Модели, методы и алгоритмы управления организационной системой подготовки экипажей тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.10, кандидат наук Хуснуллин Наиль Фаридович

• Хуснуллин Наиль Фаридович
• кандидат наук
• 2019

Оглавление диссертации кандидат наук Хуснуллин Наиль Фаридович

Введение

Глава 1. Анализ процесса планирования подготовки экипажей

специального назначения

1.1 Постановка задачи и описание ограничений

1.2 Поставновка задачи КОГБ?

1.3 Сложность задачи календарного планирования подготовки космонавтов

1.4 Обзор и анализ существующих методов календарного планирования

1.4.1 Точные методы решения

1.4.2 Приближенные методы решения задач КОГБ?

1.5 Анализ используемых методов решения проблем планирования в космической отрасли

1.6 Обзор инструментов решения задач календарного планирования

Глава 2. Решение задачи стратегического календарного

планирования

2.1 Термины и обозначения

2.2 Математическая постановка в виде задачи целочисленного линейного программирования

2.3 Математическая постановка в виде задачи удовлетворения ограничениям

2.4 Модифицированная постановка задачи удовлетворения ограничениям

2.5 Сравнение эффективности постановок задачи

2.5.1 Последовательное и параллельное расположение в графе

2.5.2 Вычислительный эксперимент на данных ЦПК

им. Ю.А. Гагарина

2.6 Различное количество экипажей

2.7 Заключение

Глава 3. Решение задачи тактического планирования

3.1 Минимизация продолжительности изучения БК

3.2 Алгоритм нахождения допустимого расписания

3.3 Вычислительный эксперимент. Сравнение эффективности

решения задач методом ОР' и АНДР

3.4 Модифицированный алгоритм нахождения допустимого расписания

3.5 Заключение

Глава 4. Реализация и описание системы

4.1 Назначение, цели и задачи

4.2 Архитектура программного комплекса и основные модули

4.3 Исходные данные и процесс построения расписаний

4.3.1 Справочник занятий

4.3.2 Справочник ресурсов

4.3.3 Справочник бортовых комплексов

4.3.4 Блок построения индивидуального графа занятий космонавта

4.4 Подсистема планирования и прогнозирования

4.5 Подсистема визуализации и контроля исполнения

4.6 Заключение

Заключение

Список сокращений и условных обозначений

Словарь терминов

Список литературы

Список рисунков

Список таблиц

Приложение А. Процесс и этапы подготовки космонавтов для

работы на МКС

А.1 Этапы подготовки космонавтов

А.2 Виды подготовок космонавтов

А.3 Заключение

Приложение Б. Свидетельство о государственной регистрации

программы для ЭВМ

Введение

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели, методы и алгоритмы управления организационной системой подготовки экипажей»

Актуальность работы.

Успешное и эффективное достижение целей наземной, воздушной или космической экспедиции во многом зависит от слаженных и своевременных действий членов экипажа. В зависимости от назначения это может быть экипаж военного самолета, танка или Международной космической станция. Центрами подготовок экипажей специального назначения являются летные и танковые училища, а также Центр подготовки космонавтов (ЦПК) им. Ю.А. Гагарина. Указанные центры представляют из себя социально-экономические системы, взаимодействие членов и совокупность процессов которых способно обеспечить требуемый уровень компетенции, необходимое качество работы и слаженность всех членов экипажа во всех штатных и аварийных ситуациях. Одной из основных задач, рассматриваемых организационных систем, является планирование подготовки на тренажерах, организация занятия со специалистами для формирования и поддержании у членов экипажей совокупности определенных знаний, навыков и умений, необходимых для надежного и безопасного выполнения поставленной задачи или программы космического полета.

Реализация и внедрение результатов диссертационной работы призваны повысить эффективность и сократить трудозатраты специалистов отдела планирования центров подготовки. В настоящее время в подавляющем большинстве центров практически все операции планирования и составления расписаний подготовки экипажей осуществляются вручную. За последние десятилетия значительно увеличился объем подготовки, появилась необходимость учета множества ограничений, связанных с обеспечением заданной последовательности выполнения отдельных процедур, с учетом несовместимости (невозможности одновременного выполнения) некоторых операций. Одновременно на разных этапах подготовки могут находится более 10 экипажей. Каждый обучаемый может иметь индивидуальный план и объем подготовки, который зависит от опыта прошлых экспедиций и роли в предстоящих спецоперациях.

В диссертационной работе рассматриваются задачи стратегического и тактического календарного планирования подготовки экипажей. Созданы математические модели в виде задач целочисленного линейного программирования и

программирования в ограничениях. Разработаны эвристические алгоритмы на основе правил приоритета и на основе генетического алгоритма (ГА) для решения задачи минимизации взвешенной суммы продолжительности изучения каждого из курсов подготовки. На основе вычислительных экспериментов на более чем 2500 различных наборах данных выполнена проверка эффективности разработанных математических моделей и алгоритмов. Приведено сравнение различных подходов к решению задачи на реальных данных.

Задача календарного планирования подготовки экипажей представляет собой задачу управления проектом с ограничениями на ресурсы (resource-constrained project scheduling problem, RCPSP) со специфичными требованиями и временными ограничениями. Ресурсы могут быть: возобновляемые, невоз-обновляемые, ограниченно-возобновляемые, с переменной доступностью и эксклюзивные. Математическая постановка проблемы RCPSP была представлена в 1969 году Притскером 1, позже Блашевич с соавторами доказал NP-трудность для ряда классических задач RCPSP 2.

Для решения классической задачи RCPSP применяют точные и приближенные методы решений. К первым относятся: метод прямого перебора, метод ветвей и границ, метод динамического программирования, графический метод, метод сетевого программирования, программирование в ограничениях и другие. Большой вклад в создание, развитие и исследование точных методов решения был внесен следующими представителями: P. Brucker, R.E. Bellman, A.H. Land, В.С. Танаевым, М.Я. Ковалевым, В.Н. Бурковым, В.В. Шкурбой, Ю.С. Фед-осенко и многими другими.

К приближенным методам относятся: поиск с запретами (Tabu search), метод локального поиска, мультиагентные системы, генетические алгоритмы, метод муравьиных колоний, нейронные сети, аппроксимационные схемы, различные вариации частичного и направленного перебора, а также разнообразные современные эвристические правила, которые предоставляют возможность генерировать расписания для задач большой размерности за требуемое заказчиком время. Приближенные алгоритмы применяются, когда поиск точного решения невозможен в силу большой размерности задачи. Как правило, данный класс

1Pritsker at all. Multiproject scheduling with limited resources: A zero-one programming approach // Management Science. - 1969. - №16.

2Blazewicz at all. Scheduling subject to resource constraints: classification and complexity // Discrete Applied Mathematics - 1983. - T.5, №1.

методов не предоставляет каких-либо гарантированных оценок на величину отклонения найденного решения от оптимального. Большой вклад в создание, развитие и исследование эвристических алгоритмов был внесен: W.H. Kohler, L. Wolsey, Ю.А. Кочетовым, Э.А. Мухачевой, И.Х. Сигалом, М.А. Посыпки-ным, А.А. Корбутом, К.В. Рудаковым, А.В. Плясуновым, В.Р. Хачатуровым и многими другими.

Объектом исследования является процесс построения расписаний подготовки экипажей. Предмет исследования - теоретические аспекты системных связей и прикладные особенности процесса планирования на основе системного анализа, математические модели, методы и алгоритмы решения задач системного анализа в области календарного планирования.

Целью настоящей работы является автоматизация процесса и уменьшение количества трудозатрат, повышение оперативности и снижение рутинных операций при составлении расписаний подготовки экипажей по сравнению с существующими подходами.

Для достижения целей были решены следующие задачи:

— выполнен анализ существующих методов и подходов к построению расписаний, выявлены их достоинства, ограничения и недостатки, их влияние на социальную систему;

— разработаны три математические модели, позволяющие комплексно учитывать социальные, пространственно-географические, инфраструктурные показатели социальной системы, в рамках которой происходит подготовка экипажа;

— разработаны эвристические алгоритмы генерации расписаний с различными критериями, позволяющие сформировать множество возможных вариантов расписаний подготовок, выполнить качественную и количественную оценку получаемого в результате расписания с возможностью выбора оптимального варианта;

— на основе предлагаемых методов и алгоритмов разработан программный комплекс информационно-аналитической системы с функциями формирования вариантов расписаний и их визуализации, поиска оптимальных вариантов, наглядного представления результатов для лиц, принимающих решения (Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ №2017613282 от 14 марта 2017 года);

— на актуальных и реальных данных проведены численные эксперименты математических моделей с применением современного аппарата математического моделирования (целочисленное линейное программирование и программирование в ограничениях), подтвердившие эффективность предложенных методов;

— выполнена апробация и проведены экспериментальные исследования системы поддержки принятия решений корректировки расписания подготовки и его перестроение в зависимости от изменившихся внешних социально экономических условий.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Математические модели задачи календарного планирования подготовки экипажей на основе целочисленного линейного программирования и программирования в ограничениях.

2. Эвристический алгоритм нахождения расписания подготовки экипажей на основе правил приоритета.

3. Генетический алгоритм решения задачи минимизации взвешенной суммы продолжительности каждого из курсов подготовки.

4. Программный комплекс построения расписаний подготовки и переподготовки узкоспециализированных команд.

Научная новизна

1. Рассмотрена и исследована модифицированная версия фундаментальной проблемы КОРБР и формализованы основные ограничения, накладываемые на расписание подготовки узкоспециализированных экипажей.

2. Разработаны математические модели календарного планирования подготовки экипажей с учетом социальных, пространственно-географических и инфраструктурных факторов.

3. Разработаны эвристические алгоритмы решения задачи поиска допустимого расписания подготовки экипажей, позволяющие оперативно и эффективно принимать управленческие решения по выбору расписания, с возможностью автоматизированного выбора оптимальных решений и учетом заданной группы критериев.

Научная и практическая значимость данной работы заключается в перспективности использования разработанных математических моделей и ал-

горитмов для автоматизации процесса составления расписаний подготовки экипажей. Выделяя стратегические и тактические уровни планирования, удалось уменьшить время, необходимое на построение расписаний. Улучшено качество планирования за счет увеличения объема учитываемой информации, числа рассматриваемых вариантов расписаний и введения целевых функций. Увеличена гибкость и оперативность адаптивного планирования, предоставлена возможность тщательной проверки элементов расписания на совместимость, обеспеченность ресурсами, выполнимости различного рода ограничений. Внедрение системы позволит сократить часть ручного труда и повысит оперативность в решении комбинаторных задач распределения ресурсов необходимых для проведения занятий.

Область исследования. Согласно паспорту специальности 05.13.10 — «Управление в социальных и экономических системах»:

— разработаны методы и алгоритмы решения задач управления и принятия решений при календарном планировании в социальной системе подготовки космонавтов;

— разработано специальное математического и программного обеспечения системы управления и принятия управленческих решений в социальной системе подготовки космонавтов.

Реализация математических моделей и предложенных алгоритмов позволила создать платформу для построения расписаний подготовки и переподготовки узкоспециализированных кадров (Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ №2017613282 от 14 марта 2017 года).

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались на следующих научно-практических конференциях:

— 7th, 8th, 9th International Conference on Optimization Methods and Applications «Optimization and applications» (0PTIMA-2016, 0PTIMA-2017, 0PTIMA-2018);

— 8th IFAC Conference on Manufacturing Modelling, Management and Control (MIM-2016);

— 13-я, 15-я Всероссийская школа-конференция молодых ученых «Управление большими системами» (УБС-2016, УБС-2018);

— 8-я, 9-я Московская Международная конференция по исследованию операций (0RM-2016, 0RM-2018);

— 7-я Международная научная конференция «Теория расписаний и методы декомпозиции» (Танаевские чтения-2016);

— Международная конференция «Пилотируемое освоение космоса» (Ко-ролев-2016);

— 11-я Международная научно-практическая конференция «Пилотируемые полеты в космос - 2015».

Личный вклад. Все представленные в диссертации результаты исследований получены лично автором. В работах, опубликованных в соавторстве, автор внес существенный вклад в постановку задач, выбор методов и направлений исследований, анализ и интерпретацию полученных результатов.

Публикации. Основные результаты по теме диссертации изложены в 13 печатных изданиях, 3 из которых входят в издания, рекомендованных ВАК [1], [2], [3], 1 брошюра [4], 9 — в тезисах докладов [5-13]. Из них, 3 статьи в журналах из перечня Web of Science/Scopus: [2], [3], [13].

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, четырёх глав, заключения и двух приложений. Полный объём диссертации составляет 111 страниц с 29 рисунками и 11 таблицами. Список литературы содержит 71 наименование.

Во введении обосновывается актуальность темы, формулируется цель исследования, дается общее содержание, а также приводятся основные результаты.

В первой главе проанализированы наиболее существенные ограничения, влияющие на процесс планирования подготовки экипажей специального назначения для работы в воздухе, под водой или в космосе на Международной космической станции. На основе этого выполнена постановка исходной задачи. Проведенный обзор литературы выявил возможные точные и приближенные методы решения задачи. По каждому из рассмотренных подходов аргументировано показана его применимость (неприменимость) для решения задачи календарного планирования подготовки узкоспециализированных экипажей. Отдельный раздел посвящен применяемым методам решения близких задач в космической отрасли, в частности в американском и европейском космическом агентствах.

Во второй главе рассмотрен вопрос стратегического календарного планирования. Представлены три математические постановки в виде задачи целочисленного математического программирования ILP, задачи удовлетворения

ограничениями CP и ее модификация CP'. Сравнение эффективности постановок показало, что ILP не отвечает поставленным требованиям даже для решения задачи малой размерности (7-8 недель горизонт планирования). Наиболее перспективным видится математическая модель CP'. Вычислительные эксперименты проводились как на сгенерированных данных, так и на реальных данных предоставленных Центром подготовки космонавтов им. Ю.А. Гагарина.

В третьей главе диссертационного исследования был рассмотрен вопрос решения задачи тактического планирования. Задача была декомпозирована на независимые части и переформулирована в виде оптимизационной с целевой функцией: минимизация суммарной взвешенной «растянутости» изучения курсов подготовки. Вычислительные эксперименты показали, что найти оптимального расписания за 3 часа работы не удалось ни для одного из экспериментов. Предложенный эвристический алгоритм нахождения допустимого расписания позволяет находить решения задачи с существенно меньшим значением целевой функции и за меньшее время, чем при решении задачи методом программирование в ограничениях. Подход состоит из 2 частей: схема генерации расписаний и правил приоритета. Идея алгоритма в последовательном дополнении ранее построенного расписания, что позволило улучшить расписание на 33%. Кроме этого, была предложена модификация эвристического алгоритма, основанная на идеях генетического алгоритма. Это позволило улучшить полученное решение на 1%. Всего было произведено около 2500 вычислительных экспериментов.

В четвертой главе описаны архитектурные решения программного комплекса предназначенного для автоматизации процесса составления плана графика подготовки экипажа. Приложение реализовано с применением клиент-серверной архитектуры. Для создания веб-сервера был выбран язык Python, при помощи C# создана клиентская часть генерации полученного расписания и плагин Excel для помощи формирования учебной нагрузки. Математическое ядро написано на языке OPL. Его достоинством является простота реализации модели, быстрая скорость разработки и тесная интеграция со средой разработки IBM ILOG CPLEX. К недостаткам относится низкая производительность работы модели и невозможности извлечь дополнительную информацию для ее профилирования. Модульность системы сделала ее гибкой для внесения изменений или даже замене одного модуля на другой, а выбранные языки программирова-

ния позволили уменьшить время разработки, но усложнили процесс внесения изменений в систему.

В заключении перечисляются основные результаты диссертационного исследования:

1. Разработаны три математичекие модели задачи управления организационной системой подготовки экипажей специального назначения.

2. Разработаны два алгоритма поиска допустимого решения задачи построения расписаний подготовки экипажей и оценка эффективности ее решения.

3. Разработан проблемно - ориентированный программный комплекс системы управления и принятия решений для планирования подготовки экипажей специального назначения (Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ №2017613282 от 14.03.2017 г.).

4. Результаты математического моделирования и вычисленные эксперименты на реальных данных ЦПК им. Ю.А. Гагарина показали, что методы и алгоритмы, использованные или разработанные в диссертационном исследовании, позволяют решить задачу построения расписаний подготовки экипажа космонавтов за несколько десятков минут вместо нескольких дней ручного труда.

Глава 1. Анализ процесса планирования подготовки экипажей

специального назначения

В главе 1 представлена постановка исследуемой задачи и описание большинства накладываемых на расписание ограничений. Сделана постановка задачи построения расписаний выполнения работ проекта с учетом отношения предшествования и ограничения на ресурсы RCPSP (Resource-Constrained Project Scheduling Problem). Описаны сложности и ключевые отличия задачи календарного планирования подготовки узкоспециализированных экипажей от классической задачи RCPSP. Приведен обзор литературы и проанализированы существующие методы, как точные, так и приближенные. По каждому из рассмотренных методов показана его применимость (неприменимость) для решения задачи календарного планирования подготовки экипажей. Отдельно рассмотрены применяемые методы решения близких задач в космической отрасли, в частности в американском и европейском космическом агентствах.

1.1 Постановка задачи и описание ограничений

Опишем основные ограничения, накладываемые на расписания подготовки экипажей специального назначения. Рабочий день обычно начинается в 9:00 и заканчивается в 18:00. Для большинства занятий справедливо условие: они должны закончиться до конца рабочего дня. Минимальная длительность занятия может быть 30 минут, в связи с этим предлагается принять в качестве единицы времени получасовой интервал. Однако существуют такие занятия, которые длятся несколько дней. Например, у некоторых подразделений существует тренировка по выживанию в зимнем лесу или в лесисто-болотистой местности продолжительностью 3 суток. Этот вид экстремальной подготовки связан с возможностью приземления в незапланированном районе и требованием к экипажу быть подготовленными к подобным ситуациям.

Таким образом, модель должна предоставлять возможность устанавливать множество получасовых интервалов в рабочий день для ситуаций, когда

занятия должны закончиться до конца рабочего дня, и быть гибкой для предоставления возможности планировать многодневные тренировки.

Множество занятий, которые объединены общей темой, освоением определенного типа оборудования, будем называть бортовым комплексом (БК).

Согласно проведенным исследованиям и принятым нормам при подготовке существуют такие БК, материал которых нельзя изучать более, например, 4 часов в день. Также не рекомендуется каждому инструктору ставить занятий больше, чем на 6 часов в день, поскольку в связи со спецификой работы после этого промежутка времени резко падает производительность и качество подготовки. Для поддержания физического состояния и учитывая необходимость работать с зарубежными партнерами, для каждого члена экипажа на протяжении всей подготовки необходимо запланировать по несколько занятий физической подготовки и по несколько занятий английского языка в неделю. При этом, принимая во внимание физиологические особенности, нельзя проводить занятия с большой физической нагрузкой после приема пищи.

При подготовке экипажей необходимо учитывать последовательность изучения бортовых комплексов. Существуют БК, которые могут изучаться параллельно, в то же время существуют БК, материал которых должен изучаться в строго определенной последовательности. В связи с этим граф отношения предшествования изучения БК играет одну из ключевых ролей при построении расписания подготовки. Кроме этого, между двумя занятиями в графе может существовать отношение следующего характера: промежуток между ними должен быть «не меньше» или «не больше» некоторого отрезка времени.

Успешное достижение поставленных целей - это результат работы всего экипажа. Для отработки взаимодействия между членами команды некоторые множества занятий а также экзамены в составе всего экипажа должны проходить в присутствии всех его членов. Поэтому в модели должно быть учтено одновременное проведение занятий у членов экипажа.

Как правило подготовка экипажей специального назначения связана с взаимодействием с большим количеством сторонних организаций, которые создают оборудование для полета, например, скафандры, или предоставляют различные услуги необходимые, например, для проведения парашютной подготовки и другие. Иными словами, существуют взаимодействия и ограничения которые

связаны с заранее известными датами проведения. Таким образом, необходимо выделить множество фиксированных занятий, которые должны быть запланированы в первую очередь.

На итоговое расписание накладываются следующие ограничения:

— занятие должно закончиться до конца рабочего дня;

— нельзя планировать в один день изучение более заданного количества часов по некоторым БК;

— граф отношения предшествования между занятиями;

— возможность одновременного проведение занятий у членов экипажа;

— не более некоторого количества часов лекций в день для одного инструктора;

— особенности занятий, таких как английский язык или физическая подготовка;

— возможность задавать промежутки между занятиями в днях;

— фиксированные занятия;

— не более одного экзамена/зачета в день.

Системные ограничения, которые необходимы для корректной работы математической модели:

— занятия у каждого из членов экипажа не перекрываются, т.е. в один момент времени член экипажа может находиться лишь на одном занятии;

— в каждый интервал времени должно быть достаточно необходимых ресурсов для проведения занятия.

1.2 Поставновка задачи ИСР8Р

Согласно принятой классификации задач теории расписаний (ТР) рассматриваемая задача построения расписаний подготовки узкоспециализированных экипажей относится к задачам построения расписания для проекта. Другими словами, задача построения расписания выполнения работ проекта с учетом отношения предшествования и ограничения на ресурсы ЯСРБР.

Проектом будем называть совокупность взаимосвязанных действий, направленных на достижение конкретных целей. Например, проект «повышение

квалификации» может состоять из работ «прочитать теоретический курс слушателям», «продемонстрировать на практике», «принять экзамен». Очевидно, что «продемонстрировать на практике» и тем более «принять экзамен» происходит после «прочитать теоретический курс слушателям», т.е. между работами существуют отношения предшествования.

В задаче ЯСРБР необходимо построить оптимальную (с точки зрения некоторой целевой функции) последовательность выполнения работ с учетом отношений предшествования между ними и с учетом ограничений на доступные ресурсы.

Математическая постановка проблемы ЯСРБР была проведена в 1969 году Рг^экег [14], позже В^еш^ доказал КР трудность для ряда классических задач ЯСРБР [15].

Пусть существует проект, состоящий из множества требований N, каждое из которых имеет свой индекс (номер) г = 1,...,п и характеризуется временем своего выполнения (продолжительностью) ^ 0.

Пусть в проекте имеется К возобновляемых ресурсов к = 1,...,К, например, тренажеры. В каждый момент времени £ доступно Qkединиц ресурса к. Во время обслуживания требования г требуется ^ ^ единиц ресурса к = 1, ...,К, где ^ - это предел доступности ресурса к. Потребление ресурса требованием означает, что с началом выполнения требования % ресурс к в количестве считается занятым, то есть не доступным для выполнения других работ, а после завершения обслуживания требования, освобожденные ресурсы в полном объеме могут быть мгновенно назначены на обслуживание других требований.

Между некоторыми парами требований заданы ограничения предшествования: % ^ у означает, что обслуживание требования у начинается не раньше окончания обслуживания требования г, Si + ^ Sj , если % ^ у для г, у € N, где Si, - моменты начала обслуживания требований % и у, соответственно. Таким образом, невозможно начать выполнение требований ранее, чем завершится одно или более связанных с ним предыдущих требований, именуемые предшественниками. Данное требование по отношению к своим предшественникам называется последователем.

Все исходные данные считаются известными, детерминированными, целочисленными и неотрицательными, задача построения расписания сводится к вычислению Si - времени начала выполнения требования % = 1,2,...,п.

Обслуживание требований начинается в момент времени £ = 0. Прерывания при обслуживании требований запрещены. Необходимо определить моменты времени начала обслуживания требований Si, г = 1,...,п. Необходимо минимизировать время выполнения всего проекта, т.е. минимизировать значение: Стах = тах Сг, где С г = Si + Р1 - момент окончания обслуживания

г=1,...,п

требований %. При этом должны быть соблюдены следующие ограничения:

— в каждый момент времени £ € Т, где Т рассматриваемый горизонт планирования, должно выполняться ^==х п ^^ (^и, к = 1,...,К, где (рО = 1, если требование г обслуживается в момент времени £ и

= 0, в противном случае. То есть требования в процессе своего обслуживания должны быть полностью обеспечены всеми необходимыми ресурсами;

— взаимосвязи между требованиями не должны иметь циклический характер.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Хуснуллин Наиль Фаридович, 2019 год

Список литературы

1. Лазарев А.А. Бронников С.В. Герасимов А.Р. Мусатова Е.Г. Петров А.С. Пономарев К.В. Харламов М.М. Хуснуллин Н.Ф. Ядренцев Д.А. Математическое моделирование планирования подготовки космонавтов // Управление большими системами. — 2016. — Т. 63. — С. 129-154.

2. Musatova E.G. Lazarev A.A. Ponomarev K.V. Yadrentsev D.A. Bronnikov S.V. Khusnullin N.F. A Mathematical Model for the Astronaut Training Scheduling Problem // IFAC-PapersOnLine. — 2016. — Vol. 49, no. 12. — Pp. 221-225.

3. Lazarev A.A. Khusnullin N.F. Musatova E.G. Yadrentsev D.A. Kharlamov M.M. Ponomarev K.V. Minimization of the Weighted Total Sparsity of Cosmonaut Training Courses // Communications in Computer and Information Science (Optimization and Applications). — 2019. — Vol. 974. — Pp. 202-215.

4. Bronnikov S. Dolgui A. Lazarev A. Morozov N. Petrov A. Sadykov R. Sologub A. Werner F. Yadrentsev D. Musatova E. Khusnullin N. Approaches for Planning the ISS Cosmonaut Training. — Preprint Nr. 12. Magdeburg: Institut fur Mathematische Optimierung, 2015.

5. Lazarev A.A. Khusnullin N.F. Musatova E.G. Petrov A.C. Gerasimov A.P. Kharlamov M.M. Yadrentsev D.A. Ponomarev K.V. Bronnikov C.V. Cosmonauts Training Scheduling Problem // 7th International Conference on Optimization Methods and Applications «Optimization and applications» (OPTI-MA-2016, Montenegro). — 2016. — Pp. 93-94.

6. Бронников С.В. Герасимов А.Р. Лазарев А.А. Мусатова Е.Г. Петров А.С. Пономарев К.В. Харламов М.М. Хуснуллин Н.Ф. Ядренцев Д.А. К решению задачи автоматизации планирования подготовки космонавтов для работы на МКС // 7-я Международная научная конференция «Теория расписаний и методы декомпозиции. Танаевские чтения» (Беларусь, г.Минск). -2016. — С. 23-27.

7. Бронников С.В. Герасимов А.Р. Лазарев А.А. Мусатова Е.Г. Петров А.С. Пономарев К.В. Харламов М.М. Хуснуллин Н.Ф. Ядренцев Д.А. Алгорит-

мы формирования расписания подготовки космонавтов // VIII Московская международная конференция по исследованию операций (ORM2016): г.Москва, 17-22 октября 2016 г.: Труды / ФИЦ ИУ РАН. — 2016. — С. 17-18.

8. Лазарев А.А. Бронников С.В. Герасимов А.Р. Мусатова Е.Г. Петров А.С. Пономарев К.В. Харламов М.М. Хуснуллин Н.Ф. Ядренцев Д.А. Применение методов RCPSP для планирования подготовки космонавтов // Труды XIII всероссийской школы-конференции молодых ученых «Управление большими системами»(г.Самара, Россия). — 2016. — С. 32-33.

9. Лазарев А.А. Бронников С.В. Герасимов А.Р. Мусатова Е.Г. Петров А.С. Пономарев К.В. Харламов М.М. Хуснуллин Н.Ф. Ядренцев Д.А. Автоматизация планирования подготовки космонавтов // Труды международной конференции «Пилотируемое освоение космоса»(г.Королев, Россия). — 2016. -С. 45-46.

10. Лазарев А.А. Бронников С.В. Герасимов А.Р. Мусатова Е.Г. Петров А.С. Пономарев К.В. Харламов М.М. Хуснуллин Н.Ф. Ядренцев Д.А. Календарное планирование подготовки космонавтов к выполнению космического полёта // Труды 11-й международной научно-практической конференции «Пилотируемые полеты в космос» (г.Звездный городок, Россия). — 2016. — С. 95-96.

11. Хуснуллин Н.Ф. Система управления построением расписаний подготовки // Материалы 15-й Всероссийской школы-конференции молодых ученых «Управление большими системами» (УБС-2018, Воронеж). — 2018. — С. 246-249.

12. Хуснуллин Н.Ф. Задача планирования подготовки космонавтов как задача удовлетворения ограничениям // Труды 9-й Московской международной конференции по исследованию операций (0RM2018, Москва). — 2018. — С. 95-98.

13. Lazarev A.A. Khusnullin N.F. Musatova E.G. Yadrentsev D.A. Pono-marev K.V. Heuristic Algorithm for Solving the Cosmonauts Training Planning Problem // Proceedings of the 8th International Conference on Optimization

Methods and Applications "OPTIMIZATION AND APPLICATINS". — 2017.

- Vol. 1987. — Pp. 364-369.

14. Pritsker A.A. B. Watters L.J. Wolfe P.M. Multiproject scheduling with limited resources: A zero-one programming approach // Management Science. — 1969.

- № 16.

15. Blazewicz J.K. Lenstra A.H.G.Rinnooy Kan. Scheduling subject to resource constraints: classification and complexity // Discrete Applied Mathematics. — 1969. — Т. 5, № 1.

16. Bartusch M, Mohring R. H., Radermacher F. J. Scheduling project networks with resource constraints and time windows // Annals of operations Research.

- 1988. — Т. 16, № 1. — С. 199-240.

17. Brucker P. Drexl A. Mohring R. Neumann K. Pesch E. Resource constrained project scheduling: Notation, classification, models, and methods // European Journal of Operational Research. — 1999. — Т. 123. — С. 3-41.

18. Bartusch M. Mohring R. H. Radermacher F. J. Scheduling project networks with resource constraints and time windows // Annals of Operations Research.

- 1988. — С. 201-240.

19. Artigues C. Demassey S. Neron E. Resource-Constrained Project Scheduling: Models, Algorithms, Extensions and Applications. — Wiley-ISTE, 2008. — 288 с.

20. Bell CE. Park K. Solving resource-constrained project scheduling problems by a* search // European Journal of Operational Research. — 1990. — Т. 37. — С. 61-84.

21. Jaein Choi Matthew J. Realff Jay H. Lee. Dynamic programming in a heuristically confined state space: a stochastic resource-constrained project scheduling application // Computers and Chemical Engineering. — 2004. — Т. 28. — С. 1039-1058.

22. Гафаров Е.Р. Графический метод решения задач комбинаторной оптимизации // Автоматика и Телемеханика. — 2016. — 7. — Т. 77, № 12. — С. 26-36.

23. Бурков В.Н. Коргин Н.А. Новиков Д. А. Введение в теорию управления организационными системами. — 2009. — 264 с.

24. Koji Nonobe Toshihide Ibaraki. Formulation and Tabu Search Algorithm for the Resource Constrained Project Scheduling Problem // Essays and Surveys in Metaheuristics. — 2002. — Т. 15. — С. 557-588.

25. K. Fleszar K. Hindi. Solving the resource-constrained project scheduling problem by a variable neighbourhood search // Technical report, Brunei University, Department of Systems Engineering. — 2000.

26. M. Palpant C. Artigues P. Michelon. Lssper: Solving the resource-constrained project scheduling problem with large neighbourhood search // Technical Report LIA report 255, Laboratoire d'Informatique d'Avignon. — 2003.

27. V. Valls M. S. Quintanilla F. Ballestin. Resource-constrained project scheduling: A critical activity reordering heuristic // European Journal of Operational Research. — 2004.

28. Homberger Jorg. A multi-agent system for the decentralized resource-constrained multi-project scheduling problem // Intl. Trans. in Op. Res. -2007. — Т. 14. — С. 565-589.

29. В.А. Виттих П.О. Скобелев. Мультиагентные модели взаимодействия для построения сетей потребностей и возможностей в открытых системах // Автоматика и телемеханика. — 2003. — Т. 1. — С. 177-185.

30. Wall Matthew Bartschi. A Genetic Algorithm for Resource-Constrained Scheduling. — Massachusetts Institute of Technology, 1996. — 62 с.

31. Dieter Debels Mario Vanhoucke. A Decomposition-Based Genetic Algorithm for the Resource-Constrained Project-Scheduling Problem // Operations Research.

- 2007. — Т. 14. — С. 457 - 469.

32. D. Merkle M. Middendorf H. Schmeck. Ant colony optimization for resource-constrained project scheduling // IEEE Transactions on Evolutionary Computation. — 2002. — Т. 6. — С. 333-346.

33. Ya Kovalev M. Shafranskij Y.M. Strusevich V.A. Tanaev V.S. Tuzikov A.V. Approximation scheduling algorithms: a survey // Optimization. — 1989. — Т. 20, № 6. — С. 859-878.

34. N. Alon G.J. Woeginger T. Yadid. Approximation schemes for scheduling on parallel machines // J. of Scheduling. — 2003. — С. 521-531.

35. Bellman R.E. Dreyfus S.E. Applied dynamic programming. — Princeton university press, 2015. — 384 с.

36. A.H.Land A.G.Doig. An Automatic Method of Solving Discrete Programming Problems // Econometrica. — 1960. — Т. 28. — С. 497-520.

37. V. Tanaev W. Gordon Yakov M. Shafransky. Scheduling Theory. Single-Stage Systems. — Springer Science + Business Media Dordrecth, 1994. — 371 с.

38. Kovalev M.M. Models and methods of scheduling // Lectures. Minsk, Publishing house BSU. — 2004. — С. 234-253.

39. Танаев В.С. Шкурба В.В. Введение в теорию расписаний. — 1975. — 256 с.

40. Коган Дмитрий Израилевич, Федосенко Юрий Семенович. Задача диспетчеризации: анализ вычислительной сложности и полиномиально разрешимые подклассы // Дискретная математика. — 1996. — Т. 8, № 3. — С. 135-147.

41. М.А. Посыпкин. Методы глобальной и многокритериальной оптимизации на базе концепций ветвей и границ и неравномерных покрытий: дис. ... докт. физ.-мат. наук: 01.01.09: защищена: 26.02.15 / Автор Посыпкин М.А. - М., 2015. - 254 с. - Библиогр.: с.202 - 213. - 005557497.

42. Rossi F. Van Beek P. Walsh T. Handbook of constraint programming. — Elsevier, 2006. — 978 с.

43. Dincbas M. Simonis H. Hentenryck P. Solving a Cutting-Stock Problem in Constraint Logic Programming // In Proceedings of the 5-th Internation Conference on Logic Programming. — 1988. — С. 42-58.

44. Caprara A. Focacci F. Lamma E. Mello P. Milano M. Toth P. Vigo D. Integrating Constraint Logic Programming and Operations Reserch Techniques

for the Crew Rostering Problem // Software - Practice and Experience. — 1998.

- С. 49-76.

45. Henz M. Wurtz J. Using Oz for College Timetabling // In Proceedings of PATAT-95. — 1995. — С. 65-69.

46. Kohler Walter H, Steiglitz Kenneth. Characterization and theoretical comparison of branch-and-bound algorithms for permutation problems // Journal of the ACM (JACM). — 1974. — Т. 21, № 1. — С. 140-156.

47. Nemhauser George L, Wolsey Laurence A. Integer programming and combinatorial optimization // Wiley, Chichester. GL Nemhauser, MWP Savelsbergh, GS Sigismondi (1992). Constraint Classification for Mixed Integer Programming Formulations. COAL Bulletin. — 1988. — Т. 20. — С. 8-12.

48. Кочетов Ю.А. Вероятностные методы локального поиска для задач дискретной оптимизации // Дискретная математика и ее приложения. Сборник лекций молодежных и научных школ по дискретной математике и ее приложениям. М: МГУ. — 2001. — С. 87-117.

49. Мухачева Э.А. Рубинштейн Г.Ш. Математическое программирование: Учебное пособие. — Наука. Сиб. отд-ние, 1987. — 271 с.

50. Хачатуров В.Р. Веселовский В.Е. Злотов А.В. Калдыбаев С.У. Калиев Е.Ж. Коваленко А.Г. Монтлевич В.М. Сигал И.Х. Хачатуров Р.В. Комбинаторные методы и алгоритмы решения задач дискретной оптимизации большой размерности. — Наука М., 2000. — 360 с.

51. Посыпкин М.А. Сигал И.Х. Комбинированный параллельный алгоритм решения задачи о ранце // Известия Российской академии наук. Теория и системы управления. — 2008. — № 4. — С. 50-58.

52. Корбут А.А. Сигал И.Х. Финкельштейн Ю.Ю. Гибридные методы в дискретном программировании // Изв. АН СССР. Техн. кибернет. — 1988. — № 1. — С. 65-77.

53. Гришин А.А. Карпенко А.П. Исследование эффективности метода пчелиного роя в задаче глобальной оптимизации // Наука и образование: научное издание МГТУ им. НЭ Баумана. — 2010. — № 08. — С. 23-56.

54. Рудаков К.В. Универсальные и локальные ограничения в проблеме коррекции эвристических алгоритмов // Кибернетика. — 1987. — С. 30-35.

55. Глебов Н.И. Кочетов Ю.А. Плясунов А.В. Методы оптимизации // Новосибирск: НГУ. — 2000. — 105 с.

56. Glover Fred W, Kochenberger Gary A. Handbook of metaheuristics. — Springer Science & Business Media, 2006. — Т. 57. — 557 с.

57. Rainer Kolisch Soenke Hartmann. Experimental investigation of heuristics for resource-constrained project scheduling: An update // European journal of operational research. — 2006. — Т. 174. — С. 23-37.

58. Станиловская В.И. Автоматизация планирования полетов долговременных орбитальных комплексов: Дисс... кандидата наук / (05.13.01) - Королев. — 2008.

59. Кузьмин В.В. Новиков А.Л. Полников А.С. Результаты внедрения интерактивной мультиагентной системы построения программы полета, грузопотока и расчета ресурсов рс МКС // Материалы XX Научно-техническая конференция молодых ученых и специалистов, ОАО «Ракетно-космическая корпорация «Энергия» имени С.П. Королёва. — 2014. — С. 10-14.

60. Подход к адаптивному планированию полетных операций российского сегмента международной космической станции на основе мультиагентных технологий / В.И. Станиловская, А.М. Беляев, О.И. Лахин и др. // Проблемы управления и моделирования в сложных системах. — 2015. — С. 147-157.

61. Орловский Николай Михайлович. Математические модели и алгоритмы автоматизированной системы планирования работы экипажа: Дисс... кандидата наук / (05.13. 01).-ЮРГПУ (НПИ), Новочеркасск, 2015.-181 с. — 2015.

62. Streamlining Space Training Mission Operations with Web Technologies: An Approach to Developing Integral Business Applications for Large Organizations / Karen Au, Samuel Santiago, Richard Papasin и др. // Space Mission Challenges for Information Technology (SMC-IT), 2011 IEEE Fourth International Conference on / IEEE. — 2011. — С. 159-166.

63. Activity Planning for the Mars Exploration Rovers. / John L Bresina, Ari K Jonsson, Paul H Morris, Kanna Rajan // ICAPS. — 2005. — C. 40-49.

64. Cesta A. Cortellessa G. Fratini S. Oddi A. Looking for MrSPOCK: Issues in Deploying a Space Application. // ICAPS 2008 SPARK Workshop. — 2008. -150 c.

65. Spagnulo M. Fleeter R. Balduccini M. Nasini F. Space Program Management : Methods and Tools. — Springer-Verlag New York, 2013. — 352 c.

66. Puget J.-F. Pecos a high level constraint programming language // SPICIS-92.

- 1992. — C. 65-78.

67. Puget J.-F. C++ implementation of CLP // SPICIS-94. — 1994. — C. 45-54.

68. Le Pape C. Implementation of Resource Constraints in ILOG Schedule: A Library for Development of Constrint-Based Scheduling System // Intelligent Systems Engineering. — 1994. — C. 55-66.

69. Fernandez A. Hill M.A. A Comparative Study of Eight Constraint Programming Language // Constraints: An International Journal. — 2000. — T. 5. — C. 275-301.

70. Smolka G. The Oz programming model // Computer Science Today, Lecture Notes in CS. — 1995. — T. 1000. — C. 324-343.

71. Brailsford Sally C. Potts C.N. Constraint Satisfaction Problems: Algorithms and Applications // European Journal of Operational Research. — 1999. — C. 557-581.

Список рисунков

2.1 Пример графа С отношений предшествования между

бортовыми комплексами................................................32

2.2 Графы отношений предшествования между занятиями, входящими в бортовые комплексы 1 и 2, соответственно............32

2.3 Суперпозиця графа С и графов Съ, где Ь Е В ......................33

2.4 Временные интервалы задачи..........................................35

2.5 Пример графика кусочно-заданной функции времени риIве, где

Р\ и р2 - длительность проведения занятий 1 и 2 соответственно . 43

2.6 Возможные графы отношений предшествования между занятиями 50

2.7 Графики отношений времени от количества занятий для случаев последовательного и параллельного расположения бортовых комплексов в графе С..................................................51

2.8 Граф бортовых комплексов в третьем эксперименте................54

2.9 Время решения задачи для случая с несколькими экипажами . . 55

3.1 Объем и продолжительность подготовки по одному из БК .... 57

3.2 Графы отношений предшествования БК подготовки, участвующие в вычислительном эксперименте......................58

3.3 Отношение значения целевой функции к времени работы алгоритма (набор данных из эксперимента 4)........................61

3.4 Обход графа работ в глубину в методе «Се^аэк»..................64

3.5 Значения целевой функции для каждого из БК ....................70

4.1 Диаграмма процессов в системе ......................................77

4.2 Интерфейс редактирования занятий..................................78

4.3 Интерфейс редактирования ресурсов ..................................79

4.4 Интерфейс редактирования бортовых комплексов ..................79

4.5 Последовательность формирование индивидуального графа последовательности проведения занятий ..............................80

4.6 Последовательность работы с форматом внутреннего отображения расписания ..............................................83

4.7 Отображение расписания в шеЬ-формате............................84

4.8 Отображение экспортированного расписания в формат Excel . . . 85

4.9 Формирование учебного плана.................... 86

А.1 Основной экипаж 29/30-й длительной экспедиции на МКС (Антон Шкаплеров (Роскосмос), Анатолий Иванишин (Роскосмос), Дэниел Бёрбэнк (НАСА) проводят плановую

тренировку на ТДК «Союз»......................103

А.2 Центрифуга ЦФ-7...........................104

А.3 Иван Вагнер и Денис Матвеев закрепляют навыки перемещения

в невесомости во время выполнения полёта на борту самолета . . 106

А.4 Гидролаборатория...........................106

А.5 Антон Шкаплеров проходит подготовку к выходу в открытый

космос на тренажере «Выход-2» в ЦПК...............108

А.6 Олег Новицкий, Тома Песке и Пегги Уитсон на тренировке по

выживанию в зимнем лесу ...................... 110

Список таблиц

1 Последовательное расположение БК................. 49

2 Параллельное расположение БК................... 50

3 Сравнение подходов к решению задачи календарного планирования с горизонтом планирования 3, 5 и 8 недель для 1 экипажа................................. 53

4 Сравнение подходов к решению задачи календарного планирования с горизонтом планирования 40, 50 и 60 недель для

1 экипажа................................ 53

5 Вычислительный эксперимент с несколькими экипажами..... 54

6 Характеристики задач вычислительного эксперимента ...... 59

7 Результаты вычислительного эксперимента............. 60

8 Вычислительный эксперимент эвристических алгоритмов на реальных данных............................ 67

9 Вычислительный эксперимент эвристического алгоритма на

серии из 2500 наборах данных .................... 68

10 Отношения между значениями целевой функции и вычисленном горизонте планирования........................ 68

11 Вычислительный эксперимент: сравнение метода СР', АНДР и

ГА АНДР................................ 71

Приложение А

Процесс и этапы подготовки космонавтов для работы на МКС

Отбор в космонавты — это непрерывный процесс, проходящий в течение всего времени пребывания в отряде. Далее будут описаны этапы и виды подготовок, используемые технические средства и тренажеры.

А.1 Этапы подготовки космонавтов

Весь процесс подготовки делится на следующие стадии: общекосмический, в составе групп специализации, в составе утвержденного экипажа и на борту во время полета.

Общекосмическая подготовка продолжается два года. За это время формируются знания, составляющие основу космонавтики: теория полета и принципы создания пилотируемого космического аппарата (ПКА), системы управления и основы космической навигации, стартовых комплексов и т.п. Сдавшим государственный экзамен, присваивается квалификация «Космонавт-испытатель» или «Космонавт-исследователь».

Основные задачи подготовки в составе групп следующие: получение специализации по определенным типам ПКА, формирование навыков их эксплуатации, отработка методов контроля состояния, сохранение здоровья и поддержание высокой работоспособности.

Третья стадия подготовки - в составе утвержденного экипажа. Данная работа посвящена созданию и реализации математической модели системы построения расписаний рассматриваемого периода подготовки космонавтов.

В процессе подготовки изучаются конкретные особенности ПКА и правила его эксплуатации, программа полета, бортовая документация и т.д. На тренажерах и стендах отрабатываются навыки взаимодействия членов экипажа при выполнении элементов программы космического полета, в том числе и

в аварийных ситуациях. Отрабатываются методики выполнения научных экспериментов и исследований.

Программы подготовки летчиков и космонавтов во многом близки, однако для космонавта уже первый его полет является самостоятельным. Только различные стенды и тренажеры дают возможность приобрести необходимые навыки. В связи с этим наземная подготовка и занятия со специалистами должны обеспечивать требуемый уровень компетенции, необходимое качество и надежность деятельности экипажей во всех штатных и аварийных ситуациях. Данный факт еще раз подтверждает актуальность задачи по созданию автоматизированной системы планирования подготовки космонавтов - программный комплекс, способный предложить оператору начальное расписание подготовки, удовлетворяющее имеющимся условиям.

А.2 Виды подготовок космонавтов

Подготовка космонавтов включает следующие виды:

— техническая подготовка по бортовым системам и оборудованию ПКА;

— подготовка космонавтов к выполнению научно-прикладных исследований и экспериментов;

— комплексная подготовка экипажей ПКА;

— подготовка к внекорабельной деятельности (ВКД);

— подготовка к действиям при посадке в экстремальных условиях;

— летная и специальная парашютная подготовка;

— психологическая и гуманитарная подготовки.

В процессе подготовки применяются следующие технические средства: стенды и устройства, на которых моделируют перегрузки, невесомость, пониженное давление, самолеты-лаборатории, гидролаборатории, сурдокамеры, барокамеры, различные гимнастические снаряды, стенды для отработки навыков управления оборудованием корабля во время полета (выведение на орбиту, управление с помощью ориентации по Солнцу, Земле, звездам, планетам и данным наземных служб, поиск, сближение, стыковка и расстыковка, спуск с орбиты). Тренировки начинаются с изучения интерьера кабины, размещения

Рисунок А.1 — Основной экипаж 29/30-й длительной экспедиции на МКС (Антон Шкаплеров (Роскосмос), Анатолий Иванишин (Роскосмос), Дэниел Бёрбэнк (НАСА) проводят плановую тренировку на ТДК «Союз»

органов управления, средств информации. Отрабатывается логическая последовательность действий при решении разных задач.

Следующий этап - отработка всех операций в целом в штатном и аварийном режимах полёта. Тренировки могут проводиться в реальном масштабе времени, в замедленном, если требуется отработать навыки управления быстро текущими процессами, либо в ускоренном темпе — для сокращения времени.

На рис. А.1 основной экипаж 29/30-й длительной экспедиции на МКС (Антон Шкаплеров (Роскосмос), Анатолий Иванишин (Роскосмос), Дэниел Бёрбэнк (НАСА) проводят плановую тренировку на ТДК «Союз».

Одним из основных средств обучения и тренировки экипажей является комплексный тренажёр. На нём космонавтов обучают работе с бортовыми системами, методам обнаружения и устранения неисправностей, взаимодействию с наземными пунктами управления, отрабатываются приемы ручного управления кораблем. Управляющий компьютер позволяет моделировать много вариантов нештатных ситуаций. Отработка действий в нештатных и аварийных ситуациях очень важна и занимает значительную часть времени. На тренажерах имитируется полет, максимально приближенный к реальной обстановке, которая требует ответных действий космонавта. Интерьер кабины практически идентичен настоящему, имитируются даже вид в иллюминаторе, шумы работающих устройств и агрегатов, ряд динамических процессов. Однако в наземных

Рисунок А.2 — Центрифуга ЦФ-7

условиях наиболее сложно воспроизвести невесомость и спровоцировать стрессовые ситуации.

Для моделирования перегрузок используется специальная быстро вращающаяся центрифуга (рис. А.2). На базе нее введен в эксплуатацию тренажер ручного управляемого спуска, позволяющий проводить обучение и тренировки космонавтов по управлению транспортным кораблем «Союз-ТМА» при воздействии реальной перегрузки, испытываемой космонавтом в космическом полете на этапе посадки спускаемого аппарата на Землю.

Во время пребывания на орбите космонавтам регулярно приходится работать в открытом космосе. Данная работа требует большого физического напряжения, организм человека выделяет много тепла и приходится работать на пределе возможностей системы жизнеобеспечения скафандра. Следовательно при подготовке к полету очень важно знать индивидуальную тепловую устойчивость и подготовить организм к неблагоприятным воздействиям. Поэтому испытания в термокамере проводятся при температуре 60 С и влажности 50% в течение одного часа. Подготовка космонавтов к работе в открытом космосе вероятно самая сложная. Ведь на Земле практически невозможно создать длительную - более нескольких десятков секунд — невесомость. Способов её имитации довольно много. Все они несовершенны, но их применяют для отработки отдельных операций, связанных с выходом в открытый космос. Подготовка к пребыванию в невесомости называется вестибулярной тренировкой. Надо признать, что это очень неприятный вид тренировок. Они призваны облегчить период адаптации к невесомости в первые несколько суток полета и сделать его как можно короче. Испытание проходит по следующей схеме: минута вращения

- минута отдыха. Во время вращения космонавт должен медленно опускать и поднимать голову. В результате сложения этих движений возникает кориолисо-во ускорение, которое неблагоприятно воздействует на вестибулярный аппарат

- орган, информирующий мозг о положении тела в пространстве. Может появиться тошнота, начаться рвота, обильное потоотделение. Нужно выдержать 15 вращений, а неприятности нередко возникают уже на пятом. Невзирая на это, врачу отвечают, что чувствуют себя хорошо — иначе признают непригодным.

Самая «чистая» невесомость возникает в самолёте при полёте по параболической траектории. В начале тренировки проводились на истребителе «МиГ-15»

- за один полёт самолёт делал три-четыре горки, во время каждой из которых состояние невесомости длилось около 40 секунд. Задания были нетрудные. На одной горке, так называемая «проба пера»: написать имя, фамилию, дату и поставить подпись. Потом этот образец сравнивался с предполетным, чтобы выявить возможные нарушения тонкой координации движений. На другой горке предлагалось попробовать космическую пищу из тубы, на третьей — передать по рации заданную фразу. Позже создали летающую лабораторию на базе Ту-104, и теперь в его салоне можно свободно «плавать» и отрабатывать элементы полетного задания. Кроме этого существует Ил-76 МДК Центра подготовки космонавтов. Этот самолёт - надежное и маневренное транспортное средство, аэродинамические характеристики и особенности конструкции которого позволяют воспроизводить режим невесомости длительностью от 25 до 32 секунд. На первый взгляд, это очень малый отрезок времени - его не хватит даже на то, чтобы вскипятить воду в чайнике. Тем не менее этих мгновений, мимолетных по земным меркам, хватает, чтобы отработать множество операций и выполнить разнообразные упражнения (рис. А.3).

Наиболее эффективный способ моделирования невесомости - создание гидроневесомости. Хотя невесомость в гидросреде сильно отличается от её прототипа на орбите, испытатель может находиться в ней практически неограниченное время и свободно перемещаться в любом направлении. Все операции отрабатываются в реальном масштабе времени.

В 1965 г. в Центре подготовки космонавтов построили гидробассейн и создали гидролабораторию (рис. А.4) - сложное сооружение с целым комплексом технологического оборудования, специальных систем, аппаратуры и механиз-

Рисунок А.3 — Иван Вагнер и Денис Матвеев закрепляют навыки перемещения в невесомости во время выполнения полёта на борту самолета

Рисунок А.4 — Гидролаборатория

мов. Скафандры, используемые для тренировок, почти не отличаются от штатных. Ранец системы жизнеобеспечения имитируется макетом, размеры которого соответствуют реальным. Воздух для дыхания и вода для системы терморегулирования подаются по шлангам. Работы под водой обычно связаны с определённой опасностью, поэтому космонавтов и испытателей страхуют аквалангисты. По эмоциональному напряжению и энергозатратам тренировки в гидросреде близки к реальным условиям космического полёта. В гидролаборатории космонавты отрабатывают следующие операции внекорабельной деятельности:

— выход в открытое космическое пространство;

— работа в разгерметизированных отсеках;

— техническое обслуживание и ремонт орбитальной станции и модулей;

— монтажно-демонтажные и сборочные работы на орбите;

— транспортировка грузов;

— экспериментальные работы.

Также подготовку к выходу в открытый космос осуществляют на тренажере «Выход-2» (рис. А.5). В состав тренажёра входят два скафандра типа «Орлан» - устройство, обеспечивающее обезвешивание и перемещение в рабочей зоне за счет мышечных усилий космонавтов, а также макеты шлюзовых отсеков, вычислительная система, наземная система обеспечения жизнедеятельности, система моделирования светотеневой обстановки и системы связи, телевизионного и медицинского контроля. Тренажер позволяет осуществлять обучение космонавтов на всех этапах подготовки по следующим задачам:

— изучение устройства, конструкции и компоновки скафандров для внекорабельной деятельности типа «Орлан»;

— подготовка скафандра к использованию, его техническое обслуживание и ремонт;

— работа в скафандре, управление его системами в штатных режимах и внештатных ситуациях;

— управление комплексом средств шлюзования при выполнении операций в шлюзовых отсеках в соответствии с требуемыми циклограммами работ.

Важную роль в становлении космонавта как профессионала играет лётная и парашютная подготовка. В программу первой входят полёты на современных истребителях и тяжёлых транспортных самолётах. При этом овладение

Рисунок А.5 — Антон Шкаплеров проходит подготовку к выходу в открытый

космос на тренажере «Выход-2» в ЦПК

техникой пилотирования является не целью, а средством формирования соответствующих качеств. Полёты на самолётах развивают пространственную ориентировку и умение принимать решения в условиях дефицита времени; укрепляют навыки в работе с органами управления и приборами; тренируют внимание, переключаемость и устойчивость при выполнении монотонной работы, вырабатывают способность одновременно решать несколько задач, связанных с управлением и т.д. И хотя летчики не очень любят прыгать с парашютом, только парашютная подготовка позволяет моделировать реальную стрессовую обстановку, развивать морально-волевые качества. Космонавту даются разнообразные задания, которые он должен выполнить в условиях дефицита времени при свободном падении и после раскрытия парашюта. Кроме того, нужно вести репортаж, он записывается на магнитофон и затем анализируется, чтобы определить эмоциональное напряжение парашютиста. Наиболее психологически сложным является задание, в котором необходимо по выложенным на Земле знакам определить или рассчитать (выполнив арифметические действия) время раскрытия парашюта, поскольку это связано с реальным риском. Разумеется, если парашютист не откроет парашют вовремя, это сделает за него автомат. Выполняющий упражнения оказывается в состоянии максимально приближен-

ном к тому стрессовому состоянию, которое возникает в аварийной обстановке на космическом корабле при дефиците времени для выхода из неё.

Возвращение с орбиты - важный и сложный этап космического полёта. После полугода в невесомости человек отвыкает от силы земного притяжения, и каждое движение даётся с трудом, да и перегрузки во время спуска с орбиты -большой стресс для организма. К томуже, приземление спускаемого аппарата, в случае развития нештатных ситуаций, может произойти в незапланированном районе (пустыня, тайга, водная поверхность). Космонавты могут оказаться в критических условиях, что потребует от них максимального напряжения физических и умственных сил. От момента приземления до встречи со спасателями может пройти не один час. И всё это время космонавты должны полагаться только на себя, на свои знания, умения и силы. Вот почему экипажу так важно отработать свое поведение в экстремальной ситуации в процессе подготовки к полету. При минимуме усилий нужно достичь максимального результата. Для этого и существует тренировка в лесисто-болотистой местности (рис. А.6). Космонавты в течении 72 часов проводят под открытым небом, не имея возможности согреться в тёплом помещении. Для шалаша экипажу приходится вручную рубить ветки, проваливаясь в снег по колено. Чтобы успешно завершить испытания, экипажи должны продемонстрировать мужество, собранность, стойкость и терпение.

А.3 Заключение

В завершении весь экипаж сдает государственный экзамен, по результатам которого решается вопрос о допуске к полету. Принимает экзамен Государственная комиссия, состоящая из ведущих специалистов Центра подготовки космонавтов и предприятий, производящих космическую технику. Процесс сдачи экзамена Госкомиссии ничем не отличается от тренировок по сложности и условиям проведения.

В данной главе были подробно описаны этапы и виды подготовки, а также используемые для этого технические средства. Приведены примеры и фотомате-

Рисунок А.6 — Олег Новицкий, Тома Песке и Пегги Уитсон на тренировке по

выживанию в зимнем лесу

риалы новейших тренажеров, оснащенных цифровыми системами, центрифуги и гидрилаборатория.

Благодаря профессионализму сотрудников ЦПК, которые готовят космонавтов по уникальной отечественной системе, сейчас на орбите работают ученые и летчики, инженеры и врачи.

Приложение Б

Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ