечения комплексных бортовых информационных и управляющих систем

INVESTIGA TION OF INFL UENCE OF UNDEPENDABLE INFORMA TION IN INTELLECTUAL PERSONNEL RECRUITMENT SYSTEMS

A. Y. Gromov, A. T. Kezhvatova, D.A. Levshin

The influence of the application of intellectual data analysis in the task of selection of candidates for vacancies is investigated. An algorithm for analyzing information in the field of HR management is proposed with increasing reliability of the data being processed. The algorithm uses machine learning approaches and actual principles of HR management. The algorithm provides the prerequisites for using the increased reliability of the processed information on the basis of blockchain technology.

Key words: HR-management, machine learning, intellectual information systems, analysis of semantic information

Gromov Aleksey Yurievich, candidate of technical sciences, docent, gromov. a. y@evm. rsreu. ru, Russia, Ryazan, Ryazan State Radioengineering University,

Kezhvatova Anna Timofeevna, student, kejwatov. al@yandex. ru, Russia, Ryazan, Ryazan State Radioengineering University,

Levshin Dmitriy Alexeevich, student, he.ce6e@yandex.ru, Russia, Ryazan, Ryazan State Radioengineering University

УДК 519.8

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СОСТАВА

И УНИФИКАЦИИ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

КОМПЛЕКСНЫХ БОРТОВЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ И УПРАВЛЯЮЩИХ СИСТЕМ

О.В. Есиков, С.М. Цыбин, А.В. Петешов

Формализована задача оптимизации выбора состава единого ядра программного обеспечения бортовых информационных управляющих систем. Предложены варианты унификации состава программного обеспечения бортовых средств автоматизации.

Ключевые слова: бортовые информационные и управляющие системы, дискретная оптимизация, роевые алгоритмы.

В настоящее время для повышения эффективности сложных технических комплексов, к которым относятся, например, изделия транспортных отраслей: автомобильной, железнодорожной, аэрокосмической, морской и др., в том числе беспилотные технические системы различного назначения, широко внедряются и эксплуатируются бортовые информационные и управляющие системы (БИУС). Обычно бортовые информационные и управляющие системы, строятся на базе совокупности вычислительных средств (модулей), созданных на единой технологической основе и, объединенных каналами связи [1].В этом случае БИУС являются комплексными.

Независимо от вида технического комплекса, имеющего в составе БИУС, и ее назначения можно выделить основные функции, которые должна выполнять данная система [2, 3].

а) Сбор и обработка информации от датчиков, сигнальных и других подсистем комплекса. Результатом сбора и обработки информации обычно является полный вектор состояния управляемого комплекса, который необходим для реализации большинства алгоритмов управления [3].

б) Навигация. В рамках решения данной задачи определяется текущее местоположение объекта управления во внешней среде.

в) Планирование действий объекта управления и траекторий его движения.

г) Реализация человеко-машинного интерфейса.

д) Реализация системы управления техническим комплексом. Управление в данном случае является главной функций БИУС и позволяет объекту управления двигаться по сформированным пространственным траекториям, точно выполняя заданные технологические операции.

Каждый вычислительный модуль БИУС может быть задействован как для решения фиксированного узкого круга задач, так и совокупности задач формируемой динамически в зависимости от текущей ситуации.

В первом случае каждый вычислительный модуль решает свои функциональные задачи, а информационный обмен основан на обмене данными. Данный вариант обеспечивает наибольшую простоту построения вычислительного процесса. Во втором случае перечень решаемых каждым вычислительным модулем задач может с течением времени изменяться. Данный вариант обеспечивает более гибкое управление вычислительным процессом и повышает живучесть БИУС в экстремальных условиях функционирования. Однако данный вариант требует затраты вычислительных ресурсов на решение дополнительных задач планирования построения вычислительного процесса, что в свою очередь требует построения соответствующих математических моделей и выбора и оценки эффективности методов их решения [4].

Усложнение структуры бортовых информационных и управляющих систем требует более пристального внимания вопросам бесперебойного функционирования всех вычислительных средств и компонентов, входящих в их состав. Обычно данные вопросы решаются путем такой организации использования вычислительных средств в бортовых информационных и управляющих системах при которой данное оборудование используется наиболее эффективно.

В комплексных БИУС информационное взаимодействие может быть организовано путем:

обмена формализованными сообщениями;

использования баз данных с единым доступом;

комбинированным способом.

Использование для информационного обмена формализованных сообщений требует разработки соответствующего программного обеспечения, а также контроля за актуальностью и достоверностью получаемых данных на всех уровнях управления.

Применение баз данных с единым доступом для организации информационного взаимодействия в свою очередь требует решения вопросов разграничения доступа к БД, обеспечения их целостности, что может решаться организационными методами, а также разработкой соответствующих программных компонентов.

Характерными особенностями перспективной БИУС должны быть :

модульное построение ее элементов,

стандартизация и унификация аппаратных и программных средств, элементов информационного обеспечения.

Принятие обоснованных решений в области проектирования комплексных БИУС требует разработки соответствующих математических моделей.

Пусть комплексная БИУС состоит из ^вычислительных систем (ВС) .В общем случае ее функционирование обеспечивается программным обеспечением, построенным по модульному принципу. При этом множеством программных компонентов ^выполняется множество функций БИУС, номера которых составляют множествоК. В каждой 1-й БИУС выполняется определенный набор функций, из проиндексированных множеством К, посредством использования некоторого набора программных компонентов, проиндексированных множеством М, номера которых составляют соответственно множества К и Мг(г = 1,2,... Д), причем

N N

М = и Мг; К = и К .

г=1 г

N N

Типичным является случай, когда и Мг Ф и К

г=1 г=1

и

Функционал каждого г-го ВС БИУС определяется матрицей

НУ а\|, У / ={0,1},

= 1, если /-я функция выполняется в г-го ВС БИУС, то есть к/ е К к а е Кг , и У /г = 0 в противном случае (к/ е К и к/ <£ К}, / = 1,2,___, | К|).

Связь выполняемых БИУС функций и программных компонентов задается матрицей

Ф = ||ф >| ^ Ф /т = {0,1} Ф/т = 1 , если /-я функция в БИУСреализуется т-м программным компонентом и ф/т = 0 в противном случае (/ = 1,2,...,|К|; т = 1,2,...,|М|;

г = 1,2,..., N).

При этом для настоящего состояния дел характерен случай,

когда

\м\

I ф> > 1,/ = 1,2,...,|К\.

т=1

То есть, одна и та же функция в БИУС имеет несколько программных реализаций от разных разработчиков.

Каждый т-й программный компонент БИУС, т = 1,2,...\м\характеризуется объемом занимаемой внешней памяти Гт и объемом требуемой для работы оперативной памяти Гт .

Число задействований каждой /-й функции в БИУС определяется

как

N

Р/ = 1У / г=1

Число задействований каждого т-го программного компонента в реализации функций БИУС определяется как

N

Чт = II У/ Ф/т . г=1/ сКг

При анализе существующих проектов возможны следующие варианты.

1. Не рациональное построение проекта. Одну функцию в отдельных ВС БИУС одновременно выполняют несколько программных компонентов.

\м\

Р/ < I Ф/тЧт

т=1

То есть, имеет место дублированное и многовариантное выполнение функций в пределах одного ВС, либо выделенная функция в пределах отдельной ВС БИУС разделена на более мелкие и реализована в ПО.

2. Не достаточная степень унификации программного обеспечения.

Если задан уровень уникальности программных компонентов Ч , определяющий минимальное число их задействований в БИУС, при котором программный компонент не считается уникальным, то все ПК, для

которых чт < чу считаются уникальными. В этом случае можно выделить подмножество уникальных М°ПК

м0 с м.

Чт £ЧУ

Тогда, уровень унификации ПО в БИУС можно определить как[5]

к у -

М -

Му

\М\

ПО БИУС имеет недостаточный уровень унификации, если

к < к доп к у < к у

где кдопу - допустимый уровень унификации ПО.

Анализ уровня унификации ПО позволит выделить в частности программные компоненты, реализующие протоколы информационного взаимодействия, требующие доработки унификации.

Задача оптимизации выбора состава единого ядра ПО БИУС может быть сформулирована следующим образом: найти такие значения хт (т = 1,2,..., |м|), которые обеспечивают

М\

I хтЧт I

т-1 /-1

Ф >

Р/

\К\

1 Р/ /-1

тах

при ограничениях

а) на объем внешней памяти

11т хт £ у т-1

б) на объем оперативной памяти

\М\

11т х

доп

о „ £ у доп т —у о

т -1

в) на значения переменных

хт -{0,1},т -1,2,...,|М,

где Уопв-максимально допустимый объем внешней памяти, отводимый для хранения ядра ПО, Удопо - максимально допустимый объем оперативной памяти, отводимый для работы ядра.

Данная задача относится к классу задач целочисленного дискретного программирования с булевыми переменными[5,6]. При ее использовании возможны следующие варианты формирования ядра программного обеспечения:

1. Базовый комплект ядра ПО.

2. Комплекты ядра ПОдля каждого ВСБИУС.

140

В первом случае формируется комплект ПО наиболее унифицированный и обеспечивающий выполнение базовых функции на большинстве ВС БИУС. Во втором случае путем дополнения базового комплекта ядра ПО формируются комплекты унифицированного ПОдля каждого уровня БИУС.

Применение разработанной математической модели позволит оценивать проекты существующих БИУС, вырабатывать предложения по сокращению затрат на разработку и сопровождение ПО БИУС.

Список литературы

1. Кучерявый А.А. Бортовые информационные системы: Курс лекций; под ред. В.А. Мишина и Г.И.Клюева. 2 изд., перераб. и доп. Ульяновск: УлГТУ, 20004. 504 с.

2. Филаретов В.Ф., Юхимец Д.А., Мурсалимов Э.Ш. Информационно-управляющая система для мобильных роботов // Автометрия, 2015. Т. 51. № 5. С. 92-100.

3. Автономные подводные роботы: системы и технологии / под общ. ред. М.Д.Агеева, отв. ред. Л.В.Киселев. М.: Наука, 2005. 398 с.

4. Есиков О.В., Старожук Е.А., Хомяков К.А. Математические модели распределения вычислительных ресурсов в бортовых информационных и управляющих системах по критерию равномерной загрузки // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. Тула: Изд. ТулГУ, 2015. Вып. 9. С. 96-102.

5. Скрипкин К.Г. Экономическая эффективность информационных систем. М.: ДМК Пресс, 2002. 256 с.

6. Алексеев О.Г. Комплексное применение методов дискретной оптимизации. М.: Наука, 1987. 248 с.

7. Киселев В. Д., Есиков О.В., Кислицын А.С. Теоретические основы оптимизации информационно-вычислительного процесса и состава комплексов средств защиты информации в вычислительных сетях / под. ред. Е.М. Сухарева. М.: ПолиграфсервисXXI век, 2003. 200 с.

Есиков Олег Витальевич, д-р техн. наук, проф., главный специалист, Россия, Тула, сёЪае@,сёЪае.ги, Россия, Тула, АО Центральное конструкторское бюро автоматики,

Цыбин Станислав Михайлович, ведущий инженер, т/(@,сёЪае.ги, Россия, Тула, Россия, Тула, АО Центральное конструкторское бюро автоматики,

Петешов Андрей Викторович, канд. техн. наук, доц., начальник кафедры, I-¡оИи роМатаИ. ги, Россия, Череповец, Череповецкое высшее военное инженерное училище радиоэлектроники

MATHEMATICAL MODEL FOR DETERMINING THE COMPOSITION AND UNIFICATION OF SOFTWARE INTEGRATED ONBOARD INFORMATION

AND CONTROL SYSTEMS

O.V. Esikov, S.M. Tsybin, A.V. Peteshov

Formalized the problem of optimizing selection of a single core software on-Board information management systems. Proposed options for harmonization of the structure of the software side of automation.

Key words: on-Board information and control systems, discrete optimization, swarm algorithms.

Esikov Oleg Vitalyevich, doctor of technical sciences, professor, chief specialist, cdhaeacdhae.ru, Russia, Tula, JSC Central Design Bureau of Automation,

Tsybin Stanislav Michailovich, leading engineer, cdhaeacdhae.ru, Russia, Tula, JSC Central Design Bureau of Automation,

Peteshov Andrey Viktorovich, candidate of technical sciences, professor, head of the department, D-john_post@mail.ru, Russia, Cherepovets, Cherepovets Higher Military Engineering School of Radioelectronics

УДК 004.9; 528.87

АЛГОРИТМ КЛАССИФИКАЦИИ ЭКОЛОГИЧЕСКИХ РИСКОВ МЕТОДАМИ НЕЧЕТКОЙ КЛАСТЕРИЗАЦИИ

С.Г. Захаров, Ю.Ю. Володина, А.И. Таганов, А.Н. Колесенков

Рассматривается формализованный подход к анализу и классификации рисков, основанный на использовании методов автоматической классификации и нечеткого кластерного анализа. Выявлено, что для анализа и мониторинга экологических рисков необходима оперативная переработка нечеткой рисковой информации в удобную форму для специалистов, принимающих ответственные решения по экологическому мониторингу территорий. Предлагается алгоритм нечетких с-средних, имеющий итеративный характер последовательного улучшения некоторого исходного нечеткого разбиения рисков, которое задается исследователем или формируется автоматически по некоторому эвристическому правилу. Предложенный алгоритм решения задачи нечеткой кластеризации экологических рисков реализован в виде программного модуля для применения в составе ГИС.

Ключевые слова: кластеризация, экологический риск, геоинформационная система, ГИС, классификация, риск, геоданные, мониторинг.

Теория и практика экологического мониторинга территорий регионов и анализа географических данных по экологическим рискам свидетельствует о достаточно высокой сложности этой задачи. Субъективная информация, циркулирующая на этапах идентификации и анализа рисков,