требования / Zadanie_na_kursovuyu_i_laboratornye_raboty / Заочники весна 2019 / Блок / Блок

РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК

Микони С. В., Соколов Б. В., Юсупов Р. М.

КВАЛИМЕТРИЯ МОДЕЛЕЙ И ПОЛИМОДЕЛЬНЫХ КОМПЛЕКСОВ

Москва

2018

УДК 519.4 ББК 22.18 К32

Микони С. В., Соколов Б. В. Юсупов Р. М.

Квалиметрия моделей и полимодельных комплексов : монография С. В. Микони, Б. В. Соколов, Р. М. Юсупов. — М. : РАН, 2018. – 314 с.

ISBN 978-5-907036-32-1

DOI:10.31857/S9785907036321000001

Монография посвящена изложению теоретических и прикладных основ нового раздела квалиметрии — квалиметрии моделей (моделеметрии). В ней уточняются и систематизируются понятия и термины, используемые при моделировании сложных объектов естественной и искусственной природы. Подчеркивается роль субъекта моделирования в организации и проведении эффективного моделирования. Излагаются концептуальные и методологические основы оценивания качества моделей и полимодельных комплексов (ПМК). Описываются различные методы оценивания качества моделей и ПМК. Приводятся практические примеры приложения предложенных подходов и методов.

Книга рассчитана на научных работников, управленческий и инженер- но-технический состав, занятый в сфере исследования, проектирования и управления сложными объектами. Она может быть полезна преподавателям, аспирантам и студентам высших учебных заведений.

Рецензенты:

Советов Б.Я. доктор технических наук, профессор, заслуженный деятель науки и техники РФ Алексеев А.В. доктор технических наук, профессор

4

Cписок сокращений

Список сокращений

АИ ‒ анализ иерархий АИМ ‒ аналитико-имитационное моделирование

АМ ‒ аналитическое моделирование АПО ‒ активный подвижный объект

АСМ ‒ автоматизированная система мониторинга АСУ ‒ автоматизированная система управления ВАР ‒ вербальный анализ решений ВП ‒ выполнение плана

ГИТ ‒ гибридные интеллектуальные технологии ГА ‒ генетический алгоритм ГМ ‒ гибридное моделирование ГПА ‒ гибкая программа анализа

ДИЦ ‒ достижение идеальной цели ДРЦ ‒ достижение реальной цели

ДСАМ ‒ динамический системный альтернативный мультиграф ДЦ ‒ достижение цели ЕШИК ‒ единая шкала изменения качества ЖЦ ‒ жизненный цикл ЗРВ ‒ зона радиовидимости

ИВК ‒ информационно-вычислительный комплекс ИЗ ‒ инструментальное знание ИзИ ‒ измерительная информация ИИ ‒ искусственный интеллект

ИИМ ‒ иерархия имитационных моделей ИИТ ‒ интеллектуальная информационная технология ИМ ‒ имитационное моделирование ИмС ‒ имитационная система ИнС ‒ информационное состояние

ИНС ‒ искусственные нейронные сети ИС САМ ‒ инструментальные средства систем автоматизации моделирования ИТ ‒ информационная технология

КА ‒ космический аппарат КСр ‒ космическое средство КФС ‒ киберфизическая система

ЛОР ‒ лицо, обосновывающее решения ЛПР ‒ лицо, принимающее решение ЛТС ‒ локальная телекоммуникационная сеть

МАИС ‒ модели, направленные на активизацию использования интуиции и опыта специалистов МАП ‒ многоатрибутная полезность

МКВ ‒ методы критериального выбора МО КМО ‒ многомерное оценивание на конечном множестве объектов МП ‒ максимальная полезность

5

Квалиметрия моделей и полимодельных комплексов

МПр ‒ максимальный приоритет МФПС ‒ модели формализованного представления систем НИ ‒ навигационная информация

НКА ‒ навигационный космический аппарат НКСр ‒ наземное космическое средство НКУ ‒ наземный комплекс управления НТСр ‒ наземные технические средства НФ ‒ нормирующая функция ОБО ‒ объект обслуживания ОВ ‒ операция взаимодействия ОМ ‒ онтологическая модель О-модель ‒ операционная модель ОП ‒ объект познания

ОрКСр ‒ орбитальное космическое средство ОрСКА ‒ орбитальная система космических аппаратов ОУ ‒ объект управления ОФ ‒ обобщающая функция ОЦ ‒ отклонение от цели ПЗ ‒ плановое задание

ПМК ‒ полимодельный комплекс ПО ‒ пункт обслуживания ПР ‒ принятие решения ПрО ‒ предметная область ПУ ‒ пункт управления

ПУСД ‒ проактивное управление структурной динамикой РС ‒ развивающаяся ситуация

САПР(англ.CAD‒ComputerAidedSystem)‒системаавтоматизированного проектирования СВИРЬ ‒ система выбора и ранжирования

СКФС ‒ социальная киберфизическая система СлА ‒ служебная бортовая аппаратура КА СлО ‒ сложный объект СМ ‒ системное моделирование

С-модель ‒ структурная модель СОТО ‒ сложный организационно-технический объект СР ‒ среда СТО ‒ сложный технический объект

СТС ‒ сложная техническая система СУ ‒ система управления СУД ‒ система управления движением

СФ-модель ‒ структурно-функциональная модель СФО-модель ‒ структурно-функциональная операционная модель

СФОМ-модель‒структурно-функциональнаяоперационнаямодельвсреде моделирования ТМД ‒ темпоральная модель данных

ТС ‒ техническое состояние ТТО ‒ технико-технологическое оборудование

6

Cписок сокращений

ТЦУ ‒ технологический цикл управления УО ‒ условная оптимизация УП ‒ управляющая подсистема

УСД ‒ управляемая структурная динамика Ф-модель ‒ функциональная модель («черный ящик») ФОЦ ‒ функция отклонения от цели ФП ‒ функция полезности ФПр ‒ функция принадлежности

ЦА ‒ целевая бортовая аппаратура ЦВП ‒ частотно-временные поправки ЦУП ‒ центр управления полетами

D-модель ‒ описательная (англ. Descriptive) модель

DH-модель ‒ (англ. Descriptive Hand) ручная описательная модель DM-модель ‒ (англ. Descriptive Machine) машинная описательная модель E-модель ‒ (англ. Executable) исполнимая модель

CAE (англ. Computer-Aided Engineering) ‒ система инженерного анализа PDM (англ. Product Data Management) ‒ система управления данными об изделии

CASE (англ. computer-aided software engineering) ‒ набор инструментов и методов программной инженерии для проектирования программного обеспечения

CAM (англ. Computer-aided manufacturing) ‒ компьютерная подготовка производства

UML(Unified Modeling Language) ‒ объектно-ориентированный язык моде-

лирования

RAD ‒ (англ. Rapid Application Development) ‒ быстрая разработка прило-

жений

7

Квалиметрия моделей и полимодельных комплексов

Введение

К настоящему времени теория, методы и технологии создания (использования) различных классов моделей развиты достаточно хорошо. Исследования в этой отрасли научных знаний продолжаются с неослабевающей интенсивностью, охватывая всё новые и новые классы моделей и предметные области. Однако, в современных условиях, к сожалению, практически остаётся нерешённой проблема оценивания качества моделей, анализа, упорядочения и организации взаимодействия различных классов моделей (полимодельных комплексов (ПМК)), обоснованного синтеза новых моделей, либо выбора из числа уже существующих моделей наиболее предпочтительных, предназначенных для решения конкретных прикладных задач. Дополнительную сложность указанная проблема приобретает в том случае, когда при оценивании качества моделей и ПМК приходится учитывать фактор времени. Это касается, прежде всего, тех объектов-оригиналов, у которых под действием различных причин (объективных, субъективных, внутренних, внешних и т.п.) наблюдается существенная структурная динамика. В этих условиях для того, чтобы модель сохраняла свою точность и полезность, необходимо проводить адаптацию параметров и структуры данной модели к изменяющимся условиям. А для этого, заранее, на этапе синтеза модели в состав её параметров и структуры требуется вводить дополнительные элементы (избыточность), которые на этапе непосредственного использования модели позволят управлять качеством модели, снизят чувствительность модели и соответствующих показателей качества к изменениям состава, структуры и содержания исходных данных. Однако, для конструктивного решения проблемы оценивания и управления качеством моделей (выбора наиболее предпочтительных моделей), с нашей точки зрения, надо, в первую очередь, решить следующие основные задачи:

‒провести описание, классификацию и выбор системы показателей, оценивающих качество моделей и полимодельных комплексов;

‒разработать обобщённое описание (макроописание) различных классов моделей (макромодели);

‒разработать комбинированные методы оценивания показателей качества моделей (полимодельных комплексов), заданных с использованием числовых и нечисловых (номинальных, порядковых) шкал;

‒разработать методы и алгоритмы решения задач многокритериального анализа, упорядочения и выбора наиболее предпочтительных моделей (полимодельных комплексов), управления их качеством с целью оптимизации соответствующих показателей и характеристик моделей и ПМК.

Перечисленные задачи, методологические и методические основы их формализации и решения, дополненные разработкой понятийно-термино- логической и методологической базы, могут, с нашей точки зрения, рассматриваться как компоненты новой междисциплинарной теории, которую назовём квалиметрией моделей и ПМК (моделеметрией) [1-4]

В настоящее время роль и значение такого понятия, как качество постоянно возрастает и находится в развитии под влиянием прогрессивных тех-

8

Введение

нологий, потребностей рынка, конкуренции продукции и производителей на рынке. В связи с этим за последние два-три десятилетия проблемы, связанные с оцениванием качества продукции, стали предметом интенсивных исследований, проводимых в такой новой научной отрасли знаний, как качествоведение, в которой изучаются закономерности получения и обработки информации о качестве объекта на всех этапах его жизненного цикла [5-7]. К наиболее типичным разделам качествоведения можно отнести: анализ качества, оценивание качества, управлением качеством и др. При этом количественный подход характерен для квалиметрии – одного из основных разделов качествоведения, в котором разрабатываются методологические и методические основы количественного оценивания качества продукции, средства обеспечения единства форм оценивания указанного качества и достижения требуемой точности [8-9].

История становления и развития отечественной квалиметрии насчитывает уже более полувека [5]. Успешно развиваются многие ее прикладные направления вплоть до квалиметрии человека и образования. К настоящему времени уже предложена понятийно-терминологическая и методическая база теоретической квалиметрии, различных видов прикладной квалиметрии, которые разрабатываются для соответствующих предметных областей.

Центральным понятием как качествоведения, так и квалиметрии является понятие качества – под которым, согласно Международному стандарту ISO 8402-2000, мы будем в дальнейшем понимать совокупность характе-

ристик объекта, определяющих его способности удовлетворять установленным или предполагаемым потребностям [5-7,10]. В области создания и применения новых информационных технологий уже давно ведутся исследования, посвящённые оцениванию качества соответствующей продукции. Результаты указанных исследований находят своё отражение в соответствующих Международных стандартах и отечественных ГОСТах [10]. Так, например, в международном стандарте ISO 9126:1991 «Информационная технология. Оценка программного продукта. Характеристики качества и руководство по их применению» [10] и последующих стандартах, его раз-

вивающих (ISO 9126:1-4, ISO 14598 – 1-6: 1998-2000), приводятся модели

иметрики качества программных продуктов [11, 12]. Анализ полученных в данной области результатов показывает, что к настоящему времени для уровнямашинноймодели(программы)существуютметодическиесредства, позволяющие оценивать её качество [12]. Требуется разработка такого же рода средств оценивания качества моделей (методов, моделей, алгоритмов

иметодик). Более того, требуется разработка моделей, методов, алгоритмов

иметодик оценивания качества самих технологий моделирования. Ведущим понятием квалиметрии моделей, так же как и теоретической

квалиметрии, является понятие качества модели, под которым (по аналогии с ГОСТ-ми и Международными стандартами [10-12]) мы будем в дальней-

шем понимать свойство или совокупность свойств модели, обусловливающих её пригодность для использования по назначению.

В теоретической квалиметрии принято различать прямые и обратные задачи квалиметрии. Под ними понимают соответственно задачи анализа

9

Квалиметрия моделей и полимодельных комплексов

качества продукции и задачи синтеза заданных (требуемых) её свойств. В основе решения прямой задачи лежит измерение качества продукции, в основе обратной задачи – управление качеством продукции с целью придания ей необходимых свойств. Однако, в отношении квалиметрии моделей необходимо учитывать следующее: сами модели являются основным предметом разработки и создаются как с целью анализа уже существующих объектов-оригиналов,такисцельюихсинтеза.Поэтомувквалиметриимо- делей основополагающую рольиграют обратные задачи теоретической квалиметрии.Данныйаспектопределяетнеобходимостьсогласованияпозиций квалиметрии продукции вообще, и квалиметрии моделей как продукции определённого класса. Это может быть предметом одного из направлений дальнейших исследований и одним из отличительных признаков квалиметрии моделей как самостоятельного раздела прикладной квалиметрии. Важнейшим элементом разрабатываемой теории (квалиметрии модели) является её понятийно-терминологическая база, а также содержательное и формальное определение свойств моделей (полимодельных комплексов), к которым, в первую очередь, могут быть отнесены такие их основные свой-

ства как адекватность, простота и оптимальность, гибкость, адаптивность, универсальность и проблемная ориентация моделей, надёжность, унификация, простота, открытость и доступность модели, их интеллектуальность, эффективность машинной реализации, сложность, идентифицируемость, устойчивость, чувствительность, управляемость, наблюдаемость моделей, их инвариантность, развиваемость (самоорганизация и самообучение).

По нашему мнению, разработка квалиметрии моделей должна идти параллельно в двух основных взаимодействующих и взаимно обогащающих направлениях исследований. В рамках первого направления должны разрабатываться общие вопросы квалиметрии моделей, которые базируются на результатах, получаемых в рамках большого числа частных прикладных теорий оценивания и управления качеством моделей (второе направление исследований), развиваемых в каждой из предметных областей.

В предлагаемой коллективной монографии представлены результаты исследований ее авторов, проведенные в указанных двух направлениях. При этом основными объектами исследования в данной монографии (объектами оценивания качества) являются модели, полимодельные комплексы,

а также сам процесс моделирования и информационные технологии его поддерживающие. Они рассматриваются в первом разделе книги. Второй раздел посвящён роли субъекта в организации и проведении моделирования и оценивании его качества. Рассмотрению свойств моделей и системы показателей, предназначенных для их оценивания и оптимизации, посвящен третий раздел книги. Многообразие моделей и методов моделирования требует высокого уровня обобщения. Вопросы обобщённых подходов к описанию и оцениванию как моделей, так и полимодельных комплексов, а также организации системного моделирования сложных объектов рассматриваются в четвёртом разделе книги. Главная особенность данного обобщенного описания и исследования состоит в оригинальной управлен- ческо-динамической интерпретации ситуации, складывающейся в процессе

10