СОДЕРЖАНИЕ
Программы №14 фундаментальных исследований ОЭММПУ РАН
«АНАЛИЗ И ОПТИМИЗАЦИЯ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СИСТЕМ МНОГОУРОВНЕВОГО, ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО И СЕТЕВОГО УПРАВЛЕНИЯ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ»
1. Обоснование Программы
1.1. Научная и практическая значимость
Интенсивное развитие техники (сетевое взаимодействие, миниатюризация вычислителей, повышение их быстродействия и др.) предъявляет новые требования к современным системам управления и открывает новые возможности как на уровне встроенных систем управления (на уровне крупных диспетчерских центров), так и на уровне сетевого (коммуникационно-сетевого, группового) взаимодействия децентрализованных мультиагентных систем. Системы управления[1] всё более приобретают характер информационно-управляющих систем и исследуются на стыке теорий управления, вычислений и связи. Так, учет свойств каналов связи (коммуникации) необходим, например, в децентрализованных (многоагентных) системах, а характеристики встроенного вычислителя важны при реализации в многоуровневых системах управления таких интеллектуальных функций, как техническое зрение, планирование действий, обучение, многокритериальное принятие решений, рефлексия и др. В частности, интеллектуализация управления призвана повысить степень автономности функционирования систем, когда отсутствие количественных моделей динамики или нарушения в функционировании объекта управления, вызывающие потерю адекватности количественных моделей (например, уравнений, описывающих эволюцию сложной системы), усиливают роль качественных (так называемых, «знаниевых», например, логико-лингвистических) моделей объекта и среды, используемых на верхних уровнях системы управления.
Программа направлена на решение фундаментальных проблем, возникающих в приоритетных направлениях науки, технологии и техники Российской Федерации. Ставится задача получения новых фундаментальных и прикладных результатов в области теории управления сложными техническими, человеко-машинными и другими системами с учетом неопределенности и дефицита исходной информации, в том числе: теории анализа и синтеза стохастических систем, теории создания систем управления движением и технологическими процессами, при текущей диагностике и контроле за техническим состоянием, а также теории создания автоматизированных систем проектирования и интеллектуального управления на базе современных информационных технологий.
В силу разнообразия использования теории управления, анализа и оптимизации в различных приложениях (транспортные, логистические, производственные, авиационные и космические системы, подводные и надводные корабли и др.) необходимо учитывать большое количество факторов сложности, таких как:
· многоуровневость управлений,
· децентрализованность,
· нелинейность,
· многосвязность,
· распределённость параметров,
· разномасштабность процессов по пространству и времени,
· высокая размерность,
· разнородность описания подсистем,
· многорежимность,
· наличие импульсных воздействий,
· присутствие координатно-параметрических, структурных, регулярных и сингулярных возмущений,
· использование детерминированных и вероятностных моделей описания неопределенности информации о векторе состояния и параметрах системы, о свойствах ошибок измерений и внешней среды,
· наличие эффектов запаздывания в управлении или объекте,
· общая структурная сложность современных систем управления.
Для достижения поставленной цели и решения основных задач Программа включает в себя исследования и разработки по следующим основным направлениям:
1. Анализ и оптимизация функционирования в разных временных шкалах многоуровневых систем управления с неполной информацией.
2. Управление и оптимизация в многоуровневых и децентрализованных системах организационно-технической природы.
2.1. Управление и оптимизация в сетецентрических системах.
2.2. Интеллектуальное управление движущимися объектами.
2.3. Моделирование и оптимизация многоуровневых информационно-управляющих систем реального времени.
Направление 1. Анализ и оптимизация функционирования в разных временных шкалах многоуровневых систем управления с неполной информацией
Сложность многих современных систем управления зачастую не позволяет получить заранее полное описание процессов, протекающих внутри системы, и ее взаимодействия со средой. Как правило, реальные системы описываются нелинейными уравнениями динамики и достаточно часто математические модели систем управления учитывают лишь допустимые области изменения параметров и характеристик отдельных элементов без конкретизации самих этих параметров и характеристик.
Кроме того, в некоторых системах, в частности, микромеханических и квантовых, использование классических методов описания в непрерывном или дискретном времени затруднено тем, что возникающие внутренние и/или внешние силы взаимодействия, а также управляющие воздействия носят скоротечный, импульсный характер и не поддаются точному вычислению. Система как бы функционирует в разных масштабах времени: реальном (медленном) и быстром (импульсном). Подобная временная разномасштабность является внутренним свойством многих современных систем управления, в том числе систем с многоуровневым управлением, в которых верхние уровни используют качественные и дискретные модели, а нижние – чаще количественные модели с непрерывным временем.
По этой причине разработка методов математической формализации описания функционирования таких систем в гибридном (непрерывно-дискретном) времени, исследование их свойств на предмет управляемости и устойчивости в условиях неполной информации, противодействия и нестандартных ограничений на управления и фазовые переменные является актуальной задачей. Такой же актуальной задачей является разработка методов синтеза оптимального управления подобными непрерывно-дискретными системами, как детерминированными, так и стохастическими.
Кроме того, в условиях неопределённости и дефицита априорной информации весьма актуальными являются задачи оптимизации процесса сбора и обработки информации (управление наблюдениями и оптимальная фильтрация).
Направление 2. Управление и оптимизация в многоуровневых и децентрализованных системах организационно-технической природы
2.1. Управление и оптимизация в сетецентрических системах
Современные сложные организационно-технические системы характеризуются высокой размерностью, децентрализованностью, многоуровневостью управления, необходимостью эффективного планирования деятельности с учетом обучения, многокритериальности принимаемых решений и рефлексии управляемых субъектов.
Задачи планирования и управления дискретными и непрерывными распределенными многосвязными системами большой размерности также характеризуются разномасштабностью процессов не только по времени, но и распределенностью и разномасштабностью по пространству и представляют собой один из наиболее сложных и трудоемких классов задач оптимизации. По этой причине целесообразна разработка методов исследования и подходов к нахождению точного и приближенного решений, а также средств имитационного моделирования для использования в системах поддержки принятия решений при планировании, проектировании и управлении сложными техническими, организационными (в т. ч. транспортно-логистическими) и информационными системами.
Для управления групповым взаимодействием компонент децентрализованных организационно-технических систем (сетецентрические системы, производственные системы, вычислительные, телекоммуникационные и другие сети и т. д.) в условиях ограничений на каналы связи и сложность вычислений большое значение имеют характеристики процессов обработки информации, а также ограничения на время принятия решений, вычислительные возможности и пропускную способность каналов связи. Поэтому актуальна разработка методов оптимизации (с учетом перечисленных ограничений) структуры сложных организационно-технических систем, в том числе – с одновременным учетом многих критериев: детальности исходных данных, оперативности сбора информации, планирования и рефлексивного принятия решений, ограниченности производительности отдельных вычислителей, снижения дублирования работы, а также доли вспомогательных вычислений, связанных с обслуживанием передачи данных.
Для многоуровневых и децентрализованных систем характерно распределенное принятие решений в реальном времени в условиях информационного противодействия, а также неполноты и неоднородности информации, зачастую носящей многокритериальный качественный и субъективный характер. По этой причине необходимо развивать методы создания адекватных систем информационного обеспечения и поддержки принятия стратегических и оперативных решений в условиях неполной информации и противодействия. Для этого целесообразна, в частности, разработка: мультиагентных моделей динамических организационных и технических систем, включая сетевые модели с конфликтующими агентами, моделей группового поведения и его прогноза, оценки баланса интересов и образования коалиций в этих системах, а также развитие информационных технологий и средств представления информации о внешней среде и знаний интеллектуальных агентов.
2.2. Интеллектуальное управление движущимися объектами
Для решения поставленных задач далеко не всегда могут быть созданы количественные модели, поэтому, наряду с традиционными методами, в Программе используются методы искусственного интеллекта. Искусственный интеллект, как область знаний, претерпел за последние пятьдесят лет огромный скачок как в развитии и уточнении самого понятия интеллекта, так и в области практического применения искусственного интеллекта в различных сферах деятельности человека: в технике, экономике, бизнесе, медицине, образовании и др. Многие теоретические положения и методы искусственного интеллекта преобразовались в прикладные интеллектуальные технологии, основанные на знаниях.
Особенность современного поколения интеллектуальных систем заключается в том, что они опираются на сложную модель внешней среды, которая учитывает как количественную информацию, так и качественные модели – знания о возможном поведении различных объектов внешней среды и их взаимосвязях между собой. Применение таких моделей стало возможным благодаря развитию методов представления знаний, методов интеграции данных из разных источников, значительному увеличению быстродействия и объёмов памяти компьютеров.
Наличие модели внешней среды позволяет современным интеллектуальным системам управления движущимися объектами принимать решения в условиях многокритериальности, неопределённости и риска, а качество этих решений может превышать качество решений, принимаемых человеком, находящимся в условиях информационной перегрузки, ограниченного времени и стресса.
В связи с этим актуальной задачей является разработка новых средств и методов развития интеллектуального управления движущимися объектами при наличии перечисленных выше факторов.
2.3. Моделирование и оптимизация многоуровневых информационно-управляющих систем реального времени
Актуальность исследований в данном направлении обусловлена необходимостью разработки методов анализа и синтеза многоуровневых открытых модульных информационно-управляющих систем реального времени (ИУС РВ) многорежимных и многоцелевых объектов, функционирующих в условиях неопределённости, структурных возмущений и нештатных ситуаций (НШС). В числе этих объектов управления ‑ критические объекты и системы ответственного применения, определяющие безопасность государства.
Очевидно, что проблемы и задачи создания систем данного класса могут быть успешно решены на основе развития единой теории и прикладных программно-ориентированных методов динамического и сценарного анализа и синтеза структуры таких систем, их алгоритмического, программного и информационного обеспечения, механизмов выработки эффективных управленческих воздействий. К ним, в первую очередь, относится разработка формализованной методологии проектирования открытых информационно-управляющих систем, включающей модели и методы синтеза оптимальной по различным критериям эффективности модульной структуры объектно-ориентированных ИУС РВ с открытой архитектурой. На основе результатов, полученных на этапе динамического анализа, синтезируется оптимальная функциональная модульная структура обработки данных и управления, т. е. определяется оптимальный состав и число модулей ИУС РВ, синтезируется интерфейс системы и определяется структура её программного и информационного обеспечения для обработки входных потоков заявок.
Для планирования действий и поддержки принятия решений в условиях неопределённости, структурных возмущений и нештатных ситуаций целесообразно в ИУС РВ использовать методы сценарного анализа и синтеза эффективных управляющих воздействий. При этом математическая модель распространения структурных возмущений и нештатных ситуаций будет сформирована на языке взвешенных или функциональных знаковых графов. На основе данной модели будут синтезированы рациональные сценарии управления объектами с использованием понятий потенциала работоспособности, стойкости и живучести составляющих их элементов. Синтез сценариев ликвидации причин и последствий НШС в многорежимных целевых объектах будет осуществляться с учётом динамически определяемых временных и ресурсных ограничений. Необходимо разработать также постановки и методы решения обратных задач управления живучестью многорежимных и многоцелевых объектов, функционирующих в условиях неопределённости, структурных возмущений и нештатных ситуаций.
Отмеченная выше специфика систем и объектов управления, научная и практическая значимость решения для них задач управления, анализа и оптимизации позволяют сформулировать следующие основные цели и задачи Программы.
1.2. Основные цели и задачи
Основной целью Программы является решение фундаментальных проблем теории управления, сдерживающих реализацию перспективных проектов важного государственного значения в области управления сложными динамическими и интеллектуальными системами с приложениями к управлению движением технических объектов и процессами в технологических и организационных системах.
Исследования будут проводиться по следующей обобщённой тематике.
Направление 1
· Разработка методов стабилизации нелинейных систем в ситуациях неполного измерения координат и ограничений на допустимую структуру управляющих сил.
· Развитие методов робастного и адаптивного наблюдения и управления в условиях детерминированных, вероятностных и других моделей неопределенности параметров объекта управления и среды функционирования.
· Разработка методов и алгоритмов качественного и количественного анализа непрерывных, дискретных и многоуровневых непрерывно-дискретных динамических моделей и синтеза управления на основе метода редукции с векторными и матричными функциями сравнения и модельных преобразований.
· Исследование проблемы оптимального управления новым классом механических систем, перемещающихся в сопротивляющихся средах за счет изменения конфигурации или движения внутренних тел.
· Разработка методов математической формализации и решения задач ударного взаимодействия механических систем при наличии сухого трения.
· Развитие методов оптимального управления дискретно-континуальными и импульсными динамическими системами.
· Развитие методов гарантированного управления нелинейными объектами, подвергающимися воздействию неконтролируемых возмущений, в форме динамических игр.
· Развитие теории управления квантовыми системами.
· Разработка способов и алгоритмов для анализа динамических свойств типа устойчивости, инвариантности, диссипативности для оценивания состояния и синтеза многоуровневого управления системами с разнородным описанием динамики процессов на различных уровнях.
Направление 2.1
· Методы решения задач управления сетецентрическими системами большой размерности с распределенными параметрами и разномасштабностью (по пространству и времени) процессов.
· Модели и методы коммуникационно-сетевого децентрализованного интеллектуального управления распределенными проектами и программами.
· Методы оптимизации структуры многоуровневых и децентрализованных систем.
· Методы и структуры компьютерной реализации сетецентрического управления в математически однородном пространстве распределённых и параллельных вычислений.
· Модели и методы группового принятия решений на основе неполной, неоднородной, качественной и субъективной информации.
· Модели и методы планирования и управления комплексами взаимосвязанных операций в сложных технических и транспортно-логистических системах.
· Разработка принципов, архитектуры, методов и алгоритмов создания распределенных программных интеллектуальных систем на основе мультиагентных технологий.
· Разработка моделей и методов информационного управления в мультиагентных сетевых структурах.
Направление 2.2
· Разработка обобщённых моделей ситуационного управления, отражающих особенности включения в структуру моделей нечётких, нейросетевых и логико-динамических элементов.
· Разработка метода планирования маршрутов, обеспечивающих свойство коммуникационной устойчивости группы управляемых динамических объектов, гетерогенных (количественно-качественных) по своему модельному представлению.
· Разработка методов анализа и синтеза адаптивных моделирующих платформ реального времени, учитывающих нелинейность, многосвязность, высокую размерность объектов управления с приложением к морским подвижным объектам.
· Оптимизация интеллектуальных систем многоуровневого управления движущихся объектов в конфликтной среде с учётом их группового взаимодействия, многокритериальности, неопределённости и риска.
· Разработка методов обеспечения технического зрения для систем интеллектуального управления.
· Разработка методов интеллектуального управления динамическими объектами, выполняющими сложное маневрирование, на основе организации вынужденного движения в пространстве состояний системы.
Направление 2.3
· Модели и методы анализа и оптимизации модульной структуры объектно-ориентированных многоуровневых информационно-управляющих систем реального времени с открытой архитектурой в условиях неопределённости и структурных возмущений.
· Методы анализа и оптимизации режимов электроэнергетических систем и управления ими.
· Модели и методы сценарно-индикаторного подхода к поиску точек уязвимости для задач управления.
· Методы моделирования, анализа и оптимизации многорежимных процессов управления подвижными объектами.
· Модели и методы управления оборудованием на основе логического и дискретно-событийного моделирования.
· Разработка методов и алгоритмов интеллектуальной идентификации нелинейных нестационарных объектов для повышения эффективности управления за счёт формирования базы технологических знаний на основе априорной информации об объекте управления.
· Геоинформационные технологии моделирования природно-техногенных комплексов в задачах управления экосистемами мегаполисов.
· Анализ и оптимизация информационного обеспечения систем навигации и управления.
· Модели и методы управления производственными процессами.
Результаты разрабатываемой теории и методов анализа и синтеза систем управления будут использоваться в следующих областях:
· управление движением в авиации и космонавтике, наземными и морскими объектами, транспортными средствами;
· мультиагентные сетецентрические системы, производственные системы, вычислительные, телекоммуникационные и другие сети;
· транспортно-логистические системы;
· глобальные энергетические, газотранспортные и другие крупномасштабные инфраструктурные системы;
· системы информационного обеспечения задач управления и поддержки принятия стратегических и оперативных решений в условиях неполной информации и противодействия.
Фундаментальные проблемы теории построения систем управления требуют интенсивной их разработки. Развитие исследований в этом направлении позволит:
- развитие теоретических основ решения комплексной триединой проблемы управления-вычислений-связи (проблема 
‑ "Control-Computation-Communication") для сложных информационно-управляющих систем, в т. ч. в условиях ограничений на каналы связи и отказов подсистем;
- решить проблемы управления принципиально новыми объектами и процессами, относящимися к движущимся объектам, объектам специального назначения, технологическим и организационным системам;
- создать эффективные методы функционального диагностирования и обеспечения отказоустойчивости систем управления летательных аппаратов и других движущихся объектов, а также динамической устойчивости электроэнергетических систем;
- повысить качество, ускорить и удешевить разработку проектных решений за счет алгоритмизации и автоматизации процесса разработки систем управления.
[1] здесь и далее управление понимается в широком смысле, в том числе коммуникационно-сетевое, групповое, распределенное управление (в англоязычной литературе – control in networks, control over networks, distributed control, etc.)
