Моделирование автоматизированных информационных систем на основе вероятностных автоматов с блокировкой обслуживания
Автор: Белоусов Вадим Евгеньевич, Дорофеев Дмитрий Валериевич, Можарова Лина Александровна
Рубрика: Информатика и вычислительная техника
Статья в выпуске: 4 т.22, 2022 года.
Бесплатный доступ
В данной работе формулируется задача применения вероятностных автоматов с блокировкой для исследования сложных гибридных информационных систем. Действительно, в большинстве задач приходится иметь дело с влиянием различных случайных факторов, к которым можно отнести ненадежные элементы электронного оборудования, периодически выходящие из строя, случайные реакции лиц, принимающих решения, вероятностные колебания длительности выполнения различных этапов работ, составляющих исследуемый процесс. Цель исследования заключается в необходимости повышения эффективности управления автоматизированными информационными системами на основе моделей имитационного обслуживания с блокировкой. Материалы и методы. Рассмотрим основные принципы, положенные в основу метода вероятностно-автоматного моделирования. Метод базируется на теории автоматов, заключающейся в использовании результатов машинного эксперимента при создании сложных самоорганизующихся информационных систем, а также в системах автоматизации производственных процессов. Вероятностно-автоматная модель информационной системы представляет собой не что иное как агрегативную модель при раздроблении системы на самые мелкие одномерные агрегаты. Основными понятиями автоматного моделирования являются вероятностный автомат и система вероятностных автоматов. Результаты. В результате исследования получены таблицы условных функциональных переходов и на ее основе проанализированы автоматы с блокировкой обслуживания. Доказана их эффективность для автоматизированной информационной системы сложной структуры. Заключение. Работа системы заключается в выборе совокупности регулируемых параметров или совокупности испытываемых вариантов. Для этого принимают решение, по какому показателю целесообразно судить об эффективности работы информационной системы. После этого решается вопрос о том, за счет какого изменения режима работы системы, ее структуры или значений параметров можно добиться максимальной эффективности. Речь идет о выборе совокупности регулируемых параметров или совокупности испытываемых вариантов. Показатель эффективности работы системы является детерминированной функцией регулируемых параметров. Эта функция называется целевой или критерием эффективности системы. Далее, из заданного множества значений совокупности регулируемых параметров выбрать такую совокупность этих значений, при которой целевая функция принимает минимальное (максимальное) значение.
Автомат, агрегаты, знания, модели, имитация, система, состояние, параметры, управление
Короткий адрес: https://sciup.org/147239447
IDR: 147239447 | DOI: 10.14529/ctcr220403
Список литературы Моделирование автоматизированных информационных систем на основе вероятностных автоматов с блокировкой обслуживания
- Бурков В.Н., Данев Б.К., Еналеев А.К. Большие системы: моделирование организационных механизмов. М.: Наука, 1989. 245 с.
- Бурков В.Н., Кондратьев В.В. Механизмы функционирования организационных систем. М.: Наука, 1981. 301 с.
- Белоусов В.Е., Кончаков С.А. Алгоритм для оперативного определения состояний объектов в многоуровневых технических системах // Экономика и менеджмент систем управления. 2015. № 3-2 (17). C. 227-232.
- Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Издат. центр «Академия». 2003. 576 с.
- Белоусов, В.Е., Нгуен Вьет Туан. Алгоритм выбора наилучшего варианта проведения натурного эксперимента в многокритериальных задачах моделирования сложных технических объектов // Системы управления и информационные технологии. 2016. № 1 (63). С. 55-59.
- Моделирование системы оценки компетенций в управлении профессорско-преподавательским составом вуза / С.А. Баркалов, В.Е. Белоусов, Н.Ю. Калинина и др. // XXI Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям (SCM'2018). Санкт-Петербург, 23-25 мая 2018 г.: сб. докл.: в 2 т. СПб.: СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2018. Т. 1. С. 355-358.
- Белоусов В.Е., Нижегородов К.И., Соха И.С. Алгоритмы получения упорядоченных правил предпочтения в задачах принятия решений при планировании производственных программ // Управление строительством. 2019. № 1 (14). С. 105-110.
- Баркалов С.А., Бурков В.Н., Порядина В.Л. Механизмы активной экспертизы в задачах комплексного оценивания // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2009. Т. 5, № 6. С. 64-66.
- Белоусов В.Е., Баркалов С.А., Нижегородов К.А. Ресурсно-временной анализ в задачах календарного планирования строительных предприятий // Материалы XVI Всероссийской школы-конференции молодых ученых «Управление большими системами». Тамбов: Изд-во ТГТУ, 2019. С. 78-83.
- Jordan M.I. Attractor dynamics and parallelism in a connectionist sequential machine // The Eighth Annual Conference of the Cognitive Science Society. Amherst, MA, 1986. P. 531-546.
- Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование. М.: Финансы и статистика, 2001. 226 с.
- Губко М.В., Караваев А.П. Согласование интересов в матричных структурах управления // Автоматика и телемеханика. 2001. № 10. С. 132-146.
- Горелик А.Л., Скрипкин В.А. Методы распознавания. М.: Высшая школа, 2004. 341 с.
- Вапник В.Н. Восстановление зависимости по эмпирическим данным. М.: Наука, 1979. 295 с.
- Hart O.D., Holmstrom B. Theory of contracts // Advances in economic theory. 5th world congress. Cambridge: Cambridge Univ. Press, 1987. P. 71-155.