Разработка моделей и алгоритмов решения функциональных задач управления транспортными системами и производством

Актуальность темы

: Решающая роль в стратегии развития ж.д. транспорта России в условиях проводимых радикальных экономических реформпринадлежит процессу информатизации, обеспечивающему необходимой и достоверной информацией все сферы управления транспортнымисистемами и производством. Для решения принципиальных: научных, технических: и организационных проблем, возникающих в ходе этого процесса, разработаны Концепция и программа информатизации, которые утверждены< решением расширенной коллегии" МПС № 5 от 28 февраля: 1996 года. Данными основополагающими документами установлено, что реализация процесса: информатизации в новых условиях должна осуществляться с помощью информационных технологий, центральными и действительно сложными элементами которых являются модели, методы и алгоритмы, на? основе которых принимаются управляющие решения. Поэтому успешную информатизацию, а следовательно и решение проблемы реформирования ж.д. транспорта, невозможно осуществить без создания и совершенствования развитого наукоемкого комплекса формальных моделейприкладных методов и эффективных алгоритмов управлениятранспортными системами, т производством:

В настоящее время в области? моделирования * и: алгоритмизации систем управления на ж.д. транспорте имеются фундаментальные теоретические исследования, выполненные АЛ. Петровым, К. А. Бернгардом,. Б. АЛёвиным, Л. А. Барановым, Е. М. Тишкиным, ЛЛ. Тулуповым, В. А. Шаровым, В. Г. Шубко,.

A.Я-Калиниченко, Е. А. Сотниковым, В-А.Буяновым, П. А. Козловым, Т. А. Тибиловым, Ю. В. Дьяковым,. В. В. Виноградовым, А. А. Воробьевым,.

B.Ю.Гореликом, Е. ВАрхангельским, А. В. Горским, В. И. Гал аховым, А. Ф. Бородиным, Н. Д. Иловайским, В. П. Феоктистовым, В. И. Некрашевичем, М: М. Болотиным, С.В.ДуваляномИ.К.Лакиным, В.К.БуяновойВ.И.Ковалевым, А. Т. Осьмининым, А. А. Аветикяном, В.М.'Акулиничевым, А. М:МакарочкинымФ.П.Кочневым, Ф.С.ГоманковымВ.А.Кудрявцевым и многими другими.

Вместе с тем, анализ современных условий функционирования" ж.д. транспорта показывает, что возникает ряд новых проблем, для которых, разработанный' ранее методологический инструментарий оказался плохо приспособленным, и требуетсясоздание нового поколения моделей: и методов управления транспортными системами и производством. Очевидно, что реализация управляющих решенийпринятых на основе неадекватных моделей и методов, может привести к тяжелым последствиям, авозникшую проблему управления', нельзя решить, даже за счет большого количества информации, пока не будут разработаныадекватнаямодель и метод. Сегодня на ж.д. транспорте наблюдается! значительный разрыв между громадными: возможностями имеющихсякомпьютеров и> применяемыми машинными" алгоритмами решения? прикладных задач управления. Поэтому Концепция информатизация ж.д. транспорта требует не только обеспечения информацией существующих функциональных, задач управления, но и постоянную разработку принципиально новых более адекватных и эффективных моделей, методов и алгоритмов, позволяющих повысить обоснованность, качество ш своевременность принимаемых управляющих решений. При разработке моделей и методов нового поколения возникает ряд проблем, требующих первоочередного решения.

Центральной проблемой являются трудности: построения глобальной модели управления для такой крупномасштабной системы, какой является ж.д. транспорт. Эти трудности вызваны огромным размером такого моделирования, наличием большого числа противоречивых или плохо совместимых целейи ограничений, отсутствием лаконичных и выразительных моделей и не могут быть разрешены на базе старых: подходов и методов, которые разобщенно рассматривают вопросы моделирования в устоявшихся предметных областях управления с помощью традиционных видов математических моделей. Поэтому в условиях коренных, реформ необходимо создание развитой' методологии" формированияорганически целостногокомплекса взаимосвязанных и взаимодополняющих категорий моделей и методов управления нового поколения, обеспечивающих адаптацию управляющей системы" к изменившимся целям! функционирования ж.д. транспорта. Разнородность, формируемых категорийтребует создания? единого универсального языка описания знаний о различных моделях и методах управления.

Особой проблемой, связанной с адаптацией управляющей системы к изменившимся условиям г ш требующей? обязательного решения при. разработке нового поколения моделей и методовуправления, являются вопросы совершенствования структуры этой системы. Выбор оптимальных структур управления транспортными системами и производством является сложной научной, задачей, для которой в настоящее время" отсутствуют адекватные модели и методы решения. Эффективным подходом? к ее решению, позволяющим лучше адаптироваться к конъюнктуре перевозок, является разработка многоуровневых иерархических структур управления, путем оптимальнойдекомпозиции транспортной сети на полигоны. С проблемой совершенствования структур управления? тесно связана проблемасозданияструктурно-ориентированных методов оптимизации управляющих решений.

Принципиально новой проблемой приформировании более адекватного поколения моделей и методов является отсутствие методологического инструментария компактного и наглядного макроуровневого моделирования, позволяющего давать единое описание и представление интегральных характеристик всейсистемы управления потоками? на транспортной или производственной сети: Особую значимость разработка такой макромодели имеет для целей аналитического исследования системы организации вагонопотоков, обладающей слабыми: возможностями по анализу, из-за сложного комбинаторного характера и огромной размерности решаемых задач, которая оценивается «2300 допустимых вариантов решения.

Исключительно важной проблемойвозникающей в условиях экономических реформ, является резкое повышение роли субъективного фактора в процессе принятия управляющих решений. В этих условиях многие актуальные задачи * управления возникают в сложных контекстах социальных, экономических ш технических явлений, относятся к слабо — формализуемым и-могут быть реализованы только с помощью интеллектуального вмешательства человека. Необходимость учетачеловеческого фактора с его уникальными возможностями классифицировать ситуации, вырабатывать цели, стратегии и: методы их достижения в условиях неопределенности, оперировать неполной: и неоднозначной информацией существенно усложняет математическое описание задач управления транспортными: системамии производством: Поэтому в ситуацияхносящих субъективный! характер иг трудноподдающихся формализации с помощью традиционных методов исследования операций, на передний план выдвигается разработка моделей и методов поддержки принятия управляющих решений. Такие ситуациивозникают при выборе маршрутов следования в условиях, когда только учет слабоформализуемых факторов! позволяет выбрать маршруты следованиятранспортных потоков, удовлетворяющие всем требованиям лица, принимающего решения (ЛПР). Роль" человеческого фактора особенно велика: в системах оперативного диспетчерского управления, задачах распределения: и перераспределения погрузочных ресурсов и многих др. задачах управления. Разработанные в, данной работе моделии алгоритмы поддержки принятия решений основаны на методах теории полезности, штрафных и барьерных функций, распознавания и прогнозирования ситуацийи сцен и др. теорияхих отличает большая интеллектуальная составляющаяпредполагающая непосредственное участие ЛПР в процессе выработки управляющих решений.

Значительнойпроблемой является: разработка адекватных моделей и методов дискретной комбинаторной" оптимизации, поскольку в условиях экономических реформ повышается роль именно дискретных задач управления транспортными системами и производством. Важность данной? проблемы объясняется усилением требований к качеству и оперативности решения тех многочисленных задач управления, которымв наибольшей степени" соответствует математика дискретных множеств или множеств, изменяющихся: в дискретные моменты времени. Среди дискретных задач управления, рассматриваемых в. данной работе, следует отметить задачивыбора и оперативной корректировки плана формирования, концентрации и перераспределения сортировочной работы, динамического управления вагонопотоками, выбора маршрутов следования вагоно-и поездопотоков и др. Сложность решения указанных задачсвязана с тем, что многие из них относятся к «универсальным переборным задачам», для которых в настоящее время: отсутствуют эффективные методы и алгоритмы решения. Основная проблема решениядискретных задач управления усугубляется четырьмя: дополнительными проблемами. Во-первых, многие рассматриваемые задачи являются многокритериальными, что существенно? усложняет поиск оптимального решения, т.к. требуется определить некоторый компромиссный результат, который в общем случае не является оптимальным ни по > одному критерию. Во-вторых, необходимо принимать во внимание существенно нелинейный характер ряда параметров решаемых задач управления, что позволит построить адекватные модели и методы, учитывающие, реальные возможности различных элементов транспортной сети по пропуску ш переработке вагонои поездопотоков. В-третьих, переменные условия функционирования ж. д. сети потребовали разработки адекватных динамических моделейучитывающих нестационарныйхарактер решаемых дискретных задач управления. В-четвертых, сложность настоящего этапа реформирования ж.д. транспорта, трудность идентификации основных параметров новых задач управления и др. причины приводят к необходимости выработки управляющих решений на основе неточных, приблизительных и так называемых «нечетких» исходных данных, для которых достаточно лишь указать их возможные значения5 относительно некоторого интервала достоверности.

Большая практическая значимость изложенных выше проблем обусловливает высокую актуальность выбранной темы и позволяет сформировать цель исследования.

Цель исследования: Основной целью настоящего исследования является создание и реализация • методологии и? соответствующего методологического инструментария разработкинового поколения моделей и методов, которым предназначено обеспечить решение проблем управления, возникающих в условиях коренного реформирования и широкой информатизации ж.д. транспорта: Для достижения основной цели в диссертации также установлены подцели исследованиясвязанные с определением функциональных требований к управлению, выбором наиболее актуальных и принципиально новых функциональных задач управления, формированием и разработкой сложных и наукоемких категорий моделей и методов решения выбранных задач, а также их алгоритмической и программной реализацией на^ единой интегрированной информационной основе.

Методика исследования: Общий методический подход к достижению цели исследования заключается в использовании структурного анализа больших систем. В зависимости от конкретных подцелей и задач исследования также использовался следующий методологический инструментарий: моделирование и алгоритмизация транспортных систем и производствматематическое моделирование с помощью графов и* сетейдискретная комбинаторная оптимизацияметоды представления и обработки знанийтеория вероятностейтеория нечетких множествметоды адаптации, обученияраспознавания и прогнозирования ситуациймногокритериальная оптимизациятеория — многоуровневых иерархических систем г управленияметоды регуляризациилинейное и нелинейное программированиеавтоматическая" классификацияметоды распределения ресурсов-: теория баз данныхметоды поддержки принятия решений и др.

Научная новизна: В диссертации? исследован теоретический! подход к разработке нового поколения моделей, методов и алгоритмов решения функциональных задач управления 'гранспортными системами и производством, содержащий следующие впервые полученные научные результаты:

I. Двухуровневую архитектуру Концепции информатизации ж.д. транспорта России, которая включает врассмотрение обеспечивающий! уровень, состоящий I из информационной среды и инфраструктуры информатизации, и прикладной уровень информационных технологий. Центральными и действительно сложными элементами этих технологий являются модели, методы и алгоритмы решения функциональных задач управления.

П* Системологический подход к разработке функциональных задач управления для крупномасштабных транспортных системи производств, базирующийсяна архитектурной концепции, двухмерной параллельной системе классификации используемого методологического инструментарияформировании категорий моделей и методов и универсальной фреймовой структуре для описания и использования знаний о модельных представлениях иметодах работы с ними. Принципиальная новизна данного подхода заключается в том, что в качестве объекта исследования выступают не отдельные конкретные модели, а соответствующие классы — категории, которые могут интегрировать большое количество моделей с противоречивыминечеткими или плохо совместимыми требованиями и ограничениями, а также учитывать современные тенденции в развитии- «традиционных моделей».

III. Нижеперечисленные сложные и наукоемкие категории моделей, методов и алгоритмов (с детализацией их научной новизны):

1. Выбора оптимальной структуры управления (модель, основанная на декомпозиции, исходной' транспортной сети на непересекающиесяподсети меньшей размерностиприближенный алгоритм декомпозиции, требующий для своей реализации построения минимального остовного дереватеоретически обоснованный! эффективный алгоритм декомпозиции, использующий) понятие окрестности вершины графа и потоковые преобразованиятеоремы агрегирования, носящие конструктивный характер и позволяющие существенно понизить размерность исходной задачи выбораоптимальнойструктуры, а также построить эффективный алгоритм поиска максимального потока в сети).

2. Регулярных макромоделей и методов управления (способ компактного и наглядного представления комбинаторных транспортных задач большой размерности с помощью методоврегуляризации решетками исходной транспортной или производственной сети- «алгоритм половинной нумерации», обеспечивающий свойство строгого упорядочения=номеров опорных элементов в определенных направлениях сетимакромодель системы организации вагонопотоковприближенное выражение целевой функции, задачи выбора оптимального плана формирования, в котором отсутствуют трудности комбинаторного характера, что обеспечивает проведение: ряда аналитических исследований).

3. Выбора маршрутов следования корреспонденции транспортных потоков (необходимое условие локализации различных частей корреспонденции* на одном маршрутемодели и алгоритмы, учитывающие с помощью инструмента штрафных и барьерных функций дополнительные субъективные ограничения ЛПР, а также технологические ограничения на загрузку элементов сетикак при условии обязательного сосредоточения одной корреспонденции на одном маршруте, так и без него).

4. Распределения ресурсов в иерархических транспортных системах (двухуровневая иерархическая модель задачи? распределения погрузочных ресурсов и декомпозиционный? алгоритм ее решениямногокритериальная модель задачи комплексного регулирования погрузочными ресурсами и эффективный алгоритм ее оптимизации, который' представляет собой некоторую 5 комбинацию «метода ограничений» и «метода свертки" — модели и алгоритмы перераспределения погрузочного ресурса в условиях его дефицита и при множестве слабоформализованных целей и критериев).

5. Выбора" оптимального? плана формирования- (модель выбора оптимального плана формирования с учетом ограничений на число путей и перерабатывающие способности: станций, которая представляет собой двойственную к классическим подходам: задачу оптимизации нелинейной целевой функции на дискретном множестве решений комбинаторного типаобщий алгоритм оптимизации, основанный на методе ветвей и границ и построении верхних ш нижних границ целевой функции и* ограничений, который обеспечивает плану «устойчивость в малом" — частные алгоритмы, позволяющие улучшить временную т емкостную сложность вычисленийобобщение разработанных моделей и алгоритмов на случай нечеткой информации).

6. Оптимизации структуры сортировочной< работы, (многокритериальная модель и универсальный алгоритм оперативной корректировки плана формирования, основанные на выделении потокозависимых станций и эквивалентных потоковых преобразованияхалгоритм распознавания ситуаций, требующих оперативной корректировкимодели и алгоритмы оперативной корректировки специального вида, предназначенные для выделения сверхдальних магистральных назначений и снижения уровня «угловых потоков" — модель концентрации и перераспределения сортировочной работы, представленная как трехэтапная задача оптимизации, и алгоритм ее решения).

7. Динамических моделей: и методов управления транспортными потоками (динамическая модель, управления с лексикографически упорядоченными критериями оптимизации и весами, заданными с помощью вектор-функцийэффективные алгоритмы оптимизации, основанные на топологическом свойстве ацикличности «расширенной во времени» исходной сетипонятие «эффекта от учета динамики», определяемого с помощью двухкомпонентного вектораи его анализчастные модели и алгоритмы для перспективных областей применения динамического потока на ж.д. транспорте).

8. Поддержки = принятия решений! при управлении транспортными системами (методологический подход к «интеллектуализации» информационных технологий на ж.д. транспортеимитационная модель поддержки принятия, решений, основанная на методах адаптации и= обучения, распознавания ситуаций и выборе информативных признакованализ влияния и способы компенсации «неидеальности» реального учителя на процесс обучения имитационной моделиалгоритм распознавания ситуаций, основанный на ортогональной структуре решающих правил и понятии «информационной точки" — подход к выбору наиболее информативных признаков для распознавания ситуацийиспользующий понятие «ценности информации»).

Практическая ценность исследования состоит в создании научно обоснованного подхода к разработке нового поколения моделей и методов управления транспортными системами в современных условиях реформирования и широкой"информатизации: ж.д. транспорта. Его реализация позволяет построить более адекватные и принципиально новые модели ивысокоэффективные: методы и алгоритмы, являющиеся органической, составной частью перспективных информационных технологий управления. Практическое использование предложенного подхода обеспечивает: создание новых информационных технологий, удовлетворяющих условиям открытости, гибкости и адаптируемости к изменяющимся условиям функционирования транспортных, системвысокую скорость разработки и развития комплекса моделей и методовинтеграцию существующих и вновь разрабатываемых моделей и методов управления в соответствующих категориях, что позволяет осуществить важнейший принцип проектирования информационных технологий, заключающийся в однократности любой разработки: и многократности и многоаспектности ее использования. Внедрение исследования позволяет: существенно улучшить эффективность использования ресурсов, участвующих в транспортном процессе, путем повышения транзитности вагонопотоков и уменьшения числа нерациональных их переработок, сокращения? порожнего пробега и ускорения доставки грузов, усиления ритмичности, снабжения грузами получателей' и погрузочными! ресурсами грузоотправителей-и, как следствие такого улучшения, высвободить, часть, ресурсов для дополнительных перевозокповысить качество управления транспортными системами за счет детальности, точности? и оперативности выработки управляющих решенийобеспечить принятие мер упреждающего управления для ликвидации прогнозируемых затруднений в работе транспортных систем. Практическую значимость выполненного исследования: усиливает универсальность ряда разработанных категорий моделей и методов, позволяющая их использовать при создании систем управления производством.

Реализация работы: Результаты исследования использовались при разработке ряда документов государственного и отраслевого значения, важнейшими из которых являются следующие: «Общегосударственная Концепция и программа: информатизации общества (раздел ж.д. транспорт)" — «Программа создания новых интеллектуальных информационных технологий на: ж.д. транспорте», выполненнаяпо заданию ГКВТИ (№ ЦША-2/176 от 20.08.90 г.) — «Концепция и программа информатизации ж.д. транспорта России», утвержденные решением расширенной Коллегии МПС 28.02.96 г. Указанные документы явились основой для реализации: процесса информатизации на ж.д. транспорте, а годовой экономический эффект от их внедрения оценивается в 1.93−2.25 млрд руб. Разработанные в диссертации методические положения иархитектурные решения вошли также в утвержденные МПС методики, ТЗ и ТП, в числе которых следует отметить: «Системный проект информационной системы ж.д. транспорта» (10.00.76/95.00.00. № 29 от 29.01.96 г.) — ТЗ и ТП «Автоматизированная система^ для управления? грузовыми перевозками с распределенным банком данных о поездах, вагонах и грузах" — ТЗ и ТП «Информационная среда для обеспечения функционирования новых информационных технологий» (4 704 353.19300.001 ТЗ и П6) — «Технические требования к ГИС ж.д. транспорта» и др.

Диссертационное исследование также реализовано в многочисленных прикладных разработках и приложениях, из которых перечислим только наиболее значимые. Во-первых, модели и методы поддержки принятия решений, выбора структуры: управления и распределения ресурсов получили применение при создании управляющего режима диалоговой системы контроля и управления работой сети ж.д. (ДИСКОР), внедренной в промышленную эксплуатацию (приказ МПС № А-20 528, годовой экономический: эффект от внедрения составляет около 13.9 млн руб.). Во-вторых, результаты исследования, связанные с выбором маршрутов следования, оптимизацией структуры сортировочной работы и выбором плана формирования использовались при: реализации комплексной программы перспективного развития и размещения сети сортировочных станций (целевая программа № П-23 302) — проведении по заданию МПС и ряда дорог расчетов, связанных с оперативной корректировкой плана формирования и маршрутов следования вагонопотоковвыборе сверхдальних магистральных назначенийснижению уровня «угловых потоков», концентрации и перераспределению сортировочной работы в условиях сильного спада объема перевозок (годовой экономический эффект от реализации только одного локального варианта концентрации и перераспределения составляет несколько i сотен тысяч рублей). В-третьих, разработанные модели и алгоритмыинтегрированы bs рамках геоинформационной системы «Электронная карта», которая отражает состояние сети ж.д. России, стран СНГ и Балтии (свыше 9 тыс. раздельных пунктов), и в настоящее время используется в нескольких департаментах и диспетчерскомцентре МПС, установлена у руководства МПС (всего 37 рабочих мест), эксплуатируется в рамках КИВС МПС и ПКБ ГПУ МПС, а в сфере производства нашла применение в ERP-проекте МПС для управления материальными, финансовыми, трудовыми и, др. видами ресурсов- (годовой экономический эффект оценивается в 27 млн руб.).

Апробацияработы: Материалы исследования и результаты работы докладывались, рассматривались иполучили одобрение на следующих конференциях, заседаниях и совещаниях: Всесоюзной научно-технической конференции «Опыт создания и внедрения i О АСУ,. АСУП и АСУТП на видах транспорта и перспективы развития АСУ для обеспечения — координированной работы транспорта» (Ленинград, 1976 г.) — Всесоюзном научно-техническом семинаре «Пути повышения надежности АСУ» (МДНТП, 1980 г.) — V-om совместномцикле расширенных заседаний научно-исследовательских семинаров по дискретной математике (ЮНЦ АН УССР) и по графам и гиперграфам (АН МССР КГУ) под преде. проф.А. А. Зыкова (Одесса, 1981 г.) — Всесоюзной научно-технической < конференции «Проблемы автоматизации управления перевозочным процессом» (Харьков, 1982 г.) — Всесоюзной научно-технической конференции «Пути совершенствования перевозочного процесса и управления транспортом» (Гомель, 1985 г.) — П-ой международной научно-технической конференции «Актуальные проблемы развития ж.д. транспорта» (Москва, 1996 г.) — заседаниях Коллегии МПС РФ (№ 6 от 22.03.95 г. и расширенном заседании 28.02.1996 г., посвященном проблеме информатизации ж.д. транспорта) — совместном заседании комиссий по вычислительной технике и автоматизации и эксплуатации НТС МПС под преде, проф. К. А. Бернгарда (протокол от 20.10.81 г.) — совместном заседании секций «Управление перевозочным процессом» и «Автоматика, связь и вычислительная техника» НТС МПС (протокол от 29.04.86 г.) — сетевом совещании по организации вагонопотоков (Москва, 1983 г.) — научно-технических советах отделений «Вычислительной техники», «Управления перевозочным процессом», «Общесетевых вопросов» (ВНИИЖТ, 1980;1987 г. г.) и «Автоматизированных систем управления» (ВНИИЖА, 1988;1995 г. г.) — заседаниях кафедры АСУ МИИТа (1974 г. — н. вр.) — сетевых научно-технических совещаниях начальников и главных инженеров служб перевозок (Голицино, 1996;1999 г. г.). Интегрированная система «Электронная карта» представлялась на выставках «ЭкспоТранс 99», «ЭкспоЖд», «Корпоративные сети и системы: связи 2000», «Международная транспортная 2000» и была удостоена золотой медали Всероссийского выставочного центра (ВВЦ), а диссертант — присвоения звания «Лауреат ВВЦ».

Работа квалифицируется как теоретическое обобщение и решение крупной научно-технической проблемы созданиянового поколения моделей и алгоритмов функциональных задач управления транспортными системами и* производством, имеющей важное хозяйственное значение для развития ж.д. транспорта страны.

9.7. Выводы.

1. Только в немногих случаях принятие решений по управлению транспортной или производственной системой удается: описать, простыми математическими моделями, для которых эффективны традиционные аналитические методы исследования операций. Важным направлениемрешения этой проблемы является построение моделей и методов поддержки-принятия решений, которые реализуют современный подход к «интеллектуализации» информационных технологий, позволяющий обеспечить решение трудноформализуемых задач в условиях их большой размерности и при неполных, нечетких и динамически меняющихся данных. Особый интерес имеет применение моделей и методов поддержки принятия решений в тех предметных областях, где решения: принимаются на основе эвристик и обработки концептуальной информации.

2. Работы по проблеме «интеллектуализации» информационных технологий на ж.д.-транспорте России предлагается вести в направлении создания систем поддержки принятия решений (СППР) в областях нормативного и оперативного управления транспортными потокамиПри этом предпочтение отдается разработке СППР для проблемных задач системы организации вагонопотоков и диспетчерского управления поездной и грузовой работой, вагонными и локомотивными парками и другими видами ресурсов. В первую очередь разработку СППР необходимо осуществить для многочисленного диспетчерского аппарата разного уровня, и назначения, которому предстоит функционировать в условиях АРМ. СППР в области диспетчерского управления должны уметь прогнозировать и распознавать ситуацию затруднения, определять последствия данной ситуации и локализовать зону ее влияния, а также формировать план ликвидации затруднения. Большинство реальных задач нормативного управления транспортными потоками возникают в сложных контекстах социальных и физических явлений, которые имеют большую размерность, носят ярко выраженный комбинаторный характер и не имеют четких алгоритмических решений. Реализация интеллектуальной составляющей в сфере нормативного управления предлагается осуществить посредством использования знаний при поиске в пространстве возможностей с целью получения искомого плана.

3. Научная новизна при реализации интеллектуальной поддержки нормативного управления транспортными потоками состоит в использовании высокоэффективных эвристических процедур поиска решений комбинаторных задач большой размерности. Принципиальная научная новизна при создании СППР для оперативного управления транспортными потоками заключается в отказе от использования имеющихся оболочек экспертных систем и разработке собственной, более адекватной рассматриваемому процессу принятия решений, имитационной модели принятия решений, основанной на методах адаптации и обучения, распознавания и прогнозирования ситуаций и сцен, а также выборе информативных признаков для распознавания. Современная структура процесса принятия решений по оперативному диспетчерскому управлению транспортными потоками предполагает интерактивный подход к управлению и обусловливает необходимость, разработки модели, имитирующей этот процесс. В данной работе впервые разрабатываются и связываются теоретические вопросы синтеза и оценки эффективности функционирования имитационной модели с практическими оптимальными решениями и рекомендациями по ее проектированию. В ней также рассматриваются различные методы построения частных математических моделей, обеспечивающих возможность синтеза и оценки эффективности имитационных моделей принятия решений.

4. Разработанная: имитационная модель представляет собой «дружественный интерфейс» между пользователем (ЛПР) и динамическими базами данных, в которых отображаются состояния рассматриваемых технологических процессов, и является дальнейшим развитием концепции интегрированных баз данных. Такой подход обеспечивает вхождение предлагаемой имитационной модели полностью совместимым элементом в существующую информационную среду ж.д. транспорта. Установлено взаимодействие разработанной имитационной модели с системами «ДИСКОР» и"ДИСПАРК"и определены основные режимы этой модели.

5. Для создания имитационной модели предлагается ситуационный подход, основанный на синтезе решающих правил (алгоритмов классификации ситуаций) путем обучения модели учителем — ЛПР на обучающей выборке, представленной авторитетными решениями- — прецедентамиПосле обучения решающие правила подсказывают ЛПР выводы о том, какое из альтернативных решений является предпочтительнее, и придают СППР черты искусственного интеллекта. Разработанная модель имеет существенное отличие от семиотических моделей ситуационного управленияоснованных на лингвистических принципах, которые не позволяют в полной мере использовать существующую информационную среду, представленную базами и хранилищами данных.

6. Обучающую выборку, необходимую для построения имитационной модели, удобно представить в виде двухмерных таблиц соответствия: или отношений между ситуациями и принятыми решениями. Таблицы соответствия в неявном виде содержат цели и ограничения управления, а их структура отвечает требованиям реляционной модели данных. Выбранные критерии обучения минимизируют средний риск принятия решений^ и базируются на теории оптимальных статистических решений. Задача синтеза, по выбранным критериям решающих правил ставитсякак в смысле полного синтеза, так и частичного, когда выбирается известная структура решающих правил и производится оптимизация — основных ее параметров. Разработанный алгоритм распознавания ситуаций затруднений, основанный на ортогональной структуре решающих правил и понятии «информационной точки», достаточно полно учитывает специфику принятия решений при оперативном управлении транспортными потоками.

7. При построении имитационной модели необходимо, по возможности, ограничить число используемых при: принятии решений признаков. Разработанныйподход к выбору наиболее информативных признаков при распознавании ситуаций основан на понятии «ценности информации», которую несут совокупность признаков. Установлено, что практические задачи принятия решений характеризуются неполными объемами: априорной информации и самыми разнообразными способами ее задания. Предлагается преодолеть недостаток априорной информациис помощью алгоритмов адаптации и обучения, а также путем использрвания игрового подхода, основанного на минимаксном правиле выбора решения.

8. В* процессе своей: деятельности ЛПР нередко принимает некачественные решениякоторые в дальнейшем используются в процессе обучения. Эти решения «закладываются» в свойства системы" и ведут к нежелательным последствиям в будущих ситуациях выбора. В связи с «неидеальностью» реального учителя возникает задача исследования, влияния этой неидеальности на процесс обучения путем вероятностного компьютерного моделирования. Выполненные исследования для трех алгоритмов (потенциальных функций, Зигерта-Котельникова и линейного классификатора) позволили дать рекомендации об области применения данных алгоритмов и способах компенсации неидеальности реального учителя, основанных на проведении вторичного цикла обучения и использовании результатов первичного экзамена.

9. После обучения имитационная модель способна функционировать не только в режиме «совета», но и позволяет ЛПР вести упреждающее управление с помощью прогнозирования на модели результатов принятия управляющих решений. Модели и алгоритмы построения и использования имитационной модели реализованы в виде комплексов программных модулей «1МГГАС». Разработанное методическое и программное обеспечение успешно использовалось для задач «Контроль погрузки по дорогам назначения и в затрудненные пункты выгрузки» и «Контроль выполнения плана комплексной регулировки» и показало свою универсальность и высокую эффективность.

10. Реализация имитационных моделей поддержки принятия решений в системах оперативного диспетчерского управления рассмотрено на примере задачи «Выбор оптимальных комплексов регулировочных мероприятий (РМ) при различных затруднениях в поездной работе на полигоне дороги», решаемой дорожным диспетчером (ДГП). Выполненный системный анализ данной задачи позволил провести классификацию РМ, применяющихся для устранения и: «смягчения» затруднений, а также разработать архитектуру системы «Дорожный диспетчер», обеспечивающей поддержку процесса принятия управляющих решений ДГП. Основу разрабатываемой системы составляет имитационная модель выбора оптимального комплекса РМ. Разработка самих планов проведения РМ сводится к решению комплекса специфических задач распределения ресурсов во времени. Результаты реализациипредставленные в настоящей работе, подтверждают практическую целесообразность использования разработанных моделей и алгоритмов в СППР оперативного управления транспортными системами и производством.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Выполненная работа' позволила достигнуть поставленных ранее целей исследования, что подтверждается следующими результатами и выводами:

1. Разработаны основные методические положения и разделы концепции информатизации ж.д. транспорта Россииорганически связанной с созданной ранее, также с участием автора, государственной концепцией информатизации. Концепция ипрограмма информатизации одобрены решением расширенной: коллегии МПС РФ 28.02.1996 г. и в настоящее время являются основой для реализации процесса информатизации ж.д. транспорта Россииа. годовой экономический эффект от их внедрения оценивается в 1.93 — 2.25 млрд. руб;

2. Предложен системологический подход к разработке функциональных задач управлениядля крупномасштабных предметных, областей- (ПО) деятельности, базирующийся на архитектурной^ концепции, формировании: категорий моделей и методов, и теории фреймов. Разработаны следующие артефакты системологического подхода: архитектурнаяконцепция, включающая в рассмотрение пять уровней (концептуальный, метамодельный,. модельный, алгоритмический ^ программный) — концептуальный уровень, состоящий из основных парадигм системологического подхода и соответствующих классовметодов анализа и синтеза сложных системметамодельный уровень, представленный с помощью двух, ортогональных друг к другу, методологических, иерархий— метамодель функциональной: составляющей системного проекта информатизацииI ж.д. транспорта России-: структурированнаядвухмерная параллельная системаклассификациииспользуемого методологического инструментарияавтоматическая классификацияобразующих элементов метамодели на комплексыинформационных технологий и категории методологических решений (моделей и методов) — универсальная структура фрейма для описанияи- использованиязнаний о модельных представлениях проблемной" задачи и методах работы с ними. Предложенный подход предоставляет достаточно простой и гибкий формализм разработки системы функциональных задач управления для: крупномасштабных ПО, а также позволяет существенно снизить общую сложность разработки и сделать ее более наглядной и обозримой.

3. Разработана категория моделей и методов выбора оптимальной структуры решения функциональных задач управления сложными транспортными системами и производством, основанная на декомпозиции исходной графовой модели решаемойI задачи на непересекающиеся подграфы* (подмодели) меньшей размерности. Обосновано, что для исследуемыхзадач управления критерии их оптимальной структуризации сводятся, к минимизации суммарного числа внешних связей между выделяемыми подграфами или к двойственной задаче минимизации суммы весов их внутренних связей. Представлен приближенный алгоритм выбора структуры, требующий для своей реализации построения минимального остовного дерева. Предложен и теоретически обоснован эффективный алгоритм декомпозиции, использующий понятие окрестности вершины графа и потоковые преобразования. Доказаны теоремы, агрегирования, которые носят конструктивный>характер и позволяют существенно понизить размерность задачи выбора оптимальной структуры, а также построить, эффективный алгоритм поиска максимального потока в транспортной сети. Сформулировано условие целесообразности варианта иерархической структуры управления: транспортной системойвыбранного с помощью алгоритма декомпозиции. Модели и методы данной! категории позволяют сформировать иерархические структуры задач управления транспортными < системами и производством и существенно снизить сложность их решения. Разработанные моделии алгоритмы получилиреализацию при выборе: комплексов информационных технологий, формировании категориймоделейи методов, разбиении ж.д. сети. России, странСНГ-Балтии наполигоны управления, а также в задачах управления вагонопотоками,. распределения погрузочных ресурсов и в др. приложениях.

4. Предложен принципиально новыйподход к исследованию транспортных и производственных систем, основой? которого является построение регулярных макромоделей и методов, дающих удобный инструментарий для единого описания и анализа изучаемых систем. В рамках предложенного подхода разработан способ компактного и наглядного' представления! комбинаторных транспортных задач большой размерностис помощью' методов регуляризации решетками исходной транспортной или производственной сети. Построен «алгоритм половинной нумерации», обеспечивающий свойство строгого упорядочения номеров опорных элементовв определенных направлениях транспортной сети: Набазе упорядоченной матрицы вагонопотоков сформированаи исследована макромодель системы организации вагонопотоков. Получено приближенное выражение целевой! функции задачи? выбора оптимального плана формирования, в котором отсутствуют трудности комбинаторного характерачто обеспечило проведение ряда аналитических исследований: Представленные макромодели и методы положены в основу различных моделей и высокоэффективных алгоритмов анализа и синтеза системы организации вагонопотоков.

5. Разработана категория моделей и методоввыбора маршрутов следования! корреспонденции транспортных потоков как при условии обязательного сосредоточения одной корреспонденции на одном маршруте, так и безнего, и учитывающих технологические ограничения на загрузку элементов сети, (перерабатывающие способности станций, пропускные способности1 линий, размеры движенияпо различным участкамстанциям и назначениям планаформирования и др.), а также дополнительные ограниченияискусственно вводимые ЛПР. Технологические: ограничения учтены как «слабые», путем их заданияв неявном виде с помощью соответствующих зависимостей затрат от загрузки рассматриваемых элементов сети. Для учета дополнительных субъективных и плохо формализуемых ограничений ЛПР предложен инструмент штрафных и барьерных функций, позволяющийизменить целевую функцию так, что нарушение ограничений становится невыгодным. Установлено, что требования нераздробленности корреспонденции имеет важное значение для ж.д. перевозок и? существенно усложняет решаемую задачу. Получено необходимое условие локализации: различных частей корреспонденции на одном маршруте, которое использовано для построения эффективного приближенного алгоритма выбора маршрутов, основанного навыделениициклов отрицательного веса. С помощью метода ветвейи границ построен также и точный алгоритм выбора, маршрутов в: условиях нераздробленности корреспонденций. Исследована линеаризация функций затрат касательнымии секущими, которая позволила существенно повысить эффективность построенных алгоритмов. Разработанные модели, алгоритмы и программы предназначены для решения задачи выбора маршрутов следования как при условии нераздробленности корреспонденций транспортных потоков, так и без него, ориентированы на работу с сетью любой размерности и реализованы при< выборе сетевого плана формированияучитывающего ограничения на перерабатывающие, способности станций, и оптимизации маршрутов следования вагонои поездопотоков на МосковскойБелорусской и других дорогах.

6. Предложен структурно-ориентированный подход к оптимизации управленческих решений вмногоуровневых иерархических транспортных системах и разработана категория моделей и методов распределения ресурсов в этих системах. Построены двухуровневая модель задачи распределения погрузочных ресурсов- (порожних вагонов)? и декомпозиционный" алгоритмвыбора решения5- впредложенной иерархической структуре. Разработана-многокритериальная модель задачи: комплексного регулирования погрузочными: ресурсами и построен-эффективный алгоритм: ее оптимизации, который представляет собой: некоторую комбинацию «метода-ограничений» и «метода свертки». Предложенымодели иалгоритмы перераспределения погрузочного ресурса по заданиям в условиях его дефицита и при*множестве: слабоформализованных целей и критериев, основанные на построении функций предпочтения ЛПР впроцессе обучения и определении оптимального распределения: «дефицита погрузочного ресурса». Построены математическаямодель * оперативного суточного планирования, сформулированная в виде задачи минимизации «дефицита нарастающим итогом», и алгоритм, позволяющийI определить оптимальныйсуточный план в условиях различных стратегий погашения дефицита. Практическое использование разработанной категории моделей и методов позволяет повысить оперативность и качество решения задачи распределения погрузочных ресурсов, а также резко сократить объемы информации, циркулирующей в-системе управления при ее решении. При внесении в модели и алгоритмы несущественных изменений возможно их использование при оперативном управлении производством на транспорте.

7. Разработана и исследована категория моделейи методов: выбора оптимального плана формирования. Предложена' модель выбора оптимального плана формирования с учетом ограничений на: число путейи перерабатывающие способности станций, которая представляет собой двойственную к классическим подходам задачу оптимизации^ нелинейной целевой функции на дискретном множестве решений комбинаторного типа. Разработан общий? алгоритм оптимизации, основанныйнa¡методеветвей и границ и построении оценок верхних и нижних границ целевой функции" и ограничений, который обеспечивает плану «устойчивость в малом», учитывает структурную взаимосвязь назначений и может быть непосредственно применен к исходной графовой модели решаемой? задачи. Предложены и исследованы частные алгоритмы, использующие различные точные и приближенные способы усиления оценок истратегии ветвления, которые позволяют существенно улучшить временную и емкостную сложность процессавычислений. Получено обобщение разработанных моделей и алгоритмов? наслучай, когда информация об основных параметрах целевой функциии, ограничений является нечеткой. В рамках общего алгоритма выбора оптимального плана формированияразработаны, эффективные подалгоритмы, представляющие интерес с точки зрения теории построенияи анализа: алгоритмов (оптимального прикрепления вагонопотоков к назначениям, основанного на построении специального вектора обхода дереваопределения з множества перспективных назначенийучета перерабатывающих способностей станцийкорректировки матриц кратчайших путей по назначениямопределения мощностей назначений и др.): Разработано программное обеспечение предложенных алгоритмов, которое успешно реализовано для выбора оптимального плана формирования на реальных сетях опорных станций различной структуры и размерности, а также для анализа целевой > функции на * чувствительность к ограничениям.

8. Сформирована: категория оптимизации структуры сортировочной работы, которую образуют модели и методы, связанные с выбороми размещением объектовж.д. сети, осуществляющих процесс сортировки вагонов, и с перераспределением сортировочной работы в условиях этих объектов г и заданнойтранспортной ситуацииОсуществлена классификация затруднений всортировочной работе на? три ситуациитребующие различных подходов к выработке управляющих решений по оптимизации рассматриваемой структуры. Установлен и исследованнаиболее важный подход к оптимизации структуры сортировочной работы, состоящий в оперативной' корректировке плана формирования, для которой разработана общая математическая модель, представленная: в виде многокритериальной задачи оптимального управления. Разработан универсальный алгоритм оперативной корректировки, включающий следующие построения: декомпозицию задачи путем! выделения потокозависимых станций и локализации: полигона пересчетаформирование локальной моделиоптимизации, с помощью эквивалентныхпотоковых преобразований и локальный пересчет плана формирования-при эквивалентной? потоковой схеме. Предложен алгоритм распознавания и прогнозирования ситуаций затруднений, требующих оперативной корректировки плана формирования, основанный на вероятностных расчетах. Доказано, что при этих расчетах, время задержки единицы корреспонденции вагонопотока, из-за накопления назначенияможно г считать постоянной величиной, независящей от размера корреспонденции. Разработанымодель и алгоритм оперативной корректировки специального вида, использующей выделение дополнительных сверхдальних магистральных назначений и даны рекомендации по совершенствованию структуры целевой функции в задачах управления вагонопотоками. Предложены также частная трехкритериальная модель оперативной корректировки, предназначенная для, сниженияуровня «угловых потоков», и алгоритм ее оптимизации, который? заключается в трансформации исходной нетипичной задачи к универсальной < задаче оперативной корректировки. Построены математическаямодель проблемы концентрации и перераспределения сортировочной работы, представленная как трехэтапная задача оптимизации / (выбор станций —> выбор назначений —" оптимальное прикрепление вагонопотоков), и алгоритм" ее решения с помощью метода ветвей и границ. Разработануниверсальный комплекс программ оперативной корректировки как сетевого, так и внутридорожного плана формирования, который? был реализован по заданию Главного управления движения МПС вразличных: ситуациях затруднений с пропуском вагонопотоков. Выполнены расчеты по выделению дополнительных более дальних назначений, направлению вагонопотоков кружностью> и снижению уровня «угловых потоков», которые показали высокую эффективность, разработанного инструментария, а результатырасчетов получили внедрение. Осуществлена реализацияна Московской ж.д., методического аппарата концентрации и перераспределения сортировочной работы, которая" показала, что только для-одного локального варианта расчета экономический эффект от проведениятехнологических мероприятийсоставляет несколько сотен тысяч рублей в год, а: с: учетом" организационно-экономических будет на порядок выше.

9. Впервые предложена и исследована категория динамических моделей* и методовуправления транспортными системаминаучная? новизнакоторой заключается вмногокритериальном обобщении проблемы определениядинамического потока, а. также в выявлении и разработке новых перспективных областей приложения: этой проблемы на ж.д. транспорте. Построена обобщенная динамическая модель управлениятранспортными потоками, отличительной особенностью которой является наличие совокупности лексикографически упорядоченных критериев оптимизациии задание на элементах исходной транспортной сети весов с помощью вектор-функций: Разработаны эффективные алгоритмы оптимизации? обобщенного динамического потока в условиях различных векторных критериев, основанные на топологическом свойстве ацикличности «расширеннойво времени» исходной сети. Выявлен дополнительныйкритерий, минимизирующий интегральную характеристику неравномерности. динамического плана, который обеспечивает его устойчивость к случайным колебаниям нормативов и за счет резервов создает условия для компенсациисбойных ситуаций. Дано понятие «эффекта от учета динамики», который определяетсяс помощью двухкомпонентного вектора, и осуществлен: его анализ. Сформирована реляционная информационная средаобобщенной динамической: модели Иустановлена ее тесная связь, с базами данных о перевозочном1 процессе. На основе обобщенной задачи разработаны также и частные модели и алгоритмыдля следующих перспективных областей применения динамического потока на ж.д. транспорте: управлениявагонопотоками с учетом назначений плана формирований* и нелинейных функций затрат (в условиях, когда учитываются не только зависимости затрат от размера перерабатываемого вагонопотока, но и от размера вагонного парка в рассматриваемом элементе сети) — сокращениявлияния «окон» на продвижение поездопотоковдинамического перераспределения! порожних маршрутов при оперативном регулировании вагонных: парковпостроения: календарного плана-графика работы кольцевых маршрутов в условиях трех лексикографически упорядоченных критериевразработки оптимального динамического плана снятия (смягчения) затруднения или недопущения его возникновения и др. Практическое использование разработанных динамических моделей и алгоритмов их векторной оптимизации? позволяет определить оптимальную стратегию организации" перевозок во времени, на качественно новом уровне решить многие нестационарные задачи г управлениявагонои поездопотоками и является эффективным инструментом управления транспортными системами и производством.

10. Разработанакатегория моделей и методовподдержки принятия решений при управлении транспортнымисистемами, которая реализует современный подход к «интеллектуализации» информационных, технологий и позволяет обеспечить решение трудноформализуемых задач в условиях их большойразмерности? и при неполных, нечетких и динамически меняющихся данных. Определеныосновные сферы- «интеллектуализации» информационных технологий на ж.д. транспорте (нормативного и оперативного диспетчерского управления транспортными-потоками). В? сфере нормативного управления предложено использовать знания и высокоэффективные эвристические процедуры поиска решений комбинаторных задачбольшой размерности. Для сферыоперативного диспетчерского управления обоснованотказ от оболочек экспертных систем и разработана принципиально новая-имитационная модель поддержки принятия решений, основанная на методах адаптации и обучения, распознаванияи прогнозирования ситуаций"и сцен, а также выборе информативных признаков. Обеспечено вхождение разработанной> имитационной модели органически совместимым элементом в существующую информационную среду ж.д. транспорта. Построен алгоритм распознаванияситуаций, основанный на ортогональной структуре решающих правил и понятии «информационной точки», который^ достаточно полно учитывает специфику принятия решений при оперативном управлении транспортными системами. Предложен подход к выбору наиболее информативных признаков дляраспознавания ситуаций, использующий понятие «ценности информации», которую? несут совокупность. признаков. Исследовано влияние неидеальности реального учителя на процесс обучения имитационной модели' и определены способы компенсации! этой неидеальности. Разработанная категория^ моделей и методов поддержки принятиярешений успешноиспользована при решении следующих задач: контроль погрузки! по дорогам назначения и * в затрудненные пункты выгрузкиконтроль выполнения! плана комплекснойрегулировкивыбор* оптимальных комплексов регулировочных мероприятий при различных затруднениях в поездной работе на полигоне дороги и др. Результаты реализации показали универсальность и высокую эффективность построенных моделей и алгоритмов, а также подтвердили практическую целесообразность использования разработанной категории в системах поддержки принятия решений по? оперативному управлению транспортными системами и производством.

11. Разработанные категории моделей и алгоритмов интегрированы в рамках системы «Электронная карта сети ж.д.», реализованной с помощью геоинформационных технологийкоторая достаточно? полно отражает состояние сети ж.д. России, стран СНГ-Балтии и имеет размерность свыше 9 ООО раздельных пунктов. В настоящее время «Электронная карта .» используется в нескольких департаментах и диспетчерском центре МПС, установлена у руководства МПС (всего 37 рабочих мест), а также эксплуатируется в рамках КИВС МП С и ПКБ ГПУ МП С. В сфере производства на ж.д. транспорте разработанную систему предполагается использовать в ERP — проекте МПС для управления материальными, финансовыми, трудовыми и другими: видами ресурсов. Годовой экономический эффект от. внедрения интегрированной системы «Электронная карта .» оценивается в 27 млн руб. и достигается следующим путем: за счет дружественного интерфейса с информационной средой улучшается эффективность использования информации и условия труда всех пользователейза счет интеграции данных: и задач: управления снижаются расходы на создание, сопровождение и развитие баз данных и задач5 управленияза счет реализации задача управления повышается эффективность использования технических средств транспорта и снижаются транспортные расходы. Разработанная система удостоена золотой медали ВВЦ, а диссертант — присвоения звания «Лауреат ВВЦ».