Интеллектуализация решения прикладных задач в автоматизированных системах управления единым сетевым технологическим процессом на железнодорожном транспорте тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат наук Умрихин, Николай Георгиевич

• Умрихин, Николай Георгиевич
• кандидат наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат наук Умрихин, Николай Георгиевич

Содержание

Список основных сокращений и обозначений

Введение

Глава 1. Проблемы, основы и пути автоматизации железнодорожных транспортных процессов

1.1 Современные тенденции и проблемы автоматизации на транспорте

1.2 ЕСТП - организационно-технологическая основа автоматизации железнодорожного транспорта

1.2.1 Структура, цели и задачи ЕСТП

1.2.2 Характеристика систем автоматизации ТП на ЖДТ

1.2.3 Проблемы и пути развития ЕСТП

1.3 Интеллектуализация как средство автоматизации (концепция работы)..37 Глава 2. Перспективные направления развития ЕСТП через повышение его интеллектуализации

2.1 Применение методик интеллектуализации к задачам ЕСТП в разрезе функций участников перевозочного процесса

2.2 Интеллект сетевой организации взаимодействия агентов ЕСТП

2.2.1 Организационные аспекты интеллектуализации

2.2.2 Роль и место теории активных систем, применительно к функциям участников перевозочного процесса

2.3 Процедуры структурной идентификации

2.4 Пути оптимизации системы организации груженых и порожних вагонопотоков

2.5 Информационные технологии в организации интеллектуального анализа перевозочного процесса

2.6 Анализ и разработка алгоритмов кластеризации и классификации однотипных объектов

Глава 3. Развитие методов оценки интеллектуальности технических систем

3.1 Авторские методы оценки интеллектуальности управляющих комплексов, технических систем и функциональных программных приложений

3.1.1 Оценка технических систем по уровню соответствия вектору интеллектуальности

3.1.2 Оценка интеллектуальности технических систем по результатам тестового функционирования

3.2 Сравнительный анализ методов оценки интеллектуальности технических систем

Глава 4. Разработка экспертной системы оценки интеллектуальности программ, систем и комплексов в рамках задач ЕСТП

4.1 Разработка метода квалификационного отбора экспертов

4.1.1 Разработка алгоритма и модели аттестации эксперта

4.1.2 Расчет проходного балла в зависимости от требуемого уровня компетенции

4.2 Разработка алгоритма и программного обеспечения для автоклассификации однотипных объектов

4.2.1 Описание программной реализации алгоритма кластеризации

4.2.2 Сравнение и отбор экспертных решений (построение ЭОП)

4.3 Практическая применимость приложения

Заключение

Список использованной литературы

Приложения

Результаты расчета вероятностей и ошибок тестирующего

Пример применения включенных в приложение методов классификации

Примеры работы алгоритмов авторской программной реализации

Свидетельство о регистрации электронного ресурса

Список основных сокращений и обозначений

АДК-СЦБ - комплекс автоматизации, диагностирования, контроля устройств сигнализации централизации и блокировки; АРМ - автоматизированное рабочее место;

АРС-МП - комплекс автоматизированного регулирования скорости

микропроцессорный;

АС - автоматизированная система;

АСДУ - автоматизированная система диспетчерского управления;

АСТПП - автоматизированная система технологической подготовки

производства;

АСУЖТ - автоматизированная система управления железнодорожным транспортом;

АСУП - автоматизированная система управления предприятием;

АСУТП - автоматизированная система управления технологическим

процессом;

АСУЭ - автоматизированная система управления энергоснабжением; БД - база данных; БЗ - база знаний;

ГАЦ-МП - комплекс горочной автоматической централизации

микропроцессорной;

ГК - грузовая компания;

ГТСС - Гипротранссигналсвязь;

ДЕ - дидактическая единица;

ЕК АСУФР - единая корпоративная автоматизированная система управления финансами и ресурсами;

ЕСТП - единый сетевой технологический процесс; ИИС - идеализированная интеллектуальная система;

ИСУЖТ - единая интеллектуальная система управления и автоматизации производственных процессов на железнодорожном транспорте; КДК-СС - контрольно-диагностический комплекс сортировочной станции; КСАУ-КС - комплексная система автоматизированного управления компрессорной станцией;

КСАУ-СП - комплексная система автоматизации управления сортировочным процессом;

МАВ - машина алгебраического вывода; МГУА - метод группового учета аргументов; MJ1B - машина логического вывода;

ОАО «РЖД» - объединенное акционерное общество «Российские железные дороги»;

ОП - обучающая последовательность;

РГУПС - Ростовский государственный университет путей сообщения; РостФ НИИАС - Ростовский филиал научно-исследовательского и проектно-конструкторского института информатизации, автоматизации и связи на железнодорожном транспорте; СГ - сортировочная горка;

СКДТ - подсистема контроля и диагностирования процесса торможения на тормозных позициях;

ТАУиР - теория автоматического управления и регулирования;

ТДС - типовая дорожная система;

ТМО - теория массового обслуживания;

ТРО - теория рациональных ожиданий;

ХС - хозяйствующий субъект;

ЦФТО - центр фирменного транспортного обслуживания; ЭОП - эталонная обучающая последовательность; ЮгПА - Югпромавтоматизация; ERP - Enterprise Resource Planning.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Интеллектуализация решения прикладных задач в автоматизированных системах управления единым сетевым технологическим процессом на железнодорожном транспорте»

Введение

Актуальность темы. Новые тенденции развития технологий и общества в конце первого и начале второго десятилетия XXI века свидетельствуют о стремительном развитии интеллектуальности в компьютерных системах. Начальные разработки в сфере автоматизированных транспортных систем с элементами интеллектуальности уже активно применяются в различных профессиональных сферах. Возрастающий интерес к этой области и вызовы, связанные с новыми рыночными условиями хозяйствования доказывают необходимость проведения более обстоятельных научных изысканий.

В процессы мониторинга, принятия решений и контроля их исполнения, составляющих суть управления на транспорте, все значительнее внедряются методы математического моделирования, а также обеспечивающие их передовые информационные технологии.

Вместе с тем, Л.Н. Козлов, вице-президент Международного Конгресса Промышленников и Предпринимателей, на Первом конгрессе по интеллектуальным транспортным системам (апрель 2009 г.) констатировал ситуацию стихийного формирования локальных и корпоративных систем в России, отсутствие единой политики и активности государственных органов в этом направлении, что делает проблематичным успешный переход транспорта на инновационный путь развития в стратегической перспективе. К сожалению, сегодня эта ситуация принципиально не изменилась.

Показательными примерами могут служить: управление маневровой работой на сортировочных станциях, логистика и взаимодействие различных видов транспорта при организации перевозочного процесса, контроль и оценка опыта сотрудников. Вместе с тем, многокритериальность указанных задач управления и контроля, а также их программно-математическое обеспечение, не в полной мере учитывающее специфику некоторых задач, повышают вероятность ошибочных действий со стороны человека-оператора, и, как

следствие, вероятность сбоев в работе сортировочных станций, срывов графиков движения, ошибки в кадровой политике.

С целью задания единой политики и решения ряда острых вопросов в области организации перевозки грузов на железнодорожном транспорте руководством ОАО «РЖД» был разработан Единый сетевой технологический процесс (ЕСТП). Однако, пока, в документе рассматривается исключительно технология, согласно которой процессы грузоперевозок должны быть организованы, но не приводятся пути, которые могли бы способствовать выстраиванию работы в описанном ключе.

Для содержательного и эффективного решения задач ЕСТП необходимо использовать активно развиваемые в современных сложных системах направления на интеллектуализацию процессов и процедур принятия решений.

Не малый сегмент в области принятия решений в плохо формализованных транспортных задачах, в том числе для слабоструктурированных областей при отсутствии объективных моделей проблемной ситуации, занимают экспертные системы или системы помощи принятия решений на основе экспертных знаний. Однако созданию эффективных систем такого класса препятствуют два фактора: не достаточная универсальность подобных программных комплексов и трудность отбора достаточно квалифицированных экспертов, мнения которых лягут в основу построения базы знаний. Первостепенное значение здесь имеют вопросы разработки математического, методического и программного обеспечения для реализации требуемых функциональных возможностей.

Другим путем для движения в направлении интеллектуализации транспортных процессов является внедрение систем интеллектуального функционирования в различных сферах и на разных уровнях управления. Ограничивающим фактором на этом пути сегодня является отсутствие адекватного универсального метода оценки и сравнения подобных систем.

Степень разработанности проблемы.

Вопросы конкурентоспособного и эффективного развития отечественного железнодорожного транспорта, его интеграции в рыночные условия хозяйствования раскрыты в работах С.Е. Ададурова, В.А. Гапановича, В.М. Кайнова, А.Г. Тишанина, В.И. Якунина, посвященных стратегическому менеджменту отрасли.

Существенный вклад в автоматизацию управления перевозочным процессом, автоматику и связь для обеспечения безопасности движения внесли ученые: В.М. Алексеев, В.М. Абрамов, JI.A. Баранов, И.В. Беляков, П.Ф. Бестемьянов, A.M. Брылеев, М.Н. Василенко, A.B. Горелик, В.Ю. Горелик, Д.В. Гавзов, И.Е. Дмитренко, В.Н. Иванченко, Н.Ф. Котляренко, Ю.А. Кравцов, И.М. Кокурин, В.М. Лисенков, Н. К. Модин, Б.Д. Никифоров, A.C. Переборов, Н.Ф. Пенкин, С.М. Резер, E.H. Розенберг, В.В. Сапожников, Вл.В. Сапожников, Д.В. Шалягин, В.И. Шаманов, В.И. Шелухин.

О необходимости создания специальных методов выявления экспертных знаний указывается в работах таких отечественных и зарубежных авторов как: Л. Заде, Д. Канеман, О.И. Ларичев, Э.В. Попов, Д.А. Поспелов, Б. Руа, Г. Саймон, В.Л. Стефанюк, А. Тверски, Э. Фейгенбаум, В.К. Финн, Р. Хоффман.

Частные вопросы, нашедшие отражение в диссертации, а так же значимые для данного исследования результаты по искусственному интеллекту и проблемам моделирования сложных объектов представлены в работах таких авторов, как: Г.И. Белявский, Л.С. Берштейн, М.А. Бутакова, А.Н. Гуда, А.Г. Ивахненко, С.М. Ковалев, М.Д. Линденбаум, H.H. Лябах, И.Н. Розенберг, Е.М. Ульяницкий, В.И. Уманский, А.Н. Шабельников.

Тематика исследования охватывает Единый сетевой технологический процесс, автоматизированные и интеллектуальные системы на транспорте, модели управления процессом экспертной аттестации, алгоритмы оценки данных, поступающих в различных формах и реализацию полученных в диссертационной работе результатов с использованием соответствующего

программного обеспечения. Таким образом, тема исследований является актуальной и определяет следующую цель и задачи настоящей работы.

Цель и задачи диссертационной работы. Целью настоящей диссертационной работы является исследование и разработка моделей, алгоритмов и программного обеспечения для повышения интеллектуализации и поиска перспективных направлений в решении поставленных в ЕСТП задач.

Для достижения поставленной цели были сформулированы и решены следующие задачи:

1. Анализ типичных представителей автоматизированных и интеллектуальных систем на транспорте.

2. Исследование применимости существующего математического и алгоритмического инструментария для выполнения задач ЕСТП.

3. Анализ существующих методов оценки интеллектуальности компьютерных систем.

4. Разработка методики получения достоверных и не противоречивых экспертных данных.

5. Разработка алгоритма автоматического выбора решающего правила.

6. Разработка на основе предложенных алгоритмов программного приложения для формирования баз знаний предметных областей и классификации поступающих элементов.

7. Разработка интерфейса программного приложения для предоставления справочных функций и доступа к необходимым материалам в понятном и удобном виде.

8. Внедрение результатов исследования в учебный процесс, науку и производство.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования настоящей диссертационной работы является Единый сетевой технологический процесс организации железнодорожных перевозок и взаимодействия его участников, а предметом исследования методы и алгоритмы интеллектуального

функционирования и автоматизации процессов кластеризации и классификации в технических и технологических моделях.

Исследования проводились в рамках следующих пунктов паспорта специальности 05.13.06 - автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (на транспорте): п. 4 - «Теоретические основы и методы математического моделирования организационно-технологических систем и комплексов, функциональных задач и объектов управления и их алгоритмизация», п. 15 - «Теоретические основы, методы и алгоритмы интеллектуализации решения прикладных задач при построении АСУ широкого назначения (АСУТП, АСУП, АСТПП и др.)», п. 16 - «Теоретические основы, методы и алгоритмы построения экспертных и диалоговых подсистем, включенных в АСУТП, АСУП, АСТПП и др.».

Методы исследования. В проведенных исследованиях использованы общие принципы математического моделирования, организации сетевого взаимодействия, искусственного интеллекта, методы структурной идентификации, теории принятия решений, теории графов, теории массового обслуживания, теории распознавания образов, теории нечетких множеств.

Практическая проверка разработанных моделей и методов осуществлялась путем программной эмуляции, проведения имитационных экспериментов на модельных объектах.

Положения, выносимые на защиту:

1. Автоматизация технологических процессов на железнодорожном транспорте в настоящее время осуществляется в сложных условиях согласования рыночных интересов, требований безопасности и социальной ориентированности деятельности отрасли. Это требует выработки для всех участников процесса единых стандартов и регламентов в организационной, технической и технологической сферах взаимодействия, которые предоставляет ЕСТП. Вместе с тем ЕСТП, определяя участников единого сетевого процесса, их функции, нуждается в разработке механизмов их взаимодействия,

регламентирующих отношения в соответствии с рыночной стратегией развития транспорта, которые могут быть реализованы на основе внедрения на всех уровнях управления и во всех сферах деятельности интеллектуальных технологий.

2. Широкое внедрение на транспорте новой техники и современных интеллектуальных технологий, в том числе и в рамках единой интеллектуальной системы управления и автоматизации производственных процессов на железнодорожном транспорте (ИСУЖТ), в настоящее время сдерживается отсутствием методик оценки степени интеллектуальности человеко-машинных комплексов. В этой связи следует разработать как теоретические, так и практические аспекты оценки степени интеллектуализации функционирования, как субъектов (руководителей, диспетчеров, операторов), так и машинных блоков принятия решений.

3. Комплексное решение проблемы интеллектуализации автоматизированных систем управления на железнодорожном транспорте основывается на системном подходе и включает разработку методики получения достоверных экспертных знаний, собственно математических и программно-алгоритмических методов интеллектуализации задач перевозочного процесса, оценку степени интеллектуализации человеко-машинных устройств и комплексов.

4. Автор защищает алгоритм и программно-математическое обеспечение задачи автоматической классификации объектов, обладающих большим числом признаков, отличающихся отсутствием четко выраженных кластеров и имеющий широкую область применения на транспорте.

5. Систематизированы и разработаны методы оценки интеллектуальности технических систем, учитывающие многокритериальную постановку задачи, способность системы «доучиваться», возможность сравнивать степени интеллектуальности различных носителей интеллекта (людей, машин, человеко-машинных комплексов).

Научная новизна. В диссертационной работе достигнуты следующие научные результаты:

1. Выявлены проблемы в постановке целей и задач ЕСТП (игнорирование рыночной стратегии развития транспорта, ориентация на административное управление, отсутствие четко сформулированной концепции автоматизации) и, в этой связи, актуализирован курс на интеллектуальное развитие АСУ ЖДТ, предложен комплекс подходов, алгоритмов и методик формирования знаний и управления ими, включая средства повышения интеллектуальности взаимодействующих агентов в организационной структуре, описанной в ЕСТП.

2. Развиты методы классификации объектов, отличающиеся тем, что однотипные, однородно расположенные объекты классифицируются по критерию максимизации точности процесса управления. К такого рода объектам на железнодорожном транспорте относятся объекты различной природы: организационной, технологической, технической.

3. Развит метод многокритериальной оценки интеллектуальности компьютерных систем, обобщающий с учетом мультипликативного эффекта исследуемых признаков известные частные постановки.

4. Разработан авторский метод сравнительной оценки интеллектуальности, основанный на использовании стандартной итерационной процедуры обучения принятию решений. В качестве эталонного используется интеллект человека-эксперта или другой уже сертифицированной машины.

5. Разработан комплекс процедур (алгоритм и методики):

- получения достоверных и не противоречивых экспертных знаний;

- отбраковки не достаточно квалифицированных экспертных мнений;

- автоматического выбора экспертного решающего правила на основании

существующей базы знаний;

- классификации уровня интеллектуальности программно-технической системы, обеспечивающий интеллектуализацию автоматизируемых аспектов управления сетевым технологическим процессом. Практическая ценность работы обусловлена возможностью ее непосредственного применения к задачам, поставленным в новой технологии перевозочного процесса, в применении полученных результатов для повышения точности при квалификационном тестировании работников. Результаты работы могут использоваться в задачах классификации в сложных технологических процессах на транспорте, что приводит к интенсификации работ и оптимизации экономических и производственных критериев, Результаты диссертационного исследования используются в учебном процессе РГУПС.

Достоверность результатов работы подтверждается математической адекватностью моделей, основанной на корректном применении методов и доказательствах необходимых утверждений, совпадением теоретических и экспериментальных результатов, публикациями и апробацией работы на международных и всероссийских научных конференциях, актами внедрения результатов работы.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на семинарах кафедры «Информатика» РГУПС, на международной научно-практической конференции «Научные исследования и их практическое применение. Современное состояние и пути развития 2010» (Одесса, 2010), на международной научной конференции «Механика и трибология транспортных систем» (Ростов-на-Дону, 2011), на всероссийской научно-практической конференции «Транспорт 2012» (Ростов-на-Дону, 2012), на международной научно-практической конференции «Актуальные вопросы в научной работе и образовательной деятельности» (Тамбов, 2013), на научно-технической конференции «Интеллектуальные

системы управления на железнодорожном транспорте - ИСУЖТ-2013» (Москва, 2013).

Публикации. Полученные в диссертации результаты нашли свое отражение в 12 печатных работах, 4 из которых опубликованы в журналах из перечня ВАК, список которых приведен в конце автореферата.

Внедрение результатов исследования. Результаты исследования получили свое внедрение в учебный процесс и науку. Вопросы анализа подходов к оценке уровня интеллектуальности программно-технических систем нашли свое отражение в учебном пособии. Внедрение в науку осуществлено путем регистрации программной разработки в объединенном фонде электронных ресурсов «Наука и Образование» и разработки предложений по применению результатов исследования в деятельности РостфНИИАС.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы (110 наименований), приложений. Общий объем работы - 161 стр., 22 рисунка, 12 таблиц.

Глава 1. Проблемы, основы и пути автоматизации железнодорожных

транспортных процессов

1.1 Современные тенденции и проблемы автоматизации на транспорте

Исторически, транспортное развитие в современной России в целом и эффективность внедрения автоматизированных систем в данную область в частности, протекает под влиянием множества факторов, спектр которых весьма широк: от общемировой ситуации в отрасли до актуального состояния дел на местах, вектор этого влияния может носить как позитивный, так и негативных характер. Прежде чем рассматривать качественное влияние этих факторов на тенденции развития и для лучшего понимания стоящих проблем предлагается сначала кратко рассмотреть основные задачи транспорта, его роль в обществе и аспекты, включаемые в понятие «транспорт».

Основная задача транспорта - обеспечение стойких связей между отдельными отраслями экономики и районами страны и мира; своевременное и полное удовлетворение потребностей хозяйства и населения в перевозках [36, с. 310].

О работе транспорта можно судить по объемным или количественным и качественным показателям. К первым относятся:

а) грузооборот - количество грузов, перевозимых за определённый период на определённое расстояние, измеряемый в тонно-километрах;

б) пассажирооборот - количество пассажиров, перевозимых за определённый период на определённое расстояние, измеряемый в пассажиро-километрах [48, с.246].

Однако для задач исследования представляют интерес именно качественные показатели, к которым можно отнести:

- выполнение плана перевозок, графика движения и плана формирования поездов;

- техническая, участковая и маршрутная скорость движения поездов;

- себестоимость и доступность услуг грузо- и пассажироперевозок;

- степень использования подвижного состава: оборот вагона и локомотива, статическая, динамическая нагрузка и производительность грузового вагона. Важнейшим качественным показателем на железнодорожном транспорте, отражающим работу всех основных подразделений дорог, являются оборот вагона, представляющий собой время от начала погрузки вагона до начала следующей его погрузки.

Понятие транспорта включает в себя несколько аспектов:

- инфраструктуру, обеспечивающую работу транспортной системы и включающую в себя пути соединения, движимый состав, грузово-разгрузочное хозяйство транспортных и других предприятий и организаций, которые создают нагрузку, разгрузку и перевалку грузов, перевозимых всеми видами транспорта, а также методы управления и связи и техническое оснащение [18, с.325];

- транспортную систему - совокупность всех видов транспорта, связанных между собой с целью удовлетворения потребностей населения и государства в перевозке пассажиров и грузов; состоит из транспортных пунктов, транспортных узлов - населённых пунктов, в которых сходится несколько видов транспорта и осуществляется обмен грузами между ними, и магистралей [18, с.326].

Влияние развитой инфраструктуры и транспортной системы на развитие региона и страны в целом подробнее рассматривается в [86].

Сама автоматизация на железнодорожном транспорте в стране берет свое начало в 70-х годах, когда для оптимизации оперативного, среднесрочного и долгосрочного планирования перевозок грузов были определены основные задачи первой автоматизированной системы управления железнодорожным транспортом (АСУЖТ МПС). Однако в 90-х годах в стране произошли существенные политические и идеологические изменения, в связи с которыми,

компании пришлось подстраиваться под новые условия функционирования, чтобы наметившаяся динамика развития и внедрения комплексных автоматизированных и информационных систем не была потеряна.

В начале перехода РЖД к рынку, единственно эффективному, в тот момент, пути, было выбрано направление, озвученное Н.С. Конаревым, в то время министром путей сообщения: «Главное, конечно, перевозочный процесс, который в настоящее время дает отрасли около 90% всей прибыли. Мы должны полностью удовлетворить все транспортные потребности - это наша основная задача в любых условиях развития экономики страны. В то же время при рыночных взаимоотношениях подходы к формированию доходов от перевозок должны быть коренным образом пересмотрены. Центр тяжести следует переместить на получение дополнительных средств от расширения услуг, предоставляемых пассажирам и грузовладельцам ... Однако в условиях рыночной экономики этого уже недостаточно. Надо изыскивать и развивать принципиально новые формы обслуживания - по договорам между железными дорогами и клиентами. Пора выйти навстречу потребителю, предоставляя ему новые услуги, выгодные обеим сторонам ... В условиях рыночных отношений вопросы повышения производительности труда становятся жизненно важными. Сегодня этого можно достичь лишь на пути внедрения научно-технического прогресса и интенсивных технологий» [53].

Уже на тот момент было очевидно, что в области грузовых перевозок самоизоляция регионов, замкнутость их лишь на свои интересы способна парализовать работу железнодорожного транспорта, привести к недопустимым негативным последствиям для промышленности, а, в конечном счете, к кризису в экономике государства. Но, в связи с изменившимися условиями, старая, иерархическая структура отрасли и административный стиль управления, когда работа министерства была выстроена строго согласно государственной идеологии, утратили свою функциональность. На ее поддержание не имелось ни ресурсов, ни мощностей. А подход к любым структурным преобразованиям

в деятельности железнодорожного транспорта должен был быть всесторонне взвешенным, вытекающим из объективных обстоятельств, подкрепленным конкретными мерами и обладать продуманным механизмом реализации. Это вылилось в формирование новой парадигмы управления и закладывание основ перевода железнодорожного хозяйства на рыночные условия существования.

Совершенствование технических средств перевозки, создание новых видов транспорта и развитие инфраструктуры, в рамках вышеназванной парадигмы, сегодня привело к росту требований к перевозочным процессам -современному обществу требуются быстрые, надежные, безопасные и экономичные пути доставки грузов. Развитие идей общества потребления приводит к увеличению объемов производств, а следом и увеличению спроса на транспортировку сырья и грузов.

Инновационный тип экономического роста выдвигает новые требования к транспорту и основным параметрам его развития. Интенсификация перевозочных процессов, в свою очередь, в последние годы ставит новые, в некоторых случаях принципиально новые, задачи перед автоматизацией на транспорте. Можно отметить нижеследующие обстоятельства.

1. При сохранении главных функций транспортной системы масштабы, направления и стратегия развития транспорта должны носить опережающий характер по сравнению с параметрами социально-экономического развития страны в целом. Только при таком подходе транспорт не будет фактором, сдерживающим социально-экономическое развитие, а это может достигаться, в значительной степени, именно более активным и продуманным внедрением автоматизированных систем во все отрасли транспортного производства.

2. В условиях глобализации мировой экономики транспорт, наряду с финансовой и информационной сферой, выступает важнейшим рычагом интеграционных процессов. Его особая роль определяется тем, что благодаря

транспорту структурируется рыночная экономика, формируется единое экономическое пространство.

При значительном росте системообразующей роли транспорта, проявляющимся в усилении взаимосвязи задач развития транспорта с приоритетами в сфере социально-экономических преобразований, область требует новых перспективных разработок, появления новых автоматизированных систем, находящихся на стыке транспортных технологий и межсистемных экономических взаимодействий.

3. Проблема повышения конкурентоспособности товаров и услуг для экономики России занимает ключевое значение на современном этапе развития. Транспорт должен рассматриваться не только как важнейший фактор экономического роста постиндустриального типа, как условие реализации конкурентных преимуществ, но и, главным образом, как активный фактор формирования конкурентоспособности товаров и услуг, в целом, национальной экономики. А это подводит к решению задач повышения надежности, быстродействия и снижению затратности, для чего так же требуется внедрение механизированных, автоматизированных и автоматических технологий, вывод человека из некоторых процессов принятия решений.

4. Наметившаяся открытость национального транспортного рынка предъявляет новые требования к уровню конкурентоспособности транспорта. Обнаруживаются ограничения, связанные с неразвитостью единой транспортной системы, рассогласованиями в налоговой, тарифной, инвестиционной политике, что, по сути, свидетельствует об отсутствии единой транспортной политики, эффективных механизмов ее формирования и реализации [33]. Данная проблема требует создания единых технологических основ взаимодействия, на основании которых могут быть созданы программно-технические решения для предоставления равноправного доступа к информации и услугам всех задействованных участников перевозочного процесса.

Необходимо принимать во внимание условия, в которых происходит транспортное развитие в мире в целом и нашей стране в частности, а именно: экономические кризисы, сдерживающие как создание, так и внедрение автоматизированных систем, появление в русле смены парадигмы управления новых хозяйствующих субъектов (ХС), интересы которых не всегда совпадают с интересами государства, региона и населения, повышение мобильности населения, повышение требований к безопасности и качеству перевозок, глобализация, усложнение маршрутов доставок. Общее направление развития сейчас способствует увеличению товарооборота как внутри страны, так и за её пределами. Однако процессы, протекающие в мировых масштабах, ровно, как и реформы внутри страны, не всегда оказывают исключительно положительное влияние на область автоматизированных систем на железнодорожном транспорте.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Умрихин, Николай Георгиевич, 2013 год

Список использованной литературы

1. Агеев, И.А., Кашенков А.Р. Конкурсные механизмы распределения корпоративных заказов // Теория активных систем / Труды международной научно-практической конференции. Общая редакция -В.Н. Бурков, Д.А. Новиков. М.: ИЛУ РАН, 2005. - 231 с.

2. Ададуров, С.Е., Гапанович В.А., Лябах H.H., Шабельников А.Н. Железнодорожный транспорт: на пути к интеллектуальному управлению. Монография. - Ростов-на-Дону: ЮНЦ РАН. - 2009. - С. 322.

3. Ададуров, С.Е., Соколов В.Н. Комплексная система автоматизации сортировочных процессов // Железнодорожный транспорт, № 8, 2010.

4. Айвазян, С. А. Интеллектуализированные инструментальные системы в статистике и их роль в построении проблемно-ориентированных систем поддержки принятия решений / С. А. Айвазян // Обозрение проблем прикладной математики. - М. : Наука, изд-во «ТВП», 1997. - Т. 4, № 2. - С. 4758.

5. Анцев, Г.В., Сарычев, В.А. Управление объектами транспорта и интеллектуальные технологии [Электронный ресурс] // «Сайт информационных технологий», 2000. - Режим доступа: http://inftech.webservis.rn/iiyconference/isanditc/2000/section4/ms/arrus2.html (доступ свободный) - Загл. с экрана. - Яз. рус.

6. Аракельян, В.В. Развитие ДЦ «ЮГ» на базе КП «КРУГ». М.: «Автоматика, связь, информатика», 2012, №12.

7. Ашимов, A.A. Согласованное управление активными производственными системами. A.A. Ашимов, В.Н. Бурков, Б.А. Джапаров, В.В. Кондратьев - Москва: Наука, 1986 г., с. 247.

8. Бажанов, Ю.С., Бухнин, A.B. Оптимизация баз знаний экспертных систем с применением нейронных нечетких сетей // Нейрокомпьютеры: разработка, применение, 2007, №11.

9. Бейзер, Б. Тестирование черного ящика. Технологии функционального тестирования программного обеспечения и систем. — Питер, 2004. — 320 с. — ISBN 5-94723-698-2

10. Бияков, O.A., Коломарова, Н.Ю. Организация опроса экспертов для моделирования бизнес-процессов: метод, указания / O.A. Бияков, Н.Ю. Коломарова; ГОУ ВПО КГТУ. - Кемерово, 2003.

11. Блощицын, Л.А., Воротилина, М.А., Половинкина, А.И. Использование производственных функций в задачах распределения прибыли. - М: Труды международной научно-практической конференции «Теория активных систем», 2005. - 231 с.

12. Бурков, В.Н. Основы математической теории активных систем. М.: Наука, 1977.

13. Бутакова, М.А. Модели информационных потоков в системах массового обслуживания на транспорте. Ростов-на-Дону: РГУ, 2006.

14. Василевская, Е.В. О создании сетевой организации методической работы на муниципальном уровне // Методист, 2004. - № 5.- С. 18-22.

15. Василевская, Е.В. Разработка сетевой организации муниципальной методической службы. Дисс. на соискание учен. степ. канд. пед. наук. - М., 2004.- 217 с.

16. Воронин, B.C. Ситуационные системы управления движением. М.: «Автоматика, связь, информатика», 2008, №2.

17. Воронин, B.C. Интеллектуальные системы на железнодорожном транспорте // Железнодорожный транспорт, № 3, 2009.

18. Габдуллин, А. Трубопроводный транспорт, его особенности и перспективы. 2006.

19. Галушкин, А.И. Нейрокомпьютеры и их применение на рубеже тысячелетий в Китае. В 2-х томах. - М.: Горячая линия — Телеком, 2004. - 367 с.

20. Гапанович, В.А., Розенберг, И.Н. Основные направления развития интеллектуального железнодорожного транспорта [Электронный ресурс] //

«Железнодорожный транспорт», 2011. - Режим доступа: http://www.zdt-magazine.ru/publik/pravlenie/2011/05-11/05-1 l_2.htm (доступ свободный) - Загл. с экрана. - Яз. рус.

21. Гапанович, В. А. Системы автоматизации и информационные технологии управления перевозками на железных дорогах: Учебник для вузов ж.-д. транспорта / В.А. Гапанович, A.A. Грачев и др.; Под ред. В.И. Ковалева, А.Т. Осьминина, Г.М. Трошева. - М.: Маршрут, 2006. - 544с.

22. Гапанович, В.А., Поплавский, A.A. Интеллектуальные железнодорожные системы: состояние и направления развития // Железнодорожный транспорт, № 11, 2009.

23. Гапанович, В.А., Шабельников, А.Н. О разработке автоматизированных сортировочных систем // Железнодорожный транспорт, № 8, 2010.

24. Горелик, A.B., Тарадин, H.A. Модель оценки безопасности систем железнодорожной автоматики по параметрам движения поездов // Наука и техника транспорта, № 4, 2008.

25. Горелик, А. Л., Скрипкин, В. А. Методы распознавания. — 4-е изд. — М.: Высшая школа, 1984, 2004. — 262 с.

26. Гуда, А.Н. Информатика. Общий курс : учебник / А.Н. Гуда, М.А. Бутакова, Н.М. Нечитайло, A.B. Чернов ; под общ. Ред. В.И. Колесникова. - 4-е изд. - М.: Издательско-торговая корпорация Дашков и К, 2011 г. - 399 с.

27. Гуда, А.Н., Колесников, В.И. Информатика и программирование: компьютерный практикум - М.: Дашков и К, 2010. - 240 с.

28. Денисов, A.B., Лябах, H.H. Генетические алгоритмы в задачах формирования портфеля инновационных проектов // Сборник научных трудов V-ой междунар. науч.-практ. конф. «Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте», 2009. - Т.2.

29. Денисов, A.B. Оценка компетентности эксперта в экспертной системе //Журнал ОПиПМ, 2009. - т. 16, в. 1. - С. 142-143.

30. Добрынин, Д.А., Волкова, Т.А. Сравнение системы нечеткого вывода и обучаемой ДСМ-системы при планировании движения мобильного робота // Сборник научных трудов V-ой Международной научно-практической конференции «Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте». Коломна. 2009.

31. Долгий, И.Д. Возможности релейных и процессорных систем управления станцией. М.: «Автоматика, связь, информатика», 2010, №10.

32. Дулин, С.К., Розенберг, И.Н. Построение нечетких графовых моделей на основе геоинформационных систем // Сборник научных трудов V-ой Международной научно-практической конференции «Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте». Коломна. 2009.

33. Дунаев, Н.В. Транспорт в современной экономике // Транспортная безопасность и технологии, 2008. - №1.

34. Единый сетевой технологический процесс железнодорожных грузовых перевозок. - Москва: ОАО «РЖД», 2012.

35. Ерофеев, A.A., Поляков, А.О. - Интеллектуальные системы управления. С-Пб, 1999 г.

36. Ефимова, Е.Г. Транспорт в мировом хозяйстве. Анкил - М:, 2007

37. Иванченко, В.Н. Исследование и разработка алгоритмов функционирования информационно-логистической системы автоматизированной сортировочной горки. - Ростов-на-Дону: РИИЖТ, Труды, вып. 133, 1976.

38. Иванченко, В.Н., Лябах, H.H., Гуда, А.Н. и др. Идентификация сложных процессов с применением самоорганизации. - Гос. фонд алгоритмов и программ. - Per. № 50850000974. - 1985. - 9 с.

39. Ивахненко, А.Г. Индуктивный метод самоорганизации моделей сложных систем. Киев: Наукова думка, 1981.

40. Ивахненко, А.Г., Юрачковский, Ю.Р., Моделирование сложных систем по экспериментальным данным (Modeling of Complex Systems after

Experimental Data). M.: Радио и связь, 1987.

41. Ивахненко, А.Г., Степашко, B.C. Помехоустойчивость моделирования (Noise Immunity of Modeling). Киев: Наукова Думка, 1985.

42. Ивахненко, А.Г.. Непрерывность и дискретность (Continuity and Discreteness). Киев: Наукова Думка, 1990.

43. Ивашкин, Ю.А. Теория и практика агентного моделирования «живых» систем // Труды Конгресса по интеллектуальным системам и информационным технологиям, 2-9 сентября, 2010 года, т. 1. - Москва: Физматлит, 2010.

44. Интеллектуальные транспортные системы: перспективы развития // Железнодорожный транспорт, № 5, 2009.

45. Интеллектуальное здание ОАО «Российские железные дороги» [Электронный ресурс] // «Армо-инжиниринг», 2004. - Режим доступа: http://www.armoengineering.ru/construction/projects/mps.ahtm (доступ свободный) - Загл. с экрана. - Яз. рус.

46. Калинин, Т.С. Спектрально-сигнатурная диагностика микропроцессорных информационно-управляющих систем железнодорожной автоматики и телемеханики. - Р-н-Д.: «Инженерный вестник Дона», 2012 г. -№1.

47. Камнев, А.И., Долгий, И.Д., Кулькин, А.Г. Система управления малыми станциями РПЦ-ДОН. М.: «Автоматика, связь, информатика», 2007, №5.

48. Клепцова, JI.H. Менеджмент транспортного процесса: Учеб, пособие. / Сост.Л.Н. Клепцова, КузГТУ. - Кемерово, 2001.434с.

49. Ковалев, С.М. Модели представления и выявления нечетких темпоральных знаний в базах данных временных рядов // Нечеткие системы и мягкие вычисления: сборник научных трудов Второй всероссийской научной конференции с международным участием. - Ульяновск: УлГТУ, Т1, с. 3-13.

50. Ковалев, С.М., Муравский, А.В. Интеллектуальные модели в системах горочной автоматизации // Железнодорожный транспорт, № 8, 2010.

51. Ковалев, С.М., Родзин, С.И. Информационные технологии: интеллектуализация обучения, моделирование эволюции, распознавание речи // Изд-во СКНЦ ВШ. - Ростов-на-Дону, 2002.

52. Колесников, М.В., Андреева, О.В. Методика и инструментарий оценки интеллектуального капитала организации // Молодой ученый, 2009, №8.

53. Конарев, Н.С. Железнодорожный транспорт, 1990. - №10.

54. Красилов, А. А. Информатика в семи томах. Том 7. Интеллектуальные системы (системы решения проблем) / А. А. Красилов. - М., 2003.-С. 232.

55. Кузьменко, Г. С. Прагматичний шдхщ до оцшки р1вня штелекту 1нтелектуал!ЗОваних систем / Г. С. Кузьменко, В. А. Литвинов // Математичш машини [ системи. - 2003. - № 3, 4. - С. 75-79.

56. Линденбаум, М.Д. Надежность информационных систем / М.Д. Линденбаум, Е.М. Ульяницкий: Учебник для вузов ж.-д. транспорта. - М.: ГОУ «Учебно-методический центр по образованию на железнодорожном транспорте», 2007. - 318 с.

57. Линденбаум, М.Д. Вероятностные модели и программное обеспечение для организации тестового контроля знаний студентов / М.Д. Линденбаум, Н.Г. Умрихин // Молодой ученый. - 2010. - №7. - С. 62-68.

58. Литвинов, В. А. Оценка уровня виртуальной интеллектуальности прикладной программно-технической системы на основе анализа эргономической модели / В. А. Литвинов, И. Н. Оксанич // Математичш машини \ системи. - 2008. - № 2.

59. Лябах, Н.Н., Бутакова, М.А. Системы массового обслуживания: развитие теории, методология моделирования и синтеза: монография. - Ростов-на-Дону: ЮНЦ РАН, РГУ ПС, 2004. - 200 с.

60. Лябах, Н.Н. Математические основы разработки и использования

машинного интеллекта. - Ростов-на-Дону: Из-во Ростовского университета, 1990.- 112с.

61. Лябах, H.H., Сарьян, A.C. Разработка и внедрение автоматов-советчиков на сортировочных станциях // Известия ПГУПС, № 3, 2009.

62. Лябах, H.H. Техническая кибернетика на железнодорожном транспорте / Н. Н. Лябах, А.Н. Шабельников. - Ростов-на-Дону: Изд-во СевероКавказского научного центра высшей школы, 2005.

63. Малышев, П.Г., Берштейн, Л.С., Баженюк, A.B. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР. - М.: Энергоатомиздат, 1991. - 136 с.

64. Малюков, H.H. Лекции по прикладному анализу данных [Электронный ресурс] / H.H. Малюков. - Режим доступа: http://prand.ru, вход свободный. - Загл. с экрана. - Яз. рус.

65. Мамаев, Э.А. Моделирование региональных транспортных систем в условиях конкуренции : Дис. д-ра техн. наук : 05.22.01 Москва, 2006. - 348 с.

66. Матюхин, В.Г. Единая интеллектуальная система управления и автоматизации производственных процессов на железнодорожном транспорте. Инвестиционный проект / В.Г. Матюхин - М.: ОАО «НИИАС», 2011

67. Меныпин, А. Железная дорога «свой-чужой» [Электронный ресурс] // «Балтинфо», 2011. - Режим доступа: http://www.baltinfo.ru/2011/10/19/Zheleznaya-doroga-svoi-chuzhoi-236030 (доступ свободный) - Загл. с экрана. - Яз. рус.

68. Микропроцессорные устройства для автоматизации сортировочных процессов [Электронный ресурс] // «Евразия вести», 2013. - Режим доступа: http://www.eav.ru/publlp.php?publid=2013-02a27 (доступ свободный) - Загл. с экрана. - Яз. рус.

69. Новиков, Д.А. Теория управления организационными системами. -М.: Физматлит, 2007.

70. Новичихин, В.В., Поздняков, А.И., Никандров, В.А., Соснов, Д.А. -Интегрированная АСУ станции в действии // Железнодорожный транспорт, № 8,2010.

71. Одикадзе, В.Р. Развитие теории и разработка средств мониторинга функционирования систем автоматизации сортировочных процессов // кандидатская диссертация (05.13.06). - Ростов-на-Дону: РГУПС, 2008.

72. Орлов, А.И. Принятие решений. Теория и методы разработки управленческих решений. - М.: ИКЦ «МарТ»; Ростов н/Д, 2005. - 496 с.

73. Орлов, А.И. Экспертные оценки. Учебное пособие. // Москва: 2002.

74. Попов, А.Б. Морфологический анализ технических объектов. Методическая разработка Минживмаш,- Люберцы, 1987.

75. Почаевец, В.С. «Автоматизированные системы управления устройствами электроснабжения железных дорог». М.: Маршрут, 2003 г. -120с.

76. Прищепа, М.В. Математическое обеспечение распределенной системы диагностирования устройств железнодорожной автоматики и телемеханики [Электронный ресурс] // «Инженерный вестник Дона», 2007, №2. - Режим доступа: http://ivdon.ru/magazine/archive/n2y2007/27 (доступ свободный) — Загл. с экрана. - Яз. рус.

77. Ротштейн, А.П. Нечеткий многокритериальный выбор альтернатив: метод наихудшего случая // Теория и системы управления. - 2009. - № 3.

78. Сапожников, В.В., Кравцов, ЮА, Сапожников, Вл.В. Теория дискретных устройств железнодорожной автоматики, телемеханики и связи. -М.: УМК МПС России. 2001. 312с.

79. Сапожников, В.В. Безопасность железнодорожной автоматики и телемеханики. Статистические данные, экспертные оценки и нормы безопасности / В.В. Сапожников, Вл.В. Сапожников, Д.В. Гавзов, Р.Ш. Ягудин, Т.А. Чугуй // Автоматика, телемеханика и связь, 1993, № 10, с. 17-19.

80. Сапожников, В.В., Сапожников, Вл.В., Шаманов, В.И. Надежность систем железнодорожной автоматики, телемеханики и связи: Учебное пособие для вузов ж.д. трансп. / Под ред. Вл.В. Сапожникова. - М.: Маршрут, 2003. -263 с.

81. Сарьян, A.C. Интеллектуализация управления сортировочными процессами // Сборник трудов VIII международной конференции «Информатика: проблемы, методология, технологии» - Воронеж, 2008.

82. Сарьян, A.C. Разработка систем интеллектуально функционирования на сортировочной станции: проблемы, математическое и методическое обеспечение. Дисс. на соискание учен. степ. канд. тех. наук. - Р-н-Д., 2010.

83. Сарьян, A.C. Разработка систем функционирования на железнодорожном транспорте: проблемы, пути развития // Сборник трудов конференции «Транспорт - 2009» - Ростов-на-Дону, 2009.

84. Сачко, В.И., Тартынский, В.А. Информационно-аналитическая система поддержки принятия решений // Железнодорожный транспорт, № 8, 2010.

85. Соколов, В.Н. Комплексная система автоматизации сортировочных процессов: техническое, технологическое, интеллектуальное обеспечение // кандидатская диссертация (05.13.06). - Ростов-на-Дону: РГУПС, 2008.

86. Троицкая, H.A. Единая транспортная система. Учебник для студентов учреждений сред. Проф. образования. Издательский центр "Академия" - М:, 2003.

87. Умрихин, Н.Г. Вероятностные модели и программное обеспечение для организации тестового контроля знаний: докл. на конф. Научные исследования и их практическое применение. Современное состояние и пути развития '2010 / Н.Г. Умрихин - Одесса, 2010.

¡

88. Умрихин, Н.Г. Вероятностно-статистическое исследование системы тестирования знаний: диплом: защищен 23.06.2010 ; утв. 23.06.2010 / Умрихин Н.Г.; - Ростов н/Д, 2010.- 124 с.

89. Умрихин, Н.Г. Методы оценки интеллектуальности функционирования технических устройств: учеб. пособие / Н.Г. Умрихин; ФГБОУ ВПО РГУПС. - Ростов н/Д, 2013. - 52 е.: ил. - Библиогр.: с. 49-50.

90. Умрихин, Н.Г. Проблемы инновационного развития и пути их решения: докл. на конф. МехТрибоТранс 2011 / Н.Г. Умрихин. - Ростов н/Д, 2011.

91. Умрихин, Н.Г. Проблема классификации интеллектуальности: докл. на конф. Транспорт 2012 / Н.Г. Умрихин. - Ростов н/Д, 2012.

92. Шабельников, В. А. Автоматизация процессов мониторинга объектов железнодорожной инфраструктуры на основе мультиагентных иммунологических систем // Автореферат, 2011.

93. Шабельников, А.Н. Интеллектуальные системы управления на железнодорожном транспорте. Монография. Ростов-на-Дону, 2004. -214 с.

94. Шабельников, А.Н., Одикадзе, В.Р. Разработка систем интеллектуального принятия решений на железнодорожном транспорте Сборник трудов конференции «Нечеткие системы и мягкие вычисления». Тверь. 2006.

95. Шишкова, Г. А. Менеджмент (Управленческие решения): учебно-методический модуль / Министерство образования РФ. Российский государственный гуманитарный университет. Факультет управления; М.: Издательство Ипно-литова. 2002. - 352 с.

96. Элбакидзе, И. ERP для российских железных дорог. «СЮ», 2008 г.

- №9.

97. Ясницкий, Л.Н. Введение в искусственный интеллект: Учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений. - М.: Издательский центр «Академия», 2005. - 176 с.

98. Albus, J. Outline for a Theory of Intelligence, IEEE Trans, on Systems, Man and Cybernetics, 21(3), 1991, pp.473-509, IEEE.

99. Brooks, R. A Robust Layered Control System for a Mobile Robot. / R. Brooks // IEEE Journal of Robotics and Automation, 2 (1), 1986.

100. Farlow, S.J., (ed.), Self-organizing Methods in Modeling (Statistics: Textbooks and Monographs, vol.54), Marcel Dekker Inc., New York and Basel, 1984.

101. Gudwin, R. Evaluating Intelligence : A Computational Semiotics Perspective / R. Gudwin // 2000 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics - SMC2000 - Nashville, Tennessee, USA 8-11 Oct 2000, pp. 20802085, IEEE.

102. Madala, H.R., Ivakhnenko, A.G., Inductive Learning Algorithms for Complex Systems Modeling. CRC Press Inc., Boca Raton, 1994.

103. Meystel, A., et al. Measuring Performance of Systems with Autonomy: Metrics for Intelligence of Constructed Systems / A. Meystel et al. // White Paper for the Workshop on Performance Metrics for Intelligent System, NIST, Maryland, USA, 14-16 August 2000.

104. Meystel, A. Performance Metrics for Intelligent Systems / A. Meystel // NASA Gaddard's Information Science and Technology Colloquium Series, 12 March 2003.

105. Miller, P. The Genius of Swarms // National Geographic Magazine, 2007, №7.

106. Muller, J.A. and Ivakhnenko, A.G., Selbstorganisation von Vorhersagemodellen. Berlin, VEB Verlag Technik, 1984.

107. Saridis, G.N. Control performance as an entropy. Control: Theory Adv. Technology. 1985. Vol. I, №2.

108. Saridis, G.N. Entropy formulation of optimal and adaptive control. IEEE Trans. Autom. Control. 1988. Vol. AC-38. №8.

109. West, M., Angus, C., Ottmann, B. A Framework for Assessing the Intelligence of Computer Systems, Manchester, UK, 2003.

110. Zilio, D. Self-managing technology in IBM DB2 universal database, proc. Conference on Information and Knowledge / D. Zilio, S. Lightstone, K. Lyins, G. Lohman. - 10th international conference 2001, Atlanta Georgia USA, pp. 541— 543 ACM, Press NY.

Приложение А Результаты расчетов вероятностей и ошибок тестирующего

Таблица А. 1 - Результат расчета^0ий|В зависимости от значений Ы, г.

N Гп 3 4 5 6 7 8 9 10 и 12 13 14 15 16 17 18

Ях оо оо (--ЧО о) •ч-<о сп 00 •ч- о V) т СП ЧО ЧО

10 о о о о О О

Яо 0,552 0,646 0,733 0,812 0,884 | 0,945

Ях Оч см во оо гч СМ ЧО СП •ч- VI см VI СП

12 о о © о о о о

Яо 0,559 0,638 0,712 0,781 0,846 1 0,904 0,955

Ях г«-) ■тГ <М VI о сп оч ЧО СП сп 00 о VI СП 00 V) сп чо Оч

14 О О о о о о © ©

Яо 0,563 0,631 0,695 0,757 0,815 1 0,869 0,919 0,961

Ях СП ЧО см 00 СП VI гСП V) СП ■ч- ЧО Оч Т чо ип Оч (М ЧО © © 00

16 о о о о © © © о ©

Я0 1 0,565 0,625 0,682 0,737 1 0,790 0,839 0,886 0,929 0,966

Ях о с— см Оч см СП о оо СП СП СП оо оо т ■Ч- ш тГ О ЧО ЧО ЧО чо СП Г-- © оо

18 о о" о © © о © © © ©

Яо г-чо ш о см чо ЧО см г- ЧО г- VI оо ОО VI ОО Оч ОЧ 00 СП © Оч

О о о © © © © © © ©

Ях СП оч см оо СП СП ш 00 СП СП сп т)- см оо сп СП VI V) оо V) ОЧ СП ЧО чо оч ЧО V) V) 1-- Оч оо

20 о о © о © © © © © © ©

Яо с- ЧО VI VI чо см чо ЧО <— о г- VI г- СП оч г- тГ сп оо СП г^ 00 © 0\ ОЧ сп г^ Оч

о о © © © © © © © © ©

о\ о en о л*, un О OJ L/1 о ю U1

>3 о >0 >3 о >0 о >3 >3 о >3 >3 о >3 >3 о >Э о >3

0,467 0,230 00

0,466 0,248 0,548 0,301 о

0,412 0,227 0,465 0,261 0,533 0,308 0,625 0,375 fo

0,416 0,240 0,463 0,271 0,522 0,313 0,599 0,370 0,699 0,452 £

0,419 0,251 0,462 0,280 0,514 0,317 0,579 0,366 0,662 0,434 0,770 0,533 СТ\

0,460 0,287 0,507 0,321 0,563 0,364 0,634 0,421 0,723 0,500 0,837 0,617 оо

0,423 0,268 0,501 0,325 0,551 0,363 0,612 0,412 0,687 0,478 0,782 0,568 0,899 0,705 ю о

0,457 0,299 0,540 0,362 0,594 0,406 0,659 0,461 0,739 0,535 0,838 0,639 0,955 0,801 to ы

0,491 0,330 0,580 0,401 0,637 0,449 0,706 0,511 0,790 0,594 0,891 0,713 to -ti

0,524 0,362 0,618 0,440 0,679 0,493 0,751 0,562 0,838 0,655 0,941 0,791 К) СТ\

0,557 0,394 0,657 0,479 0,720 0,538 0,795 0,615 0,885 0,718 0,982 0,876 ю оо

0,590 0,426 0,694 0,520 0,760 0,584 0,838 0,668 0,929 0,784 UJ о

0,622 0,459 0,731 0,560 0,800 0,631 0,880 0,723 0,968 0,855 U) к>

0,654 0,492 0,768 0,602 0,838 0,678 0,919 0,780 U)

0,686 0,526 0,803 0,644 0,876 0,727 0,956 0,841 и> Os

0,717 0,560 0,838 0,687 0,911 0,778 OJ 00

Os о «л о -Р^

>3 о >3 о >3 о я

0,748 0,594 0,872 0,731 0,945 0,830 •Pi о

0,778 0,629 0,905 0,776 0,975 0,886

0,808 0,664 0,936 0,822 -pi

0,837 0,700 0,965 0,871 On

0,866 0,736 -ti 00

0,894 0,774 О

0,921 0,812 Ul Ю

0,947 0,851 Ol ■Pb

0,971 0,892 Ul Os

Таблица А.2 - Результат расчета R* и |3* в зависимости от значений N, г,

N Гп 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

10 R* 5 6 7 s 9 10

pVo 0,5 0,5 0,5 0,4 0,3 0

12 R* 6 7 8 9 10 11 12

р*% 0,7 0,7 0,7 0,7 0,5 0,3 0,0

14 R* 7 S 9 10 11 12 13 14

pVo 0,9 0,9 0,9 0,9 0,8 0,6 0,3 0,0

16 R* 8 9 11 12 13 14 15 16

pVo 1Д 1,1 1,1 1,1 1,0 0,8 0,6 0,3 0,0

18 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

pVo 1,2 1,3 1,3 1,3 1,2 1,1 0,9 0,7 0,4 0,0

20 i0 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

pVo 1,4 1,5 1,5 1,5 1,4 1,3 1,1 0,9 0,7 0,4 0,0

Продолжение таблицы А.2

N 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38

25 11 /3 15 17 19 20 22 24

pVo 0,5 0,6 0,7 0,6 0,5 1,5 1,0 0,4

30 13 i5 17 19 21 23 25 26 28 30

pVo 0,7 0,8 0,9 0,9 0,8 0,7 0,5 1,3 0,8 0,0

35 75 17 21 23 25 27 29 31 32 34

pVo 1,0 1,0 1,1 1,1 1,0 1,0 0,9 0,7 0,5 1,1 0,4

40 i?* 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 36 38

pVo 1,0 1,2 1,2 1,3 1,3 1,3 1,2 1,1 1,0 0,8 0,6 1,5 0,8

45 R* /7 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41

pVo 1,2 1,3 1,4 1,5 1,5 1,5 1,4 1,4 1,3 1,1 1,0 0,8 0,5

50 i?* 19 21 24 26 28 30 32 34 36 38 39 41

p*% 1,4 1,5 0,7 0,8 0,8 0,8 0,8 0,7 0,7 0,6 1,3 0,9

60 Д* 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42

p*% 0,9 0,9 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 0,9

Окончание таблицы А.2

N гп 40 42 44 46 48 50 52 54 56

45 Я* 42 ^

рЧ 1,2 0,4

50 я* « 45 46 48

рЧ 0,9 0,7 1,5 0,9

60 д* 46 47 49 51 5.? 55 57 58

рЧ 0,9 0,8 1,5 1,4 1,2 1,0 0,7 0,4 0,9