Интегрированные автоматизированные системы интеллектуальной поддержки принятия решений при управлении воздушным движением: Теория, модели, алгоритмы, принятие решений тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.16, доктор технических наук Глухих, Игорь Николаевич

• Глухих, Игорь Николаевич
• доктор технических наук
• 2000

Оглавление диссертации доктор технических наук Глухих, Игорь Николаевич

Глоссарий.

ВВЕДЕНИЕ.

1. КОНЦЕПТУАЛЬНЫЕ ОСНОВЫ ИНТЕГРИРОВАННЫХ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ВОЗДУШНЫМ ДВИЖЕНИЕМ.

1.1. Анализ состояния и проблемы автоматизации управления воздушным движением.

1.2. Структурный анализ и синтез ИАСИП ПР УВД.

1.3. Анализ технологических процессов разработки и эксплуатации ИАСИП ПР УВД.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Интегрированные автоматизированные системы интеллектуальной поддержки принятия решений при управлении воздушным движением: Теория, модели, алгоритмы, принятие решений»

Актуальность работы. Важной научно-технической проблемой в современном обществе является обеспечение безопасности и эффективности функционирования сложных систем управления (на транспорте, в энергетике, газовой, нефтяной и других отраслях), оказывающих значительное влияние на экономику и жизнедеятельность регионов и государств. В этом аспекте большое внимание уделяется задачам обеспечения надежности и эффективности оперативно-диспетчерского управления в сложной системе, что связано, в частности, с внедрением автоматизированных систем принятия решений, осуществляющих интеллектуальную поддержку оперативно-диспетчерского персонала в особых условиях, при возникновении аварийных и других конфликтных ситуаций.

В сложной системе управления воздушным движением (УВД) задачи оперативно-диспетчерского управления и обслуживания движения воздушных судов (ВС) на разных этапах полета решаются наземными диспетчерскими пунктами УВД. Потенциально конфликтные ситуации (ГЖС), дальнейшее развитие которых грозит столкновением или недопустимым сближением ВС, являются типичными для УВД. Задачи принятия решения по обеспечению безопасных пространственно-временных траекторий полета ВС в ГЖС относятся к числу наиболее важных задач диспетчерского персонала, вносят значительный вклад в общую временную загруженность диспетчера и оценку сложности УВД. По мнению разных авторов автоматизация процессов обнаружения ПКС и принятия решений способствует удовлетворению таких актуальных потребностей, как: снижение опасности столкновений, особенно, в сложной воздушной обстановке при высокой интенсивности и плотности воздушного движения; повышение экономичности за счет предупреждения неоправданных вмешательств диспетчера и выбора наиболее рациональных схем движения ВС; снижение загруженности диспетчерского персонала, как следствие, - повышение пропускной способности системы УВД и возможность более эффективной организации воздушного пространства.

Вопросам автоматизации процессов управления воздушным движением и разработки перспективных систем УВД посвящено значительное число научных работ, в том числе, таких известных отечественных и зарубежных авторов, как Т. Г. Анодина, А. И. Волевач, Г. А. Крыжановский, А. А. Кузнецов, С. М. Федоров, Г. Винсент, X. Маринус и др. Повышение уровня автоматизации УВД в целях обеспечения безопасности полетов и эффективности использования воздушного пространства является одной из важных задач в разработанной международной организацией гражданской авиации ИКАО концепции СЫ8/АТМ (Связь, Навигация, Наблюдение/Организация воздушного движения). Глобальное внедрение систем СМ8/АТМ ожидается в 2005-2010 г.г. В настоящее время крупнейшими фирмами-производителями средств навигации и УВД ведутся интенсивные работы по созданию и внедрению автоматизированных систем (АС), обеспечивающих решение задач управления и руководства полетами в концепции СЫЗ/АТМ на основе автоматизации процессов информационного обмена между бортовыми и наземными вычислительными комплексами, совершенствования методов и средств передачи, обработки и отображения информации. Значительное внимание уделяется вопросам автоматизации прогнозирования конфликтов и предупреждения столкновений между ВС. Как за рубежом, так и в России активно проводятся исследования в области интеллектуальных АС УВД, обеспечивающих автоматизацию принятия решений в потенциально конфликтных ситуациях на основе использования эвристических экспертных знаний и правил вывода решений. Однако работы в этой области имеют в основном научно-теоретический или экспериментальный характер. В коммерческих же АС автоматизация процессов принятия решений в ПКС ограничивается, главным образом, задачами информационной подготовки и реализации решений, собственно принятие решений остается за диспетчером УВД.

Практическое внедрение интеллектуальных АС УВД сопряжено с трудностями разработки моделей и алгоритмов принятия решений в ПКС в условиях неопределенности информации о состоянии внешней среды, объекта управления и его реакциях на управляющие воздействия, многовариантности решений, сложности траекторий разрешения конфликтов, а также трудностями интеграции разработанного программного обеспечения в комплекс средств УВД. Другие трудности связаны с определением места и роли интеллектуальных АС в процессе УВД, организацией взаимодействия диспетчера и системы при принятии решений. Преобладающее в ИКАО представление о системах управления с высокой степенью автоматизации базируется на основополагающем принципе о приоритете человека в процессе принятия решений. В соответствии с этим принципом интеллектуальная АС должна быть такой, чтобы логика ее решений была понятна человеку, а человек должен обладать необходимым уровнем подготовленности для работы с АС и принятия эффективных решений.

Многообразие и сложность задач, противоречия, которые вызваны, с одной стороны, актуальностью требований повышения уровня автоматизации процессов УВД, с другой стороны, - сохранением роли диспетчера как лица, принимающего решения, обусловливают проблему автоматизации принятия решений в потенциально конфликтных ситуациях при УВД. Решение ее должно базироваться на комплексном подходе, при котором процессы разработки, внедрения и использования интеллектуальных автоматизированных систем рассматриваются неразрывно с процессами профессиональной подготовки и профессиональной деятельности диспетчерского персонала УВД.

Возможным решением является разработка и внедрение интегрированных автоматизированных систем интеллектуальной поддержки принятия решения при управлении воздушным движением (ИАСИП ПР УВД), как комплекса средств, обеспечивающих на единой системной основе автоматизацию принятия решений при непосредственном УВД и подготовку диспетчерского персонала к принятию решений. Функционирование таких систем основывается на имитационном моделировании реальной среды, воздушного движения в зоне управления и принятия решений диспетчером в ПКС. Наличие необходимых моделей позволяет осуществить поэтапную подготовку оперативно-диспетчерского персонала к принятию решений, основанную на исследовании процессов УВД и способов разрешения ПКС; реализовать интеллектуальную поддержку УВД за счет автоматизации обнаружения ПКС и выработки решений. При этом в силу потенциально широкого круга пользователей в сложной системе УВД, многообразия решаемых задач на разных этапах процессов подготовки и непосредственного управления ИАСИП ПР УВД должна обеспечивать возможности для построения и использования моделей, необходимые для выполнения текущих задач пользователей в приложении к той или иной зоне УВД. Это достигается решением комплекса задач, связанных с анализом и представлением знаний предметной области, разработкой математического, алгоритмического обеспечения моделирования предметной области УВД и принятия решений на разных этапах функционирования ИАСИП ПР УВД.

В современной литературе можно выделить работы таких авторов, как

A. А. Башлыков, Л. С. Бернштейн, В.Н. Вагин, А. Н. Мелихов, П. П. Новиков, Э.В. Попов, Д.А. Поспелов, К. А. Пупков, И.В. Токарев, Э.А. Трахтенгерц, Б.Е. Федунов и др. - в области интеллектуальных систем автоматизации принятия решений при оперативно-диспетчерском управлении сложными объектами;

B. А. Дятлов, А. А. Красовский, Г. А. Крыжановский, В. П. Самойлов, Ю. Ф. Цепляев, А.Г. Чачко, В.Е. Шукшунов, И. Матсубара, Д. Холдинг и др. - в области проблем разработки компьютерных технологий профессиональной подготовки оперативно-диспетчерского персонала; В.В. Липаев, Е. И. Ломако, Б.А. Позин, К Зиглер, С. Шлеер и др. - в области проблем анализа и проектирования сложных информационных систем. В этих работах решены важные научно-технические и методические задачи различных аспектов проблемы автоматизации принятия решений при управлении сложными объектами и технологии разработки интеллектуальных систем автоматизации принятия решений. Сложность назначения ИАСИП ПР УВД обусловливает необходимость интеграции имеющихся результатов при проведении научных исследований и разработке системы для обеспечения ее эффективного внедрения и использования. Однако на сегодняшний день этот вопрос остается нерешенным, как следствие, отсутствует единая концептуальная, теоретическая, алгоритмическая основа для решения задач разработки и использования ИАСИП ПР УВД.

Актуальность проблемы автоматизации процессов принятия решений в современных и перспективных системах УВД и задачи разработки компьютерных технологий для ее решения на базе ИАСИП ПР УВД определили содержание вопросов диссертационных исследований.

Целью работы является создание концептуальной, теоретической базы, математического и алгоритмического обеспечения процессов моделирования предметной области и принятия решений для разработки и использования ИАСИП ПР УВД при непосредственном УВД и в профессиональной подготовке диспетчерского персонала.

Достижение указанной цели связано с решением следующих задач:

- разработка концептуальных основ ИАСИП ПР УВД и технологии интерактивного конструирования компонентов системы;

- разработка основ теории представлений объектов предметной области для моделирования процессов УВД в ИАСИП ПР УВД;

- разработка моделей и алгоритмов метода моделирования принятия решений в ПКС на основе преобразований примеров решений;

- разработка моделей и алгоритмов формирования примеров решений и примеров ситуаций для моделирования принятия решений в ПКС ;

- разработка имитационной модели УВД с моделированием принятия решений в ПКС;

- разработка способов и средств конструирования имитационных моделей и компонентов ИАСИП ПР УВД.

Методы исследований, используемые в диссертации, включают в себя методы общей теории систем, тензорной методологии и комбинаторной топологии, теории множеств, интервального анализа, теории нечетких множеств и нечеткой логики, элементы теории оптимизации и принятия решений при многих критериях, а также теории иерархических систем.

Научная новизна работы состоит в следующем:

1. На основе тензорной методологии исследования систем и комбинаторной топологии разработан аппарат теории представлений объектов ПО, позволяющий от описательной объектно-ориентированной модели предметной области перейти к построению и исследованию ее математических моделей путем формализации представлений объектов и их преобразований;

2. Разработаны способы формализации и обработки неопределенности в представлениях объектов, предложены решения для задачи прогнозирования событий в представлениях объектов ПО в условиях неопределенности координат событий и отношений между ними;

3. Разработан метод моделирования принятия решений в потенциально конфликтных ситуациях, возникающих при управлении динамическими объектами, на основе преобразований примеров решений.

4. Разработаны модели, алгоритмы, критерии и способы автоматизированного формирования примеров решений и ситуаций для моделирования принятия решений в ПКС.

5. Разработана имитационная модель УВД с моделированием принятия решений в ПКС на основе преобразований примеров.

Научная значимость результатов работы обусловлена тем, что

- разработана теоретическая база для решения задач построения и исследования имитационных моделей предметной области, имитации поведения, взаимодействия и управления объектами в прикладных компьютерных системах, таких, как системы поддержки принятия решений, обучающие системы и тренажеры, автоматизированные системы научных исследований и т.п.;

- разработанные способы представления ситуаций и метод моделирования принятия решений на основе преобразований примеров, составляют основу для представления экспертных знаний о ситуациях и реализации ситуационного управления в различных системах;

- на основе разработанной теории представлений объектов ПО получены решения для задач выявления и формализации знаний лиц, принимающих решений (ЛПР), позволяющие реализовать схему процесса автоформализации знаний для принятия решений в виде: «ЛПР -имитационная модель - база знаний (база примеров)»;

- разработан общий подход к построению имитационных моделей управления сложными объектами, позволяющий имитировать управление путем интегрированного использования субъективных эвристических знаний о ситуациях и способах их разрешения и объективных моделей оптимизации.

Практическая значимость. Содержательная постановка задач соответствует актуальным потребностям совершенствования методов и средств управления воздушным движением, повышения эффективности и надежности оперативно-диспетчерского управления при УВД. Исследования проводились по планам НИР Ульяновского высшего авиационного училища гражданской авиации. Основные результаты исследований использованы при выполнении НИР «Разработка технологии интерактивного построения программных средств профессиональной подготовки диспетчеров УВД» (№ гос. регистрации 01.9.70 010225) и соответствуют задачам Концепции информатизации сферы образования Российской Федерации (утверждена МОПО 10.07.98г.). Практическая значимость результатов обусловлена тем, что:

- разработана концепция ИАСИП ПР УВД, позволяющая решить комплекс задач повышения надежности и эффективности диспетчерского управления в рамках сложившейся системы УВД, технологий деятельности и практики профессиональной подготовки диспетчерского персонала. Обоснованы типовые компоненты компьютерных технологий подготовки к принятию решений на базе ПЭВМ, их функции и решаемые задачи;

- разработанным теоретическим моделям дана интерпретация в области управления воздушным движением. Полученные теоретические результаты доведены до уровня алгоритмов, структурных и функциональных схем подсистем ИАСИП ПР УВД;

- на основе результатов теоретических исследований разработан программный инструментарий системы интерактивного моделирования процессов УВД для внедрения компьютерных технологий подготовки к принятию решений в процессы профессиональной подготовки диспетчеров УВД.

Реализация результатов. Разработанное программное обеспечение внедрено на предприятиях по использованию воздушного пространства и УВД в городах Ульяновск, Пенза, Казань. Полученные результаты использованы в курсовом проектировании по дисциплине «Технология УВД» в Ульяновском высшем авиационном училище ГА, на основе программных разработок поставлены лабораторные и практические работы по дисциплинам специализации 240305-Управление воздушным движением на факультете УВД Ульяновского ВАУ ГА.

Апробация работы проводилась на следующих конференциях и семинарах: Международные НТК «Современные научно-технические проблемы гражданской авиации» (Москва, МГТУ ГА, 1996, 1999); Международная НПК «Обеспечение безопасности полетов в новых экономических условиях» (Киев, КМУГА, 1997); IV международный семинар «Использование новых информационных технологий в учебном процессе кафедр физики и математики» (Ульяновск, Ул-ГТУ, 1997); Международная НТК "Interactive Systems: The Problem of Human -Computer Interaction" (Ульяновск, УлГТУ, 1999); Международная НТК «Современные научно-технические проблемы транспорта России» (Ульяновск, УВАУ ГА, 1999); Международная НТК «Континуальные логико-алгебраические и нейросетевые методы в науке, технике и экономике» (Ульяновск, УлГТУ, 2000г.); Всероссийская конференция с международным участием «Самолетостроение России: проблемы и перспективы» (Самара, СГАУ, 1998); 9-й Всероссийский научно-технический семинар по управлению движением и навигации летательных аппаратов (Самара, СГАУ, 1999); 7-я научная сессия Академии космонавтики «Внедрение результатов вузовской науки в производство», (Самара, 1998); Семинар «Новые информационные технологии и инструментально-технологические средства поддержки принятия решений» (ИК АН Украины, 1992г); Межвузовская НМК «Совершенствование учебно-методической и летно-методической работы в учебных заведения ГА» (Ульяновск, УВАУ ГА, 1999); Научно-методическая конференция «Проблемы и перспективы управления качеством подготовки специалистов» (Киев, КНИГА, 1993г.) и др.

Публикации. По теме диссертационных исследований опубликовано 52 работы, включая 1 монографию.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, шести разделов, заключения, приложений. Основная часть работы изложена на 297 страницах машинописного текста, содержит 28 рисунков, список использованных источников из 186 наименований.

Заключение диссертации по теме «Применение вычислительной техники, математического моделирования и математических методов в научных исследованиях (по отраслям наук)», Глухих, Игорь Николаевич

Основные результаты раздела отражены в следующих работах: [Al, A4, А6, А23, А26, А28, А44, А47-А50].

6. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЙ

Общая последовательность диссертационных исследований соответствует следующей последовательности основных этапов: разработка концепции, теории, решение прикладных задач в рамках разработанных концепции и теории. Соответствующим образом выделяются три основные группы результатов исследований.

6.1. Характеристика результатов разработки концепции ИАСИП ПР УВД

Концептуальные основы ИАСИП ПР УВД разработаны на основе анализа современных направлений и состояния дел в области автоматизации непосредственного УВД и процессов профессиональной подготовки диспетчерского персонала. Проведенный анализ показал целесообразность разработки и внедрения автоматизированных систем, осуществляющих комплексную поддержку решения задач как непосредственного УВД, так и профессиональной подготовки диспетчерского персонала. Основной целью внедрения таких интегрированных систем является повышение надежности и эффективности диспетчерского управления в контуре УВД в ситуациях, требующих от диспетчера принятия оперативных решений по обеспечению безопасности воздушного движения.

Новизна концепции ИАСИП ПР УВД заключается в следующем:

- разработка и внедрение ИАСИП ПР УВД основывается на неразрывном представлении процессов непосредственного УВД и профессиональной подготовки как единого сложного процесса, важные задачи которого могут быть решены на единой системной основе и с помощью единого комплекса средств;

- внедрение ИАСИП ПР УВД позволяет задачу обеспечения надежности и эффективности УВД решать одновременно в двух направлениях: как за счет повышения интеллектуального уровня системы управления, что выражается в возможности получать в автоматическом режиме рациональные решения в складывающихся ситуациях, так и за счет повышения интеллектуального уровня диспетчера УВД, что выражается в повышении уровня подготовленности диспетчера к принятию решений. При этом использование единого комплекса средств ИАСИП в течение профессиональной подготовки и при непосредственном УВД обеспечивает подготовку персонала к работе с автоматизированной системой, формирует необходимый уровень доверия к ее решениям;

- компоненты ИАСИП, ориентированные на задачи подготовки к принятию решений, представляют собой технологическую основу для внедрения на базе ЭВМ активных методов обучения в процессы профессиональной подготовки диспетчерского персонала, начиная с этапов теоретической подготовки. Это позволяет дополнить существующую систему подготовки на базе процедурных и комплексных тренажеров специальными средствами интеллектуальной подготовки, обеспечивающими формирование знаний, умений, опыта анализа проблем и принятия решений, инвариантных техническим условиям профессиональной деятельности персонала;

- представление ИАСИП ПР УВД как системы самостоятельно используемых компонентов, настраиваемых на задачи пользователей, позволяет выполнить поэтапное или частичное внедрение средств ИАСИП в процессы профессиональной подготовки и непосредственного УВД; осуществить оперативную настройку компонентов на текущие задачи пользователей в приложении к той или иной зоне управления; обеспечить комплексную компьютеризацию процессов профессиональной подготовки на разных ее этапах и при изучении различных дисциплин. Эффективность решения этих задач обеспечивается разработанным подходом интерактивного конструирования компонентов на основе автоматизированных преобразований компонентов-примеров, при котором возможна оперативная настройка компонентов системы на текущие задачи пользователей без привлечения инженеров-программистов на основе имеющейся базы ресурсов моделирования и с помощью подсистемы сопровождения ИАСИП. При этом подходе основой для разработки ИАСИП является методология концептуального моделирования предметной области [111], и сама система может быть отнесена к классу систем, основанных на знаниях [133].

6.2. Характеристика общетеоретических результатов

Комплекс теоретических вопросов диссертационных исследований, направлен на реализацию идеи преобразования примеров при конструировании компонентов интегрированной системы и моделировании принятия решений при УВД. При решении задач представления знаний предметной области предложено два уровня моделирования ПО:

- описательная концептуальная модель, включающая описания обобщенных объектов ПО и взаимосвязей между ними;

- модель формальных представлений объектов ПО, позволяющая использовать математические методы при решении задач моделирования ПО и принятия решений.

Основным вопросом является разработка теоретической базы для формализации представлений объектов и их преобразований. Набор концептуальных средств теории, основными из которых являются понятия мультивектора событий S, тензоров преобразований С и Т, базового геометрического объекта и ситуации SIT позволяют представлять объект ПО любой степени сложности как геометрический объект, который может быть задан в исходной системе координат многомерного пространства-времени с планируемой траекторией его жизненного цикла и множество формальных преобразований для перехода в другие системы координат. При этом каждой системе координат может соответствовать свое множество видимых (воспроизводимых) событий объекта с разными координатами и различными складывающимися на множестве событий ситуациями.

Использование в представлении объекта в каждой системе координат множеств элементов 8 и С позволяет детализировать процессы функционирования объекта и представлять их в разных опорных базисах подпространств общего пространства-времени объекта, осуществлять переходы между базисами, определять состояния подпроцессов функционирования сложного объекта и взаимосвязи между ними. Это наряду с возможностью установления логических связей между событиями и количественного задания условий возникновения зависимых событий в ситуации позволяет использовать разработанный аппарат для представления знаний в больших системах управления сложными объектами.

Переход к новой системе координат в пространстве-времени математически реализуется с помощью тензора Р(2-преобразования Т. При этом могут быть формализованы критерии целенаправленных преобразований, в качестве которых используются критерии воспроизведения (удаления) тех или иных событий и ситуаций на множестве событий или присвоения определенных координат заданным событиям. Физические интерпретации событий, ситуаций, преобразований позволяют:

- имитировать поведение и взаимодействие объектов в пространстве-времени моделируемого мира с собственной структурой, "населением" и законами;

- имитировать управление функционированием объектов на основе анализа ситуаций и экспертных знаний о способах управления в этих ситуациях;

- автоматизировать процессы построения имитационных моделей с заданными свойствами; путем установления соответствий между событиями и компонентами объектов имитировать структурные преобразования объектов в процессе их взаимодействия в моделируемом мире.

Теоретической основой для решения этих задач в условиях неопределенности служат сделанные обобщения понятий теории на случай, когда координаты событий и взаимосвязи между ними задаются неоднозначно. В результате этого обобщения введены понятия нечеткого мультивектора событий S , тензоров Си Тнечетких преобразований, нечеткой ситуации Sit, а также определены формальные средства для обработки неопределенности, комбинирования нечетких представлений объектов, позволяющие отразить процессы накопления знаний.

Полученные результаты позволяют говорить о новом подходе к представлению и использованию знаний в интеллектуальных системах, который

- воплощает в себе идею тензорной методологии исследования систем [119, 134, 136, 137] о множественном представлении объектов в разных системах координат и возможностях перехода от одной системы координат к другой в процессе работы с объектами. При этом знания в интеллектуальной системе используются для средства формирования представлений объектов в исходных системах координат и целенаправленных преобразований, позволяющих получить представления объектов с заданными свойствами;

- использует теоретически обоснованный аппарат для формализации и использования знаний, отличающийся от распространенных моделей представления знаний [29, 34, 133, 170, 172, 182,183];

- используя средства задания координат и логических взаимосвязей между событиями, воплощает в себе выразительные возможности как логического, так и геометрического подходов к представлению знаний [184];

- позволяет интегрировать и использовать как формализуемые объективные, так и плохоформализуемые эвристические знания экспертов ПО, в том числе, в условиях неопределенности;

- позволяет организовать процедуры накопления знаний путем операций комбинирования формальных представлений объектов;

- обладает собственной теоретической базой и инструментарием для работы со знаниями ПО на разных уровнях, начиная от описания обобщенных объектов ПО и заканчивая формализацией представлений конкретных объектов и их целенаправленных преобразований.

6.3. Характеристика результатов решения прикладных задач

Основным результатом прикладных исследований является разработка моделей и алгоритмов метода моделирования принятия решений в потенциально конфликтных ситуациях на основе преобразований примеров. В основу метода положена идея ситуационного управления [29-31], при которой выбор способа управления осуществляется на основе сопоставления текущей ситуации с ситуацией, способ управления в которой известен. Использование инструментальных средств теории представлений позволило формализовать представление потенциально конфликтной ситуации с заданием координат событий - признаков ситуации в пространстве-времени и их логической взаимосвязи с координатами события конфликта, а также формализовать представление решения в данной ситуации, под которым понимается новая бесконфликтная траектория экземпляра объекта в пространстве-времени. Дальнейшим развитием идеи ситуационного управления здесь является использование формальных преобразований примера решения для получения решения в текущей ситуации, в котором определены количественные характеристики событий - характерных точек траектории экземпляра объекта в пространстве-времени. При этом вместо качественного задания способа разрешения ситуации появляется возможность получить его количественную характеристику - набор целевых точек траектории и соответствующую последовательность управляющих воздействий для выдерживания этой траектории.

Теоретически метод моделирования принятия решений на основе преобразований примеров обоснован доказанной теоремой о возможности определения тензора Т^ преобразования примера решения в решение для текущей ситуации по тензору Т ^, компоненты которого характеризуют формальные отличия текущей ситуации и ситуации-примера и могут быть вычислены по представлениям этих ситуаций. Разработаны базовые модели и алгоритмы метода, позволяющие получить формальные представления решений в разных условиях при различных ограничениях, на их основе разработан алгоритм разрешения ПКС при УВД.

Практическое применение метода для разрешения ПКС при УВД основывается на использовании базы экземпляров-примеров ситуаций и решений. Разработаны правила для отбора примеров ситуаций и выбора примера решения, позволяющего получить рациональное решение в текущей ситуации. Решены задачи автоматизированного формирования примеров ситуаций и примеров решений в интерактивном режиме.

Общая характеристика полученных результатов решения прикладных задач состоит в следующем:

- использование формальных представлений ситуаций и решений и их преобразований позволяет реализовать относительно несложные процедуры принятия решений на базе примеров, основу которых составляют операции работы с матрицами размерностью 2x2. При этом отбор примеров ситуаций и решения в БЭП также основан на анализе формальных представлений ситуаций и решений, что обеспечивает единообразие используемого математического аппарата, который может быть реализован любым из универсальных языков программирования. Последнее является важным, поскольку позволяет использовать единые средства программирования как для решения задач имитации процессов УВД и построения компонентов ИАСИП, так и для логических задач принятия решений;

- использование формальных представлений примеров ситуаций и решений, правила и критерии отбора примеров в БЭП не требуют предварительной классификации ситуаций в БЭП. При этом обеспечивается сравнение ситуаций как на уровне их признаков, так и на уровне их контекстов, что позволяет наиболее полно учесть имеющиеся в процессе управления условия и, исходя из этого, выбрать пример решения, наиболее подходящий к этим условиям;

- использование формальных представлений позволяет решить проблему экстериоризации и формализации знаний ЛИГ для принятия решений. При этом знания ЛПР представляются в виде формальных представлений примеров ситуаций и примеров решений в базе экземпляров-примеров. Для формирования БЭП могут быть использованы программные средства имитации, позволяющие ЛПР сформировать пример решения в режиме интерактивного управления движением ВС при разрешении ПКС посредством тех способов и средств управления, которые близки к используемым диспетчерами в практической деятельности. При этом разработанные процедуры, критерии и алгоритмы формирования примеров решений не требуют объяснения действий ЛПР и не требуют привлечения инженера по знаниям. Таким образом, вместо традиционной схемы приобретения знаний в интеллектуальных системах "ЛПР - инженер по знаниям - инженер-программист - база знаний" [133, 172] возможно использование схемы автоформализации: "ЛПР - имитационная модель - база знаний (база экземпляров примеров)";

- уточнение координат событий в примере решения производится в процессе неоднократного разрешения ПКС, в результате чего на основе правил вывода теории представлений выполняется комбинирование полученных представлений решений. При этом для формирования примера решения используется обучающая последовательность ситуаций. Разработанные алгоритмы позволяют автоматизировать процесс генерации обучающей последовательности ситуаций путем преобразований известного примера ситуации, а разработанные способы и средства построения компонентов

ИАСИП позволяют автоматизировать процесс построения примера ситуации. Таким образом, в комплексе решены задачи автоматизации процессов формирования базы экземпляров-примеров для моделирования принятия решений.

Результаты прикладных исследований доведены до уровня алгоритмов, структурных, функциональных схем и программных разработок средств имитации УВД и конструирования компонентов ИАСИП. При этом решены такие важные задачи, как разработка имитационной модели УВД с моделированием принятия решений на основе преобразований примеров, модели оценки решений ИМ УВД и проверки работоспособности системы для принятия решений в ПКС, а также разработка подсистемы сопровождения ИАСИП ПР УВД. Этим обеспечена интеграция теоретических результатов в рамках средств ИАСИП и возможности их практического использования для имитации УВД и конструирования компонентов интегрированной системы.

Таким образом, общая характеристика результатов диссертационных исследований позволяет сделать вывод о наличии их новизны; значительного уровня обобщения, обусловленного созданием теоретической базы формальных представлений объектов ПО, которая может быть использована для решения широкого круга задач в различных предметных областях; о наличии научной и практической значимости результатов для решения проблемы автоматизации процессов принятия решений при УВД и профессиональной подготовки диспетчерского персонала путем внедрения интегрированных систем интеллектуальной поддержки принятия решений при управлении воздушным движением; завершенности и полноты результатов в рамках поставленных задач исследований.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В заключение можно дать следующие рекомендации по использованию результатов диссертационных исследований.

1. В силу актуальности задач повышения надежности и эффективности оперативно-диспетчерского управления в различных сложных системах управления (системах управления энергообъектами, системах управления объектами и технологическими процессами добычи, транспорта и переработки газа, системах управления транспортом нефти и т.п.) актуальным является внедрение компьютерных технологий подготовки к принятию решений (КТППР) оперативно-диспетчерского персонала (ОДП) этих систем. При этом в силу общих особенностей деятельности ОДП в сложных системах для разработки таких технологий могут быть использованы результаты, полученные в первом разделе исследований. В частности, для реализации КТППР может быть использован подход, основанный на разработке и внедрении функционально-интегрированных систем подготовки, задачи и компоненты которых для подготовки к принятию решений определены в разд.1, а более полно изложены в работах [А9, А34, А35, А41].

2. Разработанный подход к представлению знаний, теоретический аппарат для формализации представлений объектов, событий, ситуаций и их преобразований; модели и алгоритмы метода принятия решений на основе преобразований примеров; процедуры формирования примеров решений могут быть использованы в прикладных компьютерных системах для имитации функционирования, взаимодействия и управления объектами:

- в системах виртуальной реальности [185] для создания моделей и алгоритмов функционирования и взаимодействия объектов виртуальных миров;

- в автоматизированных системах научных исследований и системах проектирования, в которых исследование объектов выполняется путем "погружения" моделей этих объектов в модель той среды, где они должны функционировать [186];

- в системах ситуационного управления сложными объектами [31], а также в тренажерах и имитаторах путем представления компонентов сложного объекта и среды управления в качестве компонентов виртуального мира и моделирования взаимодействия этих компонентов на основе анализа событий и ситуаций;

- в автоматизированных системах управления технологическими процессами для планирования и управления последовательностями действий (мероприятий) (см. например, [А5]). В основу этого могут быть положены правила вида "Если событие (ситуация) -То действие - Пока не событие (ситуация)", в которых координаты начала (окончания) действий определенным образом привязываются к координатам анализируемых событий. В качестве инструмента для представления знаний о взаимосвязях событий и действий может быть использован аппарат диаграмм событий, которые достаточно просто переводятся на математический язык, представляются в памяти ЭВМ и могут быть использованы при анализе процессов управления и принятии решений.

3. Используемый подход при разработке ИМ УВД, основанный на представлении контура УВД двухуровневой иерархической структурой, может быть применен при построении интеллектуальных систем поддержки принятия решений в иных системах диспетчерского управления сложными объектами. Как показано в [А4], при этом могут быть использованы общие способы анализа ситуаций и обобщенные алгоритмы разрешения конфликтов, синтезирована структура интеллектуальной системы с поэтапным выводом решений на основе интеграции объективных знаний о критериях и ограничениях и знаний о способах управления в той или иной ситуации.

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Глухих, Игорь Николаевич, 2000 год

1.Крыжановский Г.А. Введение в прикладную теорию управления воздушным движением. М.: Машиностроение, 1984. - 380с.

2. Анодина Т.Г., Володин C.B., Куранов В.П., Макшанов В.И. Управление воздушным движением.- М.: Транспорт, 1988.- 288с.

3. Организация управления воздушным движением /Под ред. Г.А. Кры-жановского. М.: Транспорт, 1988. - 264с.

4. Адрианова В.Е. Деятельность человека в системах управления. Л.: Изд-во ленингр. ун-та, 1974. - 135с.

5. Теория и эксперимент в анализе труда операторов /Под ред. В.Ф. Венды, В.А. Вавилова. М.: Наука. - 330с.

6. Анодина Т. Г., Кузнецов А. А., Маркович Е. Д. Автоматизация управления воздушным движением. М.: Транспорт, 1992. - 280с.

7. Применение автоматизированных систем для управления воздушным движением/ Под ред. С. М. Федорова. М.: Транспорт, 1979. - 397с.

8. Маринус X., Винсент Г. ИКАО работает над созданием интегрированной глобальной системы организации воздушного движения//Журнал ИКАО. -1996. №2. - С. 15 - 21.

9. Стратегический план развития систем CNS/ATM 1995-2000 //Новости ИКАО.- 1999. №3(12). - С.20-33.

10. Перспективы внедрения систем связи, навигации и наблюдения /организации воздушного движения CNS/ATM /В. И. Ноздрин // ОИ ВИНИТИ. Проблемы безопасности полетов. 1996. - С. 14-22.

11. П.Домогала Ф. Авиадиспетчеры будущего воспользуются плодами возросшего применения средств автоматизации и другими достижениями // Журнал ИКАО. 1997, - №4 - С.24-29.

12. Свободный полет самолетов после ввода в эксплуатацию комплексной интегрированной системы CNS/ATM /В. И. Ноздрин //ОИ ВИНИТИ. Проблемы безопасности полетов. 1998. - № 12. - С.5-10.

13. Marinus С. F. Aviation communi working on development of infrastructure needet to support free light //ICAO Journal. 1997. - 52, №3. - p.7-9.

14. Surging air traffic spurs and АТС upgrades // Aviat. Week and Space Technology. 1997. - 146, №21. - p. 1, 3- 4, 6-7, 9-10.

15. FAA structural problem Impede АТС upgrades /Nordweel Bruce D.// Aviation and Space Technology. 1997. - 10. - P.27-28.

16. Ott J. New АТС techniques keep air traffic flowing //Aviation Week and Space Technology. 1998. - 148, №5. -P.10-12.

17. Автоматические системы управления и руководства полетом/ Управления воздушным движением и навигации / В.И. Ноздрин // Обзорная информация ВИНИТИ. Проблемы безопасности полетов. 1996, № 1. - С. 14-23.

18. Ветошкин К.В., Ермолаев А.А., Макаров А.В. Современные автоматизированные системы УВД // Современные научно-технические проблемы гражданской авиации. В 2-х ч. 4.2. М.: МГТУГА, 1996. - С. 79 - 84.

19. Ratiliffe S. Assessing the benefit of innovations in АТС // Navigation Journal. 1998.-51, №3.-p. 312-320.

20. Europe tests Core of New ATM System // Aviation Week and Space Technology. 1997. - 10-p. 29-31.

21. Прогресс в развитии автоматических систем управления воздушным движением /В.И. Ноздрин //ОИ ВИНИТИ. Проблемы безопасности полетов. -1995. -№1.-С. 45 -49.

22. Предлагаемый режим "свободного полета" вызывает у пилотов авиакомпаний разных стран ряд вопросов, требующих ответов /Питер М. Форман // Журнал ИКАО. 1998. - №2. - С. 31-36.

23. Структурные проблемы FAA и модернизация системы управления воздушным движением / Ноздрин В. И.//ОИ ВИНИТИ. Проблемы безопасности полетов. 1998, № 1. - С. 28-33.

24. Лернер И.И., Петров А. Б. Интеллектуальные системы и обеспечение безопасности полетов //ОИ ВИНИТИ. Проблемы безопасности полетов. 1998. -№ 11.- С.61-65.

25. Capt. Belai Н. Design of automated aviation systems shoud be based on a human-centred approach // ICAO Journal. 1994. - 49, №10. - P. 10-12.

26. Gibson M. J. Progress in automatic dependent surveillanse // World Aerospace Technology. 1994. - №1.

27. Tomlin C., Pappas G. Conflict resolution for air traffic managment: A study in multiagent hybrid systems // IEE Trans. Autom. Contr. 1998. - № 4,- c.509-521.

28. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления.-М: Энергоиздат, 1981. 231с.

29. Поспелов Д. А. Ситуационное управление. Теория и практика. М.: Наука, 1986. - 288с.

30. Поспелов Д. А. Ситуационное управление. Новый виток развития //Извести РАН. Теория и системы управления. 1995. - №5. - С. 152-159.

31. Башлыков А. А. Проектирование систем принятия решений в энергетике. М.: Энергоатомиздат, 1986. - 120с.

32. Башлыков А. А., Давиденко Н. Н. и др. Экспертная система реального времени для поддержки операторов атомных электростанций //Приборы и системы управления. 1994. - №4. - С. 10-14.

33. Мелихов А.Н., Бернштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990. - 271с.

34. Герасимов Б.М., Тарасов, В.А., Токарев И.В. Человеко-машинные системы принятия решений с элементами искусственного интеллекта. Киев: Наукова думка, 1993. - 183с.

35. Ким Н. В. Формирование структуры интеллектуальной системы «Помощник летчика» //Известия РАН. Теория и системы управления. 1996. -№3,- С. 133-137.

36. Федунов Б. Е. Семантический блок «бортового интеллекта» технических антропоцентрических систем // Известия РАН. Теория и системы управления. -1998. №6. -С. 150-158.

37. Попов Э.В. Экспертные системы реального времени //Открытые системы. 1995,- №2. - С. 66-71.

38. Пупков К.А. Динамические экспертные системы в управлении //Известия вузов. Приборостроение. 1996. - № 8-9. - С. 39-50.

39. Тимофеев А. В., Юсупов Р. М. Интеллектуализация систем автоматического управления // Тех. кибернетика. 1994. - №5. - С. 211- 223.

40. Вороной Ю. П., Загадская Л. С., Килимник Ю. М. Модель ситуационного управления воздушным движением //Управление воздушным движением. -М.: Воздушный транспорт, 1983. С. 216 - 220.

41. Белясов А. Н., Числов С. М. Применение технологии экспертных систем для автоматизации управления воздушным движением // Вопросы кибернетики. 1992.-№ 176,-С. 79-85.

42. Величенко В. В., Валуев А. М. и др. Интеллектуальный алгоритм выбора маршрута в перспективной системе управления воздушным движением //Интеллектуальные системы. 1996. - №1- 4. - С. 101 -108.

43. Неделько С. Н., Неделько В. Н. Эффективность применения экспертных систем при управлении воздушным движением в аварийных ситуациях //Обеспечение безопасности полетов в новых экономических условиях. Киев: КМУГА, 1997.-С. 179-180.

44. Неделько С. Н., Неделько В. Н. Представление решений проблемных ситуаций в интеллектуальных автоматизированных системах обслуживания воздушного движения //Современные научно-технические проблемы гражданской авиации. М.: МГТУ ГА, 1999. - С.280.

45. Волков В. М., Антифеев Д. Д., Ветошкин К. В., Ермолаев A.A., Майоров A.A. Автоматизация выработки решений в процессах управления воздушным движением //Современные научно-технические проблемы гражданской авиации. -М.: МГТУ ГА, 1996. С.154-155.

46. Чеха В. А. Метод коррекции суточных планов на основе принципов построения систем, основанных на знаниях // Экспертные системы для анализа и реконструкции программного обеспечения вычислительных систем реального времени. Киев: КНИГА, 1992. - С. 36-43.

47. Новиков П.П. Принятие решений человеком в авиационных системах управления. М.: Воздушный транспорт, 1980. - 347с.

48. Барзилович Е. Ю., Колитиевский Ю.М., Байрачный И. Б., Колязин И.А. Обеспечение автоматического контроля полетов и принятия решений в перспективных системах УВД //Современные научно-технические проблемы гражданской авиации. М.: МГТУ ГА, 1996. - С. 177.

49. Antony S. Babiars /Training in Age Technology: The Hows, Whus and Wherefores //Air Forse Journal of Logistics. 1996. - №2.

50. Бударин В. Б., Дятлов В. А., Черноиванов В. А., Воеводин Г. Н. Эффективность применения тренажерных и обучающих систем на базе ЭВМ в области повышения квалификации специалистов Мингазпрома. -М. :ВНИИЭгазпром, 1987.-41с.

51. Чачко А.Г. Подготовка операторов энергоблоков: алгоритмический подход. М.: Энергоатомиздат, - 1986. - 230с.

52. Автоматизированные обучающие системы подготовки операторов летательных аппаратов /Под ред. В.Е. Шукшунова. М.: Машиностроение, 1986. - 240 с.

53. Человеческий фактор: в 6Т. ТЗ. Моделирование деятельности, профессиональное обучение и отбор операторов / Холдинг Д., Голстейн Н. и др. Т.З. -4.2: Профессиональное обучение и отбор операторов. - М.: Мир, 1991. - 302с.

54. Новое поколение тренажеров для подготовки летного состава и диспетчеров системы УВД /Ноздрин В.И. //ОИ ВИНИТИ. Проблемы безопасности полетов. 1996. - №12. - С. 17- 20.

55. Raj est Bakhai, George R. M. A simulation system for operation training //Proc. Summer Computing Simulation Conference. Chicago, 1987. - P.256-260.

56. Del Mar A. Use of full flight simulator technology enhances classroom trainig sessions /ЛСАО Journal.- 1993. 48. N4. - p. 10-11.

57. Goold I."Part task" trainers //Aerospase. 1993.- N11. - p.8-10, 12.

58. Desktop trainer: transfer of training of an aircrew procedural task //Journal Compu.-Based Instruct. 1983. - №3- 4. - p. 62-65.

59. Gayeski D.M. Why Information Technologies Fail // Educational Technology. Enlewood Cliffs, 1989. - v. 29, № 2.- p. 9-17.

60. Фокс M. А. Программа "Трэйнер" призвана удовлетворять постоянно меняющиеся потребности в области подготовки персонала гражданской авиации //Журнал ИКАО. 1996. - №2. - С. 2 - 6.

61. Delex wins CFP6-80 computer-training contract//Flight Int. 1994. - 146, N4428.-p. 23.

62. Емельянов Г.А., Косачевский С.Г. Компьютерный тренажер предполетной подготовки курсантов //Проблемы совершенствования подготовки авиационных специалистов. Ульяновск: УВАУ ГА, 1997. - С. 137-141.

63. Fitzsimons В. Simulating the view from the tower//Airport Forum. 1994. -N3.-p.30-34.

64. Волков A.H. Новые информационные технологии обучения профессии //Программные продукты и системы. 1995. -№2.- С. 44 - 46.

65. Financial pressure finally kills strugging ATS Aerospace //Air Traffic Managment. 1998.-7, № 4. - p. 12.

66. Григорьев JI.И. Имитационное моделирование и обучающие системы в транспорте газа. М: ВНИИГазпром, О.И. Транспорт и подземное хранение газа. - 1988, вып. 6 - 30с.

67. Parry D. In control? // CAT (The Journal for Civil Aviation Training). 1991, - 2, №1. - p. 30-34.

68. Взлет посадку обеспечим //Возд. тр-т. - 1996. - №32-33 - С.7.

69. Цзень Цзилао. Анализ требований к тренажерам в энергетике // Изв. вузов. Электротехника. 1994. - №1,2. - С. 120 - 121.

70. Гузий Н.Н. Принципы разработок экспертных систем функциональных тренажеров для обучения летного состава //Экспертные системы для анализа и реконструкции программного обеспечения вычислительных систем реального времени. -Киев: КНИГА, 1992.-С. 18-23.

71. Bernard Fitzsimons/ New moves in simulation //Air Traffic Managment. -1995.-v. 4,1, l.-p. 29-32.

72. Габец B.H. Совершенствование процессов принятия решений // Наука и техника гражданской авиации на современном этапе.- М.гМГТУГА, 1994.- С.27.

73. Рахович В.Д., Моисеенко В.В., Павлюк С.В., Сухин A.B. Адаптивные тренажерные системы с обучением стратегии принятия решения. Деп.В ГНТБ Украины 13.04.95., №809-Ук95. - 12с.

74. Никонов А. Я., Сухарников Ю.В. Дидактическая структура тренажера профессионально-мыслительных способностей инженера-пилота //Эргономические особенности первоначального освоения авиационной техники. Киев: КНИГА, 1989. - С. 70-74.

75. Карпушин Ю.П. , Несмеянов В.В. Автоматизированные средства обучения в системе подготовки специалистов службы движения //Теория и методы исследования авиационных автоматических систем и тренажеров. Киев: КНИГА, 1993.-С. 75 - 80.

76. Новый вид авиационных тренажеров и устройств моделирования полета /Ноздрин В. И. //ОИ ВИНИТИ. Проблемы безопасности полетов. 1999. - №1.- С.23-26.

77. Профессиональная подготовка в век высоких технологий /Ноздрин В. И. //ОИ ВИНИТИ. Проблемы безопасности полетов. 1997. - №7. - С.3-8.

78. Комплексный диспетчерский тренажер «Эксперт» //Каталог научно-технических разработок фирмы «Нита». С-Пб: АГА, 1999.

79. Новая эра в подготовке экипажей // Возд. тр-т. 1996. - №31(2318) - С.8.

80. McCormick С., Ratzer G. Virtual exisctence //Air Traffic Managment. -1998.-7, №5.-p. 37-41.

81. Matsubara Y., Toihara S. Virtual learning enviromment for discovery learning and its applications on operator training /ЛЕ1СЕ Trans. Information and System.1997. -80, №2.-P. 176 188.

82. Тренажер "Инструктор". Рекламное описание С-Пб, ВНИИРА- УВД,1998.

83. Сивцов В. И. Организация среды обучения в задачах управления //Вестник МГТУ. Сер. Приборостроение. 1993. - №3. - С. 65-75.

84. Кузнецов С. В., Зыль В.П„ Прегудов Г.Е., Комаров В.Ю. Применение технологий мультимедиа для изучения авиационного оборудования //Научный вестник МГТУ ГА. М.: МГТУ ГА, 1997. - С. 45-54.

85. Теория и практика имитационного моделирования и создания тренажеров //Сборник материалов международной научно-технической конференции. Пенза: ПГУ, КБМ, 1998. - 140с.

86. Душников А. С. Компьютерные тренажеры для отработки пультовых операций. Опыт использования в учебном процессе //Совершенствование учебно-методической и летно-методической работы в учебных заведениях ГА. Межвуз. НМК. Ульяновск, 1999, доклад.

87. Рафалович В.М. О применении деловых игр в системе подготовки операторов АЭС. Деп. в ГНТБ Украины 13. 11. 95, №814-Ук95. - 16с.

88. Джерстенфелд А., Стейн Э. С. Моделирование важный инструмент изучения человеческого фактора при управлении воздушным движением и проведения технических исследований в этой области // Журнал ИКАО. - 1995. -№2(38). - С. 9-11.

89. Красовский А. А. Основы теории авиационных тренажеров. М.: Машиностроение, 1995.-304с.

90. Loftin R.B. Savely R.T. Advansed trainig systems for the next decade and beyond //AIAA Pap. 1992. - N1626. - p.1-9.

91. Платонов С. П. Разработка и применение мультимедийных обучающих программ и тренажеров //Новые информационные технологии в подготовке специалистов гражданской авиации. Науч.- практ. семинар. Ульяновск, УВАУГА, 10 июня 1997г., доклад.

92. Самойлов В.П., Писаренко А.П., Сметана С.И. Автоматизация построения тренажеров и обучающих систем. Киев: Наук, думка, 1989. - 200с.

93. Макаров Р.Н. Основы формирования профессиональной надежности летного состава гражданской авиации. М.: Возд. тр-т, 1990.-3 84с.

94. Венда В.Ф. Системы гибридного интеллекта: Эволюция, психология, информатика.-М.: Машиностроение, 1990.- 448с.

95. Дженсен P.C. Профессиональная мыслительная способность пилота: тренировка и оценка //Ошибки пилота: человеческий фактор. М.: Транспорт, 1986.-С. 81-103.

96. Платонов К.К., Гольдштейн Б.М. Основы авиационной психологии. -М.: Транспорт, 1986. 103 с.

97. Ю5.Герасимов Б. М. Интеллектуальные системы поддержки решений управленческого и оперативного персонала. Киев: Знание, 1989. - 19с.

98. Трахтенгерц Э. А. Генерация, оценка и выбор сценария в системах поддержки принятия решений //Автоматика и телемеханика, 1997. №3. - С. 167 -178.

99. Проценко А.Н., Сегаль М.Д., Пантелеев В.А., Лейн А.Ф. Концепция экспертной системы для поддержки лиц, принимающих решения //ОИ ВИНИТИ Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. 1997. -вып.2. - С.35-50.

100. Волевач А.И. Технологические процессы управления воздушным движением. Киев: КИИГА, 1987. - 72с.

101. Липаев В.В. Проектирование программных средств. М.: Высш. шк., 1990.-301с.

102. Зиглер К. Методы проектирования программных систем. М.: Мир, 1985.-240с.

103. Макетирование, проектирование, реализация диалоговых информационных систем /Под ред. Е.И.Ломако. М.: Финансы и статистика, 1993. -319с.

104. Дружинин В. В., Конторов Д. С. Идея, алгоритм, решение (принятие решений и автоматизация). М.: Воениздат, 1972. - 328с.

105. Burton R., Brown I. An Investigation of Computer Coaching for Informal Learning Activities //D.S.Sleeman, I.S.Bronw (eds.). Intelligent Tutoring System.-N.Y.,1982. p.121-142.

106. Соловов A.B. Компьютерные средства поддержки профессиональной подготовки // О.И. НИИВШ Новые информационные технологии в образовании. 1995. - №1. - 44с.

107. Змитрович А. И. Базы данных. Минск: Университетское, 1991. - 271с.

108. Чичварин Н. В. Экспертные компоненты САПР. М.: Машиностроение, 1991.-240с.

109. Машбиц Е.И. Психолого-педагогические проблемы компьютеризации обучения.- М.: Педагогика, 1988. 192с.

110. Кузина И. В., Петров А. Е. О тензорных методах построения языка базы данных//Банки информации для принятия решений. М.: Знание, 1976. -С.59-67.

111. Крон Г. Тензорный анализ сетей. М.: Советское радио, 1978. - 719с.

112. Литвинов В. В., Марьянович Т.П. Методы построения имитационных систем. Киев: Наукова думка, 1991. - 115с.

113. Логический словарь ДЕФОРТ / Под ред. А. А. Ивина, В. Н. Переверзева, В. В. Петрова. М.: Мысль, 1994. - 269с.

114. Столл Р. Множества. Логика. Аксиоматические теории. М.: Просвещение, 1968. - 320с.

115. Болыиая советская энциклопедия. В 31т. Т 25. М. : Советская энциклопедия, 1976. - С. 434 - 436.

116. Шлеер С., Меллор С. Объектно-ориентированный анализ: моделирование мира в состояниях. Киев: Диалектика, 1993. - 240с.

117. Флеминг Р., Мазучелли Л. Построение САПР ПО для методологии объектно-ориентированного проектирования // Электроника, 1992, №5/6. С. 2328.

118. Файнзильберг Л. С. Объектно-ориентированная модель данных в информационных технологиях обработки сигналов // УСиМ, 1998, №3. С. 3741.

119. Ногин В.Д., Протодьяконов И.О., Евлампиев И.И. Основы теории оптимизации. М.: Высшая школа, 1986. - 384с.

120. Фути К., Судзуки М. Языки программирования и схемотехника СБИС. М.: Мир, 1988.-224с.

121. Прицкер А. Введение в имитационное моделирование и язык С ЛАМ 2. -М.: Мир, 1987.-646с.

122. Мизрохи C.B. TURBO PASCAL и обьектно-ориентированное программирование. М.: Финансы и статистика, 1992. - 192с.

123. Фаронов В. В. Delphi 3. Учебный курс. М.: «Нолидж», 1998. - 280с.

124. Анодина Т.Г., Мокшанов В.И. Моделирование процессов в системе управления воздушным движением. М.: Радио и связь, 1993. - 262с.

125. Диалоговые системы и представление знаний /Кокорева Л.В., Перевоз-чикова О.Л., Ющенко К. Л. Киев: Наук, думка, 1992. - 448с.

126. Коптев А.Н., Тлустенко С.Ф. Система понятий геометрического моделирования объектов электротехнического оборудования //Управление организационно-техническими системами: моделирование взаимодействий, принятие решений. Самара: СГАУ, 1997, - С. 197-208.

127. Понтрягин JI.C. Основы комбинаторной топологии. М.: Наука, 1976. -136с.

128. Петров А.Е. Тензорная методология в теории систем. М.: Радио и связь, 1985.- 152с.

129. Кузнецов П.Г., Искусственный интеллект и разум человеческой популяции // Александров Е.А. Основы теории эвристических решений. М.: Сов. радио, 1975.-248с.

130. Кузин Л.Т., Арменский А.Е., Петров А.Е., Абрамов Д.Ю., Ермаков А.Н. Тензорные банки данных //Изв. вузов СССР. Приборостроение, 1984, т.27, №6, С.38-40.

131. Сухотин Б.В. Основные проблемы грамматики и семантики в тензорном исчислении //Проблемы структурной лингвистики. М.: Наука, 1978. - С. 234288.

132. Цифровая имитация автоматизированных систем // A.A. Болтянский, В.А. Виттих, М.А. Кораблин и др. М.: Наука, 1983. - 287с.

133. Справочник по высшей математике / Гусак A.A., Гусак Г. М. Мн.: Навука i тэхшка, 1991. - 480с.

134. Кук Д., Бейз Т. Компьютерная математика. М.: Наука, 1990. - 384с.

135. Экспертные системы. Принципы работы и примеры / Под ред.

136. Р.Форсайта. М.: Радио и связь, 1987. - 224с.

137. Беллман Р., Заде Л. Принятие решений в расплывчатых условиях // Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М.: Мир, 1976. - С. 172- 216.

138. Заде Л. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений. М.:3нание, 1979. - 56с.

139. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь, 1982.-432с.

140. Мелихов А.Н., Бернштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990. - 272с.

141. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Наука, 1986. - 311с.

142. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука, 1981. - 208 с.

143. Dubois D., Prade Н. Fuzzy Sets and Systems: Theory and Applications. -New-York: Academic Press, 1980. 393p.151.1Покин Ю. И. Интервальный анализ. Новосибирск: Наука, 1981.-112с

144. Шошин И.Б. Размытые числа как средства описания субъективных величин //Статистические методы анализа экспертных оценок. М.: Наука, 1977. - С.234-250.

145. Методика обучения диспетчерского состава принятию решений в потенциально конфликтных ситуациях /В.М. Затонский, О.В. Антропов, В.К. Коптев. М.: Воздушный транспорт, 1992. - 79с.

146. Бороденков Б.М. Классификация ситуаций УВД, как основа экспериментальных исследований структуры деятельности и временных затрат диспетчера //Управление воздушным движением. М.: Воздушный транспорт, 1979, выпЛ.-C.l 17-126.

147. Кулчак Д., Гавел К. Стратегическое прогнозирование конфликтов воздушных судов при радиолокационном контроле воздушной обстановки // Повышение эффективности автоматизированных систем управления. Киев, КНИГА, 1992.-С. 6-11.

148. Наставление по производству полетов в гражданской авиации (НПП ГА-85). М.: Воздушный транспорт, 1985. - 262с.

149. Управление воздушным движением /Под ред. В. Г. Дарымова М.: Транспорт, 1979.-327с.

150. Макаров И.М, Виноградская Т.М. и др. Теория выбора и принятия решений. М.: Наука, 1982. - 328с.

151. Ивахненко А. Г. Принятие решений на основе самоорганизации. М.: Сов. радио, 1976. - 280с.

152. Кузнецова В. Л., Раков М.А. Самоорганизация в технических системах . Киев: Наукова думка, 1987. - 200с.

153. Адрианова В.Е. К вопросу об информационном обеспечении принятия решений в системах управления воздушным движением // Управление воздушным движением. М.: Воздушный транспорт, 1979, вып.1. - С. 196-202.

154. Ларичев О. И. Наука и искусство принятия решений. М.: Наука, 1979. - 200с.

155. Михайлов B.C. Теория управления Киев: Выща школа, 1988.

156. Новиков П.П. Принятие решений человеком в авиационных системах управления. М.:Возд.тр-т, 1980. - 347с.

157. Брызгалов В.М. Проблема оценки основных характеристик деятельности диспетчера при моделировании процессов организации УВД //Методы синтеза рациональных процессов в системеУВД.- Л.:ОЛАГА,1982.-С.52-61.

158. В.М. Затонский, Г.А. Крыжановский Моделирование процессов принятия решения диспетчером УВД //Методы и модели анализа процессов УВД. -Л.: ОЛАГА, 1981. -С. 60-65.

159. Технологии работы диспетчеров управления воздушным движением. -М.: Воздушный транспорт, 1985.

160. Гаврилова Т.А., Червинская K.P. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. М.: Радио и связь, 1992. - 199с.

161. Воинов A.B., Гаврилова Т.А. Инженерия знаний и психосемантика: об одном подходе к выявлению глубинных знаний // Теория и системы управления. 1994. -№ 5.-С. 5-12.

162. Попов Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ.- М.: Наука, 1987. 288с.

163. Приобретение знаний / Под ред. С. Осуги, Ю. Саэки. М.:Мир, 1990.

164. Волгин Н.С., Махров Н.В., Юровский В.А. Исследование операций. -Д.: BMA, 1981.-605с.

165. Косенко Г.Г., Круглов A.B. Последовательная процедура принятия решения с позиции стабилизации функции апостериорной вероятности //Повышение эффективности радиоэлектронных систем и комплексов обеспечения полетов. Киев, КИИГА, 1991.-С.3-10.

166. Васильев В. И. Распознающие системы. -К.:Наук. думка, 1983.- 350с.

167. Петрунин C.B. Исследование операций. 4.1. Методы оптимизации. -М.: МГТУГА, 1994.-76с.

168. Цой Э.В., Юдин А. Д. Задачи пополнения и синтеза знаний // Автоматика и телемеханика, 1994, № 7, С. 3-36.

169. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических систем. -М.Мир, 1973. 320с.

170. Алиев Р. А., Либерзон М. И. Методы и алгоритмы координации в промышленных системах управления. М.: Радио и связь, 1987. - 208с.

171. Воздушный кодекс Российской Федерации. -М.: ФАС России, 1997.

172. Вагин В. Н. Дедукция и обобщение в системах принятия решений. М.: Наука, 1988.-384с.

173. Представление и использование знаний /Под ред. Х.Уэно, М.Исидзука. -М.:Мир, 1989. 220с.

174. Дюк В. А. Контексно-зависимые локальные метрики и геометрический подход к задачам формирования знаний // Извести РАН. Теория и системы управления.- 1996. № 5. - С.36- 44.

175. Литвинцева Л.В. Виртуальная реальность новый шаг в технологии человеко-машинного взаимодействия // Известия РАН. Теория и системы управления. - 1995. - № 5. -С. 103 - 110.

176. Захаров В.Н., Литвинцева Л.В., Ульянов C.B. Виртуальная среда для проектирования ситсемы управления роботом сервисного обслуживания // Известия РАН. Теория и системы управления. 1996. - №3. - С. 152-149.

177. СПИСОК РАБОТ АВТОРА ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

178. AI. Глухих И. Н. Моделирование принятия решений в автоматизированных системах интеллектуальной поддержки управления воздушным движением. -Ульяновск: УВАУ ГА, 2000. 207с. - (Москва, деп. в ВИНИТИ, №3832-В99 от 27.12.99.)

179. А2. Глухих И.Н. Моделирование принятия решений на основе примеров в интеллектуальных системах поддержки персонала обслуживания воздушного движения //Проблемы машиностроения и автоматизации. 2000. - №2- С. 15-23

180. A3. Коптев А.Н., Глухих И.Н., Барвинок A.B. Представление знаний в интегрированных интеллектуальных системах поддержки сложных процессов управления //Проблемы машиностроения и автоматизации 2000.-№1 - С. 13-19

181. A4. Глухих И.Н., Шашков А.Л. Обобщенная классификация конфликтов в задаче автоматизации принятия решений при управлении сложным объектом //Известия Вузов. Нефть и газ. -1997. №4. - С. 107-115.

182. А5. Глухих И.Н., Глухих Н.Г. Модель знаний для интеллектуальных систем поддержки оперативно-диспетчерского управления объектами и технологическими процессами добычи, транспорта и переработки газа //Известия Вузов. Нефть и газ. -1999. №4. - С. 87-93.

183. А10. Игнатов В. А., Гузий H.H. , Глухих И.Н. Анализ направлений разработки компьютерных средств подготовки авиаперсонала //Вестник Киевского междунар. ун-та гражданской авиации. Киев: КМУГА, 1999.

184. All. Глухих И. Н. Анализ технологического процесса программного продукта "Средство подготовки". Деп. в ВИНИТИ, N2673-B98, 25.08.98г. - 27с.

185. AI2. Глухих И.Н. Моделирование виртуальных миров в прикладных интеллектуальных системах: нечеткие модели. Деп. в ВИНИТИ, 17.06.99., № 1946-В99. - 37с.

186. А13. Глухих И.Н. Моделирование виртуальных миров в системах поддержки процессов управления сложными объектами: модели разрешения конфликтов. деп. в ВИНИТИ, 17.06.99, № 1945-В99. - 28с.

187. А14. Глухих И.Н. Моделирование принятия решений при управлении воздушным движением на основе примеров. Формирование примеров решений. Деп. в ВИНИТИ, №196-В00 от 28.01.00. - 12с.

188. А15. Глухих И.Н. Моделирование принятия решений при управлении воздушным движением на основе примеров. Отбор примеров решений. Деп. в ВИНИТИ, №195-В00 от 28.01.00. - 15с.

189. Al6. Глухих И.Н. Компьютерные учебно-исследовательские системы в профессиональной подготовке диспетчерского состава ГА //Современные научно-технические проблемы гражданской авиации. Труды МНТК. 4.2 М.: МГТУГАД996.- С.247-254.

190. Al7. Глухих И.Н. Компьютерные учебно-исследовательские системы в профессиональной подготовке диспетчерского состава ГА. Москва, деп. ВИНИТИ, N603B-97, 26.02.97г. - 14с.

191. А25. Глухих И.Н. К задачам разработки и использования когнитивных тренажеров при подготовке диспетчеров УВД //Современные научно-технические проблемы гражданской авиации. Междунар. НТК, Москва, 26-29мая 1996г. Тезисы докл. М.: МГТУГА, 1996.- С.251

192. А27. Глухих И.Н. Основы теории представлений объектов моделирования в системах имитации процессов УВД //Современные научно-технические проблемы гражданской авиации. Междунар.НТК, Москва, 20-21апр. 1999г: Тезисы докл. М.: МГТУГАД999.- С.260.

193. А34. Глухих И.Н., Платонов С. П., Сазанов В. Е. Функционально-интегрированные системы подготовки авиаперсонала //Проблемы подготовки авиационных специалистов гражданской авиации. Ульяновск: УВАУ ГА, 1999.-С. 148- 153.

194. A3 5. Глухих И.Н. Задачи разработки компьютерной технологии подготовки диспетчерского персонала к принятию решений //Проблемы совершенствования подготовки авиационных специалистов.- Ульяновск: УВАУ ГА, 1997. -С. 149-155.

195. A3 6. Глухих И.Н., Гузий H.H. Разработка действующего прототипа специализированного диспетчерского тренажера с экспертными компонентами //Проблемы совершенствования подготовки авиационных специалистов.- Ульяновск: УВАУ ГА, 1997. С.141-149.

196. A37. Глухих И. Н. Обобщенная структура интегрированной интеллектуальной системы поддержки управления воздушным движением //Проблемы подготовки авиационных специалистов гражданской авиации. Ульяновск: УВАУ ГА, 1999.-С. 153- 157.

197. A38.Глухих И.Н. Принятие решений по выбору обучающих воздействий в экспертной системе проблемного обучения авиаспециалистов //Проблемы совершенствования подготовки авиационных специалистов. Ульяновск: УВАУ ГА, 1997.- 155-158.

198. А39. Глухих И.Н. Представление ситуаций в модели обобщенного объекта предметной области "Управление воздушным движением"// Проблемы подготовки авиационных специалистов гражданской авиации. Ульяновск: УВАУ ГА, 1999.-С. 171-181.

199. Отчеты по НИР, информационные карты, информационные карты алгоритмов и программ:

200. А45.Формализация представлений объектов предметной области / Глухих И.Н., Коптев А.Н, Платонов С.П. М.: ВНТИЦ, ИК № 029.90 001828. - Сборник рефератов НИР и ОКР. Разд. Транспорт. М.: ВНИТЦ, 1999, №3, реф.№ 73.03.99.0007 (02990001828).

201. А46. Модели и алгоритмы принятия решений и интерактивного синтеза базы примеров решений для имитации УВД в потенциально конфликтных ситуациях /Глухих И.Н. М.: ВНТИЦ, ИК № 02.99.00 05561.

202. А47. Система интерактивного моделирования процессов управления воздушным движением СИМПл УВД. Список исполнителей: Глухих И.Н, Платонов С.П, Соколова Т.Т. М: ВНТИЦ, ИКАП № № 50990000149.

203. А48. Система интерактивного моделирования процессов управления воздушным движением СИМПл УВД. Рекламно-техническое описание /Глухих И.Н, Платонов С.П, Соколова Т.Т. М: ВНТИЦ, Инв. № 50990000149. - 7с.

204. А49. Программный комплекс "Аэротрэффик".Список исполнителей: Глухих И.Н. М.:ВНТИЦ, ИКАП №50990000078.

205. А50. Программный комплекс "Аэротрэффик". Рекламно-техническое описание /Глухих И.Н. М.:ВНТИЦ, Инв. № 50990000078. - 6с.1. Учебные издания:

206. А51. Глухих И.Н, Князевский Д.А. Моделирование технологических процессов УВД. Учебно-методическое пособие по курсовому проектированию по дисциплине «Технология УВД». Ульяновск: УВАУ ГА, 1998. - 18с.

207. А52. Глухих И.Н. Имитационное моделирование движения ВС в зоне УВД. Методические указания к лабораторным работам №1, 2, 3 по дисциплине «Основы теории УВД». Ульяновск: УВАУ ГА, 1996. - 21с.

208. А53. Глухих И.Н. Оценка количественных характеристик и прогноз развития воздушной обстановки. Методические указания к лабораторным работам № 4, 5 по дисциплине «Основы теории УВД». Ульяновск: УВАУ ГА, 1996. - 16с.