Методология анализа и синтеза сложных активных технических систем и ее реализация в системе безопасности судовождения тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Астреин, Вадим Викторович

• Астреин, Вадим Викторович
• кандидат наук
• 2017

Оглавление диссертации кандидат наук Астреин, Вадим Викторович

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1 ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ СЛОЖНОЙ СЛАБОФОРМАЛИЗУЕМОЙ АКТИВНОЙ ТЕХНИЧЕСКОЙ СИСТЕМОЙ И МЕТОДЫ ПОВЫШЕНИЯ ИХ ЭФФЕКТИВНОСТИ

1.1 Назначение, признаки, свойства технических систем

1.2 Функциональность и структура активных технических систем

1.3 Определение проблем принятия решений при управлении человеко-машинными системами правления

1.4 Основные методологические положения повышении эффективности принимаемых решений

1.5 Основные методы и принципы построения агентно-ориентированных сложных активных технических систем

1.6 Формулировка задач исследования

Выводы по первой главе:

ГЛАВА 2 ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЦЕЛЕЙ И МЕТОДОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ СЛОЖНЫМИ АКТИВНЫМИ ТЕХНИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ

2.1 Определение глобальной цели функционирования сложной активной технической системы и её декомпозиция

2.2 Проблема обеспечения безопасности взаимодействующих подсистем сложной активной технической системы

2.3 Проблема обеспечения безопасности сложной активной технической системы при её взаимодействии с окружающей средой

2.4 Проблема обеспечения безопасности группы взаимодействующих сложных активных технических систем

2.5 Конкретизация задач и методы данной работы

Выводы по второй главе:

ГЛАВА 3 МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ВЫРАБОТКИ РЕШЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ СЛОЖНОЙ АКТИВНОЙ ТЕХНИЧЕСКОЙ СИСТЕМОЙ

3.1 Методы принятия решений при управлении сложной активной технической системой

3.2 Гибридная модель логического вывода

3.3 Назначение и принципы построения Адаптивной автоматической системы выработки решений

3.4 Математическое моделирование распознавания образов и принятия решений на основе теории информации

3.5 Прогнозирование поведения сложной активной технической системы

Выводы по третьей главе:

ГЛАВА 4 КОНЦЕПТУАЛЬНО - МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ УПРАВЛЕНИЯ ГРУППЫ СЛОЖНЫХ АКТИВНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ

4.1 Определение принципов управления и каналов связей между активными техническими системами

4.2 Управление группы активных технических систем

4.3 Самоорганизация группы активных технических систем

4.4 Стратегии группы активных технических систем

Выводы по четвертой главе:

5 КОНЦЕПТУАЛЬНО - МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ КООРДИНИРОВАНИЯ И СОГЛАСОВАНИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ СЛОЖНЫМИ АКТИВНЫМИ СЛАБОФОРМАЛИЗУЕМЫМИ ТЕХНИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ

5.1 Методы и алгоритмы координирования

5.2 Методы и алгоритмы системосвязующего координирования

5.2.1 Постулат совместимости подсистем

5.2.2 Координирование локальных подпроцессов

5.2.3 Глобальная задача координации

5.3 Методы и алгоритмы системоорганизующего координирования

Выводы по пятой главе:

6 КОНЦЕПТУАЛЬНО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПОСТРОЕНИЯ СППР СЛОЖНОЙ АКТИВНОЙ ТЕХНИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ

6.1 Общие подходы к проектированию взаимодействия подсистем СППР

6.2 Разработка методологии синтеза СППР сложной активной технической системы

6.3 Модульная декомпозиция СППР

6.3.1 Структурный состав

6.3.2 Экспертная система

6.3.3 Структура и назначение ГИС

6.4 Модель взаимодействия подсистем

Выводы по шестой главе:

ГЛАВА 7 ФОРМАЛИЗОВАННОЕ ОПИСАНИЕ СИСТЕМЫ БЕЗОПАСНОСТИ СУДОВОЖДЕНИЯ И МЕТОДОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

7.1 Содержательное описание организации безопасности на море

7.2 Декомпозиция функциональных задач безопасности судовождения

7.3 Методы принятия решений для предупреждения столкновений судов

7.4 Порядок организации маневрирования судов для предупреждения

столкновений

7.5 Метод принятия решений группы судов для предупреждения столкновений

Выводы по седьмой главе:

8 ОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ СППР БЕЗОПАСНОСТИ СУДОВОЖДЕНИЯ

8.1 Агентный подход к распределенной организации СППР безопасности судовождения

8.2 Определение систем, направленных на объектно-ориентированную реализацию СППР БС

8.3 Системы сбора, обмена и обработки информации от внешних источников

8.4 Интегрированная навигационная система ходового мостика

Выводы по восьмой главе:

9 МЕТОДОЛОГИЯ СИНТЕЗА СППР БЕЗОПАСНОСТИ СУДОВОЖДЕНИЯ

9.1 Информационно-структурный синтез СППР БС

9.2 Алгоритмизация задач СППР БС

9.3 Назначение и режимы работы Интеллектуального интерфейса

9.4 Структура Интеллектуального интерфейса

Выводы по девятой главе:

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методология анализа и синтеза сложных активных технических систем и ее реализация в системе безопасности судовождения»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. Повышение уровня автономности в современных человеко-машинных системах (ЧМС), спроектированных по типу больших сложных технических объектов, привело к распределению центров принятия решений. Это связано с такими направлениями эволюции технических систем, как децентрализация, стремление к созданию более автономных по статусу объектов. В последние годы для улучшения управляющей деятельности человека значительные изменения произошли в технической поддержке принятия решений. Появились сложные интеллектуальные системы помогающие моделировать объекты и окружающую среду; высокоточные системы позиционирования; быстродействующие ЭВМ, способные производить необходимые расчеты в кратчайшие сроки. Однако, несмотря на наделение человека новыми ресурсными возможностями для обеспечения безопасности ЧМС, всеми ожидаемый уровень аварийности и гибели ЧМС после внедрения новой техники не уменьшился. Причину таких неудач, прежде всего, следует искать в методах и подходах принятия решений в ЧМС. В таких системах ЛПР на этапах выбора и прогнозирования является не только самым ненадежным, но и самым непредсказуемым звеном. По мнению автора, основной путь в повышении эффективности принимаемых решений человеком, на современном этапе развитии техники, заключается в разработке и внедрении технологий поддержки принятия решений при управлении сложными активными техническими системами (АС). С точки зрения системного подхода центральным вопросом повышения эффективности АС прежде всего является их формализация и осуществление синтеза подсистем, для отыскания рациональной структуры уменьшающей аварийность и обеспечивающей безопасность системы в целом. В

данном случае, синтез АС можно трактовать как объектно-ориентированную задачу сводящуюся к такому построению системы, при которой обеспечивается разрешение конфликтов между различными уровнями иерархии в организации распределенного управления взаимодействующими АС на основе их субъективных представлений о ситуации выбора, их структуры предпочтений и совместного поведения при решении проблем безопасности. Для успешного решения задач автоматической выработки решений, стоящих перед АС в целом, действия подсистем объектно-ориентированной модели должны быть согласованы. Согласование должно осуществляться введением эффективных координирующих воздействий между различными уровнями иерархии с использованием как традиционных приемов и методов теории координации, так и различных других форм организации, в том числе, и компромиссного переговорного процесса, учитывающего групповые интересы АС для определения возможной области согласованных решений.

Изучение степени разработанности проблемы показало, что большое количество АС относятся к слабоформализуемым. Анализу, моделированию и управлению АС посвящено значительное число работ отечественных и зарубежных авторов, таких как Antoniou P., Baryam Yaneer, Boccara N., Chan S., Fiona A., Gareth W Parry, Haken H., Helton J., Holland J., Jennings N., Jing H., Koulouriotis D., Magee C., Scott A. DeLoach, Thunnissen D., Zhang D., Бусленко Н.П., Поспелов Д.А., Володин В.В., Гриф М.Г., Дубов В.М., Каляев И.А., Колесников А.А., Макаров И.М., Павлов В.В., Савин Г.И., Сафронов В.В., Силов В.Б., Новиков Д.А., Губко М.В., Максимов В.И., Кулинич А.А., и др., в которых отражены вопросы формализации знаний, описания организационных структур, построения когнитивных моделей и разработки различных подходов, обеспечивающих требуемые показатели качества управления данным классом систем. Общее представление о проблематике активных систем сводится к учету проявления активности систем, т.е. свободы выбора своего состояния. Проблема выработки решений по управлению АС обладающими свойствами динамичности, нелинейности, многомерности, многосвязности, при наличии

взаимодействующих подсистем и противоречия целей управления заключается в построении взаимосогласованного целенаправленного управления для обеспечения заданных свойств внутреннего и внешнего гомеостаза всей системы. К сожалению, в настоящее время не существует законченных общетеоретических методов выработки решений в многомерных нелинейных АС. Причинами этого являются: невыполнение для них принципа суперпозиции; разнообразие классов функций, используемых для описания динамики нелинейных систем управления; разнообразие требований к качеству процессов в различных режимах функционирования и при переходах с режима на режим; различные уровни сложности управляемых объектов и т.д.. Задача синтеза нелинейных многомерных АС относится к центральной проблеме современной теории принятия решений. Отсюда можно выделить главные задачи настоящего исследования:

- разработка эффективных методов выработки решений многокритериальных решений в сложной информационной среде при управлении АС;

- разработка методов координирования, в соответствии с иерархическим построением АС, которое будет складываться из системоорганизующего и системообразующего координирования для достижения глобальной цели.

Используя концепции, выше перечисленных научных направлений, можно подойти к практической реализации методологии синтеза АС на примере конкретной системы - Системы безопасности судовождения (СБС).

На основании теоретических и практических исследований АС в работе ставится общая цель: разработать методологию анализа и синтеза сложных активных технических систем и показать ее реализацию на примере Системы безопасности судовождения.

Объектами исследования являются сложные активные технические системы.

Предметом исследования являются Системы поддержки принятия решений (СППР) для решения задач безопасности сложных активных технических систем.

Задачи исследования:

1. Методы формализованного представления АС с целью подробного рассмотрения этапов и процедур принятия решений с точки зрения возможности их автоматизации.

2. Декомпозиция целей АС и создание формализованных моделей управления безопасностью на основе процедур многоцелевой оптимизации, учитывающих различные типы исходной информации.

3. Принципы, механизмы и методы выработки решений в многоиерархической АС для обеспечения безопасности как на локальных, так и на внешних уровнях управления АС.

4. Методы согласования решений в многоуровневых многоцелевых АС, распределенных в некотором ограниченном пространстве, с использованием изоморфной структуры связей для реализации общей стратегии безопасного управления.

5. Методы повышения эффективности принимаемых решений в АС с использованием интегрированных интеллектуальных СППР для поддержания заданного уровня безопасности АС в любых условиях окружающей среды.

6. Принципы построения многоуровневых АС, синтез оптимального состава АС и ее структуры для обеспечения разрешения конфликтов между различными уровнями иерархии в организации распределенного управления взаимодействующими АС при решении проблем безопасности.

7. Структурный и функциональный синтез СППР для решения задач безопасности на основе экспертных систем при рассмотрении задач безопасности судовождения.

Методология и методы исследования, применяемые в работе, базируются на методологии инженерии знаний, представления и применения знаний, структурирования знаний, математической логике, нечеткой логике, методах

объектно-ориентированного проектирования, теории баз данных, моделях и методах представления и обработки пространственной информации в географических информационных системах, методологии системного подхода в проектировании больших систем, методах построения систем поддержки управления и систем поддержки принятия решений, методологии сценарного подхода, методологии ситуационного управления, методы оптимизации, экспертные методы принятия решений, и др.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Выполнена формализация АС, реализующая типовые и качественно новые задачи обеспечения безопасности с применением принципов кооперативного решения проблем и согласования нечетких действий АС.

2. Разработана концептуально-методологическая модель принятия решений при управлении безопасностью АС, основанная на холических и редукционистских подходах представления безопасности по иерархическим уровням АС.

3. Разработана классификация задач принятия решений АС и методика их анализа на основе этапов и методов поддержки принятия решений для выбора математического и алгоритмического обеспечения при рассмотрении неструктурированных и слабоструктурированных проблем.

4. Разработана гибридная модель выработки решений на основе модели логического вывода объединяющей механизм на основе прецедентов с механизмом, основанным на правилах.

5. Предложен подход к построению СППР, основанный на принципах взаимодействия экспертных систем (ЭС) и Географической информационной системы (ГИС) по данным, по событиям и синергетического взаимодействия.

6. Разработана архитектура СППР, методика ее интеграции в состав СБС с целью увеличения эффективности принимаемых решений.

7. Предложена объектно-ориентированная модель Информационно -управляющего судового комплекса, работающего на принципах многоуровневой организационной иерархии многоэшелонного типа, по сбору и обработке

информации, автоматизированного управления курсом и скоростью, обмена информацией между судами, выработки решений по подсистемам и решения задач безопасности судовождения.

8. Построены алгоритмы управления задачами СППР с целью оперативного конфигурирования подсистем на основе ЭС и ГИС.

Теоретическая и практическая значимость полученных результатов заключается в создании современной научной методологии для разработки Систем безопасности активных, сложных технических систем и переходе на объектно-ориентированную реализацию предложенных моделей и методов СППР для создания программных систем, позволяющих выполнять комплексную поддержку принятия решений безопасности судовождения.

Соответствие диссертации Паспорту научной специальности. Отраженные в диссертации научные положения соответствуют области исследования 05.13.01 Системный анализ, управление и обработка информации (информационные и технические системы).

Апробация результатов исследования. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на одиннадцати ежегодных региональных научно-технических и восьми международных конференциях.

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано всего 41 научная работа, в том числе одна монография, 17 научных статей в журналах, включенных в перечень рецензируемых научных изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученой степени кандидата наук, на соискание ученой степени доктора наук Высшей Аттестационной Комиссии при Министерстве образования и науки Российской Федерации.

Структура и объем работы. Диссертация объем 311 страниц, включая 71 иллюстрацию и 19 таблиц, состоит из введения, заключения, основной части из девяти глав, списка литературы из 197 наименований.

ГЛАВА 1 ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ СЛОЖНОЙ СЛАБОФОРМАЛИЗУЕМОЙ АКТИВНОЙ ТЕХНИЧЕСКОЙ СИСТЕМОЙ И МЕТОДЫ ПОВЫШЕНИЯ ИХ ЭФФЕКТИВНОСТИ

1.1 Назначение, признаки, свойства технических систем

Под сложной технической системой (ТС) в теории управления понимается система представляющая собой взаимодействующий технический или технологический процесс в результате которого происходит превращение входных потоков в продукцию [65, 95, 134]. При этом внешняя среда и человек (оператор, ЛПР и др.) не являются элементами технической системы. В работе в качестве объекта управления (см. рисунок 1.1) будем рассматривать техническую систему (ТС), по определению Ю. П. Саламатова, - «совокупность упорядоченно взаимодействующих элементов, обладающую свойствами, не сводящимися к свойствам отдельных элементов, и предназначенную для выполнения определенных полезных технологических функций».

Техническая система показанная на рисунке 1.1, состоит из (т)

подсистем (5т), которые в свою очередь состоят из (г) элементов (составных частей, различающихся свойствами, проявляющимися при взаимодействии) объединенных связями (стрелками - линиями передачи единиц или потоков чего либо) и вступающих в определенные отношения (Ь) между собой и с внешней средой, чтобы осуществить процесс (Р) (последовательность действий для изменения или поддержания состояния) и выполнить функцию ТС (цель, назначение, роль) - Т. ТС имеет структуру (строение, устройство, взаиморасположение элементов и связей, задающее устойчивость и воспроизводимость функции ТС). Кроме того на ТС оказывает воздействие

внешняя среда (Е) и некоторое количество других п - технических систем (5П) распределенных в некотором пространстве (К), связанные функционально друг с другом и с рассматриваемой (5°).

Е

Б2

К

51

' / V '

Бг

Бт

Ь

5°

$13

$12

I

$21

$22

I

5 $т1

$т2

▼

Бтг

3

Р

Т

5

5

1

2

Рисунок 1.1 - Концептуальное представление сложной технической системы

Многочисленные технические системы, созданные человеком, обладают рядом общих свойств, признаков и структурных особенностей. Это позволяет считать ТС единой группой объектов. Выделим основные свойства ТС:

- состоят из частей, элементов, то есть имеют структуру;

- созданы для каких-то целей, то есть выполняют полезные функции;

- элементы (части) ТС имеют связи друг с другом, соединены в подсистемы и организованы в некотором пространстве и времени;

- любая ТС определенным качеством, неравным простой сумме свойств составляющих ее подсистем.

Кроме этого следует выделить четыре основных признака технических систем:

- целостность;

- структурность;

- организация;

- функциональность.

Отсутствие какого-либо из перечисленных признаков не позволяет считать рассматриваемый объект технической системой. Взаимосвязь многочисленных подсистем и их элементов образуют свойство ТС - сложность. Сложные ТС состоят из большего числа элементов. ТС, как правило, являются большими с огромным количеством связей для выполнения заданной целевой функции. Эти связи создают структурную иерархию ТС. Кроме названных свойств дополнительно выделяют:

Мощность - определяемую количеством элементов и связей между ними. Чем мощнее ТС тем сложнее ее управляемость.

Многофакторность (полифакторность) - состояний ТС, которые возникают в результате взаимодействия множества факторов, которое порождает проблему надежности ТС.

Целостность означает несводимость свойств ТС к сумме свойств составляющих ее подсистем и невыводимость из последних свойств целого. В динамике это означает, что воздействие на одну подсистему или элемент (или некоторое их число) обязательно вызовет реакцию, изменение других подсистем или элементов.

Структурность — описывается упорядоченностью системы, которая характеризуется установленным набором и расположением элементов со связями между ними.

Перечисленные свойства, признаки, неопределенности и структурные особенности позволяют отнести ТС к классу сложных слабоформализуемых технических системам. В работах [155-157] предлагает ТС описывать с позиций «компонентного подхода», где выделены следующие признаки:

- многоуровневая иерархия подсистем и элементов внутри подсистем;

- множественность математического описания;

- различные виды неопределенности;

- присутствие синергетического эффекта, приводящее к многовариантности поведения подсистем и их элементов.

На основании компонентного подхода дадим следующее определение: сложной слабоформализуемой ТС называется сложная иерархическая система, функционирующая в условиях неопределенности исходных данных, рассогласованности и взаимосвязи локальных целей, а также нарушения внутренней организации из-за вновь возникающих свойств, в процессе достижения глобальной цели.

В элементном составе ТС могут иметь несколько десятков взаимосвязанных механических и/или электромеханических подсистем, в значительной степени, связанных с выбором вариантов конструктивных решений технологических агрегатов, исполнительных механизмов, управляемых электроприводов и т.п.. Проектирование ТС заключается в оснащении подсистем многими контурами регулирования технологических, механических и электромагнитных переменных с типовыми вариантами настройки регуляторов. Как правило, ТС представляет собой взаимосвязанные подсистемы. В их составе могут быть десятки элементов разнообразного технического оборудования, объединенных множеством локальных целей по подсистемам.

Появление технических регуляторов различного рода привело к необходимости рассматривать взаимосвязи подсистем и их элементов в целом и ставить задачи принятия решений по управлению ими. Регуляторы прочно завоевали технологическую нишу управления в технических объектах в виде средств регулирования технологических переменных: температуры, уровня, давления, влажности, дозирования, производительности, параметров безопасности и т.п.. Такой технологический объект способный к регулированию по подсистемам можно рассматривать как автоматизированный. Управление такого объекта задается специальной программой.

Задача проектирования указанного динамического технического объекта заключается в разработке структуры и параметров. Проектирование структуры

заключается в декомпозиции объекта и реализации алгоритмов управления в соответствии с поставленной целью. Другими словами, построение технического объекта заключается в его оснащении многими контурами регулирования технологических, механических и электромагнитных переменных с типовыми вариантами настройки регуляторов. Рациональный выбор компонентов, как правило, обеспечивает решение задач управления намного эффективней, чем это можно сделать за счет сложных алгоритмов управления.

1.2 Функциональность и структура активных технических систем

Рассмотренная выше ТС, может надежно функционировать по известному в теории управления «жесткому типу». «Детерминизм», с точки зрения управления ТС, означает отсутствие у ТС свободы выбора своего состояния, собственных целей, средств их достижения и возможности прогнозировать поведение управляющего органа.

Развитие ЭВМ способствовало внедрению в управление ТС активных элементов (АЭ) на локальных уровнях ТС, обладающих свойством целеполагания. Целеполагание на первой стадии управления характеризуется постановкой цели о переводе системы из существующего в будущее состояние. Для этого, прежде всего, ставится цель: определить параметры оптимального функционирования и развития технического объекта или модель его будущего состояния. Следовательно, те работы, которые должны выполнить АЭ по подсистемам по управлению ТС и составляют содержание основополагающей функции управления — целеполагание. Целеполагание пронизывает и определяет все стадии управленческой работы: информационную, организационную, регулирующую, координирующую, контрольную. Эта функция определяет содержание, является объединяющим стержнем и реализуется во всех сферах управления. Структура целей такой ТС представляет собой иерархию, в которой на верхнем уровне расположена глобальная цель, а на нижнем локальные цели.

Достижение всех локальных целей - условие достижения глобальной цели. Такую структурную организацию будем называть активной технической системой (АС) и рассматривать в настоящем исследовании.

Термин «активные системы» введен в работе [101] и формулируется, как теория управления социально-экономическими системами, изучающий свойства механизмов их функционирования, обусловленные проявлениями активности участников системы.

Ранее, при описании ТС, мы установили, что окружающая среда не является элементом ТС по причине невозможности влияния ТС на окружающую среду. В отличие от ТС - АС своими действиями может ослабить негативное воздействие среды, но не может полностью влиять на среду. Для функционирования в окружающей среде АС должна учитывать неопределенности различных типов и устранять их на всех этапах функционирования.

Применительно к задачам выработки решений при целенаправленном функционировании будем различать три типа неопределенностей:

- неопределенность знаний об окружающей обстановке и действующих факторах (неопределенность природы);

- неопределенность целей;

- неопределенность действий других АС.

Неопределенность природы, в которой функционирует АС, можно классифицировать по двум главным направлениям: физические и лингвистические. Неопределенности физического характера связаны с динамическими измерениями природы и проявляются через степень изменчивости и степень сложности. Физические неопределенности постоянно уточняются во времени по мере поступления информации параметрическими датчиками информации АС. Важной составляющей лингвистических неопределенностей является понятие лингвистической переменной, введенную Лотфи Заде [65-68], предназначенную для оценивания поступающей информации, которая играет существенную роль в определении сложных явлений с помощью терминов и понятий профессионального языка. Неопределенность

целей отражается при выборе отдельных критериев или комплексного критерия. Наличие неопределенности цели(ей) значительно затрудняет функционирование АС. Одна и та же исходная ситуация, в зависимости от поставленной цели, может рассматриваться иногда как чрезвычайная, иногда как критическая, а иногда как нормальная. Любая управленческая деятельность АС предусматривает перевод её состояние, соответствующее цели данной системы. Поэтому, для того чтобы АС была адаптивной к нескольким целевым установкам, то наименование целей и их количественные значения должны быть определены в процессе функционирования АС или заранее должны быть введены в состав входных данных АС, что является сложной задачей относительно одноцелевой.

Неопределенность действий других АС распределенных в некотором пространстве. Принятие решений в условиях нечеткости или неопределенности действий других АС имеет случайный характер. При этом существует некоторая вероятностная мера, в соответствии с которой возникают (наступают) те или иные состояния АС. При этом рассматриваемая АС обладает способностью получать некоторую информацию о вероятностях появления состояний других АС. Эта информация по своему характеру может быть весьма разнообразна. Следовательно, принятие решений в условиях нечеткости действий других АС предполагает, кроме задания функции реализации, задания некоторой дополнительной информации о вероятностях состояния других АС. Присутствие неопределенностей различных видов дает основание охарактеризовать рассматриваемый класс активных технических систем - сложноформализуемым.

Рассмотрим компонентный состав АС. Основой АС являются активные элементы (АЭ), обладающие свойством выработки решений. Выработка решений по управлению АС производится компьютерными системами по единой идеологии с гибким варьированием аппаратных и программных средств. В общем случае в состав АС входят: программируемые контроллеры, модули интеллектуальной периферии, системы визуализации и обслуживания, средства коммутаций, программаторы, персональные компьютеры.

Контроллеры (процессоры) - основное назначение - согласование работы подсистем АС. Существуют контроллеры различных конструкций, но всегда предусматривается возможность варьирования их конфигураций за счет устройств расширения и периферийных модулей. Структура Контроллера состоит из центрального блока, содержащего центральный процессор и блока питания. На системную шину Контроллера могут монтироваться различные периферийные модули: цифровых и аналоговых вводов/выводов, предварительной обработки сигналов, коммуникационных процессоров и др..

Модули интеллектуальной периферии предназначены для решения спец. задач Лица принимающего решения (ЛПР) по измерению, стабилизации, позиционированию и др. Они обладают свойством интеллектуальности, в виду того, что они обладают собственными процессорами и решают самостоятельно в реальном времени специализированные задачи управления.

Средства коммуникаций предназначены для обеспечения создания сетей обмена данными между различными компьютерами. К ним относятся коаксиальные и оптоволоконные кабели, повторители, интерфейсные мультиплексоры и т.п.. Современные системы строят по принципу магистральных структур, имеющие небольшие затраты при прокладке кабелей, легко расширяются и позволяют осуществлять непосредственную коммуникационную связь через единственную линию передачи данных.

Системы визуализации и обслуживания состоят от простых дисплеев до информационных систем. Наибольшее распространение получили следующие системы:

- панели оператора ( дисплеи и клавиатуры, конструктивно размещенные в одном корпусе);

- программируемые терминалы;

- локальные системы визуализации и обслуживания с различного рода функциональными возможностями;

- центральные системы визуализации и обслуживания с высокими функциональными возможностями (от АРМ до скоординированных многопользовательских и многотерминальных систем). Программаторы и ПК для систем визуализации и обслуживания, а также для подготовки, отладки и записи программ в контроллеры.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Астреин, Вадим Викторович, 2017 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Алиев, Р. А. Производственные системы с искусственным интеллектом / Р.А. Алиев, Н.М. Абдикеев, М.М. Шахназаров. М: Радио и связь. 1990. -264 с.

2. Алтунин, А. Е. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях/А.Е. Алтунин, М.В. Семухин. - Тюмень: Изд-во Тюменского государственного университета, 2000. - 352 с.

3. Астанин, С. В. Поиск нечетких правил на основе анализа базы данных / С.В. Астанин, Н.К.Жуковская, Э.В.Чепиков // Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы. сб. науч.тр. - Таганрог.: Таганрог. радио тех. университет, 2000. - С. 232 - 239.

4. Астреин, В.В. Идентификация состояния судов / В.В.Астреин // Материалы научно-технической конференции. Стратегия развития транспортно-логистической системы Азово-черноморского бассейна. Новороссийск. РИО МГА им. адм. Ф.Ф.Ушакова, 2007.

5. Астреин, В.В. Когнитивная концепция системы поддержки принятия решений предупреждения столкновения судов / В.В.Астреин // Известия Вузов. Северо-Кавказский Регион. Технические науки. Спецвыпуск. Ростов-на-Дону, Ростовский Госуниверситет, 2008.

6. Астреин, В.В. Формирование информационной модели состояния судна / В.В.Астреин // Спутник+, Естественные и технические науки №187(5), Москва, "ООО Издательство Спутник +", 2010.

7. Астреин, В.В. Информационная модель выбора управляющего воздействия для предупреждения столкновения судов / В.В.Астреин // Материалы Международной научно-технической конференции «Водный транспорт России: Инновационный путь развития», Санкт-Петербург, РИО Института водного транспорта, 2010.

8. Астреин, В.В. Построение информационной модели состояния судна / В.В.Астреин // Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов. №9(51), Курск, Издательство "Журнала научных публикаций аспирантов и докторантов", 2010.

9. Астреин, В.В. Системы предупреждения столкновения судов, тенденции развития (к 40-летию МППСС-72) / В.В.Астреин // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия Морская техника и технология. № 1 (апрель), Астрахань, Издательство Федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования "Астраханский государственный технический университет", 2012.

10. Астреин, В.В. Выработка решений для предупреждений столкновения судов / В.В.Астреин // Материалы международной конференции по мягким вычислениям <^СМ - 2013». Том 2. Санкт-Петербург, РИО СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2013

11. Астреин, В.В. Поиск лучшего решения по предупреждению столкновений судов / В.В.Астреин // Материалы Международной конференции ассоциации морских институтов Черного моря, Новороссийск, РИО МГА им. адм. Ф.Ф.Ушакова, 2013

12. Астреин, В.В. Влияние окружающей среды на выбор действий для предупреждения столкновения судов / В.В.Астреин // Вестник Государственного Морского Университета им. адм. Ф.Ф. Ушакова Выпуск №2, Новороссийск, РИО МГА им. адм. Ф.Ф.Ушакова 2013.

13. Астреин, В.В. Принципы поиска лучшего решения в задачах предупреждения столкновения судов / В.В.Астреин // В мире научных

открытий № 6(42), Красноярск, Издательство «Научно-инновационный центр», 2013.

14.Астреин, В.В. Классификация нечетких ситуаций принятия решений в задачах предупреждения столкновения судов / В.В.Астреин // В мире научных открытий № 6(1), Красноярск, Издательство «Научно-инновационный центр», 2013

15.Астреин, В.В. Принципы координации подсистем судна для предупреждения столкновений / В.В.Астреин // Вестник государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. Вып. 2. Санкт-Петербург, РИО ГУМРФ им. адм. С. О. Макарова, 2013

16.Астреин, В.В. Основы интеллектуальных систем предупреждения столкновений судов (монография) / В.В.Астреин. Lambert Academic Publishing, Saarbrucken, 2014.

17.Астреин, В.В. Структуризация понятия «Система безопасности судовождения» / В.В. Астреин // Вестник государственного морского университета имени адмирала Ф.Ф. Ушакова. N 1(10)-Новороссийск, РИО ГМУ им. адм. Ф.Ф. Ушакова, 2015.

18.Астреин, В.В. Структура системы безопасности судовождения / В.В. Астреин // Эксплуатация морского транспорта № 3(76), Новороссийск, РИО ГМУ им. адм. Ф.Ф. Ушакова, 2015.

19.Астреин, В.В. Вербальная форма понятия «безопасность судовождения» / В.В. Астреин // Вестник государственного морского университета имени адмирала Ф.Ф. Ушакова. N 1 Новороссийск, РИО ГМУ им. адм. Ф.Ф. Ушакова, 2016.

20. Астреин, В.В. Аналитическое представление термина «Система внутренней безопасности судна» / В.В. Астреин // Вестник государственного морского университета имени адмирала Ф.Ф. Ушакова. N 4(13)-Новороссийск, РИО ГМУ им. адм. Ф.Ф. Ушакова, 2015

21.Астреин, В.В. Базовая модель распределенной системы предупреждения столкновений судов / В.В. Астреин // Эксплуатация морского транспорта № 1(77), Новороссийск, РИО ГМУ им. адм. Ф.Ф. Ушакова, 2016

22.Астреин, В.В. Задача самоорганизации групп судов для предупреждения столкновений / В.В. Астреин // Эксплуатация морского транспорта № 1(77), Новороссийск, РИО ГМУ им. адм. Ф.Ф. Ушакова, 2016

23. Астреин, В.В. Алгоритм самоорганизации групп судов для предупреждения столкновений / В.В. Астреин // Эксплуатация морского транспорта № 3(76), Новороссийск, РИО ГМУ им. адм. Ф.Ф. Ушакова, 2015

24.Астреин, В.В. Стратегии группы судов для безопасного плавания / В.В. Астреин // Вестник Волжской государственной академии водного транспорта № 47, Нижний Новгород, РИО ВГАВТ, 2016.

25.Астреин, В.В. Формальная постановка задачи управления группой судов для предупреждения столкновений / В.В. Астреин // Эксплуатация морского транспорта № 2(78), Новороссийск, РИО ГМУ им. адм. Ф.Ф. Ушакова, 2016.

26. Астреин, В.В. Формальная постановка задачи управления одиночного судна среди навигационных опасностей / В.В. Астреин // Символ науки № 3, Уфа: РИО Международный центр инновационных исследований ^mega science» , 2016.

27. Астреин, В.В. Формальная модель гибридной системы логического вывода предупреждения столкновений судов / В.В. Астреин // Эксплуатация морского транспорта № 4(82), Новороссийск, РИО ГМУ им. адм. Ф.Ф. Ушакова, 2016.

28.Астреин, В.В. Процедура и схема согласования действий группы судов для предупреждения столкновений / В.В. Астреин // Эксплуатация морского транспорта № 1(83), Новороссийск, РИО ГМУ им. адм. Ф.Ф. Ушакова, 2017

29.Астреин, В.В. Методика решения задачи выбора структуры СППР безопасности судовождения / В.В. Астреин // Эксплуатация морского транспорта № 1(83), Новороссийск, РИО ГМУ им. адм. Ф.Ф. Ушакова, 2017

30.Атанс, М. Оптимальное управление / М. Атанс, П. Фалб. М.:Машиностроение, 1968.

31.Беллман, Р. Принятие решений в расплывчатых условиях / Р. Белман, Л. Заде - В кн.: Вопросы анализа и процедуры принятия решений.- М.: Мир, 1976. - С. 172-215.

32.Брайсон, А. Прикладная теория оптимального управления. Оптимизация, оценка и управление /А. Брайсон, Ю. Ши. М.: Мир, 1975.

33.Бредихин К.Н. Распределенный вывод на основе прецедентов в интеллектуальных системах поддержки принятия решений // Теория и практика системного анализа : I Всерос. науч. конф. молодых ученых / К.Н.Бредихин, П.Р. Варшавский. - Рыбинск: РГАТА им. П.А. Соловьева, 2010. Т. 1. С. 57-62.1.

34.Бугайченко, Д. Ю. Материалы диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук по специальности «Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей» / Д.Ю. Бугайченко. - Спб.: Санкт-Петербургский государственный университет, 2007. -259 с.

35.Бурков, В.Н. Теория активных систем: состояние и перспективы / Бурков В.Н., Новиков Д.А. - М.: Синтег, 1999. - 128 с.

36.Бурмака, И. А. Поликритериальное управление процессом судовождения / И.А. Бурмака, С.А. Дудник // Судовождение. - 2006. - Вып. 12. - С. 26-30.

37.Быков, А. Ю. Модели и алгоритмы построения распределенных систем поддержки принятия решений: дис. канд. тех.наук: 05.13.01 / Быков Андрей Юрьевич. М., 2003. - 148 с.

38.Вагущенко, Л.Л. Повышение информативности судовых систем предупреждения столкновений / Л.Л. Вагущенко, А.Л. Вагущенко. // Судовождение: Вып. 16. - Одесса: «ИздатИнформ», 2009. — С. 18-26.

39.Вагущенко, Л. Л. Поддержка решений по расхождению с судами / Л. Л. Вагущенко, А. Л. Вагущенко. — Одесса: Феникс, 2010. — 229 с.

40.Вагущенко, Л. Л. Мультиагентный подход к решению задач расхождения судов / Л. Л. Вагущенко, А. Л. Вагущенко // Судовождение: сб. науч. трудов ОНМА. — 2008. — № 15. — С. 35—43.

41. Вагущенко, Л. Л. Системы автоматического управления движением судна: Учебник. -3-е изд., перераб. и доп. / Л.Л. Вагущенко, Н.Н. Цымбал. - М.: ТрансЛит. 2007. - 376 с.

42. Вагущенко, Л. Л. Электронные системы отображения навигационных карт. 2-е изд., перераб. и доп. / Л.Л. Вагущенко, А.А. Кошевой. - Одесса, ОГМА, 2000. - 120 с. УДК 656.61.052.011.56

43.Варшавский, П.Р. Моделирование рассуждений на основе прецедентов в интеллектуальных системах поддержки принятия решений / П.Р. Варшавский, А.П. Еремеев // Искусственный интеллект и принятие решений, - 2009. - № 1, - С. 45-57.

44.Варшавский, П.Р. Архитектура системы распределенного вывода на основе прецедентов для интеллектуальных систем / П.Р. Варшавский, К.Н. Бредихин // Программные продукты и системы. - 2011. № 1. - С. 50-53.

45.Венда, В.Ф. Системы гибридного интеллекта: эволюция, психология, информатика/ В.Ф. Венда. - М.: Машиностроение, 1990. - 448 с.

46. Виноградов, Г. П. Моделирование переговорных процессов в высокотехнологичных производственных системах / Г. П. Виноградов, Ю. А. Ивашкин // Системы управления, связи и безопасности. - 2016.- № 2- С. 202-248.

47.Воронов, А. А. Введение в динамику сложных управляемых систем/ А.А. Воронов. М.:Наука, 1985.

48.Вычислительная система «Антикон» для предотвращения столкновения судов. А.С. 1136178. СССР. Ин-т кибернетики им. В.М. Глушкова.- 1985.

49.Габасов, Р. Качественная теория оптимальных процессов / Р. Габасов, Ф.М. Кирилова. М.: Мир, 1974.

50. Татарский, А. А. Электронные картографические системы в современном судовождении / А. А. Гагарский - СПб.: ГМА им. Макарова, 2007. С. 11-27.

51.Гермейер, Ю.Б. О свертывании векторных критериев эффективности в единый критерий при наличии неопределенности в параметрах свертывания/ Ю.Б. Гермейер// Кибернетика на службе коммунизма. М.: Энергия, 1971.

52.Гитис, В.Г. Элементы технологии интеграции динамической ГИС в систему мониторинга пространственных процессов / В.Г. Гитис, А.П. Вайншток, А.Б. Дерендяев // Информационные процессы Т.15. - 2015 № 1. - С 20-39.

53. Городецкий, В.И. Многоагентные системы (обзор) / В.И. Городецкий, М.С. Грушинский, А.В.Хабалов // Новости искусственного интеллекта, - 1998. -№ 2. - С. 64-116.

54. Городецкий, В.И. Программная инфраструктура для поддержки концепции повсеместных вычислений в многоагентных Р2Р системах / В.И. Городецкий, О.В. Карсаев, В.В. Самойлов // Информационные технологии и вычислительные системы. - 2008. - №4. - С. 51-56.

55.Городецкий, В.И. Прикладные многоагентные системы группового управления / В.И. Городецкий, О.В. Карсаев // Искусственный интеллект и принятие решений. - 2009. - №2. - 24 с.

56.Гуревич, Л. А. Мультиагентные системы / Л.А. Гуревич, А.Н. Вахитов // Введение в Computer Science. - 2005. - С. 116-139.

57.Гуткин, Л.С. Оптимизация радиоэлектронных устройств по совокупности показателей качества / Л.С. Гуткин. М.: Советское радио, 1975.

58.Дегтярев, А. Б. Архитектура и особенности функционирования бортовой интеллектуальной системы / А.Б. Дегтярев, Д.А. Васюнин // Инф.-измерит. и управл. системы. - 2006. - 4, № 9. - С. 9-12.

59.Дмитриев, С. П. Синтез безопасных траекторий расхождения судов с использованием методов искусственного интеллекта / С.П. Дмитриев, Н. В. Колесов, А. В. Осипов // Сб. науч.тр. ГНЦ РФ-ЦНИИ Электроприбор.-СПб.: ГНЦ РФ-ЦНИИ Электроприбор, - 2000. - С.108 - 113.

60.Дмитриев, С. П. Нелинейные задачи обработки навигационной информации: Обзорно-аналитическая информация / С. П. Дмитриев, Л. И. Шимелевич - Л.: ЦНТИ «Румб», - 1977. - 88 с.

61. Емельянов С.В. Модели и методы векторной оптимизации // Техническая кибернетика. Итоги науки и техники / С.В. Емельянов М.:ВИНИТИ, 1973.

62.Ершов, С.В. Принципы построения нечетких мультиагентных систем в распределенной среде // Компьютерная математика. - 2009. - № 2. - С. 5461.

63.Ефанов, В.Н. Синтез координирующего управления в бортовых информационно-управляющих системах с иерархической структурой / В. Н. Ефанов, Е. Р. Мухамедшин // Вестник УГАТУ. Т.9. - 2007.- №2(20). С.16-24.

64.Загарских, А. С. Инструментальная среда разработки геоинформационных систем поддержки принятия решений по управлению урбанизированными территориями: дис. канд. тех.наук: 05.13.11 / Загарских Александр Сергеевич. - СПб., 2014.- 122 с.

65.Заде, Л. А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений / Л. А. Заде. - М.: Мир, 1976, - 165 с.

66. Заде Л. А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений.- В кн.: Математика сегодня.- М.: Знание, 1974, с. 5-49.

67. Заде, Л. А. Размытые множества и их применение в распознавании образов и кластер-анализе. - В кн.: Классификация и кластер. Под ред. Дж. Вэн Райзина. / Л.А. Заде. М: Мир, 1980.- С. 208-247.

68.Заде, Л. А. Тени нечетких множеств. / Л.А. Заде // Проблемы передачи информации Т.П. Вып. 1. - 1966. - С. 37 - 44.

69.ИМО Резолюция MSC.137(76). Стандарты маневренных качеств судов / ИМО Резолюция MSC.137(76). - С-Пб., АОЗТ ЦНИИМФ, 2002.

70. Искусственный интеллект. - В 3-х кн. Кн 2. Модели и методы: Справочник/ Под редакцией Д.А. Поспелова - М.: Радио и связь, 1990. -304 с.

71.Калман, Р. Очерки по математической теории систем/Р.Калман, П.Фалб, М.Арбиб. М.:Мир, 1971.

72.Каляев, И.А. Методы и модели коллективного управления в группах роботов / И.А.Каляев, А.Р.Гайдук, С.Г. Капустян. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2009. - 280 с.

73.Каляев, И.А. Многопроцессорные распределенные системы управления интеллектуальных мобильных роботов / И.А.Каляев, С.Г. Капустян и др.// Многопроцессорные распределенные системы управленияинтеллектуальных мобильных роботов // Современные технологии автоматизации. -1997. - №4, -С.94-97.

74.Каляев, И.А. Метод оптимального распределения целей в коллективе роботов / И.А. Каляев, С.Г. Капустян и др. // Информационные технологии. -1998. - №4. С. 13-16.

75.Кацман, Ф. М. Аварийность морского флота и проблемы безопасности судоходства / Ф. М. Кацман , А. А. Ершов // Транспорт Российской Федерации № 5, - 2006. С. -82-84.

76.Квакернаак, Х. Линейные оптимальные системы управления/Х. Квакернаак, Р. Сиван. М.: Мир, 1977.

77.Кейхилл, Р. А. Столкновение судов и их причины / Кейхилл Р.А.; Пер. с англ. - М.: Транспорт, 1987. - 240 с.

78.Коккрофт, А. Н. Толкование МППСС-72 / А. Н. Коккрофт, Д. Н. Ламейер.: Пер. с англ. - М.: Транспорт,1981.- 279 с.

79. Колесников, А.А. Проектирование многокритериальных систем управления промышленными объектами / А.А. Колесников, А. Г. Гельфгат. М. : Энергоатомиздат, 1993.

80. Колесников, А.А. Построение систем автоматического управления, оптимальных по совокупности критериев качества / А.А. Колесников. // Известия вузов. Электромеханика. 1975, № 10.

81.Кондратьев, В. В. Задачи согласования, координации, оптимизации в активных системах / В. В. Кондратьев // Автомат. и телемех. - 1987. выпуск 5. - С. 3-28.

82.Красовский, А.А. Алгоритмические основы оптимальных адаптивных регуляторов нового класса/ А.А. Красовский // Автомат. и телемех. - 1995. выпуск 9. - С. 104-116.

83. Красовский, А.А. Адаптивные полиноминальные наблюдатели и идентификация в критических режимах/ А.А. Красовский // Автомат. и телемех. - 1996. выпуск 10. - С. 142-145.

84.Курпатов, А. В. Победить усталость / А. В. Курпатов. - 5-е издание - СПб. : Нева, 2005. - 224 с. ISBN 5-7654-4363-Х.

85.Кучер, В.А. Оптимизационная математическая модель решения задачи автоматизированного планирования транспортного обеспечения в условиях чрезвычайной ситуации / В.А.Кучер, А. С. Макарян // Вестник адыгейского государственного университета. - 2013. - Вып. 1(116). - С. 100 - 105.

86.Ладанюк, А. П. Ситуационное координирование подсистем технологических комплексов непрерывного типа / А. П. Ладанюк, Д. А. Шумигай, Р. О. Бойко // Проблемы управления и информатики. - 2013. - С. 117 - 122.

87.Лебедев, В. Г. Принципы построении интеллектуального интерфейса пользователя для систем поддержки принятия решений оператором / В. Г. Лебедев // Пробл. управл. - 2004, выпуск 3, - С.43-47.

88.Летов, А.М. Динамика полета и управление / А.М. Летов. М.: Наука, 1969.

89.Лефевр, В. А. Конфликтующие структуры / Лефевр В. А. - 2-е издание, переработанное и дополненное. - М.: Советское радио, 1973. - 92 с.

90.Люгер, Дж. Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем / Дж. Ф. Люгер. - М.: ИД «Вильямс», 2005. - 864 с.

91.Луценко, Е. В. Автоматизированный системно-когнитивный анализ в управлении активными объектами (системная теория информации и ее применение в исследовании экономических, социально-психологических,

технологических и организационно-технических систем): Монография (научное издание) / Е. В. Луценко // Краснодар.: КубГАУ, 2002. - 605 с.

92.Макаров, И.М. Искусственный интеллект и интеллектуальные системы управления / И. М. Макаров, В. М. Лохин, С. В. Манько, М. П.Романов. -М.: Наука, 2006. - 333 с.

93.Маслобоев, А.В. Координация в многоуровневых сетецентрических системах управления региональной безопасностью: подход и формальная модель / А. В. Маслобоев, В. А. Путилов, А. В. Сютин // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. -2015, том 15, № 1. - С. 130-138.

94.Майклсен, Р. Экспертные системы. Реальность и прогнозы искусственного интеллекта / Р. Майклсен, Д. Мичи, А. Буланже.: Пер. с англ. - М.: Мир, 1987.-182 с.

95. Международные правила предупреждения столкновений судов в море 1972 (МППСС-72) : [сборник]. - М.: РКонсульт, 2004. - 80с.

96.Месарович, М. Теория иерархических многоуровневых систем. Пер. с английского / М. Месарович, Д. Мако, И. Тахакара. - Москва, «Мир» 1973.- 344 с.

97.Месарович, М. Общая теория систем: Математические основы. Пер. с английского / М. Месарович, Д. Мако, И. Тахакара - Москва, «Мир» 1978.311 с.

98. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта /А.Н. Аверкин, И.З. Батыршин, А.Ф. Блишун, В.Б. Силов, В.Б. Тарасов. Под ред. Д.А. Поспелова.- М.: Наука Гл. ред. физ.-мат. лит. 1986.-312 с.

99. Нечаев, Ю. И. Нейро-нечеткая система поддержки принятия решений при оценке поведения сложного динамического объекта / Ю.И. Нечаев // Труды Х Всероссийской конференции «Нейроинформатика - 2008». М.: МИФИ. -2008. Лекции по нейроинформатике. Часть 2, - С. 97-164.

100. Нечаев, Ю. И. Система поддержки принятия решений на основе нечетких знаний о динамике судна в экстремальных ситуациях / Ю. И.

Нечаев, Петров О. Н. // Сборник докладов Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям SCM-2005 т. 2. - 2005. - С. 66 - 69.

101. Новиков, Д.А. Курс теории активных систем / Д. А. Новиков, С. Н. Петраков. - М.: СИНТЕГ, 1999. - 104 с.

102. Ноженкова, Л. Ф. Технология построения экспертных геоинформационных систем поддержки принятия решений но предупреждению и ликвидации чрезвычайных ситуаций: дис. д-ра тех. наук: 05.13.14 / Ноженкова Людмила Федоровна. - Красноярск, 2000.- 365 с.

103. Парасюк, И. Н. Методы взаимодействия и координации в мультиагентных системах на основе нечеткой логики высшего типа / И. Н. Парасюк, С.В. Ершов // Проблемы программирования. Специальный выпуск. - 2014. - № 2-3.- С. 242-252.

104. Парасюк, И. Н. Нечеткие модели мультиагентных систем в распределенной среде / И. Н. Парасюк, С. В. Ершов // Проблемы программирования. - 2010. - № 2-3. - С. 330-339.

105. Парасюк, И. Н. Моделе-ориентированная архитектура нечетких мультиагентных систем / И. Н. Парасюк, С. В. Ершов // Компьютерная математика. - 2010. - № 2. - С.139-149.

106. Парасюк, И. Н. Мультиагентные модели на основе нечеткой логики высшего типа для высокопроизводительной среды / И. Н. Парасюк, С. В. Ершов // Проблемы программирования. - 2012. - № 2-3. - С. 260-269.

107. Парасюк, И. Н. Трансформационный подход к разработке интеллектуальных агентов на основе нечетких моделей / И. Н. Парасюк, С. В. Ершов // Проблемы программирования. - 2011. - № 2. - С. 62-78.

108. Перельман, И.И. Анализ современных методов адаптивного управления с позиций приложения автоматизации технологических процессов/ Автомат. и телемех. - 1991. выпуск 7. - С. 3-32.

109. Песков, Ю. А. Система управления безопасностью в международном судоходстве: учеб. пособие. - 2-е изд., перераб. и доп. / Ю.А. Песков / -Новороссийск: НГМА, 2001. - 320 с.

110. Плессер, М. Л. Архитектура системы принятия решений интеллектуального агента / М. Л. Плессер // Научная сессия МИФИ-2007. Том 2 - С.38-39.

111. Поспелов, Д. А. Мышление и автоматы / Д.А. Поспелов, В.Н. Пушкин. - М.: Сов. радио, 1972. - 222 с.

112. Поспелов, Д. А. Ситуационное управление: теория и практика / Д.А. Поспелов. - М.: Наука, 1986. - 288 с.

113. Прохоров, А. В. Облачная платформа разработки интеллектуальных систем поддержки принятия решений / А. В. Прохоров, В. П. Прохоров, А. О. Матюшко // Вюник НТУ «ХП1». -2015. № 58 (1167). - С. 72-76.

114. Рассел, С. Искусственный интеллект: современный подход / С. Рассел, П. Норвиг. - М.: Вильямс, 2007. - 1408 с.

115. Растригин, Л.А. Современные принципы управления сложными объектами / Л.А. Растригин. М. : Советсткое радио, 1980.

116. Рингланд, Дж. Сценарное планирование для разработки стратегии / Дж. Рингланд. - М.: Вильямс, 2008. - 560с.

117. Родионов, А. И. Автоматизация судовождения / А. И. Родионов, А. Е. Сазонов. - М.: Транспорт, 1992. - 192 с.

118. Родионов, А. И. Алгоритмирование операций управления судном /

A.И. Родионов // Судовождение на морском флоте. - 1982. - С. 36-39.

119. Родионов, А. И. Формализация принятия решений о маневре при расхождении судов / А.И. Родионов // Вычислительная техника на морском флоте. - 1975.- С. 10-16.

120. Ротач, В.Я. Автоматизация настройки систем управления / В.Я. Ротач,

B.Ф. Кузищин, А.С.Клюев /Под редакцией В.Я. Ротача. М.: Энергоатомиздат, 1984.

121. Саати, Т.Л. Принятие решений при зависимостях и обратных связях: Аналитические сети: пер. с англ. Изд. 3-е. / Т.Л. Саати. - М.: ЛИБРОКОМ, 2011. - 360 с.

122. Салуквадзе, М.Е. Задачи векторной оптимизации в теории управления / М.Е. Салуквадзе. Тбилиси: Мецниереба, 1975.

123. Сиек, Ю. Л. Принципы синтеза интеллектуальных систем управления морскими динамическими объектами / Ю.Л. Сиек, Соэ Мин Лвин // Искусственный интеллект. - 2009. - №4. - С.448-456.

124. Симанков, В. С. Адаптивное управление сложными системами на основе теории распознавания образов Монография (научное издание) / В. С. Симанков, Е. В. Луценко. - Краснодар: Техн. ун-т Кубан. гос. технол. ун-та, 1999. -318 с.

125. Симанков, В. С. Системный анализ в адаптивном управлении / В. С. Симанков, Е. В. Луценко., В. Н. Лаптев; Монография (научное издание); под науч. ред. В. С. Симанкова - Краснодар.: Ин-т совр. технол. и экон. 2001, - 258 с.

126. Симанков, В. С. Моделирование принятия решений в адаптивных АСУ сложными системами на основе теории информации / В. С. Симанков, Е. В. Луценко // Информационные технологии, - 1999. - № 2. - С. 8-14.

127. Симанков, В. С. Синтез адаптивных АСУ сложными системами с применением моделей распознавания образов / В. С. Симанков, Е. В. Луценко; // Автоматизация и современные технологии. - Краснодар.: №1, -1999. - 11 с.

128. Симанков, В. С. Автоматизация системных исследований: Монография / В.С. Симанков. - Краснодар: КГТУ, 2002. - 376 с.

129. Симанков, В. С. Разработка теоретических основ и построение интеллектуальных систем мониторинга, анализа и поддержки принятия политических, социально-экономических и технологических решений регионального уровня для ситуационных центров органов власти / В.С. Симанков, Д.А. Колесников, А.Н. Черкасов. - Краснодар: Просвещение-ЮГ, 2008. С. 176-181.

130. Симанков, В. С. Автоматизация системных исследований на основе неформальных подходов: Монография / В.С. Симанков, И.А. Шпехт. - М.: БиномПресс, 2012. - 358 с.

131. Симанков, В. С. Компьютерное моделирование: учебник 2-е изд., перераб. и доп. / В.С. Симанков - М.: БиномПресс, 2012. - 340 с.

132. Симанков, В. С. Методологические аспекты функционирования системы поддержки принятия решений в рамках интеллектуальной системы ситуационного центра / В.С. Симанков, С.Н. Владимиров, А.О. Денисенко, А.Н. Черкасов // Вестник Адыгейского государственного университета. -2015. - № 4 (171). - С. 133-138

133. Симанков, В.С. Основные методологические аспекты организации и функционирования систем поддержки принятия решений безопасности судовождения / В.С. Симанков, В. В. Астреин // Эксплуатация морского транспорта. - 2016.- № 2(79) - С. 56-64.

134. Скороходов, Д. А. Принципы и категории обеспечения безопасности мореплавания / Д.А. Скороходов, Л.Ф. Борисова, З.Д. Борисов // Вестник МГТУ, том 13, №4/1. - 2010 г. - С.719-729

135. Смоленцев, С. В. Концепция автоматизированной интеллектуальной системы расхождения судов / С. В. Смоленцев, Б. В. Афанасьев, А. Е. Филяков, Д. В. Куниц // Эксплуатация морского транспорта. — 2012. — № 4 (70). — С. 11-14.

136. Смоленцев, С. В. Проблема оценки навигационной ситуации в море / С. В. Смоленцев // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. — 2015. — № 6 (34). — С. 23-28.

137. Смоленцев, С. В. Автоматический синтез решений по расхождению судов в море / С. В. Смоленцев // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. — 2016. — № 2 (38). — С. 7-15.

138. Стоилова, К. Прогнозирующие неитеративные координации в иерархических системах / К. Стоилова // Автомат. и телемех., - 2006. выпуск 4. - С. 137-151.

139. Стоянов, С. В. Разработка алгоритмов и аппаратно-программных средств распределенных систем планирования действий коллектива мобильных роботов: дис. канд.тех.наук: 05.13.15, 05.13.17 / Стоянов, Сергей Владимирович.- Таганрог,- 2001.- 236 с.

140. Таненбаум, Э. Распределенные системы. Принципы и парадигмы / Э. Таненбаум, М. ван Стеен. — СПб.: Питер, 2003. — 877 с.

141. Тарасов, В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика / В. Б. Тарасов. - М.: Эдиториал УРСС, 2002. - 352 с.

142. Теряев, Е.Д. Проблема интеллектуальной поддержки оператора в эргатических системах управления / Е.Д. Теряев, К.В. Петрин, А.Б. Филимонов, Н.Б. Филимонов // Проблемы управления и моделирования в сложных системах. Труды XII Международной конференции. - Самара. Самарский научный центр РАН.- 2010. - С.18-28.

143. Трахтенгерц, Э. А. Компьютерная поддержка принятия решений [Текст] / Э.А. Трахтенгерц. М.: Инт. проблем управления.- 1998. - 247 с.

144. Трухаев, Р. И. Модели принятия решений в условиях неопределенности / Р.И.Трухаев - Москва: Наука, 1981, - 258 с.

145. Ту, Дж. Принципы распознавания образов: перевод с английского И.Б. Гуревича, под редакцией Ю. И. Журавлева / Дж. Ту, Р. Гонсалес - М.: Мир 1978. - 414 с.

146. Харазов, В.Г. Интегрированные системы управления технологическими процессами / В.Г. Харазов.- СПб.: Профессия, 2009.- 592 с.

147. Харкевич, А. А. О ценности информации / А.А Харкевич // Проблемы кибернетики: Сб. науч. трудов. Вып. 4. - М.: Физматгиз, - 1960. - С.53-57.

148. Цымбал, Н. Н. Определение группы взаимодействующих судов в ситуации опасного сближения / Н.Н. Цымбал, М.А. Булгаков, В.В. Байрак // Судовождение: Вып. 16. - Одесса: «ИздатИнформ», 2009. - С. 193-197.

149. Цымбал, Н. Н. Гибкие стратегии расхождения судов / Н. Цымбал, И. Бурмака, Е. Тюпиков. - Одесса: КП ОГТ. - 2007.- 424 с.

150. Цымбал, Н. Н. Формализация МППСС-72 в части координации взаимодействия судов при расхождении / Н. Н. Цымбал, Р. Ю. Бужбецкий // Судовождение. — 2006. — № 12. — С. 124-129.

151. Чаки, Ф. Современная теория управления. Нелинейные оптимальные и адаптивные системы. / Ф. Чаки. М.: Мир, 1975.

152. Чекинов, Г.П. Ситуационное управление: состояние и перспективы / Г.П. Чекинов, С.Г. Чекинов // Приложение к журналу «Информационные технологии». - 2004. - № 2. - 32 с.

153. Человеческий фактор: В 6 т. / Под ред. Г. Салвенди. - М.: Мир, 1991.6 т.

154. Черкасов, А. Н. Разработка математического и алгоритмического обеспечения адаптивных систем поддержки принятия решений в ситуационных центрах: дис. канд. тех.наук: 05.13.01 / Черкасов Александр Николаевич. Краснодар, 2011. - 139 с.

155. Щербатов, И.А. Математические модели сложных слабоформализуемых систем: компонентный подход / Вестник ТГТУ. -2014. Том 20. № 1. - С.17-24.

156. Щербатов, И.А. Сложные слабоформализуемые многокомпонентные технические системы / И. А. Щербатов, О. М. Проталинский // Управление большими системами: сб. ст. - М., 2013. Вып. 45. С. 30-46.

157. Щербатов, И.А.Управление группой роботов: компонентный подход / И.А. Щербатов, И.О. Проталинский, О.М. Проталинский // Информатика и системы управления. - 2015. - № 1(43). - С. 93-104.

158. Шеннон, К. Работы по теории и информации и кибернетике / К. Шеннон. - М.: Иностранная литература, 1963. - 830 с.

159. Шептуха, Ю. М. К вопросу синтеза эргатической системы принятия решений о маневре безопасного расхождения судов /Ю. М. Шептуха // Кибернетика и вычислительная техника. - 1989. № 84. - С. 43-45.

160. Шерстюк, В. Г. Информационная технология поддержки принятия решений по управлению движением судна / В. Г. Шерстюк - Вестник Херсонского национального технического университета. - 2008. - №4(33). -С.180-189.

161. Шерстюк, В. Г. Принципы интеллектуальной поддержки принятия решений по управлению движением судна / В. Г. Шерстюк - Вестник Херсонского национального технического университета. - 2009. - №3(36). -С.133-141.

162. Шерстюк, В. Г. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений по управлению судном в условиях неполной и противоречивой информации / В. Г. Шерстюк, А. П. Бень - Судовождение. - 2007. - Вып. 14. - с.141-144.

163. Шерстюк, В. Г. Гибридная интеллектуальная СППР для управления судном / В. Г. Шерстюк, А. П. Бень - Искусственный интеллект. - 2008. -№3. - С.490-500.

164. Шерстюк, В. Г. Формальная модель гибридной сценарно-прецедентной СППР / В. Г. Шерстюк - Автоматика. Автоматизация. Электротехнические комплексы и системы. - 2004. - №1. - С.114-122.

165. Юдин, Ю. И. Математические модели плоскопараллельного движения судна. Классификация и критический анализ / Ю. И. Юдин, И. И. Сотников // Вестник МГТУ, том 9, №2, - 2006 - С.200-208.

166. Юдин, Ю. И. Синтез моделей механизма предвидения для экспертных систем, обеспечивающих безопасную эксплуатацию судна: монография / Ю. И. Юдин. - Мурманск: Изд-во МГТУ, 2007. - 198 с.

167. Юдович, А. Б. Предотвращение навигационных аварий морских судов / А. Б. Юдович. - М.: Транспорт, 1988.- 224 с. ISBN 5-277-00172-7.

168. Юдович, А. Б. Столкновения морских судов, их причины и предупреждение / А. Б. Юдович -М: Изд-во «Транспорт», 1972. - 112 с.

169. Яркин, П. И. Критерии и принцип нормирования тормозных характеристик судов / П. И. Яркин, Е. В. Калиниченко // Судовождение: Вып.16.- 2009. - С. 202-206.

170. Яскевич, А. П. Комментарии к МППСС-72 / А. П. Яскевич, Ю. Г. Зурабов. - М.: Транспорт, 1990. - 479 с.

171. Astrein, V. Search for the best decision for preventing collisions / V. Astrein / Материалы 25-27 июня 2013 года в ГМУ им. адмирала Ф.Ф. Ушакова 1-й Международной конференции Ассоциации морских институтов Черного моря.- Новороссийск: ГМУ им. адм. Ф.Ф.Ушакова, 2013. - С.

172. Astrein, V. Best decision for preventing collisions at local levels / V. Astrein / Materialy IX Miedzynarodowej naukowi-praktycznej konferecji "Naukowa przestrzen Europy - 2013" Vol 34 Techniczne nauki / Przemysl Материалы Международной научно-практической конференции «Научное пространство Европы - 2013» 07-15.04.2013: Przemysl. Варшава. - 2013.

173. Astrein, V. The structure of the navigation safety system / V. Astrein // Материалы Международной научно-практической конференции "Современные тенденции и закономерности развития транспортно -логистического комплекса Азово-Черноморского бассейна", Новороссийск, РИО МГА им. адм. Ф.Ф.Ушакова, 2015.

174. Astrein, V. Determination of ships passing strategy by the use of a conflict function / V. Astrein // Материалы XXI международной конференции: «Современные концепции научных исследований» № 12(21), М: РИО ЕСУ, 2015.

175. Alaa Damen Shtay An Intelligent Control System for Ship Collision Avoidance / Alaa Damen Shtay, Wahed Gharib Ain Shams University, Egypt 93710-8585 IJET-IJENS @ International Journals of Engineering and Sciences IJENS P. 36-42

176. Baillod, F. Collisions - Why do they occur / Cap. Francois Baillod the initiator of the UK Marine Accident Reporting Scheme (MARS) // Gard News. London.: The Nautical Institute (United Kingdom). - 2004. - № 173. - C 17-21.

177. Bilbuli, M. A Collision Avoidance Algorithm Based on the Virtual Target Approach for Cooperative Unmanned Surface Vehicles / Marco Bibuli, Gabriele Bruzzone, Massimo Caccia//Author manuscript, published in "CDC 2012, Maui, Hawaii : United States (2012)"

178. Holger Scheu Report on literature survey on hierarchical and distributed nonlinear MPC, including analysis and comparison, and description of the resulting methodological framework / Holger Scheu, Wolfgang Marquardt Seventh framework program theme - ICT [Information and Communication Technologies]. Aahen: HD-MPC Consortium, 2009, - 22p.

179. «Frontline Quality Safety Seminar 2006» : Front Line Seminars. 2006 March 24-26. - Novorossiisk.: Frontline., 2006.- 17 p.

180. Inaishi, M. Effect of non-cooperative ship on the Ship Cluster Behavior / M. Inaishi, X. Zhao, M. Pan and X. Kondo. // The Journal of Japan Institute of Navigation No. 116, 2007.- P. 43-48

181. ISM Code : The International Safety Management Code : IMO. - 2002 edition : Revised Guidelines on Implementation of the ISM Code by Administrations - London.: IMO publication, 2002.- 39 p. ISBN 92-801-5123-1.

182. Jimenez P., Collision Detection Algorithms for Motion Planning / P. Jimenez, F. Thomas and C. Torras. Institut de Robotica i Informatica Industrial, Barcelona Lectures Notes in Control and Information Sciences 229. Springer, ISBN 3-540-76219-1, 1998, - 343p.

183. Krishnamurthy, P. A hierarchical control and obstacle avoidance system for unmanned sea surface vehicles / P. Krishnamurthy, F. Khorrami. - Orlando, FL, USA : 50th IEEE Conference on Decision and Control and European Control Conference (CDC-ECC) December 12-15, 2011. PP 2070-2075. 978-1-61284799-3/11

184. Lisowski, J. Differential Game Model of Ship Control Process / I.A. Lisovski //- Link. Sei. and Appl. Automat. Contr. Helsinky.: Vol 2, - 1978. P. 1557-1603.

185. Lisowski, J. The analysis of differential game models of safe ship control process / J. Lisowski // Journal of Shanghai Maritime Institute, Volume 6, No 1, 25-38 (in Chinese).

186. Lisowski, J. Neural network classifier for ship domain assessment / J. Lisowski, A. Rak and W. Czechowicz. // Journal of Mathematics and Computers in Simulation, Volume 51, No 3-4, -2000. P. 399-406.

187. Lisowski, J. The ship's safe control as a multi-step matrix game with the risk of collision / J. Lisowski. 9th International Symposium on Dynamic Games and Applications, Adelaide, -2000. - P. 358-368.

188. Lisowski, J. A positional game model of safe ship control process / J. Lisowski. // 5th IFAC Conference on Control Applications in Marine Systems, Glasgow, -2001. P. 1-8.

189. Liu Y. A CBR-based Approach for Ship Collision Avoidance /Y. Liu, C. Yang, X. Du //Proceedings of the 21st International Conference IEA/AIS-2008, Wroclaw, Poland. - Lecture Notes In Artificial Intelligence. - 2008. -Vol. 5027. - Pp.687-697

190. Mastelone, S. Formation Control and Collision Avoidance for Multi-agent Non-holonomic Systems: Theory and Experiments / Silvia Mastellone, Dusan M. Stipanovic, Christopher R. Graunke, Koji A. Intlekofer and Mark W. Spong // The International Journal of Robotics Research Coordinated Science Laboratory, University of Illinois, Vol 27. No. 1, Janyary 2008. - P. 107-126.

191. MUNIN Report Summary / Fraunhofer Center for Maritime Logistics and Services: [e-mail]

192. Perepa, L.P. Decision making system for the collision avoidance of marine vessel navigation based on COLREGs rules and regulations / L. P. Perera, J. P. Cavalho, C. Guedes Soares. // 13-th Congress of Int. Maritime Assoc. of Mediterranean IMAM 2009, Istambul, Turkey, 12-16 Oct 2009, page 1121-1128.

193. Perepa, L.P. Fuzzy logic based decision making system for collision avoidance of ocean navigation under critical collision conditions / L.P.Perera, J.P. Cavalho, C. Guedes Soares. Lisbon: 2011. Centre for Marine Technology and Engineering (CENTEC), Technical University of Lisbon. p. 84-99

194. SOLAS : Consolidated text of the International Convention for the Safety of Life at Sea, 1974, and its Protocol of 1988: articles, annexes and certificates : IMO : 2004 edition - London.: IMO publication, 2005.- 565 p. ISBN 92-801-4183-X.

195. STCW : International Convention on Standards of Training, Certification and Watchkeeping for Seafarers, 1978, as amended in 1995 and 1997: IMO : 2001 edition - London.: IMO publication, 2001.- 277 p. ISBN 978-92-801-51084.

196. Swift, A. J. Bridge team management [second edition] / Capt. A. J. Swift. London.: The Nautical Institute, 2004. - 118 p. ISBN 1-870077-66-0.

197. Wu Lee Gilbert Managing collision avoidance at sea / Capt. Gilbert Wu Lee C.J. Parker: A practical Guide. - First edition - London: The Nautical Institute, 2007. -181 p. ISBN 1 870077 86 5