Ваш браузер устарел и не обеспечивает полноценную и безопасную работу с сайтом.
Установите актуальную версию вашего браузера или одну из современных альтернатив.
В докладе представлены статическая и динамическая модели синтеза технологий и программ оперативного планирования информационных процессов (ИнП) в динамической сети (ДС) подвижных объектов (ПдО) [1–3], соответствующие алгоритмы решения многокритериальной большеразмерной задачи линейного программирования, и многокритериальной задачи оптимального программного управления ИнП. Взаимосвязь статической и динамической моделей осуществлена через терминальные показатели качества Майера, позволившие результаты решения задачи синтеза технологий задать в виде краевых условий, которые должны быть выполнены в ходе итерационного поиска соответствующих программ управления ИнП в ДС ПдО.
Целью работы является повышение интегральной пропускной способности информационной системы, сконфигурированной на базе группировки ПдО, на основе разработки и реализации комбинированных моделей и алгоритмов планирования операций приема, передачи, хранения и обработки данных и информации. В работе предлагается новая системно-кибернетическая интерпретация задачи оперативного планирования ИнП при взаимодействии группировки ПдО, которая позволила использовать комбинированный математический аппарат, базирующийся на исследовании операций и теории оптимального управления. С практической точки зрения продемонстрировано применение оригинальной декомпозиции, позволяющей преодолеть те проблемы, которые первоначально имеют место быть в задачах оперативного планирования ИнП при взаимодействии группировки ПдО, а именно большая размерность, нестационарность, нелинейность и учет факторов неопределенности.
К основным методам исследования, на которых базируются полученные результаты можно отнести фундаментальные и прикладные научные результаты, полученные к настоящему моменту времени в системном анализе, в теории расписаний, в современной теории оптимального управления сложными динамическими объектами (в том числе, с использованием принципа максимума Л.С. Понтрягина), в исследовании операций (в том числе, методах непрерывного и целочисленного математического программирования), а также в прикладной теории оценивания качества моделей и полимодельных комплексов (разработанной в рамках квалиметрии моделей и полимодельных комплексов).
Предложенное статико-динамическое описание рассматриваемых процессов наглядно показывает несомненные преимущества комплексного моделирования. В самом деле в статической модели легко учитываются ограничения, связанные с изменяющейся топологией ДС, ее параметрами (пропускными способностями, производительностью, объемами памяти аппаратно-программного комплекса применительно к каждому конкретному ПдО), ограничения, связанные с возможной потерей данных и информации на каждом из этапов их передачи, хранения и обработки. В динамической модели данные ограничения потребовали бы введения соответствующих фазовых ограничений. С другой стороны, в данном классе моделей легко учитываются вопросы распределения складируемых и нескладируемых ресурсов ДС ПдО, ограничения, связанные с заданием альтернативных сценариев реализации технологий управления ИнП. Кроме того, в разработанной динамической модели можно задать большое количество терминальных и интегральных показателей качества управления ИнП в ДС ПдО. Таким образом, каждая из моделей, входящих в разработанный полимодельный комплекс своими достоинствами компенсирует ограничения (недостатки) других моделей.
В докладе показано как разработанное специальное модельно-алгоритмическое обеспечение может использоваться в авиационно-космической сфере [4].
Для дальнейшего развития исследования целесообразно провести исследования по следующим направлениям:
