ТРУДЫ · 2018. 5. 2. · система принятия управленческих...

ОАО «Научно-исследовательский и проектно-конструкторский институтинформатизации, автоматизации и связи на железнодорожном транспорте»

(ОАО «НИИАС»)

ОАО «Российские железные дороги»

Российская академия наук

Институт радиотехники и электроники им. В.А. Кательникова РАН

Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН

ТРУДЫП Е Р В О Й Н А У Ч Н О - Т Е Х Н И Ч Е С К О Й К О Н Ф Е Р Е Н Ц И И

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ НА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОМ ТРАНСПОРТЕ

ИСУЖТ-2012

15–16 ноября 2012 г.МОСКВА

■ Системы управления и вычислительные платформы■ Мультиагентные технологии в управлении■ Планирование перевозочного процесса■ Мониторинг и управление инфраструктурой■ Безопасность движения■ Транспортная безопасность■ Спутниковые технологии■ Технологическая связь■ Сенсоры и сенсорные системы

«Интеллектуальные системы управления на железнодорожном транспорте» (ИСУЖТ-2012): Первая научно-техническая конференция (15–16 ноября 2012 г., Москва, Россия) Открытое акционерное общество «Научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт информатизации, автоматизации и связи на железнодорожном транспорте». Дочернее общество ОАО «РЖД» (ОАО «НИИАС»), 2012 г.Конференция проводилась при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований и компании IBM.

В сборнике предствалены материалы конференции по следующим направлениям:

Утверждено к печати Программным комитетом конференции:

Общая редакция сборника трудов конференции — д.т.н. Матюхин В.Г., д.т.н. Строгонов В.И.

Доклады печатаются в виде, представленном авторами. © 2012 ОАО «НИИАС»

УДК 656.2

Гуляев Ю.В. – академик РАН, ИРЭ им. В.А. Котельникова РАН, Москва – сопредседатель

Матюхин В.Г. – д.т.н., ОАО «НИИАС», Москва – сопредседатель

Каркищенко А.Н. – д.ф.-м.н., профессор, ОАО «НИИАС», Москва – заместитель председателя

Бородин А.Ф. – д.т.н., профессор, ОАО «НИИАС», Москва

Вакуленко С.П. – к.т.н., профессор, МГУПС, Москва

Доенин В.В. – д.т.н., профессор, МГУПС, Москва

Иньков Ю.М. – д.т.н., профессор, МГУПС, Москва

Кузнецов Н.А. – академик РАН, ИРЭ им. В.А. Котельникова РАН, Москва

Кульба В.В. – д.т.н., профессор, ИПУ им. В.А. Трапезникова РАН, Москва

Поплавский А.А. – д.т.н., ОАО «НИИАС», Москва

Рудаков К.В. – член-корреспондент РАН, ВЦ им. А.А. Дородницына РАН, Москва

Чуприков В.П. – к.э.н., МГУПС, Москва

Шаров В.А. – д.т.н., профессор, Центр технологической координации ОАО «РЖД», Москва

Шубинский И.Б. – д.т.н., профессор, ОАО «НИИАС», Москва

3ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ НА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОМ ТРАНСПОРТЕ

ПРИВЕТСТВИЯ УЧАСТНИКАМ КОНФЕРЕНЦИИ

ПРИВЕТСТВИЕ президента ОАО «РЖД» В.И. Якунина

Уважаемые гости и участники научно-технической конференции ИСУЖТ-2012.

Российские железные дороги вступили в новую фазу коренных пре-образований, предусмотренных Стратегией развития отрасли до 2030 года, которая включает внедрение интеллектуальных систем управления. Наряду со становлением вертикально интегрированной управленческой структуры, в отрасли успешно развиваются инновационные направле-ния, связанные с созданием интеллектуальных транспортных систем. Эта работа в полной мере согласуется с технической политикой, приня-той в странах, лидирующих в области железнодорожного транспорта.

Прорывные технологии, которые вам предстоит обсуждать во время конференции, находятся на стыке фундаментальной и прикладной нау-ки. Результаты их практической реализации востребованы на всех уров-нях от станции до сети железных дорог не только Российской Федерации, но и всего пространства «1520».

Разрабатываемая для ОАО «РЖД» Единая интеллектуальная систе-ма управления на железнодорожном транспорте соответствует высоким требованиям к управлению производственной деятельностью Компании, которые выдвигает руководство отрасли.

Мы ожидаем от вас не просто обмена научными идеями и практиче-скими подходами в их реализации, но и детальной проработки всех про-блем, связанных с обеспечением высокоэффективной работы железно-дорожного транспорта, улучшением его качественных показателей и, как следствие, повышения конкурентоспособности на рынке транспортных услуг, широкой интеграции в мировые логистические и транспортные системы.

Желаю участникам конференции творческой и плодотворной работы во имя достижения поставленной цели!

Президент ОАО «РЖД»

В.И. Якунин

15–16 НОЯБРЯ 2012 ГОДА. МОСКВА4

Приветствие Президента Российской академии транспорта А.С. Мишарина

Уважаемые участники конференции Интеллектуальные системы управления на железнодорожном транспорте ИСУЖТ-2012!

Транспортной стратегией Российской Федерации на период до 2030 года определена цель развития транспорта. Ею является удовлетворе-ние потребностей инновационного развития экономики и общества в качественных транспортных услугах, конкурентоспособных с лучшими мировыми аналогами. Для достижения цели потребуется разработка и использование современных инфотелекоммуникационных технологий.

Во многих развитых странах в настоящее время решение транспорт-ных проблем базируется на проектировании и внедрении интеллекту-альных систем. Причем актуальность внедрения комплексных систем с применением искусственного интеллекта есть на всех видах транспорта.

В ОАО «РЖД» начат проект по созданию Единой Интеллектуальной Системы Управления на Железнодорожном Транспорте (ИСУЖТ). Необходимость применения интеллектуальных систем на железной до-роге обусловлена сложностью решаемых задач и динамичностью окру-жающей среды, требующей непрерывной адаптации системы к внешним воздействиям.

Выбор ОАО «НИИАС» в качестве головной организации в сфере внедрения интеллектуальных систем управления позволит объединить ведущих специалистов как по технологии, так и по информационным и интеллектуальным системам. Именно такое сочетание, на мой взгляд, должно обеспечить успех комплексному подходу к решению проблем же-лезной дороги.

Желаю участникам конференции успешной работы в обсуждении крайне актуальных проблем железнодорожного транспорта!

Президент Российской академии транспорта А.С. Мишарин



Приветствие от Российской академии наук

Дорогие коллеги!Приветствую вас от имени Президиума Российской академии наук!Фундаментальная отечественная наука, ведущими представителями

которой являются институты Российской академии наук, на сегодняш-ний день достигла существенных результатов в прикладной математике, теории информации и управления.

В наш век бурного развития интеллектуальных систем обработки ин-формации и управления сплочение фундаментальной и прикладной нау-ки с отраслевым производством является необходимым условием успеш-ного развития страны.

Основной задачей нашей конференции является рассмотрение во-просов создания интеллектуальной системы обработки информации управления на железнодорожном транспорте, обмен идеями и обсуж-дение перспективных исследований в этой области. Кроме того, предпо-лагается ознакомление с результатами работ, выполненных как по про-грамме совместных исследований Российского фонда фундаментальных исследований и ОАО «РЖД», так и в рамках инициативных и плановых работ учебных и научно-исследовательских организаций железнодорож-ной отрасли. В докладах этой конференции представлены работы многих институтов Российской академии наук. Особенно радует тот факт, что в программе конференции представлены доклады молодых исследовате-лей, аспирантов и студентов.

Перспективность этих исследований и актуальность поставленных задач построения интеллектуальных систем управления на железнодо-рожном транспорте дают основания надеяться, что работа конференции будет эффективной, а результаты – полезными и интересными.

Искренне желаю успехов всем участникам конференции и надеюсь, что проведение таких конференций с представлением результатов на-учных исследований в области построения интеллектуальной системы управления на железнодорожном транспорте станет ежегодной традици-ей и будет способствовать расширению научно-технического сотрудни-чества в этой области между академическими, учебными и отраслевыми институтами.

Академик РАН Ю.В. Гуляев




Приветствие от Российского фонда фундаментальных исследований

Уважаемые коллеги!Успешное развитие России немыслимо без решения транспортных про-

блем. Железнодорожный транспорт является одним из ключевых элементов экономики страны. Решение научных проблем железнодорожного транспор-та является одной из приоритетных задач российского научного сообщества. Железнодорожный транспорт является технически сложной пространствен-но-распределенной системой, включающей ключевые взаимосвязанные со-ставляющие – инфраструктуру и подвижной состав. Принципиально важ-ное значение для стратегического развития железнодорожного транспорта имеет проработка фундаментальных вопросов создания инновационного подвижного состава, инфраструктуры и способов их динамического взаи-модействия.

Фундаментальные исследования российских ученых помогут сформиро-вать теоретические основы для создания перспективных высокоэффектив-ных транспортных технологий. Приоритетной задачей является повышение безопасности на железнодорожном транспорте Оперативная и эффектив-ная диагностика состояния подвижного состава и инфраструктуры – ключ к решению многих технологических проблем железнодорожного транспорта. Исследования, проводимые в рамках данного направления, станут теорети-ческой основой для построения единой интеллектуальной системы монито-ринга технического состояния подвижного состава и его воздействия на путь в режиме реального времени. Выход на качественно новый уровень эффек-тивности железнодорожного транспорта возможен только при массовом вне-дрении принципиально новых технических устройств, механизмов и аппара-туры с высоким коэффициентом полезного действия. Ключевое значение в реализации задачи повышения эффективности железнодорожного транспор-та приобретают принципиально новые источники энергии и технологии ее преобразования, сохранения и передачи. Исследования, проведенные в рам-ках предлагаемого направления, составят теоретические основы применения на железнодорожном транспорте энергоэффективных решении и перспек-тивных источников энергии. Вышеупомянутые направления исследований, предложенные ОАО «РЖД», успешно реализуются в совместных конкурсах РФФИ и ОАО «РЖД», проведенных в 2011-2012 гг.

Мы надеемся, что результаты исследований поддержанных проектов бу-дут способствовать успешному решению задач, сформулированных в техно-логической платформе «Высокоскоростной интеллектуальный железнодо-рожный транспорт». В 2012 году на объявленный конкурс подано 170 заявок. Совместный экспертный совет поддержал 43 проекта, наиболее точно соот-ветствующих объявленным направлениям исследований. Каждый проект — победитель получил финансовую поддержку двух организаций, в среднем не менее двух миллионов рублей в год. Мы с удовлетворением отмечаем, что подписанный договор о сотрудничестве между РФФИ и ОАО «РЖД» успешно выполняется и служит ярким примером реализации частно-государственно-го партнерства организаций, заинтересованных в прогрессе российской на-уки, решении важных задач модернизации российской экономики.

Председатель Совета Российского фонда фундаментальных исследованийВ.Я. Панченко


ПЛЕНАРНОЕ ЗАСЕДАНИЕ

Одна из главных целей Компании – обеспе-чение потребностей государства, юридических и физических лиц в железнодорожных перевозках. Проведение реорганизации системы управления ОАО «РЖД» в первую очередь нацелено на выполне-ние этой главной цели.

Вместе с тем, эффективное управление перевоз-ками на центральном и региональном уровнях воз-можно только в условиях принятия комплексных решений по всем базовым элементам организации эксплуатационной работы в интересах ОАО «РЖД» в целом, т.е. должны быть определены:

◆ владельцы процесса;◆ система принятия управленческих решений

(модель процесса);◆ распорядительные и регламентирующие доку-

менты;◆ система информационного обеспечения и

коммуникаций;◆ система формирования и управления бюджет-

ными показателями;◆ система сбалансированных показателей с на-

целенностью на единые цели: выполнение пла-на перевозок и графика движения поездов;

◆ система мониторинга результатов деятельно-сти и др.

Принятые на заседании правления Компании в декабре 2011 года целевые показатели по объемам перевозки грузов и пассажиров обеспечиваются только благодаря хорошей организации взаимодей-ствия созданных вертикалей функциональных ди-рекций производственного блока на всех уровнях управления от линейного до центрального.

В производственном блоке Компании проводит-ся активная работа над совершенствованием техно-логического процесса железнодорожных грузовых перевозок, формируемых, в первую очередь, в ин-тересах грузовладельцев как основных заказчиков и плательщиков перевозочного процесса.

В основу новой технологической базы положен разрабатываемый в ОАО «РЖД» «Единый сетевой технологический процесс железнодорожных грузо-вых перевозок (ЕСТП)». Он предназначен для техно-логического обеспечения организации и управления перевозками на основе системного взаимодействия

всех участников транспортного рынка- ОАО «РЖД», грузоотправителей, операторов, владельцев подвиж-ного состава, грузополучателей, владельцев путей необщего пользования на всем пути отправки.

Основная цель данного документа - установление единого порядка организации взаимодействия про-изводственных дирекций в процессе организации, управления и технического обеспечения грузовых перевозок, направленного на выполнение плановых заданий по объемным и качественным показателям ОАО «РЖД».

В ЕСТП впервые прописаны функциональные обязанности всех участников перевозочного про-цесса. В качестве основы для новой модели приня-ты четкое распределение функций всех участников перевозочного процесса, описание взаимодействия подразделений ОАО «РЖД» при организации пере-возочного процесса, технологическое взаимодей-ствие Компании и операторов, а также владельцев подвижного состава.

Принципиальное отличие новой системы состоит в том, что, с одной стороны, ОАО «РЖД» реагирует на вызовы рынка, а с другой подчеркивает, что толь-ко строгое соблюдение технологической дисциплины способно создать взаимовыгодную технологию пере-возочного процесса. Разрабатываемая технология должна опираться на изменения, предусматриваемые в нормативной базе, адаптированные к современным условиям транспортного рынка.

Необходимое требование - обязательная регла-ментация функций всех участников перевозочного процесса, детально прописанная в ЕСТП, основан-ная на нормативных и технологических документах железнодорожной отрасли (как Минтранса РФ, так и ОАО «РЖД»). Формирование логической и строй-ной системы нормативных правовых актов, позволя-ющей создать дисциплинирующее начало на рынке оперирования подвижным составом, должно приве-сти к созданию эффективной, прозрачной и понят-ной рынку технологии перевозочного процесса во всех его фазах, начиная с приема заявки на перевоз-ку, погрузку груза и заканчивая его выдачей грузо-получателю и раскредитованием перевозочных доку-ментов. Нормативно-правовое подкрепление данной технологии в конечном итоге и позволит реализовать

В.А. Шаров, ОАО «РЖД», Москва

На пути к интеллектуальным системам управления железнодорожным транспортом


целевые параметры эффективности перевозочно-го процесса, предусмотренные стратегией развития Компании. В проект ЕСТП заложены новые техноло-гические принципы, определяющие:

◆ четкую регламентацию технологических функ-ций участников рынка грузовых перевозок;

◆ месячное планирование погрузки грузов и пе-ревозок порожних вагонов;

◆ организацию порожних вагонопотоков на ос-нове корреспонденций операторов;

◆ технологически рациональное размещение по-рожних вагонов на инфраструктуре общего пользования.

Реализация комплекса предлагаемых в ЕСТП мероприятий позволит уже в текущем году обеспе-чить снижение не менее чем на 5% коэффициента порожнего пробега универсальных грузовых ваго-нов, повышение производительности локомотивов в поездной и маневровой работе на 2,5%, сокращение простоя вагонов с переработкой на сортировочных станциях до 12 часов.

Это создает основу для:◆ повышения стабильности обеспечения по-

требностей экономики погрузочными ресур-сами;

◆ уменьшения расходов на содержание тяговых ресурсов;

◆ снижения непроизводительной загрузки ин-фраструктуры;

◆ сокращение потребности в дальнейшем увели-чении вагонного парка.

Его практическая реализация невозможна без перехода на единую систему наряд-заказов в про-цессе взаимодействия производственных дирекций при осуществлении перевозочной деятельности ОАО «РЖД» с четким распределением взаимной от-ветственности функциональных филиалов.

Для планомерного перехода на единую систему наряд-заказов в процессе взаимодействия производ-ственных дирекций начато формирование норматив-ной и правовой базы. В частности, центр по техноло-гической координации ОАО «РЖД» инициировал и принял активное участие в разработке:1. Проекта Регламента формирования, согласова-

ния, контроля исполнения, подведения итогов выполнения соглашений и наряд-заказов произ-водственных дирекций на взаимное оказание ус-луг и работ в перевозочном процессе, определя-ющего порядок действий и ответственность про-изводственных дирекций ОАО «РЖД»: Центра фирменного транспортного обслуживания (да-лее – ЦФТО), Центральной дирекции управления движением (далее – ЦД), Центральной дирекции

инфраструктуры (далее – ЦДИ), Дирекции тяги (далее – ЦТ), Центральной дирекции по ремон-ту пути (далее – ЦДРП), Дирекции по ремонту тягового подвижного состава (далее – ЦТР), их структурных подразделений на полигонах же-лезных дорог (далее – региональные дирекции) в вопросах формирования, согласования, контро-ля исполнения, подведения итогов соглашений и наряд-заказов производственных дирекций на взаимное оказание услуг и выполнение работ в перевозочном процессе в целях укрепления вза-имодействия и повышения эффективности дея-тельности филиалов ОАО «РЖД».

2. Формы типового соглашения между производ-ственными дирекциями по порядку и срокам оформления наряд-заказов, перечню предостав-ляемых услуг в перевозочном процессе, показате-лям их выполнения, решению возникающих раз-ногласий.Основной задачей была и остается перевозка гру-

зов и пассажиров железнодорожным транспортом и обеспечение сопутствующих услуг. На первый взгляд технология перевозочного процесса не меняется во времени и осталась прежней, но на самом деле это не так. Изменения произошли, и существенные. Факторы, влияющие на перевозки, значительно изме-нились, да и их количество увеличилось. С появлени-ем собственников подвижного состава как грузового, так и пассажирского движения возросло количество участников транспортного рынка. Все эти изменения потребовали существенной коррекции нормативной базы, регламентирующей организацию и обеспече-ние перевозочного процесса, доступ на железнодо-рожную инфраструктуру. Главная задача- обеспечить устойчивость и эффективность перевозочного про-цесса через нормативно-технологическую базу.

Анализ существующей документации показыва-ет – в компании действует более 3 млн. технологи-ческих процессов, из которых 480 затрагивают пере-возочный процесс. Ощущается острейшая необходи-мость создания актуального электронного каталога технологической документации для производствен-ного блока ОАО «РЖД», разработанного с учетом многокритериального многоуровнего ранжирования.

При этом исполнение требований даже уже суще-ствующих норм оставляют желать лучшего. Внутри функциональных вертикалей производственного блока исполнение требований технологических до-кументов вызывает сложности, связанные как со знаниям этих требований, так и с внутренней тех-нологической дисциплиной. Действующая система АСПИЖТ нередко не содержит новых технологиче-ских документов, не позволяет своевременно обна-


руживать противоречия их отдельных пунктов до-кументам более высокого уровня (например, утверж-денным приказом Минтранса России).

В этих условиях для реализации целевых пара-метров эффективности процессов эксплуатацион-ной работы, предусмотренных стратегией развития компании, проводится кропотливая работа по фор-мированию новой технологической и правовой базы организации перевозочного процесса, требуется соз-дание инновационной системы управления и автома-тизации производственных процессов.

Предложенные в ЕСТП принципы построения тех-нологии управления перевозочным процессом в ус-ловиях множественности операторов подвижного со-става в едином комплексе с обновлением нормативной базы позволяет ОАО «РЖД» обеспечить стабильное удовлетворение потребностей экономики в перевоз-ках грузов только при реализации современных си-стем управления производственными процессами.

Особое внимание должно быть уделено системам планирования надёжного обеспечения и реализации перевозочного процесса в оперативных условиях, когда объём информации о ходе перевозочного процесса ча-сто превышает возможности диспетчерского аппарата для выбора оптимального управляющего действия.

Разрабатываемый в настоящее время ОАО «НИИАС» по заказу Компании проект «Единая интеллектуальная система управления и автоматизации производствен-ных процессов на железнодорожном транспорте» дол-жен стать основной автоматизированной системой управления на базе использования новейших научных разработок в области управления бизнес-процессами, ориентированной на повышение качества транспортно-го обслуживания и оптимизацию взаимодействия всех производственных подразделений ОАО «РЖД».

ИСУЖТ должен интегрировать все основные автоматизированные системы производственного комплекса, которые, к сожалению, являются только информационными или, в редких случаях, инфор-мационно-аналитическими. В определенной степе-ни прогнозным продуктом являются системы орга-низации вагонопотоков, разработки и построения графика движения поездов и технического норми-рования.

Работа с технологами и управленцами высокого уровня позволяет накапливать и систематизировать «знания и опыт», а созданный для этого язык про-граммирования существенно упрощает данный про-цесс. В идеале, автоматизированная система должна формировать взаимоувязанные управляющие ко-манды для оперативного персонала во всех дирекци-ях производственного блока ОАО «РЖД».

Мы ожидаем, что ученые ОАО «НИИАС» решат с помощью предлагаемого авторами метода сете-центрического управления системами объектов со встроенным компьютерным интеллектом, функци-онирующим в едином информационном простран-стве ОАО «РЖД» стоящую перед Компанией задачу. Дальнейшее развитие Компании обусловлено на-зревшей необходимостью разработки комплексно-го подхода к управлению всеми циклами организа-ции и обеспечения производственного процесса на железнодорожном транспорте. Решение подобной задачи может быть осуществлено путем создания единой технологически интегрированной системы управления перевозочным процессом, инфраструк-турой и безопасностью, основанной на современ-ных программных и интеллектуальных технологиях, строгом соблюдении технологических регламентов и дисциплины.



Введение

Децентрализованное управление многоагентны-ми системами – быстро развивавшийся в последнее десятилетие раздел современной теории управления. Интенсивность потока публикаций в этой области – тысячи работ в год. Охватить такой объем литературы крайне сложно; облегчению этой задачи служат опера-тивно издаваемые монографии [1-8] и обзоры [9-16].

В докладе обсуждаются некоторые результаты, по-лученные в теории управления многоагентными си-стемами за последние несколько лет.

Рассмотрим систему n агентов; пусть ( )ix t – со-стояние i-го агента (вообще говоря, вектор-строка),

( )iu t – управляющее воздействие на него в момент t. Простейшая модель децентрализованного управления – модель достижения консенсуса – имеет вид:

( ) ( ), 1, , ,i ix t u t i n= =� … (1)

( )1

( ) ( ) ( ) ( ) , 1, , ,n

i ij i jj

u t a t x t x t i n=

= − − =∑ …

(2)

где ( )ija t – неотрицательные функции. Согласно (2) управление, действующее на i-го агента, складывается из воздействий, приближающих его состояние к со-стояниям ( )jx t других агентов – неравномерно по j:

( )ija t играют роль весовых коэффициентов. Прогресс последнего десятилетия во многом связан с рассмотре-нием матрицы ( ) ( ( ))ijA t a t= в качестве матрицы весов дуг орграфа информационных связей между агентами и использованием результатов спектральной теории графов для анализа моделей типа (1)–(2), включающих или не включающих дополнительные члены, нелиней-ности, запаздывания, двойные интеграторы, дискрети-зацию и т.д.

Критерием достижения консенсуса в (1), (2) (т.е. га-рантированного стремления состояний агентов к од-ному и тому же вектору) в случае постоянной матрицы

( )A tÀ ≡ является присутствие в орграфе связей аген-тов остовного исходящего дерева. Этот критерий легко интерпретируется: его условие равносильно наличию хотя бы одного агента, состояние которого в соответ-ствии с (1), (2) прямо или косвенно (по цепочке) влияет на состояния остальных агентов.

В матричной форме система (1), (2) имеет вид ( ) ( ) ( ),X t L t X t= −� (3)

где ( )T1( ) ( ), ..., ( ) ,nX t x t x t= ( )( ) diag ( ) ( )L t A t A t= −1

— взвешенная лапласовская матрица орграфа связей агентов, 1 = T(1, ..., 1) . Консенсус достигается тог-да и только тогда, когда для всех траекторий систе-мы (3) столбцы X(t) сходятся к векторам с равными компонентами при t → ∞ . При ( )A t A≡ критерий этого сводится к трем утверждениям: (а) 0 – простое собственное значение ( ),L L t≡ (б) ядро L – линейная оболочка 1 и (в) действительные части ненулевых соб-ственных значений L строго положительны. Теорема Гершгорина влечет (в); в силу L(t) 1 = 0 (б) эквива-лентно rank L = n – 1. Согласно [17, предложение 11] rank L = n – d, где d – размерность орграфа по исходя-щим лесам (минимальное число деревьев в остовном исходящем лесе). Значит, (б) равносильно наличию в орграфе остовного исходящего дерева. При этом ус-ловии в силу [18, п. 5 предложения 12] (а) также вы-полнено. Тем самым доказан сформулированный выше критерий консенсуса (см. также [19]). Наличие остовного исходящего дерева существенно и для многих других мо-делей децентрализованного управления.

Недавние исследования по сетевому управлению: модели и результаты

В последние годы исследования велись, в частно-сти, по следующим направлениям.

Консенсус в системах со сложной динамикой. В [20] и др. рассматривался консенсус для систем с произ-вольной линейной динамикой , ,i i i i ix Ax Bu y Cx= + =�где A, B, C – постоянные матрицы, в [21] и др. – для систем с нелинейной динамикой (включая нелинейные осцилляторы [22]) и/или взаимодействующими ком-понентами вектора состояний, в [23] и др. – для него-лономных систем (мобильных роботов), в [24] и др. — для систем твердых тел, в [25] и др. изучались нели-нейные процедуры согласования. Для этих систем, как и для простейших, алгоритмы согласования основаны на взвешенном усреднении разностей состояний с до-бавлением, если необходимо, дополнительных членов. Условия достижения консенсуса находились в ряде случаев с использованием функций Ляпунова.

Стохастические модели консенсуса. Пусть орграф связей меняется в соответствии с определенным рас-пределением вероятностей. Исследовались условия сходимости к консенсусу почти наверное, по вероят-ности, в средне-квадратичном. В [26] и др. показано, что критерий сходимости к консенсусу почти навер-

П.Ю. Чеботарев, ИПУ РАН, г. Москва

Об исследовании сетевых моделей многоагентных систем в XXI веке



ное – наличие в средней матрице весов дуг E[A(t)] остовного исходящего дерева. В [27] рассмотрена динамика двойных интеграторов и показано, что для орграфа с переключениями, подчиняющегося про-цессу Бернулли, консенсус достигается, если остовное исходящее дерево содержится в объединении получа-ющихся орграфов. Изучались также условия достиже-ния консенсуса для орграфов со случайными возму-щениями и с неопределенностями. Рассматривались локальные алгоритмы фильтрации и показано, что они более эффективны, чем централизованная филь-трация в многоагентных системах. В [28] построены распределенные фильтры Калмана.

Консенсус в моделях с запаздыванием. Различают за-держки при передаче информации, учет которых приво-дит к моделям вида

1( ) ( )( ( ) ( ))ni ij i j ijjx t a t x t x t T== − − −∑� ,

и задержки расчета/управления, при которых

1( ) ( )( ( ) ( ))ni ij i i j ijx t a t x t T x t T== − − − −∑� . Задержки двух

типов могут действовать одновременно и зависеть от времени. Рассматривают также потерю пакетов инфор-мации и описание ее моделями с задержкой. В [29] и др. показано, что задержки при передаче информации не влияют на возможность достижения консенсуса, в то время как задержки расчета/управления могут нару-шить сходимость. Изучались модели с задержками при более сложных типах динамики. Для ряда моделей по-лучены верхние границы задержек, сохраняющих схо-димость.

Консенсус в моделях с дискретизацией времени. Некоторые авторы ([30] и др.) рассматривали моде-ли с непрерывной динамикой и кусочно-постоянным управлением – с переключением связей и без него. Исследовался вопрос о ширине интервала постоян-ства управления, сохраняющего возможность дости-жения консенсуса. При этом топологические условия достижимости консенсуса оказывались примерно такими же, как в непрерывном случае. Определенное внимание уделялось случаю асинхронного управле-ния, в котором разные агенты обновляют свои состо-яния в разные моменты времени. Установлено, что для определенных систем с простыми интеграторами асинхронность сохраняет сходимость к консенсусу, но в случаях более общей динамики, особенно включаю-щей нелинейности, согласование может не приводить к консенсусу.

Анализ обобщенных моделей Де Гроота. Дискретный аналог модели (1)–(2) есть модель Де Гроота

( ) ( 1),X k P X k= − где k – дискретное время, P – стоха-стическая матрица, связанная с лапласовской матрицей L соотношением P I Lε= − , где ε – шаг дискретизации (см., напр., [13]). В [31] для класса стохастических ма-триц P, не гарантирующих консенсус в модели Де Гроота, найдены минимальные изменения начальных данных,

приводящие к консенсусу. В [32] результаты частично перенесены на непрерывный случай. В [33] для произ-вольной процедуры Де Гроота построена моделирующая ее процедура с графом информационных связей в виде гамильтонова цикла; в [14] дан обзор результатов по сходимости в обобщенных моделях Де Гроота.

Консенсус в моделях с конечной точностью измере-ний и вычислений. В таких моделях консенсус либо не достигается, либо достигается за конечное время. Для них оценивались возможность и время достижения консенсуса в зависимости от точности и топологии. Для моделей, в которых консенсус достигается лишь асим-птотически, исследовалась скорость сходимости, одной из мер которой в случае симметричных связей являет-ся фидлерова алгебраическая связность графа – второе наименьшее собственное значение лапласовской ма-трицы.

Почему столь большое внимание уделяется моде-лям консенсуса? Дело в том, что эти модели составляют ядро всего множества моделей децентрализованного управления. Понять это помогает следующий пример. В задачах распределенного выстраивания геометри-ческой формы (formation control), представляющихся более содержательными, положение агента должно в итоге отличаться от среднего положения других аген-тов фиксированными сдвигами/поворотами. Это зна-чит, что соответствующая модель управления может быть получена из модели консенсуса добавлением фиксированных членов (так же, как решение неодно-родной системы уравнений – из решения однородной). Как правило, она удовлетворяет тем же условиям схо-димости.

Другие модели. Модели выстраивания геометриче-ской формы в первом приближении делятся на модели, где все агенты имеют общий ориентир и «полностью ло-кальные» модели без общего ориентира. В докладе про-слеживается роль критерия присутствия остовного ис-ходящего дерева в орграфе связей агентов при анализе моделей децентрализованного управления. Указан ряд проблем, требующих решения. Также, следуя класси-фикации, предложенной в [16] и ряде других обзоров, мы обсуждаем задачи распределенной оптимизации, оценивания и планирования. Специальное внимание уделено отечественным работам.

Многоагентные системы и задачи управления на транспорте

Характерной чертой моделей, рассмотренных выше, является относительная однородность множе-ства агентов. В то же время для задач управления на транспорте характерно присутствие агентов различ-ных типов, например, машинистов, диспетчеров, ана-



литиков, управляющих агентов, сетевых агентов и т.д. Означает ли это, что значительно развитый за послед-нее десятилетие аппарат сетевого управления непри-меним в данной области? Вообще говоря, нет.

Во-первых, есть задачи, где множество агентов сравнительно однородно. Например, в [34] рассмотре-на задача определения порядка дозаправки в воздухе беспилотных летательных аппаратов. Решается задача оптимизации с критерием минимизации общих затрат времени. При этом используются свойства лапласов-ской матрицы графа информационных связей агентов. Работа [35] посвящена многоагентному решению задач планирования и выполнена в классической технике се-тевых моделей. Один из рассмотренных в ней приме-ров — взаимодействие родов войск в штурмовой опера-ции. В [36] методы спектральной теории графов приме-нены для оценивания эффективности автобусной сети.

В значительном числе работ многоагентные техно-логии применяются при составлении железнодорож-ных расписаний. Так, в [37] используется аукционный подход, в [38-43] – оптимизационные подходы (с кри-териями минимизации времени, максимизации при-были, максимизации объема перевозок). Различным методам планирования на железнодорожном транс-порте посвящен обзор [44]. Выделены четыре уровня иерархии планирования: стратегический, тактический, оперативный и «в реальном времени». Отмечается, что многоагентные технологии планирования перевозок активно развиваются, но пока не доминируют даже среди теоретических разработок.

Еще одно направление исследований – проблемы распределения задач (загрузки, ресурсов) между аген-тами [45-48]. Здесь в числе прочих используют и моде-ли консенсуса. Если говорить о многоагентных техно-логиях решения оптимизационных задач в целом [49], то более половины их реализованных применений относятся к составлению расписаний и календарному планированию, а среди оставшихся – транспорт, логи-стика, планирование поставок. При этом различают два рода технологий: без медиатора и с медиатором. Многоагентные подходы оказываются здесь эффек-тивными в смысле времени вычислений, если общая задача поддается иерархической декомпозиции. В то же время для слабоструктурированных задач много-агентные решения часто уступают по качеству реше-ниям, полученным традиционными методами.

В 2005 г. вышел обзор 77 работ по агентным под-ходам к транспортной логистике [50], подтверждаю-щий перспективность данного направления. Статья [51] – обзор 48 методических работ (1973-2005), по-священных моделям и алгоритмам составления же-лезнодорожных расписаний и диспетчеризации. При этом 26 рассмотренных подходов применимы к раз-

ветвленной железнодорожной сети, а не только к ли-нейному участку, 94% экспериментально опробованы, но внедрено ко времени написания обзора лишь 4%. Отметим два более новых обзора. В [52] сравниваются агентные подходы к составлению расписаний и пла-нированию на транспорте; [53] – обзор 128 работ по применению агентных технологий к управлению пере-возками и движением транспорта. Авторы приходят к выводу, что интеграция агентных технологий может служить средством повышения гибкости системы пла-нирования и ее способности противостоять воздей-ствию труднопредсказуемых факторов. Но пока лишь сравнительно немногие из этих разработок доведены до внедрения.

Среди свежих русскоязычных работ укажем [54], где отмечен позитивный отечественный опыт приме-нения многоагентных технологий в задачах динамиче-ского планирования и управления ресурсами на желез-нодорожном транспорте. Интеграция этих подходов в системы управления должна привести к сокращению сроков и стоимости разработок, повышению произ-водительности, масштабируемости и надежности раз-работок. В [55] отмечается, что применение мультиа-гентных систем эффективно при решении комплекс-ных задач с динамической неопределенностью, что расширяет границы применения интеллектуальных логистических и транспортных систем. Среди работ отечественных авторов заслуживают внимания также [56-64].

Литература

1. Wu C.W. Synchronization in Complex Networks of Nonlinear Dynamical Systems. Singapore: World Scientifi c, 2007.

2. Shamma J.S. (ed.). Cooperative Control of Distributed Multi-agent Systems. Chichester, UK: Wiley, 2007.

3. Ren W., Beard R.W. Distributed Consensus in Multi-vehicle Cooperative Control: Th eory and Applications. London: Springer, 2008.

4. Bullo F., Cortés J., Martinez S. Distributed Control of Robotic Networks: A Mathematical Approach to Motion Coordination Algorithms. Princeton, NJ: Princeton University Press, 2009.

5. Qu Z. Cooperative Control of Dynamical Systems: Applications to Autonomous Vehicles. London: Springer, 2009.

6. Mesbahi M., Egerstedt M. Graph Th eoretic Methods in Multiagent Networks. Princeton, NJ: Princeton University Press, 2010.

7. Ren W., Cao Y. Distributed Coordination of Multi-agent Networks: Emergent Problems, Models, and Issues. London: Springer, 2011.



8. Bai H., Arcak M., Wen J. Cooperative Control Design: A Systematic, Passivity-based Approach. New York: Springer, 2011.

9. Olfati-Saber R., Fax J.A., Murray R.M. Consensus and cooperation in networked multi-agent systems // Proceedings of the IEEE. 2007. V. 95, No. 1. P. 215-233.

10. Leonard N.E., Paley D.A., et. al. Collective motion, sen-sor networks, and ocean sampling // Proceedings of the IEEE. 2007. V. 95, No. 1. P. 48-74.

11. Ren W., Beard R.W., Atkins E.M. Information consen-sus in multivehicle cooperative control // IEEE Control Systems Magazine. 2007. V. 27, No. 2. P. 71-82.

12. Murray R.M. Recent research in cooperative con-trol of multivehicle systems // J. of Dynamic Systems, Measurement, and Control. 2007. V. 129, P. 571-583.

13. Чеботарев П.Ю., Агаев Р.П. Согласование характери-стик в многоагентных системах и спектры лапласов-ских матриц орграфов // Автоматика и телемехани-ка. 2009. № 3. С. 136-151.

14. Агаев Р.П., Чеботарев П.Ю. Сходимость и устойчи-вость в задачах согласования характеристик (обзор базовых результатов) // Управление большими си-стемами. 2010. Т. 30.1. С. 470-505.

15. Wu C.W. Evolution and dynamics of complex net-works of coupled systems // IEEE Circuits and Systems Magazine. 2010. V. 10, No. 3. P. 55-63.

16. Cao Y., Yu W., Ren W., Chen G. An overview of recent progress in the study of distributed multi-agent coordi-nation: arXiv preprint 1207.3231. 2012. P. 1-20.

17. Агаев Р.П., Чеботарев П.Ю. Матрица максималь-ных исходящих лесов орграфа и ее применения // Автоматика и телемеханика. 2000. № 9. С. 15-43.

18. Chebotarev P., Agaev R. Forest matrices around the Laplacian matrix // Linear Algebra and its Applications. 2002. V. 356. P. 253-274.

19. Chebotarev P. Comments on «Consensus and coopera-tion in networked multi-agent systems» // Proceedings of the IEEE. 2010. V. 98, No. 7. P. 1353-1354.

20. Scardovi L., Sepulchre R. Synchronization in networks of identical linear systems // Automatica. 2009. V. 45, No. 11. P. 2557-2562.

21. Abdessameud A., Tayebi A. Attitude synchronization of a group of spacecraft without velocity measurements // IEEE Trans. Autom. Contr. 2009. V. 54. P. 2642-2648.

22. Chopra N., Spong M.W. On exponential synchronization of Kuramoto oscillators // IEEE Trans. Autom. Contr. 2009. V. 54, P. 353-357.

23. Dimarogonas D.V., Kyriakopoulos K.J. On the rendez-vous problem for multiple nonholonomic agents // IEEE Trans. Autom. Contr. 2007. V. 52. P. 916-922.

24. Ren W. Distributed leaderless consensus algorithms for networked Euler-Lagrange systems // Intern. J. of Control. 2009. V. 82. P. 2137-2149.

25. Hui Q., Haddad W. M., Bhat S.P. On robust control al-gorithms for nonlinear network consensus protocols // Intern. J. Robust Nonlin. Control. 2010. V. 20. P. 269-284.

26. Tahbaz-Salehi A., Jadbabaie A. Consensus over ergodic stationary graph processes // IEEE Trans. Autom. Contr. 2010. V. 55. P. 225-230.

27. Zhang Y., Tian Y.P. Consentability and protocol design of multi-agent systems with stochastic switching topology // Automatica. 2009. V. 45. P. 1195-1201.

28. Olfati-Saber R. Distributed Kalman fi ltering for sensor networks // Proceedings of the 46th IEEE Conference on Decision and Control. 2007. P. 5492-5498.

29. Münz U., Papachristodoulou A., Allgöwer F. Delay ro-bustness in consensus problems // Automatica. 2010. V. 46. P. 1252-1265.

30. Cao Y., Ren W. Sampled-data discrete-time coordination algorithms for double-integrator dynamics under dy-namic directed interaction // Intern. J. Contr. 2010. V. 83. P. 506-515.

31. Агаев Р.П., Чеботарев П.Ю. Метод проекции в задаче о консенсусе и регуляризованный предел степеней стохастической матрицы // Автоматика и телемеха-ника. 2011. № 12. С. 38-59.

32. Агаев Р.П. Об области сходимости дифференциаль-ной модели достижения консенсуса // Управление большими системами. 2012. Т. 36. С. 81-92.

33. Агаев Р.П., Чеботарев П.Ю. Представление дискрет-ной процедуры согласования характеристик с помо-щью циклического орграфа // Автоматика и телеме-ханика. 2012. № 1. С. 178-183.

34. Jin Z., Shima T., Schumacher C.J. Optimal scheduling for refueling multiple autonomous aerial vehicles // IEEE Trans. Robotics. 2006. V. 22. P. 682-693.

35. Moore K.L., Lucarelli D. Decentralized adaptive schedul-ing using consensus variables // Intern. J. Robust Nonlin. Contr. 2007. V. 17. P. 921-940.

36. Nait-Sidi-Moh A., Manier M.A., El Moudni A. Spectral analysis for performance evaluation in a bus network // Eur. J. Oper. Research. 2009. V. 193. P. 289-302.

37. Parkes D., Ungar L. An auction based method for de-centralised train scheduling // Fift h International Conference on Autonomous Agents, Montreal, 2001.

38. Iyer R.V., Ghosh S. DARYN: A distributed decision mak-ing algorithm for railway networks: Modeling and simu-lation // IEEE Trans. Vehic. Techn. 1995. V. 44. P. 180-191.

39. Diaz A. Train scheduling // Fift h Intern. Conf. on Autonom. Agents, Montreal, 2001.

40. Tornquist J., Davidsson P. A multi-agent system ap-proach to train delay handling // Workshop on Agent Technologies in Logistics. 2002. P. 50-54, Lyon.

41. Blum J., Eskandarian A. Enhancing intelligent agent collaboration for fl ow optimization of railroad traffi c // Transport. Res. Part A. 2002. V. 36. P. 919-930.



42. Narayanaswami S. Dynamic railway rescheduling us-ing intelligent agents // PhD thesis, Indian Institute of Technology Bombay, Powai, Mumbai, 2009.

43. Chen B., Cheng H.H., Palen J. Integrating mobile agent technology with multi-agent systems for distributed traf-fi c detection and management systems // Transport. Res. Part C. 2009. P. 17. P. 1-10.

44. Narayanaswami S., Rangaraj N. Scheduling and re-scheduling of railway operations: A review and ex-pository analysis // Technol. Operat. Manag. 2011. V. 2. P. 102-122.

45. Finke J., Passino K.M., Sparks A.G. Stable task load bal-ancing strategies for cooperative control of networked autonomous air vehicles // IEEE Trans. Contr. Syst. Technol. 2006. V. 14. P. 789-803.

46. Choi H.-L., Brunet L., How J.P. Consensus-based decen-tralized auctions for robust task allocation // IEEE Trans. Robotics. 2009. V. 25. P. 912-926.

47. Reveliotis S.A., Roszkowska E. Confl ict resolution in freeranging multivehicle systems: A resource allocation paradigm // IEEE Trans. Robot. 2011. V. 27. P. 283-296.

48. Sayyaadi H., Moarref M. A distributed algorithm for pro-portional task allocation in networks of mobile agents // IEEE Trans. Autom. Contr. 2011. V. 56. P. 405-410.

49. Barbati M., Bruno G., Genovese A. Applications of agent-based models for optimization problems: A literature re-view // Expert Syst. Applic. 2012. V.39. P.6020-6028.

50. Davidsson P., Henesey L., Törnquist J., et. al. An analy-sis of agent-based approaches to transport logistics // Transport. Res. Part C. 2005. V. 13. P. 255-271.

51. Törnquist J. Computer-based decision support for rail-way traffi c scheduling and dispatching: A review of models and algorithms // 5th Workshop on Algorithmic Methods and Models for Optimization of Railways (ATMOS 2005). P. 1-23.

52. Mes M., et. al. Comparison of agent-based scheduling to look-ahead heuristics for real-time transportation prob-lems // Eur. J. Oper. Res. 2007. V. 181. P. 59-75.

53. Chen B., Cheng H.H. A review of the applications of agent technology in traffi c and transportation systems // IEEE Trans. Intel. Transp. Syst. 2010. V. 11. P. 485-497.

54. Матюхин В.Г. Концептуальное моделирование про-цессов управления на железнодорожном транспорте // Управл. большими сист. 2012. Т. 38. С. 20-35.

55. Розенберг И.Н., Цветков В.Я. Применение мультиа-гентных систем в интеллектуальных логистических системах // Междун. журн. эксперим. образ. 2012. № 6. С.107-109.

56. Матюхин В.Г., Шаров В.А. и др. Управление желез-ной дорогой онлайн // Пульт управления. 2012. №1. http://pult.gudok.ru/archive/detail.php?ID=420035

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

58. Ахметзянов А.В. и др. Поддержка принятия управ-ленческих решений на основе интеллектуальной обработки и анализа данных мониторинга деятель-ности компании ОАО «РЖД» // Управл. большими сист. 2012. Т. 38. С. 36-50.

59. Шабунин А.Б., Чехов А.В., Дмитриев Д.В., Курбатов Е.В., Скобелев П.О. и др. Сетецентрический подход к разработке системы управления производственны-ми процессами ОАО «РЖД» // Тр. межд. науч.-практ. конф. «Управление большими системами–2011». Т.3. М.: ИПУ РАН, 2011. С.222-225.

60. Колесников В.И., Ковалев С.М., Иванченко В.Н. Интеллектуализация транспортных процессов на основе гибридных технологий и мультиагентных систем // Вестник Ростовского ГУ путей сообщения. 2012. № 1. С. 107-112.

61. Каштанов Ю., Белов И. Принципы формирова-ния системы транспортной логистики для Сибири // ROAD, REGION, MARKET / ДОРОГА, РЫНОК, РЕГИОН. А.Я. Якобсон (ред.). Иркутский ГУ путей сообщения. 2009. С. 45-56.

62. Таранников Н.А. Разработка многоагентной систе-мы для поддержки принятия решений в экономике и управлении. Дисс... к.э.н. Волгоград, 2007. 98 с.

63. Ломаш Д.А. Автоматизация взаимодействия желез-ной дороги и морского порта на основе мультиагент-ной оптимизации и имитационного моделирования. Дисс… к.т.н. по спец. 05.22.01. Ростов н/Д, 2004. 187 c.

64. Никифорова Г.И. Взаимодействие железнодорож-ного и морского транспорта при передаче контей-неропотока на основе принципов логистики. Дисс… к.т.н. по спец. 05.22.08. Санкт-Петербург, 2005. 195 c.



Научно-исследовательский и проектно-конструктор-ский институт информатизации, автоматизации и связи на железнодорожном транспорте совместно с профиль-ными подразделениями ОАО «РЖД» завершил предпро-ектную подготовку создания единой интеллектуальной управляющей системы для железнодорожного транспор-та (ИСУЖТ). Разработаны функциональные требования, базовые принципы и основные технические решения и первые полигоны внедрения. Проведён анализ аналогов, завершены исследования информационных систем ОАО «РЖД» и систем диспетчерского управления в других отраслях промышленности и транспорта. Концепция ИСУЖТ прошла научно-технический совет ОАО «РЖД», проект ее создания защищен на инвестиционном коми-тете компании. Разработано общее техническое задание, в котором учтены предложения и замечания дирекций и департаментов ОАО «РЖД».

Базовые принципыУправляющая системаПрежде всего, ИСУЖТ характеризуется проактив-

ным поведением. Система, имея полную ситуационную

осведомленность об объекте автоматизации, выдаёт конкретные задания для отработки диспетчерским пер-соналом и контролирует их выполнение.

Проактивное поведение возможно реализовать только в разумно децентрализованной системе, в кото-рой каждый узел обеспечивает высокий уровень само-организации. Узлы системы подчиняются сквозному планированию, а локальное решение конфликтов или эскалация на верхний уровень управления, при невоз-можности решить самостоятельно, приводят к дина-мическому согласованному перепланированию между всеми узлами.

Реальный масштаб времениСистема должна порождать управляющие воздей-

ствия в течении временных интервалов, соизмеримых со временем хода производственных процессов. На раз-ных уровнях и узлах системы должны быть установлены свои временные границы реакции системы. По нормам систем реального масштаба времени, ответ, выданный после истечения заданного временного отрезка, может быть приравнено к неправильному.

В.Г. Матюхин, А.Б. Шабунин, ОАО «НИИАС», Москва

ИСУЖТ. Концепция и реализация

Рис. 1.



Комплексная технология и реализация сквозного производственного процессаС одной стороны, реализация ИСУЖТ возможна только

при главенстве комплексной технологии производственной деятельности, выраженной во взаимоувязанном наборе тех-нологий по отдельным направлениям. С другой стороны, соз-даваемая система призвана обеспечить контроль технологии как в стратегическом плане, так и в деталях соблюдения дис-циплины при выполнении технологических операций.

В связи с этим, в рамках создания ИСУЖТ ведётся раз-работка сквозных процессов управления, учитывающих специфику работы различных дирекций ОАО «РЖД». А их взаимодействие между собой и с другими участниками перевозок будет регламентировано на основе действующих или вновь принимаемых нормативных документов (рис. 1).

Создание комплексных полнофункциональных автоматизированных рабочих местСквозные производственные процессы состоят из на-

боров функций, выполняемых пользователями системы. Для пользователей системы создаются автоматизированные рабочие места (АРМы), реализующие полный набор функ-ций конкретных пользователей. Технология разработки ИСУЖТ позволяет проконтролировать, что все функции сквозных производственных процессов объекта автомати-зации нашли своё отражение в АРМах пользователей и, на-оборот, полный перечень должностных обязанностей каж-дого пользователя может быть выполнен в системе, в пред-назначенном для данного пользователя АРМе.

АРМы, в лучших мировых традициях организации дис-петчерских рабочих мест, предназначены для отображения информации на нескольких мониторах (4-6). В комплект также может входить сенсорный монитор для организации рабочей области, для ввода информации и подтверждения принятых решений.

Одно из основных требований, реализуемых в ИСУЖТ, яв-ляется типизация пользовательских рабочих мест. Типизации подвергается компоновка, стилистика, символизация мне-мосхем и графиков. Основу АРМов составляет набор типовых сцен, таких как мнемосхемы, представление технологических операций, графиков движения, отображение сообщений, при-казов, конфликтных ситуаций, трендов и др. Ключевыми для ИСУЖТ являются сцены отображения регулировочных ре-шений возврата к плановым показателям (рис. 2).

Адаптивное планированиеИнтеллектуальную осно�

ТРУДЫ · 2018. 5. 2. · система принятия управленческих...

Documents