Системный анализ, онтологический синтез и технологические средства обработки информации в процессах принятия решений при оперативном управлении полетом объектов космической техники с Земли тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Матюшин, Максим Михайлович

• Матюшин, Максим Михайлович
• кандидат наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат наук Матюшин, Максим Михайлович

Оглавление

стр.

Введение

Глава 1. Системный анализ текущего состояния и перспективных проблем согласования и принятия решений при оперативном управлении полетом объектов ракетной техники с Земли

1.1. Анализ объектов космической техники как объектов управления

1.2. Анализ процесса оперативного управление полетом с Земли как реализации последовательности операций

1.3. Анализ текущего состояния и перспектив развития автоматизированных систем управления полетом объектов космической техники

1.4. Анализ процессов принятие решений в условиях оперативного управления полетом ОКТ

1.4.1. Процесс выработки и принятия решений как процесс целенаправленной переработки информации

1.4.2. Последовательность процесса выработки и принятия решений

1.4.3. Организация работы специалистов оперативной смены в процессе выработки и принятия решений

1.4.4. Пример ситуации принятия решений при реализации плана полета Российского сегмента (РС) Международной космической станции (МКС) оперативной сменой группы управления

Выводы

Глава 2. Методологические основы принятия решений в условиях оперативного управления полетом ОКТ с Земли

2.1. Классическая и постнеклассическая парадигмы рациональности как методологические основы описания сложных организационно-технических систем

2.2. Использование элементов теории интерсубъективного управления для описания процессов принятия решений при оперативном управлении полетом ОКТ

2.2.1. Акторы участвующие в ходе регулирования проблемной ситуации в процессе оперативного управления полетом ОКТ

2.2.2. Персональные и интерсубъективные знания, использующиеся в ходе регулирования проблемной ситуации в процессе оперативного управления полетом ОКТ

2.2.3. Интерсубъективная модель выработки и принятия решений при оперативном управлении полетом ОКТ

2.3. Концепция организации подготовки и реализации взаимодействия акторов оперативного управления полетом ОКТ

2.4. Методические основания для разработки моделей и технологий повышающих качество принятия решений акторов АСУП ОКТ

2.4.1. Организация условий информационного взаимодействия акторов

2.4.2. Система организации взаимодействия акторов при оперативном управлении

ОКТ

Выводы

Глава 3. Онтологический синтез знаний о процессах оперативного управления полетом

ОКТ

3.1. Онтологическое моделирование процессов оперативного управления полетом

ОКТ

3.2. Система теоретико-информационных моделей оперативного управления полетом ОКТ как основа онтологической метамодели

3.2.1. Теоретико-информационная модель ОКТ как объекта оперативного

управления

3.2.2. Теоретико-информационная модель оперативного контура управления полетом

ОКТ

3.2.3 Теоретико-информационная модель распределённого оперативного управления

полётом ОКТ

3.2.4. Теоретико-информационная модель технологии управления полетом ОКТ

3.3. Использование мультиагентных систем для задач обработки информации, структурированной в онтологиях

3.4. Технологические средства для синтеза и управления онтологиями, описывающими процесс

оперативного управления полета ОКТ

Выводы

Глава 4. Методы и технологические средства обработки информации, использующиеся для структурной организации процесса взаимодействия в ходе оперативного управления полетом ОКТ

4.1. Модели и методы сценарного моделирования оперативного управления полетом

ОКТ

4.1.1. Модели формализации сценария

4.1.2. Формирование пространства сценариев

4.2. Методика оценки специалистов оперативного управления полетом ОКТ, как потенциальных акторов разрешения проблемной ситуации

4.3. Модель анализа формальной структуры оперативного контроля полета ОКТ

4.4. Технологические средства обработки информации при организации работы специалистов

в ходе оперативного управления полетом ОКТ

Выводы

Глава 5. Методы и технологические средства обработки информации, использующиеся при взаимодействии акторов в ходе оперативного управления полетом ОКТ

5.1. Модели и методы для достижения взаимопонимания акторов при описании ситуации управления полетом

5.1.1. Модели для формирования системы показателей эффективности процесса оперативного управления полетом ОКТ

5.1.2. Модели для подготовки и разового выбора варианта решения в ходе процесса оперативного управления полетом ОКТ

5.1.3. Процедура выбора вариантов сценария процесса оперативного управления полетом ОКТ

5.2. Модели и методы для достижения взаимопонимания акторов в описании объекта управления полетом

5.2.1. Оценка единичного параметра, характеризующего один из аспектов функционирования объекта управления

5.2.2. Методы оценки комплекса параметров, характеризующих функционирование объекта управления

5.3. Модели оценки оперативности ситуации оперативного управления полетом

ОКТ

5.4. Автоматизированная система поддержки принятия решений в аварийной ситуации как пример технологического средства обработки информации в ходе оперативного управления

полетом ОКТ

Выводы

Глава 6. Методы и технологические средства обработки информации, использующиеся для анализа процесса взаимодействия и подготовки акторов при оперативном управлении

полетом ОКТ

6.1. Методика анализа отклонений в работе специалистов при разрешении проблемных ситуаций в ходе оперативного управления ОКТ

6.2. Технология прогнозирования «узких» мест в организации процесса оперативного

управления с Земли полета ОКТ

6.3 Модели и методы построения сценариев тренировок специалистов оперативного

управления полета ОКТ

6.4. Функционально - моделирующие стенды как технологические средства для подготовки

специалистов оперативного управления полета ОКТ

Выводы

Основные результаты

Литература

Приложение А

Приложение Б

Приложение В

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Системный анализ, онтологический синтез и технологические средства обработки информации в процессах принятия решений при оперативном управлении полетом объектов космической техники с Земли»

Введение

В настоящее время на развитие процессов управления космическими полетами оказывают значительное влияние две взаимосвязанные тенденции. С одной стороны наблюдается устойчивое возрастание объемов информации, необходимой для управления полетом объектами космической техники (ОКТ) со стороны центров управления полетом (ЦУП). С другой стороны имеется тенденция объединения различных ОКТ и их ЦУПов в рамках единой наземно-космической системы направленной на достижение некоторого комплексного вектора целей. Обе эти тенденции обусловлены объективными требованиями повышения эффективности, надежности, гибкости управления космическими полетами.

В трудах В.А. Соловьева, A.C. Елисеева, В.Е. Любинского, рассматривая современные и перспективные методы теории управления космическими полетами, в качестве одного из основных факторов, обеспечивающих безопасное, надежное, эффективное управление полетом объекта космической техники (ОКТ), выделяется оптимальное решение, принимаемое ответственными специалистами группы управления полетом ОКТ. Решение выражается в планах, методиках, указаниях экипажу, управляющих воздействиях на бортовые системы и т.д. Оно направляет все действия автоматизированной системы управления полетом ОКТ для достижения целей полета.

Указанные тенденции достаточно сильно оказывают влияние на решения, принимаемые в ходе управления космическими полетами. Так в первом случае для принятия решения требуется обработка и анализ возрастающего объема информации, поступающего с борта ОКТ. Так, например, при управлении космическим кораблем «Восток», необходимо было анализировать около 400 телеметрических параметров, а при управлении полетом Российского сегмента Международной космической станции - более 80 ООО телеметрических параметров. В свою очередь это служит предпосылкой для более глубокой дифференциации предметных областей управления космическими полетами, т.е. для принятия решений каждый из специалистов управления полетом должен «погружаться» все более глубоко в «свою» предметную область.

С другой стороны, надежность и эффективность функционирования наземно-космической системы, объединяющей несколько ОКТ и ЦУПов (групп управления ОКТ) и обладающей в полной мере свойствами распределенной системы управления, требуют, чтобы решения, принимаемые в рамках такой системы, были согласованы множеством различных специалистов. В свою очередь это служит предпосылкой для расширения охвата предметных

областей специалистов, т.е. для принятия решения все специалисты должны быть способны образовать некое единое информационное поле.

Таким образом, возникает противоречие между требованием углубления предметных областей специалистов, участвующих в управлении космическими полетами и требованием расширения охвата предметных областей. Проблема, порождаемая данным противоречием, в общем случае решается разнесением во времени и последовательным решением задач управления космическими полетами. Т.е. специалисты различных ЦУПов сначала работают каждый в своей предметной области, затем с помощью ряда заранее выработанных алгоритмов действия согласовывают результаты и принимают совместное решение.

Ситуация коренным образом меняется в случае оперативного управления полетом OKT. Так принятие решений при оперативном управлении полетом ОКТ характеризуется высоким динамизмом процессов управления полетом, повышенным уровнем неопределенности ситуации управления, большим объемом данных, которые необходимо переработать. Особенно это характерно для парирования различных нештатных ситуаций на борту ОКТ.

Обе рассматриваемые тенденции начинают в этом случае оказывать значительное влияние. Разрешение проблемы, порождаемой столкновением этих тенденций, путем разнесения процесса принятия решения по временной оси невозможно, поскольку для оперативного управления полетом характерен жесткий лимит времени. В тоже время последствия отсутствия решения этой проблемы, проявляющиеся в виде срыва ответственных заданий, выполняющихся в ходе оперативного управления полетом ОКТ, повреждения или потери ОКТ, гибели экипажа ОКТ безусловно способно оказать влияние на престиж и общий уровень технического развития и обороноспособности страны.

С учетом изложенного выше, решение проблемы увеличения сложности оперативного управления полета по причине увеличения объемов информационного обмена ЦУП и ОКТ и проявления свойств распределенного управления в условиях имеющихся мировых тенденций управления космическими полетами следует признать актуальным. Решение данной проблемы может быть осуществлено на базе разработки, совершенствования и развития методических основ, автоматизированных методов и технологических средств обработки информации, используемой специалистами в ходе принятия решений при оперативном управлении полетом ОКТ.

Для решения проблемы были проведены комплексные исследования. Исследования выполнялись в процессе решения научных и практических задач в ходе управления полетом Российским сегментом Международной космической станции.

Объектом диссертационного исследования является процесс оперативного управления полетом ОКТ.

Предмет исследований - модели, методы и технологические средства обработки информации при поддержке принятия решений в ходе оперативного управления полетом.

Целью исследования является повышение безошибочности оперативного управления космическим полетом путем разработки теоретических основ и практических средств обработки информации при поддержке принятия решений в процессе организации, реализации и анализа оперативного управления объектами космической техники.

Для достижения указанной цели поставлены и решены следующие основные задачи:

1. Разработать методологическую базу в виде концепции организации подготовки и функционирования активных элементов (акторов) оперативного управления полетом OKT.

2. Разработать принципы построения системы организации функционирования активных элементов (акторов) оперативного управления полетом OKT. Эта система включает в себя: структурную организацию процессов функционирования активных элементов, поддержку решений в ходе функционирования активных элементов, анализ процесса функционирования активных элементов, в основе системы лежат онтологические модели.

3. Разработать основы онтологического моделирования процессов управления полетом OKT. Разработана система теоретико-информационных моделей оперативного управления полетом OKT. Разработано технологическое средство формализованного представления знаний.

4. Разработать модели, методы и технологические средства, обеспечивающие обработку информации при поддержке решений в ходе организации работ активных элементов (акторов).

5. Разработать модели, методы и технологические средства, обеспечивающие обработку информации при поддержке решений в ходе функционирования активных элементов (акторов).

6. Разработать модели, методы и технологические средства, обеспечивающие обработку информации при поддержке решений в ходе анализа процесса функционирования активных элементов (акторов).

Методы исследования базировались на использовании системного анализа, теории управления космическими полетами, теории интерсубъективного управления, методов теории принятия решений, методов онтологического моделирования, методов исследования операций, методов теории надежности, методов теории вероятности, методов теории нечетких множеств, логико-вероятностные методов, методов сценарного моделирования, мультиагентных методов.

Научная новизна. Получены теоретические результаты в направлении, связанном с использованием системного подхода и теории интерсубъективного управления.

1. Предложена концепция организации подготовки и функционирования активных элементов (акторов) оперативного управления полетом ОКТ, основанная на оригинальном

подходе, использующим постнеклассическую парадигму рациональности как методологическую основу описания сложных организационно-технических систем.

2. Введено понятие системы организации функционирования активных элементов (акторов) оперативного управления полетом OKT. Определены положения, описывающие компоненты этой системы и их взаимосвязь. Определение данной системы вносит вклад в расширение представлений об организации и функционировании сложной организационно-технической системы оперативного управления полетом OKT.

3. Разработана система теоретико-информационных моделей оперативного управления полетом ОКТ, включающая в себя: теоретико-информационную модель ОКТ как объекта оперативного управления, теоретико-информационную модель оперативного контура управления полетом ОКТ, теоретико-информационную модель распределённого оперативного управления полётом ОКТ, теоретико-информационную модель технологии управления полетом ОКТ.

4. Предложена методология сценарного моделирования оперативного управления полетом ОКТ. Разработан комплекс моделей анализа информационной нагрузки на систему контроля ОКТ. Проведена модернизация методики оценки специалистов оперативного управления полетом ОКТ.

5. Разработаны: методология и модели формирования оценки эффективности процесса оперативного управления, модели оценки статической ситуации выбора решения, процедуры выбора вариантов сценария, модели и методы оценки единичного и комплекса параметров, модели оценки временного резервирования оперативного управления полетом ОКТ, методика анализа отклонений в работе специалистов, технология прогнозирования «узких» мест в организации процесса оперативного управления, модели и методы построения сценариев тренировок специалистов. Рассмотрены научные принципы создания и использования специализированных мультиагентных систем.

6. Исследованы характеристики разработанных моделей и методов, отражающие возможности и открывающиеся перспективы обработки информации при принятии решений в процессе оперативного управления полетом ОКТ.

Практическая значимость работы определяется прикладной направленностью исследований, включающих подготовку методических и практических рекомендаций по увеличению безошибочности процесса оперативного управления полетом путем оптимизации процесса обработки информации в ходе принятия решений при подготовке и реализации оперативного управления полетом ОКТ - пилотируемых космических аппаратов российского производства.

1. Разработан комплекс технологических средств, обеспечивающих формализованное представление знаний об оперативном управлении полетом ОКТ в форме онтологий. Созданный программный комплекс позволяет формализовать область знаний о процессах оперативного управления полетом Российского сегмента (PC) Международной космической станции (МКС). Собранные в данном комплексе формализованные знания являются основой для создания и функционирования систем поддержки принятия решений при оперативном управлении полетом PC МКС.

2. Разработан комплекс технологических средств для планирования работы специалистов Главной оперативной группы управления (ГОГУ) полетом PC МКС на базе онтологий и использовании мультиагентного подхода. Созданный программный комплекс позволяет планировать и оперативно перепланировать режимы работы специалистов ГОГУ с учетом изменения полетных операций в программе полета МКС.

3. Разработан комплекс технологических средств, обеспечивающих поддержку принятия решений в аварийной ситуации. Созданная автоматизированная система поддержки принятия решений в аварийной ситуации решает задачи повышения оперативности и обоснованности решений, принимаемых специалистами ГОГУ на основе автоматизации обработки, анализа и оптимального представления информации, требуемой для парирования аварийной ситуации.

4. Разработан комплекс технологических средств, обеспечивающих решение задач подготовки специалистов оперативного управления полетом PC МКС. Созданный программно-технический комплекс объединяет специализированные и функционально - моделирующие стенды.

Результаты работы используются при подготовке и реализации оперативного управления полетом всех пилотируемых космических аппаратов российского производства: Российского сегмента Международной космической станции, транспортных пилотируемых кораблей типа «Союз», транспортных грузовых кораблей типа «Прогресс».

Результаты работы были использованы в ходе эскизного и технического проектирования Перспективного транспортного корабля нового поколения, а также при разработке требований к системам управления полетом перспективными пилотируемыми ОКТ для исследования планет Солнечной системы (Луна, Марс).

На защиту выносятся:

1. Концепция организации подготовки и функционирования активных элементов (акторов) оперативного управления полетом ОКТ. Система организации функционирования активных элементов (акторов) оперативного управления полетом ОКТ, реализующая на практике концепцию организации подготовки и функционирования активных элементов (акторов) оперативного управления полетом ОКТ.

2. Онтологический подход в процессах обработки информации при оперативном управлении полетом OKT. Система теоретико-информационных моделей оперативного управления полетом ОКТ, являющаяся в качестве системы метамоделей основой онтологического моделирования процессов управления полетом ОКТ. Принципы построения технологического средства формализованного представления знаний.

3. Модели и методы, обеспечивающие обработку информации при поддержке решений в ходе организации работ активных элементов (акторов): метод сценарного моделирования процесса оперативного управления полетом, методика оценки специалистов, модели определения информационной нагрузки, мультиагентное моделирование определения на заданные полетные операции наиболее подходящих специалистов. Принципы построения мультиагентной системы организации оперативных работ специалистов управления полетом ОКТ.

4. Модели и методы, обеспечивающие обработку информации при поддержке решений в ходе оперативного управления полетом ОКТ: модели формирования оценки эффективности процесса оперативного управления, модели оценки ситуации выбора решения, процедуру выбора вариантов сценария, модели и методы оценки единичного и комплекса параметров, модели оценки временного резервирования, мультиагентное моделирование плана использования бортовых ресурсов. Принципы построения автоматизированной системы поддержки принятия решений в аварийной ситуации.

5. Модели и методы, обеспечивающие обработку информации при поддержке решений в ходе анализа процесса функционирования активных элементов (акторов): модели анализа отклонений в работе специалистов, технологии прогнозирования «узких» мест в организации процесса оперативного управления, модели построения сценариев тренировок специалистов. Структура и функциональные задачи программно-технического комплекса специализированных и функционально - моделирующих стендов.

6. Результаты практического применения предлагаемых методов и средств в процессе оперативного управления полетом ОКТ.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на международных и всероссийских конференциях, в том числе: на XXXVII чтениях, посвященных разработке научного наследия К.Э.Циолковского; на XXIX академических чтениях по космонавтике памяти С.П.Королева; на пятых научных чтениях по военной космонавтике памяти Н.К.Тихонравова; на XXX академических чтениях по космонавтике памяти С.П.Королева; на XLIV научных чтениях К.Э.Циолковского; на XXXIII академических чтениях по космонавтике памяти С.П.Королева; на XLV научных чтениях К.Э.Циолковского; на научных чтениях, посвященных 90-летию со дня рождения Ю.А. Мозжорина; на XXXIV

академических чтениях по космонавтике памяти С.П.Королева; XXXV академических чтениях по космонавтике памяти С.П.Королева; на XXXVI академических чтениях по космонавтике памяти С.П.Королева; на ЬХХП научных чтениях К.Э.Циолковского; на XIV международной конференции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах» (ПУМС-12); на XXXVI академических чтениях по космонавтике памяти С.П.Королева; на XV международной конференции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах» (ПУМС-13); на XVIII международной конференции «Системный анализ, управление и навигация».

Публикации. Основные положения диссертации изложены в 32 опубликованных работах, в том числе в 12 изданиях, рекомендуемых ВАК. Все результаты, составляющие основное содержание диссертации, получены автором самостоятельно. Практическая реализация предложенных методов и подходов обеспечивалась как лично автором, так и совместно с специалистами обеспечивающими оперативное управление полетом РС МКС (они являются соавторами соответствующих публикаций).

Глава 1. Системный анализ текущего состояния и перспективных проблем согласования и принятия решений при оперативном управлении полетом объектов ракетной техники с Земли

1.1. Анализ объектов космической техники как объектов управления

Космическая техника с момента своего зарождения относится к классу сложных систем. Под термином «сложная система» будем понимать систему, состоящую из множества взаимодействующих составляющих (подсистем), вследствие чего система приобретает новые свойства, которые отсутствуют на подсистемном уровне и не могут быть сведены к свойствам под системного уровня [178].

Для современных объектов космической техники (ОКТ) характерны:

1. Сложная конструкция: несколько десятков основных бортовых систем; каждая из бортовых систем состоит как правило из десятков и сотен приборов агрегатов, узлов; каждый из приборов агрегатов, узлов состоят из десятков, сотен, даже тысяч элементов; системы, приборы, агрегаты, узлы связаны сложным образом.

2. Ограниченность бортовых ресурсов и ограничения по объемам и массам.

3. Большое количество разнообразной полезной нагрузки.

4. Высокие требования к безопасности и надежности эксплуатации.

Разработка любого ОКТ обязательно ведется для выполнения им в ходе полета определенного круга задач. В качестве примера таких задач можно привести [77,83,163]: доставка полезного груза и/или космонавтов в определённый район космического пространства или на определённую орбиту, либо, наконец, на другой ОКТ, при этом экипаж ОКТ в удовлетворительном медицинском состоянии; выполнение научных исследований и экспериментов в космосе; решение прикладных задач космонавтики (например, наблюдение за природными процессами на поверхности Земли, сближение пилотируемого ОКТ с автоматическими ОКТ и их последующий ремонт, производство новых материалов в условиях невесомости и т.д.); отработка техники космических полётов (материальной части ОКТ, методов управления полетом, навигации и т.п.).

ОКТ и система управления его полетом представляют собой единый комплекс, предназначенный для достижения целей полета, и их характеристики должны быть тщательно согласованы. Поэтому, характеристики существующей системы управления полетом и характеристики самого ОКТ тесно связаны и во многом определяются с одной стороны задачами, которые решает ОКТ, с другой стороны, его эксплуатационными качествами.

Кроме того, для ОКТ с продолжительным сроком эксплуатации, например для орбитальных пилотируемых космических станций, круг задач и цели полета могут уточняться в процессе эксплуатации, характеристики системы управления полетом также подвержены постоянным изменениям.

Для оперативного управления полета необходима достаточно точная оценка эксплуатационных качеств ОКТ на текущий момент времени. К таким качествам ОКТ, важным с точки зрения управления его полетом относятся [163]: функциональные возможности ОКТ; располагаемые ресурсы ОКТ; характеристики операций, которые ОКТ может выполнять в полете; состав бортовых систем ОКТ и режимы их работы; методики управления его бортовыми системами, описание каналов управления; методики контроля состояния ОКТ и работы его бортовых систем; ограничения на режимы его работы.

Функциональные возможности ОКТ определяются полным составом тех действий и операций, которые он способен выполнять в полете. Кроме основных функциональных возможностей ОКТ, необходимых для достижения цели по номинальному плану полета, предусматриваются еще и резервные возможности, обеспечивающие повышение вероятности достижения цели полета при возникновении различного рода помех.

Располагаемые ресурсы ОКТ (например, топливо, запасы кислорода, электроэнергии и т. д.), наряду с его функциональными возможностями являются одним из факторов, определяющих объем задач, которые могут решаться данным ОКТ.

Характеристики операций, выполняемых ОКТ в полете — это, в основном, длительность операции, занятость в ней членов экипажа, затраты ресурсов на ее выполнение, точность ее результатов и т. д.

Методики управления бортовыми системами определяют состав команд управления данной системой, последовательность и логику их выдачи при реализации того или иного режима ее работы [164]. Методики контроля состояния ОКТ и работы его бортовых систем определяет состав контролируемых параметров, границы их допустимых значений, очередность их контроля, логику выполнения контрольных операций и т. д.

Ограничения, которые необходимо соблюдать при управлении полетом, определяются проектными характеристиками ОКТ и его систем. Такими ограничениями могут быть, например, предельная высота полета (для орбитальных кораблей и станций), максимально допустимая продолжительность непрерывной работы различных приборов, максимально допустимая нагрузка на систему электропитания и т. д.

В свете решения задач оперативного управления полетом, ОКТ может быть представлен в виде некоторого информационного описания - информационного портрета. Такое описание является упорядоченной совокупностью параметров, характеризующих состояние ОКТ в контексте реализуемых при оперативном управлении его полетом операций.

В качестве примера можно привести следующие группы параметров: параметры состояния бортовых систем аппарата; параметры состояния элементов конструкции, определяемые степенью их износа, целостности, величиной приобретенных деформаций, герметичностью замкнутых объемов и т.д.; параметры эксплуатации, такие как температурный и влажностный режимы, уровни радиации и шума, характеристики вибраций и др.; ресурсные параметры ОКТ, претерпевающие изменения в процессе полета; параметры движения в инерциальном пространстве центра масс ОКТ на текущий и любой наперед заданный момент времени; параметры углового движения ОКТ, определяемые решением задач ориентации и стабилизации его осей относительно базовой системы отсчета; фактические выходные характеристики функционирования бортовых систем (например, точность осуществления ориентации ОКТ, энергопроизводительность его солнечных батарей и т.д.); медицинское и психофизиологическое состояние экипажа, характеризующее его способность выполнять возложенные на него задачи; комплексные параметры (целевые функции) характеризующие степень выполнения задач полета на фиксированный момент времени.

С точки зрения оперативного управления полетом имеет большое значение фактор возможности целенаправленного изменения требуемых в соответствии с планом полета параметров. Такому целенаправленному изменению могут быть подвергнуты, естественно, только те, параметры, которые одновременно удовлетворяют условиям контролируемости и управляемости.

Действительно, если параметр относится к числу неконтролируемых, невозможно установить отклонения характеризующего его значения от номинального. Тогда, даже если он относится к числу управляемых, его коррекция будет невозможной в силу отсутствия сведений о требуемом моменте формирования целенаправленного изменения состояния ОКТ по этому параметру.

С другой стороны, ряд параметров, относящихся к числу контролируемых, не являются управляемыми, по крайне мере, на настоящем уровне развития космической техники. В качестве примера может быть приведено состояние иллюминаторов, подвергающихся метеоритной эрозии в ходе полета. Не только качественные, но и количественные оценки их состояния не вызывают каких-либо непреодолимых сложностей технического характера, однако возможности активного воздействия с целью восстановления требуемого уровня прозрачности иллюминаторов практически отсутствуют.

Медицинские эксперименты Геофизические эксперименты Астрофизические эксперименты Технологические эксперименты Экологический мониторинг

Рис. 1.1. Компоненты состава космического аппарата

В качестве источников информации о состоянии параметров ОКТ может выступать телеметрическая информация, телевизионная информация, голосовые и письменные сообщения экипажа, информация со специализированной аппаратуры (например, радиоконтроль орбиты, данные аппаратуры спутниковой навигации) и т.д. Телеметрическая информация (ТМИ) представляет собой информацию, получаемую от бортовой датчиковой аппаратуры и передаваемую по специально организованному тракту. Телеметрическая информация может описывать как непрерывное изменение контролируемых параметров во времени: р = p(t), так и дискретные события на борту ОКТ, например «да-нет», «вкл.-выкл.» и т.д. Телевизионная информация может быть получена как из внутренних объемов ОКТ, так и с внешних элементов конструкции.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Матюшин, Максим Михайлович, 2013 год

Литература

1. Агаджанов П.А. Командно-измерительный комплекс. - М.: Знание, 1979. - 64 с.

2. Амелин К. С., Амелина Н. О., Граничин О. Н. Разработка приложений для мобильных интеллектуальных систем на платформе Intel Atom. - СПб.: Издательство ВВМ, 2012. -220 с.

3. Бебенин Г.Г., Скребушевский Б.С., Соколов Г.А.. Системы управления полетом космических аппаратов. - М.: Машиностроение, 1978. - 272с.

4. Беляков И.Т. Борисов Ю.Д. Основы космической технологии. - М.: Машиностроение, 1980,- 184 с.

5. Беляев JI.C. Решение сложных оптимизационных задач в условиях неопределенности. -Новосибирск: Наука, 1978. - 126 с.

6. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Математико-статистические методы экспертных оценок. -М.: Наука, 1980,- 262 с.

7. Бодров В.А., Орлов В.Я. Психология и надежность: человек в системах управления техникой. - М.: Изд-во института психологии РАН, 1998. - 288с.

8. Бодров В.А., Сыркина A.JI. Исследование содержательных характеристик ценностно-смысловой сферы профессионала методом репертуарных решеток.// Проблемы фундаментальной и прикладной психологии профессиональной деятельности. - М.: ИП РАН- 2008.-С. 353-373.

9. Большие системы: моделирование организационных механизмов / Бурков В.Н., Данев В., Еналеев А.К. и др. - М.: Наука, 1989. - 246 с.

10. Борисов А.Н. Анализ решений и теория нечетких множеств// Методы и системы принятия решений: Методы и модели анализа решений. - Рига: Изд-во Риж. политехи, ин-та, 1981,- С. 5 -10.

11. Бронников C.B., Матюшин М.М. Исследование структуры системы управления полетом космических аппаратов// Труды XXXVII научных чтений, посвященных разработке научного наследия и развитию идей К.Э. Циолковского. - Калуга, 2002. - С.78.

12. Вавилов Н.П. Ошибки в работе оперативного персонала как причина аварий в энергетической системе// Вопросы профессиональной пригодности оперативного персонала энергосистем. - М.: Просвещение, 1966. - С. 97 -112.

13. Вентцель Е.С. Исследование операций. - М.: КноРус. 2010.- 192 с.

14. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. - М.: Высшая школа. 1998. - 578 с.

15. Вилкас Э. Й., Майминас Е. 3. Решения: теория, информация, моделирование. - М.: Радио и связь, 1981. - 328 с.

16. Вилюмс Э.Р. Выбор решений в условиях неопределенности при наличии качественных критериев// Методы и системы принятия решений: Методы и модели анализа решений. -Рига: Изд-во Риж. политехи, ин-та, 1981. - С. 68-75.

17. Виттих В.А. Введение в теорию интерсубъективного управления - Самара: Самарский научный центр РАН, 2013 - 64 с.

18. Виттих В.А. Организация сложных систем. - Самара: Самарский научный центр РАН, 2010 - 65 с.

19. Виттих В.А. Интерсубъективные системы как объекты постнеклассической науки // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2012 -№ 1- С. 53-55.

20. Виттих В.А. Процессы управления в социотехнических системах.// Проблемы управления и моделирования в сложных системах. Труды VII международной конференции. - Самара: Самарский научный центр РАН, 2005. - С. 32-42.

21. Виттих В.А. Персонализация знаний.//Проблемы управления и моделирования в сложных системах. Труды IX международной конференции. - Самара: Самарский научный центр РАН, 2007. - С. 441-446.

22. Виттих В.А. Аксиологические и верифицируемые научные знания.// Проблемы управления и моделирования в сложных системах. Труды XI международной конференции. - Самара: Самарский научный центр РАН, 2009 - С. 449-454.

23. Виттих В.А., Ситников П.В., Смирнов С.В. Онтологический подход к построению информационно-логических моделей в процессах управления социальными системами // Вестник компьютерных и информационных технологий. - 2009 - №5-С. 45-53.

24. Виттих В.А., Скобелев П.О. Метод сопряженных взаимодействий для управления распределением ресурсов в реальном масштабе времени / Автометрия. - 2009. - № 2. -С. 78 - 87.

25. Виттих В.А., Скобелев П.О. Мультиагентные модели взаимодействия для построения сетей потребностей и возможностей в открытых системах // Автоматика и телемеханика.-2003-№1- С. 177-185.

26. Виттих В.А., Игнатьев М.В., Смирнов С.В. Онтологии в интерсубъективных теориях// Мехатроника, автоматизация, управление. - 2012 -№5- С. 69-70.

27. Владимирский Э.И., Киясбейли Ш.А., Шишонок Н.А. Теория неопределенности в реализации задач надежности сложных систем// Методы и системы принятия решений: Прикладные задачи анализа решений в технических системах. - Рига: Изд-во Риж. политехи, ин-та, 1986. - С .17-21

28. Волков Л.И., Шишкевич A.M. Надежность летательных аппаратов. - М.: Высш. школа, 1975.-296 с.

29. Гадаснн В.А Ушаков И.А. Надежность сложных информационно- управляющих систем.

- М.: Советское радио, 1975. - 192с.

30. Гаврилова Т.А. Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. - СпБ.: Питер, 2000. - 384с.

31. Гарбук C.B. Гершензон В.Е. Космические системы дистанционного зондирования Земли. - М.: Изд. АиБ, 1997. - 296 с.

32. Глазов Б.И. Методологические основы информационно-кибернетической системотехники. - M.: РВСН, 1992. - 171 с.

33. Гнеденко Б.В., Беляев Ю.К., Соловьев А.Д. Математические методы в теории надежности. - М.: Наука, 1965. -248с.

34. Голиков В.П. Некоторые аналитические методы вычисления функций надежности сложных структур// Основные вопросы теории и практики надежности. - М.: Сов. радио, 1975. - С.43-57.

35. Гражданкин А.И., Лисанов М.В., Печеркин A.C. Использование вероятностных оценок при анализе безопасности опасных производственных оценок// Безопасность труда в промышленности. - 2001. - №5. -С. 33-36.

36. Грешилов А. А. Математические методы принятия решений. - М. : Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2006. - 583 с.

37. Грилихес В.А. Солнечные космические энергостанции. - Л.: Наука, 1986. - 182 с.

38. Губинский А.И. Надежность и качество функционирования эргатических систем. - Л.: Наука, 1982.-272 с.

39. Гуров C.B., Уткин Л.В. Надежность систем при неполной информации. - СПб: Любавич, 1999. - 99с.

40. Гущин В.Н. Основные устройства космических аппаратов. - М: Машиностроение, 2003.

- 272 с.

41. Дилигенский Н.В., Дымова Л.Г., Севастьянов П.В. Нечеткое моделирование и многокритериальная оптимизация производственных систем в условиях неопределенности: технология, экономика, экология.-М.: Машиностроение,2004. - 398с.

42. Диллон Б., Сингх Ч. Инженерные методы обеспечения надежности. - М.: Мир, 1984. -318с.

43. Дискретная математика. Энциклопедия / Гл. ред. В.Я. Козлова. - М.: Большая Российская энциклопедия, 2004. — 382 с.

44. Дружинин В.В., Конторов Д.С. Системотехника. - М.: Радио и связь, 1985. - 356с.

45. Дюбуа Д., Прад А. Теория возможностей. Приложения к представлению знаний в информатике. - М.: Радио и связь, 1990. - 288с.

46. Евгенев Г.Б. Онтология инженерных знаний // Информационные технологии. - 2001. -№6-С. 2-5.

47. Евланов Л.Г., Кутузов В.А. Экспертные оценки в управлении.-М.: Экономика, 1978. -133 с.

48. Елисеев A.C. Техника космических полетов. - М.: Машиностроение, 1983. - 307с.

49. Елисеев A.C., Кравец В.Г. Управление космическими полетами // Наука и человечество. - М: Знание, 1973. - С.246-258.

50. Жуковин В.Е. Многокритериальные модели принятия решений с неопределенностью. -Тбилиси: Мецниереба, 1983. - 104 с.

51. Жуковский В.И., Жуковская Л.В. Риск в многокритериальных и конфликтных системах при неопределнности. - М.: Едиториал УРСС, 2004. - 272 с.

52. Журавлёв Ю. И., Флеров Ю.А., Вялый М. Н. Дискретный анализ. Основы высшей алгебры. - М.: МЗ-Пресс, 2006 г. - 208 с.

53. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. - М.: Мир, 1976. - 164 с.

54. Закон, необходимость, вероятность. - М.: Прогресс, 1967. - 260 с.

55. Зигель А., Вольф Дж. Модели группового поведения в системе человек-машина. - М.: Мир, 1973,- 264 с.

56. Золотов А. А., Титов М. И. Обеспечение надежности транспортных аппаратов космических систем. - М.: Машиностроение, 1988. - 215 с.

57. Зотов А.Ф. Современная западная философия. - М.: Проспект, 2012. - 608 с.

58. Иванов Б. Н. Дискретная математика. Алгоритмы и программы.— М.: Физматлит, 2007. — 408 с.

59. Иванов Н.М., Лысенко Л.Н., Мартынов А.И. Методы теории систем в задачах управления космическим аппаратом. — М.: Машиностроение, 1981. — 254 с.

60. Калмыков С.А., Шокин Ю.И., Юлдашев З.Х. Методы интервального анализа. -Новосибирск: Наука, 1986. - 223 с.

61. Катулев А.Н. Математические методы в системах поддержки принятия решений. - М.: Высш. шкю, 2005. - 311 с.

62. Келли Дж. А. Теория личности. Психология личных конструктов. - СПб.: Речь, 2000 -249 с.

63. Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решения при многих критериях: предпочтения и замещения. - М.: Радио и связь, 1981. - 560 с.

64. Кирилин А.Н., Ахметов Р.Н., Соллогуб A.B. Методы обеспечения живучести низкоорбитальных автоматических КА зондирования Земли. - М.: Машиностроение, 2010. - 384 с.

65. Китушин В.Г. Определение логической функции работоспособности электрической системы// Электричество. - 1976. - Вып. 11.- С.43-48.

66. Колмогоров А.Н. Основные понятия теории вероятностей. - М.: Наука, 1974. - 118с.

67. Корянов В.В., Матюшин М.М. Учет временной избыточности в полетных операциях при оценке безопасности управления полетом КА// Общероссийский научно-технический журнал «Полет». - 2013. - № 5. - С.41-50.

68. Котик М.А., Емельянов A.M. Ошибки управления. - Таллин: Валгус, 1985. - 390 с.

69. Кофман А. Введение теории нечетких множеств. - М.: Радио и связь, 1982,- 423 с.

70. Кофман А., Алуха X. Хил. Введение теории нечетких множеств в управлении предприятием. - Минск: Высшая школа, 1992. - 223 с.

71. Кравец A.C. Природа вероятности. - М.: Мысль, 1976. - 173 с.

72. Кравец В.Г., Любинский В.Е. Основы управления космическими полетами. - М: Машиностроение, 1983. - 224с.

73. Крафт Э. Будущее космической индустрии. - М.: Машиностроение, 1979- 200с.

74. Кубасов В.Н. Профессиональная подготовка космонавтов. - М.: Машиностроение, 1985— 288 с.

75. Ларичев О.И. Вербальный анализ решений. - М.: Наука, 2006. - 181 с.

76. Лебедев A.A. Введение в анализ и синтез систем. - М.: Изд-во МАИ, 2001. - 352 с.

77. Лебедев A.A. Нестеренко О.П. Космические системы наблюдения: Синтез и моделирование. - М.: Машиностроение, 1991. - 224 с.

78. Лётные испытании ракет и космических аппаратов./ Кринецкий Е.И., Александровская Л.Н., Шаронов A.B., Голубков A.C. - М: Машиностроение, 1979. - 464с.

79. Ловцов Д.А. Панюков И.И. Информационные условия управляемости объектов в АСУ// Информационные сети, системы и методы. - М.: МАИН, 1991. - С.233-235.

80. Ловцов Д.А. Информационная теория эргасистем: Тезаурус. - М.: Военная академия им. Перта Великого, 2001.

81. Лопота В. А. Космонавтика в XXI веке // Вестник Российской академии наук. - 2011. -Т. 81, №9 - С. 771-782

82. Лотман Ю.М. Семиосфера. - СПб.: Искусство, 2010. - 704 с.

83. Лысенко Л.Н., Панкратов И.А. Основы спутниковой навигации. - М.: Воениздат, 1988. -176 с.

84. Любинский В.Е., Матюшин М.М. Система распределенного управления полетом космических комплексов // Космонавтика и ракетостроение-2012. - Вып. 4(69) С.45-55.

85. Максимов Г.Ю. Теоретические основы разработки космических аппаратов. - М.: Наука, 1980. - 320 с.

86. Малышев В.В. Методы оптимизации в задачах системного анализа и управления. - М.: Изд-во МАИ-ПРИНТ, 2010. - 440 с.

87. Матюшин М.М. Оценка службы управления полетом пилотируемых КА как социотехнической системы управления // Труды XXXIX научных чтений, посвященных разработке научного наследия и развитию идей К.Э. Циолковского. - Калуга, 2004. -С.94.

88. Матюшин М.М. Место системы анализа замечаний в структуре управления полетом пилотируемыми космическими аппаратами// Актуальные проблемы российской космонавтики. Труды XXIX Академических чтений по космонавтике - М.: Комиссия РАН,

2005.- С. 276-277.

89. Матюшин М.М. Система анализа замечаний, полученных при управлении РС// Труды пятых научные чтения по военной космонавтике памяти Н.К. Тихонравова, - г. Юбилейный, 2005 - С.244-245.

90. Матюшин М.М. Разработка логико-вероятностной модели оперативного контура управления пилотируемого космического аппарата// Актуальные проблемы российской космонавтики. Труды XXIX Академических чтений по космонавтике.- М.: Комиссия РАН,

2006.-С. 271-272.

91. Матюшин М.М. Методы анализа эксплуатационных рисков при управлении Российским сегментом Международной космической станции// Космонавтика и ракетостроение.-2006. - Вып. 4(45) -С. 126-131.

92. Матюшин М.М. Использование логико-вероятностной модели для оценки значимости структурных элементов оперативного контура управления РС МКС // Космонавтика и ракетостроение.-2007. - Вып. 1(46) .-С.144-153.

93. Матюшин М.М. Поддержка принятия решений при разработке сценариев тренировок наземных операторов управления полетом КА. // Актуальные проблемы российской космонавтики. Труды XXXIII Академических чтений по космонавтике,- М.: Комиссия РАН, 2009,- С. 350-351.

94. Матюшин М.М. Подготовка решений при организации и проведении тренировок наземных операторов управления полетом КА // Труды ХХХХ1У научных чтений,

посвященных разработке научного наследия и развитию идей К.Э. Циолковского. -Калуга, 2009. - С.83-84.

95. Матюшин М.М. Модель статической ситуации принятия решений при обеспечении безопасности управления полетом космического аппарата. // Актуальные проблемы российской космонавтики. Труды XXXIV Академических чтений по космонавтике.- М.: Комиссия РАН, 2010,- С. 376-378.

96. Матюшин М.М. Опыт разработки сценариев тренировок действий в аварийной ситуации на МКС главной оперативной группы управления PC МКС // Труды XXXXV научных чтений, посвященных разработке научного наследия и развитию идей К.Э. Циолковского. - Калуга, 2010. - С.89-90.

97. Матюшин М.М. Оперативное взаимодействие между центрами управления полетом МКС на примере маневра уклонения от «космического мусора» // Труды научных чтений, посвященных 90-летию со дня рождения Ю.А. Мозжорина - г. Королев, 2010 -С. 149.

98. Матюшин М.М. Саркисян Х.В. Построение оценочной функции для поддержки принятия оперативных решений при контроле параметров состояния космического аппарата // Наука и образование. (МГТУ им. Н.Э. Баумана) (электронный рецензируемый журнал) -2011. -№4 - URL: http://technomag.edu.ni/doc/174749.html

99. Матюшин М.М. Обеспечение безопасности управления полетом КА с использованием временной избыточности. // Актуальные проблемы российской космонавтики. Труды XXXV Академических чтений по космонавтике.- М.: Комиссия РАН, 2011.- С. 393-394.

100. Матюшин М.М. Моделирование сценариев оперативного управления полетом космического аппарата // Наука и образование. (МГТУ им. Н.Э. Баумана) (электронный рецензируемый журнал) -2011. - №9 -URL: http://technomag.edu.ru/doc/229653.html

101. Матюшин М.М. Модели информационной нагрузки на наземную компоненту автоматизированной системы управления полетом космического аппарата // Наука и образование. (МГТУ им. Н.Э. Баумана) (электронный рецензируемый журнал) - 2011. -№ 10.- U RL: http://technomag.edu.ru/doc/223840.html

102. Матюшин М.М., Громова Н.Е., Суслова М.Ф. Анализ действий ГОГУ. Опреративный отчет по результатам летных испытаний. Международная космическая станция, интегрированный Российский сегмент.— Шифр П34800 ч.5. - Королев, 2011. - 51 с.

103. Матюшин М.М. Оперативная оценка параметров состояния космического аппарата. // и-Маш (Электронный ресурс мaшинocтpoeния)-2011-июль-URL:http://www.i-mash.ru/materials/automation/15003-operativnaja-ocenka-parametrov-sostojanija.html

104. Матюшин М.М. Описание оперативного управления полетом КА с помощью сценарных моделей. // Актуальные проблемы российской космонавтики. Труды XXXVI Академических чтений по космонавтике - М.: Комиссия РАН, 2012,- С. 386-387.

105. Матюшин М.М. Современные проблемы управления полётом МКС и подходы к их решению в ходе международного сотрудничества: от иерархий - к сетевым представлениям.// Проблемы управления и моделирования в сложных системах. Труды XIV международной конференции. - Самара: Самарский научный центр РАН, 2012. -С. 699-709.

106. Матюшин М.М., Скобелев П.О., Сологуб A.B. Применение мультиагентных технологий для прогнозирования и парирования нештатных ситуаций на МКС// Проблемы управления и моделирования в сложных системах. Труды XIV международной конференции. - Самара: Самарский научный центр РАН, 2012. - С. 710-717.

107. Матюшин М.М., Мишурова Н. В., Донсков А. В. Структуризация и использование знаний в процессе оперативного контроля состояния пилотируемыми космическими аппаратами // Наука и образование. (МГТУ им. Н.Э. Баумана) (электронный рецензируемый журнал) - 2012. - №10.- URL: http://technomag.edu.ru/doc/479653.html

108. Матюшин М.М., Мишурова Н. В., Донсков А. В. Особенности структуризации знаний и возможности их использования в процессе оперативного контроля состояния пилотируемых космических аппаратов (ПКА) // Труды XXXXVII научных чтений, посвященных разработке научного наследия и развитию идей К.Э. Циолковского. -Калуга, 2012. - С.85.

109. Матюшин М.М. Опыт и перспективы развития распределенных систем управления полетом пилотируемых комплексов // Общероссийский научно-технический журнал «Полег». - 2012. - № 10. - С.3-10.

110. Матюшин М.М., Мишурова Н. В., Донсков А. В. Возможность применения онтологии при парировании нештатных ситуаций в процессе управления полетом КА на примере ТГК «Прогресс» // Актуальные проблемы российской космонавтики. Труды XXXVII Академических чтений по космонавтике - М.: Комиссия РАН, 2013 - С. 382-383.

111. Матюшин М.М. Использование элементов теории интерсубъективного управления для описания процессов функционирования АСУ пилотируемых космических аппаратов .// Проблемы управления и моделирования в сложных системах. Труды XV международной конференции. - Самара: Самарский научный центр РАН, 2013. - С. 274-286.

112. Мейстер Д., Рабидо Дж. Инженерно-психологическая оценка при разработке систем управления. - М.: Советское радио, 1960. - 284с.

113. Месарович M., Мако Д., Такахара Т. Теория иерархических многоуровневых систем. -М.: Мир, 1973.-344с.

114. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной /Борисов А.Н., Алексеев A.B., Крумберг O.A. и др. - Рига: Зинатне, 1982. - 256 с.

115. Можаев A.C., Громов В.Н. Теоретические основы общего логико-вероятностного метода автоматизированного моделирования систем. - СПб.: ВИТУ, 2000. -145 с.

116. Молотов Е.П. Наземные радиотехнические системы управления космическими аппаратами. - М.: Физматлит, 2004. - 256 с.

117. Морозов В.П., Дымарский Я.С. Элементы теории управления ГАП: Математическое обеспечение. - JL: Машиностроение, 1984. - 333 с.

118. Мухин В.И. Исследование систем управления. - М.: Изд. «Экзамен», 2003. - 384с.

119. Наумов Г.Е., Подиновский В.В., Подиновский Вик.В. Субъективная вероятность: способы представления и методы получения // Техническая кибернетика. - 1991. - №5. -С. 94-109.

120. Надежность систем управления химических производств/ Палюх Б.В., Притыка Г.М и др.- М.: Химия. 1987. - 178 с.

121. Недосекин А.О. Нечетко-множественный анализ рисков фондовых инвестиций. - СПб.: Сезам, 2002,- 182 с.

122. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д. А. Поспелова. - М.: Наука, 1986. - 312 с.

123. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения /Под ред. P.P. Ягера. - М.: Радио и связь 1986. - 408с.

124. Николис Г., Пригожин И. Самоорганизация в неравновесных системах: от диссипативных структур к упорядоченности через флюктуации. - М.: Мир. 1979. - 512 с.

125. Новиков Д.А. Теория управления организационными системами. - М.: МПСИ, 2005. — 584 с.

126. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений / Борисов А.Н., Алексеев A.B. и др. - М.: Радио и связь. 1989. - 304 с.

127. Ожегов С.И. Словарь русского языка. - М.: Астрель, 2012. - 896 с.

128. Орлов А.И. Теория принятия решений. Учебное пособие. - М.: Март, 2004. - 656 с.

129. Основы космической биологии и медицины/ Под общ. ред. Газенко О.Г., Т I, Т И, Т III— M.: Наука, 1975.-426 е., 428 е., 558 с.

130. Отображение информации в центре управления космическими полетами / Милиции A.B., Самсонов В.К., Ходак В.А. и др. - М.: Радио и связь, 1982. - 190 с.

131.

132.

133.

134.

135.

136.

137.

138.

139.

140.

141.

142.

143,

144,

145,

146

147

148

149

Петухов Г.Б., Основы теории эффективности целенаправленных процессов. Методология, методы, модели - М.: МО СССР, 1989. - 660с.

Петухов Г.Б., Якунин В.И. Методологические основы внешнего проектирования целенаправленных процессов и целеустремительных систем. - М.: ACT, 2006. - 504 с. Подиновский В.В. Ногин В.Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. - М.: Наука, 1982. - 256 с.

Полевой устав РККА (ПУ-39). -М.: Воениздат, 1939. - 81 с.

Положение по организации управления полетом интегрированного российского

сегмента МКС. - Шифр 17КС.0000А-0ИЭ63 4.1. - Королев, 2013. - 244 с.

Поспелов Д.А. Серые и/ или черно-белые // Прикладная эргономика. - 1994. - № 1. -

С.29-33.

Почепцов Г.Г. Теория коммуникации. - М.: «Рефл-бук», 2006, - 656 с.

Пригожин И., Стенгерс И. Порядок из хаоса: Новый диалог человека с природой. - М.:

Прогресс, 1986.-432 с.

Разыграев А.П. Основы управления полетом космических аппаратов и кораблей. - М.: Машиностроение, 1977,- 472с.

Райншке К., Ушаков И.А. Оценка надежности систем с использованием графов. - М.: Радио и связь, 1981. - 264с.

Райфа Г. Анализ решений. - М.: Наука, 1977. - 408 с.

Раушенбах Б.В., Токарь E.H. Управление ориентацией космических аппаратов. - М.: Наука, 1974.-598 с.

Ротштейн А.П., Штовба С.Д. Нечеткая надежность алгоритмических процессов. -Винница: Континент - ПРИМ, 1997. - 142с.

Рябинин И.А., Киреев Ю.Н., Надежность судовых электроэнергетических систем и судового электрооборудования. - Д.: Судостроение, 1974. - 264с.

Рябинин И.А., Черкесов С.Н., Логико-вероятностные методы исследования надежности структурно-сложных систем. - М.: Радио и связь, 1981. - 264с.

Рябинин И. А. Надежность и безопасность структурно-сложных систем.-Спб.: Политехника , 2000. - 248с.

Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. - М.: Радио и связь. 1993. - 316 с. Самсонова М.В. Технологии и методы коллективного решения проблем. - Ульяновск.: УлГТУ. 2003,- 152 с.

Саркисян Х.В. Матюшин М.М. Использование «деревьев» поиска состояний для поддержки принятия решений при комплексной оперативной оценке бортовых систем

космического аппарата // Наука и образование. (МГТУ им. Н.Э. Баумана) (электронный рецензируемый журнал)- 2011. - №5 .- URL: http://technomag.edu.ru/doc/182938.html

150. Сафронов В. В. Основы системного анализа: методы многовекторной оптимизации и многовекторного ранжирования. - Саратов: Научная книга, 2009 - 329 с.

151. Сафронов В. В. Сравнительная оценка методов "жесткого" ранжирования и анализа иерархий в задаче гипервекторного ранжирования систем// Информационные технологии - 2011. - № 7. - С.8-13.

152. Северцев H.A. Надежность сложных систем в эксплуатации и отработке. - М.: Высш. шк., 1989. - 432 с.

153. Системный анализ и структуры управления/ Под ред. Шорина В.Г. - М.: Знание, 1975. -304 с.

154. Скобелев П.О.. Открытые мультиагентные системы для оперативной обработки информации в процессах принятия решений // Автометрия. -2010 -№6 - С. 45-61.

155. Скобелев П.О.. Метод компенсаций для поддержки процессов принятия решений при динамическом распределении ресурсов// Известия Самарского научного центра РАН. -2002 -Т.З. - №1 - С.104-112.

156. Скобелев П.О.. Мультиагентные технологии в промышленных применениях: к 20-летию основания Самарской научной школы мультиагентных систем // Мехатроника, автоматизация, управление.-2010 -№12 - С. 33-46:

157. Скобелев П.О. Теоретические основы создания открытых MAC для оперативной обработки информации в процессах принятия решений / Труды V международной конференции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах. Самара: СНЦ РАН. - 2003. - С. 295 - 303.

158. Смирнов Г.Д. Управление космическими полетами. - М.: Наука. 1978. - 192 с.

159. Смирнов C.B. Среда моделирования для построения инженерных теорий // Известия Самарского научного центра РАН. - 1999 - №2 - С.277-285.

160. Смирнов C.B. Онтологический анализ предметных областей моделирования // Известия Самарского научного центра РАН. -2002 - №1 - С.62-70.

161. Смирнов C.B. Онтологическое моделирование в ситуационном управлении // Онтология проектирования - 2012- №2 (4) - С. 16-24.

162. Современная телеметрия в теории и на практике/ Назаров A.B., Козырев Г.И., Шитов И.В. и др. - СПб.: Наука и техника, 2007. - 672 с.

163.

164.

165.

166.

167.

168.

169,

170

171.

172,

173,

174

175

176

177

178

Соловьёв В.А., Лысенко Л.Н., Любинский В.Е. Управление космическими полётами. ч.1

- М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2009. - 476 с.

Соловьёв В.А., Лысенко Л.Н., Любинский В.Е. Управление космическими полётами. ч.2

- М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2010. - 426 с.

Соловьёв В.А., Матюшин М.М. Некоторые современные аспекты обеспечения безопасности управления полетами космических аппаратов, на примере Международной космической станции // Общероссийский научно-технический журнал «Полет». - 2011. -№ 4. - С.77-85.

Соловьёв В.А., Любинский В.Е., Матюшин М.М. Проблемы управления полетами пилотируемых космических комплексов // Вестник МГТУ им.Н.Э.Баумана. Серия «Машиностроение». - 2013. - № 3. - С.39-52.

Справочник по безопасности космических полетов/ Береговой Г.Т., Ярополов В.И., Баранецкий И.И. - М.: Машиностроение, 1989. - 336 с.

Справочник по инженерной психологии/ Под ред. Ломова Б.Ф. - М.: Машиностроение, 1982.-368 с.

Статистические методы анализа безопасности сложных технических систем. / Под ред. Соколова В.П. - М.: Логос. 2001. - 232 с.

Статистические методы анализа экспертных оценок / Под ред. Рябушкина T.B. - М.: Наука, 1977,- 384 с.

Степин B.C., Горохов В.Г., Розов М.А. Философия науки и техники. - М.: Гардарика, 1996.-400 с.

Тарарухина М.И. Техника репертуарных решеток Дж. Келли// Социология 4M. - 1997. -№8.-С.114-138.

Теоретические основы построения автоматизированной системы организационно-технического управления космическими средствами /Янчик А.Г., Бетанов В.В., Демидов A.C., Ступак Г.Г. - М.: Военная академия им. Перта Великого, 2002 - 160 с. Технические основы эффективности ракетных систем/ Волков Е.Б., Дворкин В.З., Прокудин А.И. и др. - М.: Машиностроение, 1989. - 256 с.

Тищенко A.A. Ярополов В.И. Моделирование при обеспечении безопасности космических полетов. - М.: Машиностроение, 1981. - 189с.

Тронь В.П. Многокритериальный компромисс в определении качества и надежности технических средств. - Киев: Наукова Думка, 1990. - 15 с.

Трухаев Р.И. Модели принятия решений в условиях неопределенности - М.: Наука, 1981

- 272с.

Уёмов А.И. Системный подход и общая теория систем. - М.: Мысль, 1978 -272с.

179. Уткин JI.B., И.Б. Шубинский. Нетрадиционные методы оценки надежности информационных систем. - СПб.: Любавич, 2000. - 173с.

180. Философский словарь/под ред. Фролова И.Т. - М.: Республика, 2001. - 719с.

181. Фишберн П. Теория полезности для принятия решения. - М.: Наука, 1978. - 352 с.

182. Франселла Ф., Баннистер Д. - Новый метод исследования личности. Руководство по репертуарным личностным методикам. - М.: Прогресс, 1987. - 236 с.

183. Фокин Ю.Г. Оператор - технические средства: обеспечение надежности. - М.: Военное издательство, 1985. - 192 с.

184. Хайдеггер М. Время и бытие. - М.: Наука, 2007. - 624 с.

185. Хенли Дж. Э., Кумамото X. Надежность технических систем и оценка риска. - М.: Машиностроение, 1984. - 346с.

186. Чечкин А.В., Гудим Н.Н., Кобзарь М.Г. Разработка автоматизированных систем контроля и проектирования процессов обработки данных на основе общей теории систем и ультрасистем. - М.: МО СССР, 1986. - 165 с.

187. Черкесов Г.Н. Основы теории надежности автоматизированных систем управления. - Л.: ЛПИ, 1975.-220 с.

188. Шишкин Е.В., Чхартишвили А.Г. Математические методы и модели в управлении. - М.: Дело, 2002. - 440 с.

189. Шокин Ю.И. Интервальный анализ. - Новосибирск: Наука. Сиб. Отделение, 1981.-112 с.

190. Экспериментальная отработка космических летательных аппаратов/Афанасьев В.А., Барсуков B.C., Гофин М.Я. и др. - М.: Изд-во МАИ, 1994. - 412с.

191. Ястребнецкий М.А. Надежность технических средств в АСУ технологическими процессами. - М.: Энергоиздат, 1982. - 232 с.

192. Bonabeau Е., Theraulaz G. Swarm Smarts. What computers are learning from them?// Scientific American. - 2000. - Vol. 282, N 3. - P. 54-61.

193. Cai K.Y., Wen, C.Y. and Zhang M.L. Fuzzy Variables as a Basis for a Theory of Fuzzy Reliability in the Possibility Context// Fuzzy Sets and Systems- 1991. - Vol 42. - P.145-172.

194. Cai K.Y. System Failure Engineering and Fuzzy Methodology : An Introduction Overview// Fuzzy Sets and Systems.- 1996. - Vol 83. - P.113-133.

195. Caprani O., Madsen K. Mean value forms in interval analysis//Computing. - 1980. - Vol. 25-P.147-154.

196. Chen S.-M. Fuzzy System Reliability Analysis Using Fuzzy Number Arithemetic Operations// Fuzzy Sets and Systems.- 1994.-Vol 64. -P.31-38.

197. Chowdhury S.G. and Misra K.B. Evaluation of Fuzzy Reliability of a Non-series Parallel Network// Microelectronics and Reliability- 1992. - Vol 32. - P. 1-4.

198. Cott H.V. Human Errors: Their Causes and Reduction // Human Error in Medicine. . - New Jersey, 1994. - P.63-65.

199. Denn S.M. Cooperating Agents for Holonic Manufacturing // Multi-agent Systems and Applications - Spring Verlag, Germany - 2002 - P.3-43.

200. Dunyak J.P. Wunsch D. A Theory of Independent Fuzzy Probabilities for System Reliability, to appear in IEEE Transaction on Fuzzy Systems.

201. Ferber J. Multi-Agent Systems. An Introduction to Distributed Artificial Intelligence. - The MIT Press, Cambridge, Massachusetts, 2000. - 619 p.

202. Fishburn P.C. Analysis of decisions with incomplete knowledge of probabilities. - Operation Research, 1965.- vol. 13 - N2 - P.217-237

203. Glenn S. Semmel, Steven R. Davis, Kurt W. Leucht, Dan A. Rowe, Kevin E. Smith, Ryan 1 O'Farrel, Ladislau Boloni. NESTA: NASA engineering Shuttle telemetry agent // AI Magazine. 2006. Vol. 27, No.3. P. 25-35.

204. Gomez-Perez A., Benjamins V.R. Overview of Knowledge Sharing and Reuse Components: Ontologies and Problem-Solving Metods // Proc. of the IJCAI-99 workshop on Ontologies and Problem-Solving Metods (KRR5). Stockholm, Sweden. 1999. 12 p.

205. Gruber T. The role of common ontology in achieving sharable, reusable knowledge bases // Proc. of the 2 Intern. Conf.- 1991. - P. 601-602.

206. Gruber T. Toward Principles for the Design of Ontologies// Intern. Workshop on Formal Ontology. - Padova, Italy. - March, 1993.

207. Hansen E. A generalized interval arithmetic. //Interval Mathematics. Lecture Notes in Computer Science. - Berlin, 1975. - P.7-18.

208. Huhns M.N., Singh M. P.Ontologies for Agents // IEEE Internet Computing - 1997. -November - December. - P. 17-24.

209. Kaufmann A. Gupta M. Introduction to fuzzy arithmetic-theory and applications. - New York: Van Nostrand Reinhold, 1985. - 349 p.

210. Kennedy J. Eberhart R.C., Shi Y. Swarm Intelligence. - Academic Press, USA, 2001. - 512 p.

211. Koestler. A. The Ghost in the Machine. - USA: Penguin Group Inc., 1990. - 400 p.

212. Kosko B. Neural Networks and Fuzzy Systems: A Dynamical Systems

Approach to Machine Intelligence. -NJ:Prentice Hall, 1992. - 322 p.

213. Liang G.-H. Wang M.-J. Evaluating Human Reliability Using Fuzzy Relation// Microelectronics and Reliability. - 1993. - Vol 33. - P.63-80.

214. Matyushin M.M., Smirnova O.V. The ISS crew onboard safety actions - analysis of the acquired experience// The Journal of Space Operations & Communicator. - 2012 -Quarter #3.

215. Misra K.B. and Weber G.G. A New Method for Fuzzy Fault Tree Analysis// Microelectronics and Reliability. - 1989. - Vol 29. - P. 195-216.

216. Mon D.-L. Cheng C.-H. Fuzzy System Reliability Analysis for Components with Different Membership Functions// Fuzzy Sets and Systems. - 1994. - Vol64. - P.145-157.

217. Multi-Agent Systems. A Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence./ Edited by Gerhard Weiss. - The MIT Press, Cambridge, Massachusetts, 2000. - 619 p.

218. Muller J.P., Wooldridge M., Jennings N.R. Intelligent Agents, Agent Theories, Architectures and Languages- Spring-Verlag. - 1996.

219. Montgomery H., Svenson O. A think-aloud study of dominance structuring in decisions processes // Process and structure of human decision making - Chichester: Wiley, 1989.-P.135-161.

220. Onisawa T. An Approach to Human Reliability in Man-machine Systems Using Error Possibility// Fuzzy Sets and Systems. - 1988. - Vol 27. - P.87-103.

221. Oppenheimer K.R. A proxy approach to multiattribute decision making// Management Sci. -1978. - Vol 24. - P. 675-689.

222. Osgood C.E., Focus on Meaning: Explorations in Semantic Space. - Mouton Publishers, 1979.

- 246 p.

223. Rzevski G. Multi-Agent Systems in Logistics and e-Commerce // MagentA White Paper. -London, 1999-p.16

224. Skobelev P. Bio-inspired multi-agent technology in real time scheduling / 10th IFAC Workshop on Intelligent Manufacturing Systems (IMS'10). July 1-2, 2010 - Lisbon, Portugal. -pp. 384-385.

225. Taha H. Operations Research. -Prentice Hall PTR, 2010 -832 p.

226. Wooldridge M. Intelligent Agent: The key concepts// Multi-agent Systems and Applications -Spring Verlag, Germany - 2002 - P.3-43.

227. Wooldridge M. An Introduction to Multi-Agent Systems. - JohnWiley&Sons, 2002. - 340 p.

228. Yager R. R. Fuzzy Sets and Applications: Selected Papers by L. A. Zadeh. - N.Y.: John Wiley and Sons Inc., 1987. -438 p.

229. Yager R., Filev D. Essentials of fuzzy modeling and control. - N.Y.: John Wiley and Sons Inc., 1994. - 632 p.

230. Zadeh L.A. Fuzzy sets as a basis for a theory of possibility // Fuzzy Sets and Systems. - 1978.

- Vol.1.-p.3-28.

231. Zadeh L.A. Possibility theory versus probability theory in decision analysis // IEEE Conf. of Decision and Control. - New Orleans, 1977. - P.1267 - 1269.

232. Zadeh, L.A., The Concept of a Linguistic Variable and its Application to Approximate Reasoning // Information Sciences. - 1975. - Vol.8. - P. 199-249.

233. Zimmermann H.J. Fuzzy set theory and its applications. - London: Kluwer Academic Publishers, 1994. - 763 p.

Приложение А. Принятие решений в статической ситуации управления полетом в зависимости от вида информационной ситуации

Предполагаемое состояние ОКТ характеризуется априорным распределением вероятностей. По определению в распоряжении ЛПР для принятия решения имеется априорное распределение вероятностей предполагаемого состояния ОКТ:

возможных состояний ОКТ.

Необходимо отметить, что на практике получение априорных вероятностей р может быть выполнено или путем обработки статистического материала, набранного в результате обобщения опыта управления полетом ОКТ данного типа или аналогичных типов, или с использованием аналитических методов, с помощью формулировки и проверки гипотез о состоянии ОКТ и последующим применением методов теории вероятности. Оба представленные подходы являются в той или иной степени приближенными, поскольку из-за уникальности взаимовлияния факторов, присущих, как правило, каждой ситуации принятия решения, возникают трудности с получением и обработкой статистической информации, кроме того возникают проблемы с оценкой статистической значимости полученных результатов.

Так же, системе гипотез, при использовании аналитического подхода, присуща соответствующая неполнота, а при использовании самих гипотез часто приходится принимать соответствующие допущения (например, о независимости событий) необходимые для упрощения расчетов, что влияет на их точность.

В некоторых случаях, при отсутствии статистической информации и объективных трудностей в использовании аналитических методов, материала возможно использование так называемых субъективных вероятностей [119], задаваемых с помощью различных экспертных процедур. В этом случае вероятность выступает как степень уверенности эксперта или группы экспертов относительно возможности нахождения ОКТ в соответствующем состоянии.

Рассмотрим критерии принятия решения в данной информационной ситуации.

Критерий Байеса. Суть использования данного критерия в максимизации (минимизации) математического ожидания показателя K(d, s) .

Пусть необходимо максимизировать показатель K(d,s) = К+ . Т.е. согласно критерию Байеса оптимальным решением d е D (множеством оптимальных решений) являются такие,

п

при s eS, S - множество

при которых математическое ожидание показателя К(с1,5) достигает наибольшего возможного значения:

Если показатель K(d,s) необходимо минимизировать K(d,s) = K~, то для математического ожидания вместо операции шах используется операция min. Так, при оценке риска, например потерь ресурса, соответствующую величину B~(p,d:) принято называть байесовским риском для решения dt & D .

В качестве примера можно привести ситуацию наблюдения заданного района Земли на нескольких витках. При этом в качестве исходных данных выступает длительность интервала времени наблюдения на каждом витке и вероятность наблюдения заданного района, определяемая, например, погодными условиями. Оптимальным будет решение, выбирающее такую схему наблюдения, при которой максимизируется время наблюдения с учетом вероятности наблюдения заданного района.

Критерий максимизации вероятности распределения показателя. Рассмотрим случай максимизации показателя K(d,s) = К+ . Определяется некая величина такая что

, где £ = minmin(A:,}), = maxmax(A:,})

j ' j 1

Для каждого решения d, е D определяется вероятность р(к* > того, что значение показателя к* не меньше £ для состояния ОКТ .s'7 е S. Суть использования данного критерия в выборе такого решения dopl е D (либо множества решений) для которых характерен максимум этой вероятности: р{к* > £) = тах р(к" > £)

d,ed j

При выборе решения в соответствии с этим критерием, ЛПР исходит из задания определенной величины £ и считает оптимальными те решения, для которых данное условие выполняется.

Для некоторых £ и ¿/, возможно, что неравенство к* > Е, выделяет множество возможных состояний ОКТ - . В этом случае вероятность р(к* > £) будет определяться как:

п

Ч eSfj

Поскольку величина £ задается априори, то множество возможных оптимальных решений DoPt = {dopn>->dop,r) зависит от т.е. Dopl = £>„„,(£). В этом случае для двух значений и таких, что £ < Г < <з2 и < <f будет иметь место: Dopl(£") с Dopt(¿¡'') и

р(к;>?)>р(к;>П-

Если рассматривается случай минимизации показателя, т.е. K(d,s) = К', то для каждого решения dt е D определяется вероятность р(к~ < д) и в результате применения данного критерия определяется такое решение d , е D или множество решений Dopt а D для которых р(к~ <д) = шах р(к~ < д), где величина д задается заранее.

d, ED

В качестве примера можно привести введение ограничения на расход топлива на определенную динамическую операцию. В этом случае к оптимальным решениям будут относиться те, при которых больше вероятность того, что реальный расход топлива не достигнет заданного предела.

Критерий минимума дисперсии показателя. Для каждого решения dt определим

п

среднее значение B(p,di) и дисперсию сг,2 в виде В (p,d,) - ^lPJk,J,

7=1

*?=cr2(p,dl) = fj[kIJ-B(P,d,)\ Pj

7=1

С помощью дисперсии er,2 можно охарактеризовать рассеивание случайной величины показателя для решения d, относительно среднего значения В (p,dt). Суть использования данного критерия в выборе такого решения dopl е D (либо множества решений) для которых минимизируется значение дисперсии: а2(p,d t) = mina2(p,dt)

P d, eD

Таким образом, на основе данного критерия выбирается такое решение, при котором минимизируется разброс показателя K(d,s) при всех возможных состояниях OKT.

В качестве примера использования этого показателя можно привести ситуацию планирования определенного интервала рабочего времени экипажу. В зависимости от реального состояния ОКТ s е S планируемая /'-я операция экипажа может занимать больший или меньший интервал времени. Пусть в планируемые полетные сутки будет п операций, т.е.

/е[1,..., и].

Перепланирование работ в процессе реализации плана требует привлечение дополнительных ресурсов и времени работы группы управления полетом. Поэтому для уменьшения необходимости в перепланировании, при назначении интервала времени Д/( для /'-й

операции важно, чтобы для любого состояния ОКТ интервал времени А/, как можно меньше менялся, т.е. как можно больше приближался некоторому среднему значению. Необходимо отметить, что подобранный интервал может не удовлетворять другим критериям оптимальности, например не удовлетворять минимизации времени работы по критерию Байеса, но будет минимизировать затраты на перепланирование что в данном случае и будет являться целью.

Для учета максимизации показателя, т.е. К(с1,ь) = К+ или его минимизации показателя, т.е. К(с1,$) = К~ возможно смещение оценки дисперсии сг2 в одну или другую сторону. Например, для учета условия К(с1,$) = К+ дисперсию можно определять как:

Для учета условия = К дисперсию можно определять как:

Модальный критерий. Суть использования данного критерия в выборе такого решения dopt е D (либо множества решений), которое максимизируем (минимизирует) показатель

K(d,s) при наиболее вероятном состоянии ОКТ. Если наиболее вероятным является состояние ОКТ , т.е. р, =maxP(s = s,).

jl sjes v j/

В этом случае при условии максимизации показателя K(d,s) = К+ оптимальным является решение dopl е D, отвечающее условию: K>pth = та•

Если максимум тахP(s - s;) достигается на вероятностях рh,Р/ ,...,Р/ то оптимальное решение или подмножество оптимальных решений определяется с учетом условия:

=тах—У\К . При условии минимизации показателя К(^,$) = К оптимальным

V * бО V 4

является решение dopl е О, отвечающее условию: к

Если максимум шахP(s = достигается на вероятностях р ,р ,...,р1 то оптимальное

s ,eS

решение или подмножество оптимальных решении определяется с учетом условия:

1 v 1 v

— V к~„ - min — V к~

у q=1 у q=1

К основным преимуществам данного критерия относится достаточность выявления самых вероятных состояний и определение показателей эффективности только для самых вероятных состояний, что значительно уменьшает объем перерабатываемой информации и сокращает время, требуемое для принятия решения.

На практике применение данного критерия возможно для исключения из рассмотрения состояний ОКТ, маловероятных в данной ситуации управления полетом. Такой процесс характерен при ограниченном лимите времени для принятия решения, особенно в нерасчетных нештатных ситуациях и/или при необходимости реагирования на нештатную ситуацию в темпе реального времени.

Критерий минимума энтропии математического ожидания. Суть использования данного критерия в выборе такого решения dopl е D (либо множества решений), которое

обеспечивает минимальную энтропию. Пусть показатель ку >0 для любого кц e{k(d,s)}, в

этом случае энтропия математического ожидания показателя для решения d, е D может быть

вычислена как

: H(p,d,) = -fi

i=i

РА

1>А

In

р,К

ТрА

W=1

В соответствии с данным критерием выбирается такое решение d е D, которое обеспечивает минимум энтропии, т.е. H(p,dopl) = min H(p,dt).

d,eD

Если условие к > 0 выполняется не для всех к е то, при условии максимизации

показателей, делается переход к оценке потерь вида: Аки -

шах к„

Sj£S d.eD

С учетом этого выбирается решений d е О, обеспечивающее минимум энтропии

H(p,d,): H(p,d,) = -1]

j=1

f \ f \

pAK In pAK

1p AK V 1p AK 1 )

Поскольку энтропия представляет собой меру неопределенности, выбор решения по данному критерию делается в пользу наиболее определенного варианта. Как правило, данный критерий, как и предыдущий, выступает в роли дополнительного критерия позволяющего уменьшить количество рассматриваемых вариантов. Как частный случай могут выбираться варианты с энтропией не больше заранее заданного уровня.

Предполагаемое состояние ОКТ характеризуется отношением порядка. Как уже

упоминалось, на практике количественная оценка вероятности предполагаемого состояния ОКТ является приближенной. В некоторых случаях получение такой оценки затруднено или значения вероятностей, полученные например как субъективные вероятности, вызывает сомнение. Более простой задачей является задание отношений порядка на компонентах множества предполагаемого состояния ОКТ, поскольку задание отношений более естественно, чем непосредственный расчет распределения вероятностей.

Для задания отношений на векторе распределения вероятностей р = {рх,р2,...,рп] состояния ОКТ используются соответствующие операции упорядочивания множества предполагаемого состояния ОКТ £ = Для задания отношений может использоваться

подход, предложенный в [202].

Для вектора распределения вероятностей простое линейное отношение порядка может быть задано неравенством: р] > р > ...> рп

Частично усиленное линейное отношение порядка может быть задано неравенством: р1 > р^х +... + рп, при у € [1,2,...,и-1]. Усиленное линейное отношение порядка может быть

задано неравенством: р х + ... + р]+а+1 > р/ > р]+1 + ... + р]+а при выборе некоторого а > 0

и ) е [1,2,...,и].

Рассмотрим задание предлагаемых отношений линейных отношений порядка специалистами в процессе принятии разового решения. Для описания отношений предполагаемых состояний ОКТ 5 = введем обозначение >- для отношения

возможности появления состояния ОКТ 5 , относительно состояния ОКТл/2, такое что, отношение $ , >- и]2 означает, что появления после рассматриваемого интервала времени появление состояния .у , более вероятно с точки зрения оценивающего специалиста, чем появление состояния при этом р]Х > р 2. Таким образом, задание отношений возможности

появления состояний ОКТ помогает определить линейное отношение порядка на компонентах вектора распределения вероятностей.

В случае, если специалисты могут упорядочить состояния ОКТ относительно возможности их появления в виде: я, у s2 y...ysn, возможно построение простого линейного отношения порядка для вектора распределения вероятностей: 1> рх > р2 >...> рп >0 при

п

/=1

В некоторых случаях, если некоторые из состояний ОКТ близки, может потребоваться не только простое упорядочивание состояний ОКТ, но и учет при упорядочивании близких состояний. Например, возможно появление четырех состояний i = {äj,^,^,^}, при этом близки состояния Sj и л2, тот есть можно образовать подмножество состояний s' = {.s-,, s2}, также близки состояния s3 и л4 тот есть можно образовать подмножество состояний s" = {^з,^}. Пусть в результате прогноза возможных состояний, группа управления полетом ОКТ может сделать вывод, что возможность состояния ^ больше возможности состояния s", возможность состояния s2 больше возможности состояния s4, но меньше возможности состояния s3. В этом случае, учетом выполнения закона транзитивности, может быть простая линейная последовательность упорядочивания множеств состояний ОКТ: s' У >- s" У s3 У s2 У s4. На основании данной последовательности может быть построено усиленное линейное отношение порядка на векторе распределения вероятностей:

п

1> рх + р2> рх> р,+ р2> ръ> р2> р4>0 при YjPj =1> 7 = [1,2,3,4]

j= 1

В некоторых случаях может возникнуть необходимость сравнения возможности появления определенного или каждого из рассматриваемых состояния относительно других возможных состояний ОКТ. Такой случай может возникнуть, если одна из ситуаций достаточно сильно выделяется своей значимостью для процесса управления, например, является аварийной ситуаций. Т.е. группе управления полетом необходимо упорядочить все возможные состояния ОКТ относительно вероятной аварийной ситуации.

В общем виде для решения этой задачи применяется метод попарных сравнений. В этом случае ситуация s сравнивается с Л',, затем с {.у,, s2}, затем с {.s-,, s2, ,v3} и т.д. до тех пор пака не

будет определено некоторое число а > 0, такое что: s' = s У s" = {s,,.s2,...,.sa}

или Sjy s" - {s,,52,...,sn}, при sj£s', Sj<£ s", sj£sm , s' a S ,s" с S ,sm <z S ,S = {s1,s2,...,5n}

Основываясь на полученной упорядоченности возможно построение усиленного линейного отношения порядка относительно вероятности р} появления состояния :

Р ={Pl+ Р2+- + Ра +Pa+l}^Pj^P'' = {Pl+P2+- + Pa} ИЛИ Pj ^ Р" = {а + Pl + - + Рп } ПРИ

. / . п . т

р,е Р > Pj£ Р >Pj£ Р ■

Эта процедура может быть выполнена для всех j е [l,2,...,/?-l] путем попарного сравнения ситуаций начиная с ^. На основании полученной упорядоченности возможных состояний определяется система усиленного линейного отношения порядка на компонентах вектора распределения вероятностей состояния OKT.

Для принятия решения в случае в случае упорядоченного отношения порядка возможно использование тех же критериев, что и при ситуации с известным распределением вероятностей, только вместо априорных вероятностей р в соответствующих критериях используются точечные оценки Фишборна р .

Точечные оценки Фишборна строятся следующим образом [181].

1) В случае простого линейного отношения порядка вида: Рг > р2 >... > рп > 0 при

п /=i

Оценки Фишборна образуют убывающую арифметическую прогрессию и имеют вид:

2(и-у' + 1) . г 1

р = 4 / при J € [1,2,...,л]. пуп +1)