Математична модель ситуаційного синтезу автоматизованої системи збирання і оброблення інформації від технічних засобів моніторингу
The problem was considered of increasing the efficiency of the automated system for collecting and processing information from the technical means of monitoring. The usage of situational synthesis system was proposed as a possible solution to this problem. Particular criteria of the optimal structur...
Збережено в:
| Дата: | 2017 |
|---|---|
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Українська |
| Опубліковано: |
The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
2017
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/82631 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | System research and information technologies |
| Завантажити файл: |  |
Репозитарії
System research and information technologies| _version_ | 1867334278734413824 |
|---|---|
| author | Pysarchuk, Oleksii Oleksandrovych Humeniuk, Maksym Oleksiiovych Tymchuk, Serhii Vitaliiovych |
| author_facet | Pysarchuk, Oleksii Oleksandrovych Humeniuk, Maksym Oleksiiovych Tymchuk, Serhii Vitaliiovych |
| author_institution_txt_mv | [
{
"author": "Oleksii Oleksandrovych Pysarchuk",
"institution": "Житомирський військовий інститут імені С. П. Корольова, м. Житомир"
},
{
"author": "Maksym Oleksiiovych Humeniuk",
"institution": "Житомирський військовий інститут імені С. П. Корольова, м. Житомир"
},
{
"author": "Serhii Vitaliiovych Tymchuk",
"institution": "Житомирський військовий інститут імені С. П. Корольова, м. Житомир"
}
] |
| author_sort | Pysarchuk, Oleksii Oleksandrovych |
| baseUrl_str | http://journal.iasa.kpi.ua/oai |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2018-03-30T15:35:30Z |
| description | The problem was considered of increasing the efficiency of the automated system for collecting and processing information from the technical means of monitoring. The usage of situational synthesis system was proposed as a possible solution to this problem. Particular criteria of the optimal structure of the automated system for collecting and processing information were formulated. On the basis of the discrete convolution of partial criteria, a mathematical model of the situational synthesis system was developed. The entropy approach was applied to determine the necessary amount of technical means for monitoring. Technical means of monitoring were divided into classes and the informational content for each class was evaluated. The application of the complex mathematical model of the situational synthesis using given indicators allows to optimally choose means of monitoring that will be involved in the execution of the current job of the system. |
| doi_str_mv | 10.20535/SRIT.2308-8893.2017.2.02 |
| first_indexed | 2025-07-17T10:20:51Z |
| format | Article |
| fulltext |
О.О. Писарчук, М.О. Гуменюк, С.В. Тимчук, 2017
Системні дослідження та інформаційні технології, 2017, № 2 19
УДК 519.812.3 + 519.722
DOI: 10.20535/SRIT.2308-8893.2017.2.02
МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ СИТУАЦІЙНОГО СИНТЕЗУ
АВТОМАТИЗОВАНОЇ СИСТЕМИ ЗБИРАННЯ І ОБРОБЛЕННЯ
ІНФОРМАЦІЇ ВІД ТЕХНІЧНИХ ЗАСОБІВ МОНІТОРИНГУ
О.О. ПИСАРЧУК, М.О. ГУМЕНЮК, С.В. ТИМЧУК
Анотація. Розглянуто проблему підвищення ефективності функціонування ав-
томатизованої системи збирання та оброблення інформації від технічних засо-
бів моніторингу. Як можливий варіант вирішення проблеми запропоновано за-
стосування ситуаційного синтезу системи. Сформовано часткові критерії
оптимальності структури автоматизованої системи збирання та оброблення
інформації. На основі дискретної згортки часткових критеріїв розроблено ма-
тематичну модель ситуаційного синтезу системи. Для визначення необхідної
кількості технічних засобів моніторингу застосовано ентропійний підхід. Про-
ведено поділ технічних засобів моніторингу на класи й оцінено інформатив-
ність кожного класу. Застосування розробленої комплексної математичної мо-
делі ситуаційного синтезу дозволяє оптимально за заданими показниками
вибирати технічні засоби моніторингу, що будуть залучені до виконан-
ня поточного завдання системи.
Ключові слова: математична модель, автоматизована система збирання та об-
роблення інформації, технічні засоби моніторингу, ситуаційний синтез, дис-
кретна згортка часткових критеріїв, ентропійний підхід.
ВСТУП
Розвиток науково-технічного прогресу у сфері інформаційних технологій
останніх років спонукав до підсилення ролі складних автоматизованих сис-
тем керування (АСК), застосовуваних у багатьох галузях діяльності людини.
Одним з основних компонентів багатьох АСК є автоматизована система
збирання та оброблення інформації (АСЗОІ) від технічних засобів моніто-
рингу (ТЗМ). Автоматизована система збирання та оброблення інформації
забезпечує пункти керування різного рівня попередньо обробленою інфор-
мацією про поточну ситуацію (обстановку) та стан системи, отриманою від
ТЗМ, тим самим надаючи основу для прийняття рішення та подання відпо-
відних команд на об’єкти керування.
Апріорна невизначеність та велике різноманіття умов функціонування
АСЗОІ від ТЗМ значно знижує ефективність застосування таких систем
у випадку незмінності їх структури та алгоритму функціонування. Для за-
безпечення належного рівня оперативності функціонування таких систем та
виконання вимог до якості інформації, яку вони надають користувачам, не-
обхідно забезпечити можливість оперативного конфігурування системи та її
перенацілювання залежно від ситуації, що склалася. Вирішити цю проблему
можна застосуванням до систем збирання та оброблення інформації прин-
ципів ситуаційного керування [1, 2]. Суть цього процесу для АСЗОІ полягає
О.О. Писарчук, М.О. Гуменюк, С.В. Тимчук
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2017, № 2 20
у ситуативному синтезі системи якнайоптимальнішого варіанта побудови
(структури) підсистеми реагування на конкретну ситуацію.
Завдання конфігурування АСЗОІ належить до класу завдань аналізу і
синтезу складних систем [3–8], що передбачає визначення її структури і па-
раметрів. Структурний синтез складних систем, як правило, включає етапи:
формування вимог до системи; вибір її складових та опис порядку їх взає-
модії; формування варіантів побудови системи з подальшим визначенням
оптимального з них. Прикладом традиційного вирішення завдань парамет-
ричного синтезу складних систем є праці [3, 5, 6]. У класичній постановці
розв’язання задачі параметричного синтезу полягає у визначенні параметрів
елементів системи заданої структури. Основними недоліками класичних
підходів структурного і параметричного синтезу є складність їх практичного
застосування в разі розгляду різнорідних розподілених систем, а також ви-
користання здебільшого однокритерійних цільових функцій ефективності.
Водночас показано, що ефективність вирішення такого класу завдань під-
вищується із застосуванням методів багатокритерійного аналізу [5, 7].
Мета роботи — розроблення математичної моделі ситуаційного синте-
зу АСЗОІ з використанням методів багатокритерійного аналізу.
ВИКЛАД ОСНОВНОГО МАТЕРІАЛУ
Ініціатором ситуаційного синтезу АСЗОІ є конфліктна ситуація (КС). Під
конфліктною ситуацією у контексті реалізації процесу моніторингу розу-
міють завдання на моніторинг, або інформаційний запит користувача інфор-
мації, які не відповідають поточним завданням і виконання яких потребує пе-
реконфігурування системи [9].
Опис конфліктної ситуації реалізується таким чином. Нехай i -та
( Ii ...1 ) КС — iKS характеризується множиною (формуляром), що скла-
дається з трійки: ksP — ознака КС, що являє собою унікальну для кожного її
типу буквено-цифрову комбінацію; ksT — множина (перелік) інформацій-
них потреб системи з усунення КС (узгоджених з можливостями ТЗМ);
r iK — координати центра району ведення моніторингу. Тоді формуляр КС
задається множиною },,{ iriksiksi KTPKS , Ii ...1 . У свою чергу множи-
ну (перелік) інформаційних потреб системи з усунення i -ї КС можна подати
у вигляді підмножин }...,,,{ 21 iNksiksiksiks TTTT , де N — кількість інфор-
маційних потреб системи.
Координати центра району ведення моніторингу задаються парою
},{ iririrK , де ir — широта центра району; ir — довгота центра
району.
Технічні засоби моніторингу характеризуються трійкою: I
ksT — пере-
лік (множина) інформаційних можливостей ТЗМ; TX — перелік (множина)
технічних характеристик (ТХ) засобу, що забезпечують його можливості;
zK — координати ТЗМ (широта, довгота): },,{ fzf
I
fksfks KTXTI .
Математична модель ситуаційного синтезу автоматизованої системи збору …
Системні дослідження та інформаційні технології, 2017, № 2 21
Частинні показники і критерії оптимальності структури та параметри
для виконання поточного завдання частини системи формуються шляхом
розв’язання декомпозиційної задачі встановлення показників для кожного
типу ТЗМ зі складу АСЗОІ з урахуванням вимог ефективності розв’язання
цільових задач системою [10]. Реалізація цього процесу дозволяє виокреми-
ти такі частинні показники.
1. Множина технічних характеристик ТЗМ
}...,,,{ 21 iNiii TXTXTXTX , (1)
де N — кількість технічних характеристик типу ТЗМ. Для кожного типу
ТЗМ притаманні власні технічні характеристики.
2. Відображення множини інформаційних потреб системи з усунення
КС на множину інформаційних можливостей ТЗМ:
I
jksiksjV TTT . (2)
Інформаційні потреби відповідно до КС та інформаційні можливості
ТЗМ формуються таким чином:
формується вичерпний перелік усіх можливих інформаційних потреб
АСЗОІ (приклад наведено в табл. 1);
для кожної КС задається двійкова послідовність, у якій «1» відпові-
дає інформаційній потребі із загального переліку, яка стосується цієї КС, а
«0» — іншим потребам з переліку;
для кожного ТЗМ аналогічно задається двійкова послідовність інфор-
маційних можливостей, яка також визначається із загального переліку.
Т а б л и ц я 1 . Приклад сформованого переліку інформаційних потреб
системи
Позначення Опис
Tks1 Спостереження та виявлення об’єктів
Tks2 Вимірювання відстані до об’єктів
Tks3 Ведення фотозйомки об’єктів
Tks4 Ведення відеозйомки об’єктів
Tks5 Розпізнавання об’єктів
Tks6 Визначення координат об’єктів
Tks7 Перехоплення змістовної інформації
Tks8 Реєстрація та аналіз радіовипромінювань
Відображення знаходиться як результат застосування побітного
логічного “І” між двома двійковими послідовностями. Для числової харак-
теристики відображення застосовується скалярне число
VTN , яке дорівнює
кількості одиниць у результуючій двійковій послідовності.
3. Відстань від ТЗМ до центра району ведення моніторингу D визна-
чається так:
О.О. Писарчук, М.О. Гуменюк, С.В. Тимчук
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2017, № 2 22
RD ii ,
coscoscossinsin
)coscossinsin(cos)sin(cos
tanarc
2121
2
2121
2
2
i , (3)
де — кутова різниця; м6372795R — радіус Землі; 21, — широта
центра району ведення моніторингу та ТЗМ відповідно; — різниця ко-
ординат по довготі.
Таким чином, маємо перелік частинних показників оптимальності, за-
стосовних для ситуаційного синтезу АСЗОІ відповідно до конкретної КС
(1)–(3). При цьому оптимальною буде структура системи, що забезпечує за-
доволення найбільшої кількості інформаційних потреб, заданих формуля-
ром КС max
VTN ; найменшої відстані від центра району ведення моніто-
рингу до ТЗМ minD з найкращими технічними характеристиками
maxTX .
Таким чином, маємо систему критеріальних вимог для реалізації струк-
турно-параметричного синтезу:
.max
min,
max,
TX
D
N
VT
(4)
Аналіз системи частинних критеріїв (4) дозволяє виявити їх
суперечність, що є ознакою багатокритерійності. Тому для розв’язання бага-
токритерійної задачі структурно-параметричного синтезу використаємо не-
лінійну схему компромісів у формі дискретної згортки [11, 12]
s
k
k xyyY
1
1
00 )](1[)( , (5)
де 0ky — нормований частинний критерій оптимальності; s — кількість
частинних критеріїв оптимальності.
Для випадку мінімізованих критеріїв агрегації частинні критерії опти-
мальності нормуються окремо для мінімізованих min
0ly і максимізованих
max
0ly [12]:
1
1
minminmin
0
N
i
lill yyy ;
1
1
max
maxmax
0
1
N
i li
ll
y
yy . (6)
Реалізувавши нормування частинних критеріїв (6) відповідно до вира-
зу (5) отримаємо оптимізаційну математичну модель структурно-
параметричного синтезу АСЗОІ:
.min)1()1()1( 1
0
1
0
1
0
jjjTj TXDN
V
(7)
У виразі (7) через 0jTX позначено нормоване значення інтегрально-
го показника технічної досконалості ТЗМ, яке формується для кожного
Математична модель ситуаційного синтезу автоматизованої системи збору …
Системні дослідження та інформаційні технології, 2017, № 2 23
ТЗМ як нелінійна згортка (5) його технічних характеристик: 0jTX
.min]1[
1
1
0
m
l
lTX
Нормування значень технічних характеристик виконується для кожної
характеристики за всіма ТЗМ, для яких вона властива за виразами (6).
Обмеження на кількість використовуваних ТЗМ накладається значен-
ням opt
ARMN [13, 14]. Для кожної конкретної ситуації зазначена кількість не є
сталою і заздалегідь відомою величиною. Оскільки АСЗОІ містить у своєму
складі значну кількість різнорідних ТЗМ, кожному виду яких властиві спе-
цифічні характеристики ефективності виконання завдань, виникають труд-
нощі у виведенні функціональної залежності показника ефективності від
кількості задіяних ТЗМ. Для вирішення цього завдання досить часто вико-
ристовується ентропійний підхід [15, 16], що дає змогу оцінити ефектив-
ність застосування множини ТЗМ за умови їх різнорідності. Тому пропону-
ється застосовувати цей підхід для визначення видів ТЗМ, які необхідно
залучити для виконання поточного завдання.
Для реалізації ентропійного підходу необхідно знати ентропію системи
(АСЗОІ) за кожною поточною ситуацією та інформативність видів ТЗМ. Для
виконання розрахунків у межах зазначеного підходу подамо АСЗОІ як
об’єднання двох залежних систем — множини класів ТЗМ A та сукупності
можливих станів АСЗОІ X .
Ентропія множини ТЗМ за умови перебування системи у стані kx ви-
значається за виразом [17]
n
i
kikik xApxApxAH
1
)|(log)|()|( , (8)
де )|(A ki xp — імовірність використання i -го класу ТЗМ за умови перебу-
вання АСЗОІ у k -му стані; n — кількість класів ТЗМ.
Припустімо, що ймовірності застосування кожного з класів ТЗМ є од-
наковими. Тоді умовні ймовірності )|( ki xAp визначатимемо за виразом
k
ki N
xAp
1
)|( , (9)
де kN — кількість ненульових двійкових послідовностей, що є результата-
ми застосування логічної побітної операції «І» між формулярами ТЗМ та
послідовністю, що визначає поточний стан системи.
Поточний стан АСЗОІ задається як восьмипозиційна двійко-
ва послідовність, у якій кожен біт відповідає інформаційній потребі системи
(табл. 1). Усього існує 25628 можливих станів системи, кожному з яких
відповідає цифровий код, що являє собою десятковий вигляд двійкової по-
слідовності (табл. 2).
О.О. Писарчук, М.О. Гуменюк, С.В. Тимчук
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2017, № 2 24
Т а б л и ц я 2 . Приклад формування кодів поточних ситуацій
Інформаційна потреба Код
поточного
стану
Tks1 Tks2 Tks3 Tks4 Tks5 Tks6 Tks7 Tks8
0 0 0 0` 0 0 0 0 0
1 0 0 0 0 0 0 0 1
… … … … … … … … …
255 1 1 1 1 1 1 1 1
Інформаційні потреби, які можуть бути задоволені використанням того
чи іншого ТЗМ, задаються формуляром засобу. Для прикладу наведено по-
діл ТЗМ за значеннями формулярів на 6 класів (табл. 3)
Т а б л и ц я 3 . Поділ ТЗМ на класи за змістом формулярів
Формуляр
Клас ТЗМ
Iks1 Iks2 Iks3 Iks4 Iks5 Iks6 Iks7 Iks8
І 1 1 0 0 1 0 0 0
ІІ 0 0 1 1 1 1 0 0
ІІІ 0 0 0 0 1 1 0 0
IV 0 0 0 0 0 0 1 1
V 0 0 0 0 1 1 0 1
VI 0 0 0 0 0 1 0 0
Припустімо, що апріорні ймовірності перебування АСЗОІ у k -му стані
kp( x ) і використання i -го класу ТЗМ )( iAp є відомими і становлять:
00391,0
256
1
)( kxp ; 16667,0
6
1
)( iAp . Знайдемо інформативності кла-
сів ТЗМ, які в загальному випадку можна оцінити як різницю початкової
ентропії множини можливих станів АСЗОІ )(XH та умовної ентро-
пії сукупності можливих станів АСЗОІ за умови, що застосовується клас ТЗМ
iA )|( iAXH [18]:
)|()()( ii AXHXHAI . (10)
Початкова ентропія множини можливих станів АСЗОІ визначається за
виразом
m
k
kk xpxpXH
1
)(log)()( , (11)
де )( kxp — апріорна ймовірність перебування АСЗОІ у стані kx ; m —
кількість можливих станів АСЗОІ.
Для обчислення умовної ентропії сукупності можливих станів АСЗОІ,
якщо застосовується клас ТЗМ iA , необхідно мати умовні ймовірності пере-
бування АСЗОІ у стані kx за умови використання класу ТЗМ iA )|( ik Axp :
Математична модель ситуаційного синтезу автоматизованої системи збору …
Системні дослідження та інформаційні технології, 2017, № 2 25
m
k
ikiki AxpAxpAXH
1
)|(log)|()|( . (12)
Умовні ймовірності перебування АСЗОІ у стані kx за умови викорис-
тання класу ТЗМ iA знаходять за виразом (формулою Байєса):
)(
)|()(
)|(
i
kik
ik Ap
xApxp
Axp , (13)
де )(Aip — апріорна ймовірність застосування класу ТЗМ iA .
На підставі виразів (8)–(13) отримано такі результати:
1) інформативність класів ТЗМ: 313,0)I( 1 A ; 206,0)( 2 AI ;
414,0)( 3 AI ; 502,0)( 4 AI ; 216,0)( 5 AI ; 994,0)( 6 AI ;
2) значення ентропії за кожною поточною ситуацією kH(A| x ) .
У випадку, коли відомо, які класи ТЗМ застосовуються для виконання
поточного завдання системи, умовна ентропія множини ТЗМ за умови пере-
бування системи у стані kx дорівнює 0 ( 0)|(* kxAH ). Тому для прийняття
рішення про те, які класи ТЗМ слід застосувати, потрібно отримати кіль-
кість інформації )|(0)|()|()|()( *
kkkkk xAHxAHxAHxAHxI , що
дорівнює значенню умовної ентропії множини ТЗМ за умови перебування
системи у стані kx .
Які саме класи ТЗМ необхідно застосувати, визначимо шляхом перевір-
ки умови:
N
i
ik AIxI
1
)()( , (14)
де N — кількість залучених класів ТЗМ.
Крім того, перевіряється, чи задовольняє клас ТЗМ хоча б одну з ін-
формаційних потреб, заданих формуляром поточної ситуації:
0^ TZR
kKS IT , (15)
де KST — формуляр поточного стану системи; TZR
kI — формуляр за інфор-
маційними можливостями k -го класу ТЗМ.
У разі виконання умов (14), (15) приймається рішення про додавання
класу ТЗМ до множини дозволених класів. Після визначення множини до-
зволених класів ТЗМ виконується розрахунок значення згортки частинних
критеріїв (7) для кожного ТЗМ зі складу АСЗОІ.
Власне ситуаційний синтез АСЗОІ (вибір ТЗМ, що залучатимуться до
виконання поточного завдання системи) здійснюється почерговим вибором
засобів з найменшим значенням згортки та одночасної перевірки належності
ТЗМ до дозволеного класу. Оскільки кожний ТЗМ має обмеження за дальні-
стю дії, додатково перевіряється умова наявності засобу на відстані від
центра району виконання поточного завдання АСЗОІ не більшій, ніж
гранична для даного ТЗМ:
О.О. Писарчук, М.О. Гуменюк, С.В. Тимчук
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2017, № 2 26
maxiij DD ,
де ijD — поточна відстань від j -го ТЗМ i -го виду до центра району вико-
нання завдання; maxiD — максимальна дальність дії ТЗМ i -го виду.
П
от
оч
не
з
ав
да
нн
я
А
С
ЗО
І
К
оо
рд
ин
ат
и
це
нт
ра
р
ай
он
у
ве
де
нн
я
м
он
іт
ор
ин
гу
Зн
ах
од
ж
ен
ня
кі
ль
ко
ст
і
ін
ф
ор
м
ац
ії
)
(
kx
I
В
из
на
че
нн
я
до
зв
ол
ен
их
кл
ас
ів
Р
оз
ра
ху
но
к
зг
ор
тк
и
ча
ст
ин
ни
х
кр
ит
ер
іїв
В
ід
об
ра
ж
ен
ня
I
j
ks
i
ks
V
T
T
T
j
Зг
ор
тк
а
за
те
хн
іч
ни
м
и
ха
ра
кт
ер
ис
ти
ка
м
и
Т
ЗМ
В
ід
ст
ан
ь
ві
д
Т
ЗМ
до
ц
ен
тр
а
ра
йо
ну
ве
де
нн
я
м
он
іт
ор
ин
гу
П
оч
ат
ко
ва
ін
ф
ор
м
ац
ія
п
ро
Т
ЗМ
Ф
ор
м
ул
яр
з
а
ін
ф
ор
м
ац
ій
ни
м
и
м
ож
ли
во
ст
ям
и
Т
ех
ні
чн
і
ха
ра
кт
ер
ис
ти
ки
К
оо
рд
ин
ат
и
В
из
на
че
нн
я
м
ін
ім
ал
ьн
ог
о
зн
ач
ен
ня
з
го
рт
ки
В
ід
ст
ан
ь
м
ен
ш
а
ві
д
гр
ан
ич
но
ї
К
ла
с
Т
ЗМ
н
ал
еж
ит
ь
до
д
оз
во
ле
ни
х
Д
од
ав
ан
ня
Т
ЗМ
до
м
но
ж
ин
и
за
ді
ян
их
з
ас
об
ів
Т
ак
Т
ак
Н
і
Н
і
П
оп
е р
ед
ні
й
ет
ап
О
сн
ов
ни
й
ет
ап
За
га
ль
на
с
хе
м
а
пр
ов
ед
ен
ня
с
ит
уа
ці
йн
ог
о
си
нт
ез
у
А
С
ЗЩ
І
ін
ф
ор
м
ац
ія
п
ро
Т
М
З
Математична модель ситуаційного синтезу автоматизованої системи збору …
Системні дослідження та інформаційні технології, 2017, № 2 27
У разі виконання умов приймається рішення про додавання i -го ТЗМ до
множини засобів, залучених до виконання поточного завдання. У разі зміни
завдання відбувається реконфігурація системи. Загальну схему проведення
ситуаційного синтезу АСЗОІ показано на рисунку.
ВИСНОВКИ
Ефективність функціонування АСЗОІ визначається рівнем оперативності
функціонування системи та виконанням вимог до якості інформації, яку во-
на надає користувачам. Один зі способів підвищення ефективності полягає
у застосуванні ситуаційного синтезу системи найбільш оптимального ва-
ріанта побудови (структури) підсистеми реагування на конкретну ситуа-
цію.
Побудована математична модель ситуаційного синтезу АСЗОІ від ТЗМ
дозволяє вибрати ТЗМ для виконання поточного завдання системи з викори-
станням дискретної згортки частинних критеріїв оптимальності. На відміну
від відомих моделей забезпечено можливість визначати кількість викорис-
товуваних різнорідних ТЗМ та їх класів, що стало можливим завдяки засто-
суванню ентропійного підходу та введенню додаткових обмежувальних
умов за дальністю дії ТЗР.
Напрямом подальших досліджень є врахування у математичній моделі
ситуаційного синтезу АСЗОІ можливості зміни ТЗМ свого положення
у процесі виконання поточного завдання.
ЛІТЕРАТУРА
1. Косс В.А. Особливості процедур планового й кризового управління
військовими формуваннями / В.А. Косс // Наука і оборона. — 2004. —
№ 1. — С. 25–32.
2. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика / Д.А.Поспелов. —
М.: Наука, 1986. — 288 с.
3. Антушев Г.С. Методы параметрического синтеза сложных технических систем
/ Г.С. Антушев. — М.: Наука, 1986. — 88 с.
4. Баранов Г.Л. Структурное моделирование сложных динамических систем /
Г.Л. Баранов, А.В. Макаров. — К.: Наук. думка, 1986. — 272 с.
5. Брахман Т.Р. Многокритериальность и выбор альтернативы в технике /
Т.Р. Брахман. — М.: Радио и связь, 1984 . — 288 с.
6. Основы моделирования сложных систем: учеб. пособие для студ. вузов / Под
ред. И.В. Кузьмина. — К.: Высш. шк., 1981. — 360 с.
7. Сложные технические и эргатические системы: метод использования /
А.Н. Воронин, Ю.К. Зиатдинов, А.В. Харченко, В.В. Осташевский. —
Х.: Факт, 1997. — 240 с.
8. Цвиркун А. Д. Основы синтеза структуры сложных систем / А.Д. Цвиркун. —
М.: Наука, 1982. — 200 с.
9. Даник Ю.Г. Математичне забезпечення автоматизованої системи збору та об-
робки інформації від технічних засобів моніторингу / Ю.Г. Даник,
О.О. Писарчук, С.В. Тимчук // Сучасні інформаційні технології у сфері без-
пеки та оборони. — 2015. — № 2 (27). — C. 44–53.
О.О. Писарчук, М.О. Гуменюк, С.В. Тимчук
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2017, № 2 28
10. Харченко В.П. Нелінійне та багатокритеріальне моделювання процесів у сис-
темах керування рухом: моногр. / В.П. Харченко, О.О. Писарчук. — К.: Ін-т
обдарованої дитини, 2015. — 248 с.
11. Воронин А.Н. Многокритериальные решения: модели и методы: моногр. /
А.Н. Воронин, Ю.К. Зиатдинов, М.В. Куклинский. — К.: НАУ, 2011. —
348 с.
12. Даник Ю.Г. Методика структурно-параметрического синтеза сложной эргати-
ческой распределенной информационно-управляющей системы реагирова-
ния на конфликтные ситуации / Ю.Г. Даник, А.А. Писарчук // Проблемы
управления и информатики. — 2014. — № 2. — C. 80–101.
13. Мельник А.Л. Методика оптимізації структури системи місцевизначення на ос-
нові різнотипних засобів / А.Л. Мельник, О.О. Писарчук // Вісн. ЖДТУ. Те-
хнічні науки. — 2009. — № 3 (50). — С. 153–160.
14. Писарчук О.О. Методика визначення оптимальної просторової структури бага-
топозиційної інформаційної системи за нелінійною схемою компромісів
[Електроний ресурс] / О.О. Писарчук // Проблеми телекомунікацій. — 2010.
— № 2. — С. 107–116 — Режим доступу: http:/pt.journal.kh.ua/
2010/2/2/102_pisarchuk. compromises.pdf.
15. Файнзильберг Л.С. Математические методы оценки полезности диагностичес-
ких признаков : моногр./ Л.С. Файнзильберг — К.: «Освіта України», 2010.
— 152 с.
16. Анисимов Б.В. Распознавание и цифровая обработка зображений : учеб. посо-
бие для студ. вузов / Б.В. Анисимов, В.Д. Курганов, В.К. Злобин. — М.:
Высш. шк., 1983. — 295 с.
17. Вентцель Е.С. Теория вероятностей / Е.С. Вентцель. — М.: Наука, 1969. — 576 с.
18. Горелик А.Л. Современное состояние проблемы распознавания / А.Л. Горелик,
И.Б. Гуревич, В.А. Скрипник. — М.: Радио и связь, 1985. — 160 с.
Надійшла 16.11.2016
|
| id | journaliasakpiua-article-82631 |
| institution | System research and information technologies |
| keywords_txt_mv | keywords |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2025-07-17T10:20:51Z |
| publishDate | 2017 |
| publisher | The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" |
| record_format | ojs |
| resource_txt_mv | journaliasakpiua/2a/c7e1559f876c85372151360b625b272a.pdf |
| spelling | journaliasakpiua-article-826312018-03-30T15:35:30Z Mathematical model of situational synthesis automated system for collecting and processing information from the technical means of monitoring Математическая модель ситуационного синтеза автоматизированной системы сбора и обработки информации от технических средств мониторинга Математична модель ситуаційного синтезу автоматизованої системи збирання і оброблення інформації від технічних засобів моніторингу Pysarchuk, Oleksii Oleksandrovych Humeniuk, Maksym Oleksiiovych Tymchuk, Serhii Vitaliiovych mathematical model automated system for collecting and processing information technical means of monitoring situational synthesis discrete convolution of partial criteria entropy approach математическая модель автоматизированная система сбора и обработки информации технические средства мониторинга ситуационный синтез дискретная свертка частных критериев энтропийный подход математична модель автоматизована система збору та обробки інформації технічні засоби моніторингу ситуаційний синтез дискретна згортка часткових критеріїв ентропійний підхід The problem was considered of increasing the efficiency of the automated system for collecting and processing information from the technical means of monitoring. The usage of situational synthesis system was proposed as a possible solution to this problem. Particular criteria of the optimal structure of the automated system for collecting and processing information were formulated. On the basis of the discrete convolution of partial criteria, a mathematical model of the situational synthesis system was developed. The entropy approach was applied to determine the necessary amount of technical means for monitoring. Technical means of monitoring were divided into classes and the informational content for each class was evaluated. The application of the complex mathematical model of the situational synthesis using given indicators allows to optimally choose means of monitoring that will be involved in the execution of the current job of the system. Рассмотрена проблема повышения эффективности функционирования автоматизированной системы сбора и обработки информации от технических средств мониторинга. Как возможный вариант решения проблемы предложено применение ситуационного синтеза системы. Сформулированы частные критерии оптимальности структуры автоматизированной системы сбора и обработки информации. На основе дискретной свертки частных критериев разработана математическая модель ситуационного синтеза системы. Для определения необходимого количества технических средств мониторинга был применен энтропийный подход. Произведено деление технических средств мониторинга на классы и оценку информативности каждого класса. Применение разработанной комплексной математической модели ситуационного синтеза позволяет оптимально по заданным показателям выбрать технические средства мониторинга, которые будут привлекаться к исполнению текущего задания системы. Розглянуто проблему підвищення ефективності функціонування автоматизованої системи збирання та оброблення інформації від технічних засобів моніторингу. Як можливий варіант вирішення проблеми запропоновано застосування ситуаційного синтезу системи. Сформовано часткові критерії оптимальності структури автоматизованої системи збирання та оброблення інформації. На основі дискретної згортки часткових критеріїв розроблено математичну модель ситуаційного синтезу системи. Для визначення необхідної кількості технічних засобів моніторингу застосовано ентропійний підхід. Проведено поділ технічних засобів моніторингу на класи й оцінено інформативність кожного класу. Застосування розробленої комплексної математичної моделі ситуаційного синтезу дозволяє оптимально за заданими показниками вибирати технічні засоби моніторингу, що будуть залучені до виконання поточного завдання системи. The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2017-06-26 Article Article application/pdf https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/82631 10.20535/SRIT.2308-8893.2017.2.02 System research and information technologies; No. 2 (2017); 19-28 Системные исследования и информационные технологии; № 2 (2017); 19-28 Системні дослідження та інформаційні технології; № 2 (2017); 19-28 2308-8893 1681-6048 uk https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/82631/103696 Copyright (c) 2021 System research and information technologies |
| spellingShingle | математична модель автоматизована система збору та обробки інформації технічні засоби моніторингу ситуаційний синтез дискретна згортка часткових критеріїв ентропійний підхід Pysarchuk, Oleksii Oleksandrovych Humeniuk, Maksym Oleksiiovych Tymchuk, Serhii Vitaliiovych Математична модель ситуаційного синтезу автоматизованої системи збирання і оброблення інформації від технічних засобів моніторингу |
| title | Математична модель ситуаційного синтезу автоматизованої системи збирання і оброблення інформації від технічних засобів моніторингу |
| title_alt | Mathematical model of situational synthesis automated system for collecting and processing information from the technical means of monitoring Математическая модель ситуационного синтеза автоматизированной системы сбора и обработки информации от технических средств мониторинга |
| title_full | Математична модель ситуаційного синтезу автоматизованої системи збирання і оброблення інформації від технічних засобів моніторингу |
| title_fullStr | Математична модель ситуаційного синтезу автоматизованої системи збирання і оброблення інформації від технічних засобів моніторингу |
| title_full_unstemmed | Математична модель ситуаційного синтезу автоматизованої системи збирання і оброблення інформації від технічних засобів моніторингу |
| title_short | Математична модель ситуаційного синтезу автоматизованої системи збирання і оброблення інформації від технічних засобів моніторингу |
| title_sort | математична модель ситуаційного синтезу автоматизованої системи збирання і оброблення інформації від технічних засобів моніторингу |
| topic | математична модель автоматизована система збору та обробки інформації технічні засоби моніторингу ситуаційний синтез дискретна згортка часткових критеріїв ентропійний підхід |
| topic_facet | mathematical model automated system for collecting and processing information technical means of monitoring situational synthesis discrete convolution of partial criteria entropy approach математическая модель автоматизированная система сбора и обработки информации технические средства мониторинга ситуационный синтез дискретная свертка частных критериев энтропийный подход математична модель автоматизована система збору та обробки інформації технічні засоби моніторингу ситуаційний синтез дискретна згортка часткових критеріїв ентропійний підхід |
| url | https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/82631 |
| work_keys_str_mv | AT pysarchukoleksiioleksandrovych mathematicalmodelofsituationalsynthesisautomatedsystemforcollectingandprocessinginformationfromthetechnicalmeansofmonitoring AT humeniukmaksymoleksiiovych mathematicalmodelofsituationalsynthesisautomatedsystemforcollectingandprocessinginformationfromthetechnicalmeansofmonitoring AT tymchukserhiivitaliiovych mathematicalmodelofsituationalsynthesisautomatedsystemforcollectingandprocessinginformationfromthetechnicalmeansofmonitoring AT pysarchukoleksiioleksandrovych matematičeskaâmodelʹsituacionnogosintezaavtomatizirovannojsistemysboraiobrabotkiinformaciiottehničeskihsredstvmonitoringa AT humeniukmaksymoleksiiovych matematičeskaâmodelʹsituacionnogosintezaavtomatizirovannojsistemysboraiobrabotkiinformaciiottehničeskihsredstvmonitoringa AT tymchukserhiivitaliiovych matematičeskaâmodelʹsituacionnogosintezaavtomatizirovannojsistemysboraiobrabotkiinformaciiottehničeskihsredstvmonitoringa AT pysarchukoleksiioleksandrovych matematičnamodelʹsituacíjnogosintezuavtomatizovanoísistemizbirannâíobroblennâínformacíívídtehníčnihzasobívmonítoringu AT humeniukmaksymoleksiiovych matematičnamodelʹsituacíjnogosintezuavtomatizovanoísistemizbirannâíobroblennâínformacíívídtehníčnihzasobívmonítoringu AT tymchukserhiivitaliiovych matematičnamodelʹsituacíjnogosintezuavtomatizovanoísistemizbirannâíobroblennâínformacíívídtehníčnihzasobívmonítoringu |