Главная Контакты Добавить в избранное Авторы Вопросы и ответы
,

УДК 62-843.6

вплив СУБ’ЄКТИВНИХ Переваг на показники роботи суднової енергетичної установки

Гончаренко А.В.

Вступ. Суднова енергетична установка (СЕУ) функціонуючи у складі суднового пропульсивного комплексу (СПК) є складним технічним об’єктом, який окрім автоматизованої складової керування експлуатацією містить «активний елемент» притаманний «людино-машинним комплексам – ергаматам».

Врахування суб’єктивних переваг особи, що приймає рішення (ОПР) це актуальна задача, тому що, здебільшого саме від цього залежатиме стан СЕУ та характер перебігу процесів, які відбуваються у системі забезпечення руху транспортного судна.

Метою роботи є розгляд можливості застосування методів суб’єктивного аналізу для розв’язання задач надання переваги стосовно ремонтних баз морських транспортних суден.

Викладення основного матеріалу. Аналізуючи стан останніх досліджень та публікацій за даною тематикою, знаходимо, що у роботах [1, 3] пропонується новий погляд на роль та методи відображення «людського фактора» у теорії активних систем. Вивчаються переваги та корисності, етичні імперативи та конфлікти переваг, безпека активних систем як об’єкт суб’єктивного аналізу, інтегральні та диференціальні рейтинги, ранги у групі суб’єктів, ентропія у ієрархічних системах. Вводиться суб’єктивна ентропія та суб’єктивна інформація, ентропійний принцип оптимальності предметних та рейтингових переваг. Наведено приклади моделювання мікро- та макроекономічної динаміки з урахуванням психічних факторів, динаміки конфліктів, процесів, пов’язаних з безпекою. Зокрема [1, с. 177, (4.37)] йдеться про змішану задачу суб’єктивно-імовірнісного аналізу. Функцію ефективності представлено у вигляді:

 

,

(1)

 

де  – рейтинг суб’єкта  стосовно альтернативи ,  – ймовірність розв’язання суб’єктом  проблеми  (отримання альтернативного стану  знаходячись у стані ).

Функція (1) генерує функціонал та відповідний канонічний розподіл [1, с. 180, (4.57)]:

 

,

(2)

 

де  – структурний параметр, може розглядатися у різних ситуаціях як коефіцієнт Лагранжа, ваговий коефіцієнт або ендогенний параметр, що відображає певні властивості психіки [1, с. 119].

Аналогічні побудови дозволяють отримати подібні канонічні розподіли переваг ієрарха групи [1, с. 182, (4.67, 4.68)].

У роботі [2] вивчається проблема керування в активних системах з урахуванням фактора небезпеки. У якості апарата суб’єктивного аналізу так само використовуються моделі функцій переваг суб’єктів.

У роботі [4] розглядаються питання прийняття рішень відповідно до ситуацій. Отримано результати, що мають стосунок до бінарних відношень та штучного інтелекту. Система підтримки прийняття рішень комбінується з такими на основі прецедентів.

Стаття [5] присвячена координації взаємодії підсистем. Складені цільові функції з використанням множників Лагранжа враховують ціни, постачання та виробництво.

Прикладна задача даного дослідження полягає у принциповому застосуванні та поєднанні вище наведених підходів. У цій роботі пропонується безпосередньо розглянути врахування впливу суб’єктивних переваг вибору судноремонтних баз на ймовірності знаходження суднової енергетичної установки у відповідному стані.

Постановка задачі. Для грубої стохастичної постановки задачі припустимо розглянути функціонування СЕУ проілюстроване розміченим графом станів та переходів показаним на рис.1.

Стан S0 відповідає стану СЕУ на стоянці, S1 – на ходу, S2 – в ремонті. Інтенсивності переходів зі стану в стан відповідно позначені λ та μ. У даному випадку їх вважаємо величинами сталими у часі. Отримуємо систему диференційних рівнянь (рівняння Ерланга):

 

,

(3)

 

де  – ймовірність перебування СЕУ у стані на стоянці, як функція від часу;  – ймовірність того, що в момент t СЕУ працює у складі пропульсивного комплексу забезпечуючи хід судна;  – ймовірність того, що судно в момент t знаходиться на ремонті.

Інтегрування системи рівнянь (3) при початкових умовах:  (у початковий момент судно на стоянці), або  (у початковий момент судно на ходу), або інших, але з умовою нормування, сума ймовірностей:  – для кожного моменту часу, дає залежності ,  та .

Розглядаючи функціонування СЕУ у складі СПК транспортного судна цілком природнім є прагнення якомога довше підтримувати стан S1, адже на ходу, відбувається технічне використання за основним призначенням, що приносить з певною ймовірністю прибуток. Саме на це спрямовано прагнення збільшення інтенсивностей потоків подій, позначені на рис. 1, λ01 та μ21, які переводять систему СЕУ у стан S1, відповідно: S0S1 та S2S1. З тією ж метою намагаються зменшити усі інші інтенсивності відповідних переходів системи у менш бажаний стан S0, або S2.

Рейтинги підприємств судноремонтної галузі та переваги судновласників, враховані у явному вигляді через залежності подібні до (1, 2), впливають на вибір тих чи інших баз для проведення ремонту суден. Наступним, логічним кроком еволюції задачі, що ставиться наразі, є розгляд варіанту, який припускає наявність двох альтернативних судноремонтних баз, показано на графі, рис. 2. стани S2, S3.

 

 

 

 

 

 

 

Рис. 2. Граф станів СЕУ при двох альтернативах ремонтних баз

 

При необхідності поставити судно на ремонт, для ОПР є можливість обирати стан S2 чи S3. Тому, у цьому випадку переходи системи: S0S2 та S0S3, а також S1S2 та S1S3 будуть суб’єктивно-ймовірносними. Відтак й інтенсивності потоків подій λ02 та λ03, λ12 та λ13, що переводять систему СЕУ в стан ремонту залежатимуть від переваг ієрарха.

Проблемно-ресурсний підхід започаткований у суб’єктивному аналізі дозволяє розрахувати ймовірнісні показники функціонування системи, вживаючи постульований принцип оптимальності ентропії переваг.

Одним із правдоподібних шляхів формування переваг у даному випадку буде оцінка ОПР вихідних інтенсивностей: μ20 та μ21, μ30 та μ31; ресурсів: наявних, потрібних, бажаних та отримуваних. У тому числі, як ресурс може розглядатися й тривалість та якість виконаних робіт, що зменшуватиме у подальшому потребу в частих ремонтах. Відбудеться зниження відповідно: λ02 та λ03, λ12 та λ13. Не остання роль належить виваженій стратегії з огляду на проблеми попиту та пропозиції, а також конкурентоспроможності в умовах ринкових відносин.

Відповідно до графу наведеного на рис. 2, отримуємо систему диференційних рівнянь:

 

,

(4)

 

Розв’язання задачі. Проінтегруємо системи (3, 4). Для цього скористаємося інтегральними перетвореннями Лапласа. У випадку коли інтенсивності потоків λ та μ є постійними величинами у часі, для системи (3) перетворення Лапласа приводить до системи лінійних алгебраїчних рівнянь:

 

,

(5)

 

де р – комплексний параметр; X(p), Y(p) та Z(p) – зображення (трансформанти) оригіналів (ймовірностей) ,  та  відповідно. Звідки з системи (5) маємо матрицю коефіцієнтів М та вектор-стовбець вільних членів В:

 

, .

(6)

 

Для трансформант, з (5, 6) отримуємо вирази:

 

,

(7)

 

,

(8)

 

,

(9)

 

де , , , , , , , .

Оригінали, відповідні до зображень (7-9):

 

,

(10)

 

,

(11)

 

.

(12)

 

Аналогічно розв’язується і система рівнянь (4).

Практичне застосування розв’язку задачі. Для приклада розглянемо моделювання впливу суб’єктивних переваг. Оскільки у спрощеній постановці задачі досить простежити лише принципові зміни показників системи, тому для функцій переваг (2) застосуємо максимально прості залежності, що ілюструють характер зміни переваг ОПР стосовно станів ремонту, рис. 2. стани S2, S3. Залежно від ресурсу t, y2(t) та y3(t) – переваги станів S2, S3 відповідно:

 

, .

(13)

 

Тоді, застосовуючи алгоритм прийняття рішення:

,       ,

(14)

 

де k, n – сталі величини, їхня сума λ12(t) + λ13(t) відповідає інтенсивності переходу в ремонт λ12 для випадку проілюстрованого графом на рис.1; отримуємо залежності λ12(t), λ13(t), що входять до системи рівнянь (4) як функції від часу. Перерозподіл між ними відбувається стрибкоподібно.

Розрахунки проведені для графу на три стани (рис. 1) у двох сценаріях по три варіанти в кожному. Перший сценарій відображає ситуацію більш тривалого ремонту СЕУ, інтенсивність потоку подій, що переводить систему зі стану S2 у стан S1: S2S1 нижча μ21=0.03, тобто судна з ремонту виходять з меншою частотою. За другим сценарієм – інтенсивність потоку подій S2S1 вища: μ21=0.1, тобто виходи суден з ремонту відбуваються частіше.

В кожному з двох сценаріїв розглянуто по три варіанти які враховують ймовірність знаходження системи СЕУ в початковий момент часу в одному з трьох заданих дискретних станів. Розрахунки проведено за формулами (10-12). Результати показують зміну ймовірностей на рисунку 3.

 

Рис. 3. Зміна показників роботи СЕУ при наданні переваги подіям за двома сценаріями

 

Перший сценарій. Варіант 1: при значеннях: λ01=0.2, λ02=0.002, λ12=0.04, μ10=0.03, μ20=0.0003, μ21=0.03, t=0 … 60; вектор початкових умов: , тобто судно в початковий момент часу t0=0 знаходиться на стоянці. Варіант 2: розглянуто зміну початкових умов, , тобто судно в початковий момент часу t0=0 знаходиться на ходу, СЕУ експлуатується за основним призначенням, забезпечуючи хід судна. Варіант 3: зміна початкових умов, , судно при t0=0 знаходиться на ремонті.

Другий сценарій. Варіанти 1, 2, 3: змінено лише інтенсивність потоку подій S2S1, μ21=0.1, , t=0 … 50.

На рисунку 3 позначено: x(t1) = p0(t), y(t1) = p1(t), z(t1) = p2(t) – ймовірності станів S0, S1,S2 рис. 1 відповідно, розраховані за першим сценарієм, варіантом один, тобто μ21=0.03, . В початковий момент судно на стоянці, тривалість ремонту відносно висока, тому з плином часу, t → ∞, ймовірність опинитися у стані S0: p0(t) → 0.06; ймовірність експлуатаційного ходового режиму роботи СЕУ, тобто, опинитися у стані S1: p1(t) → 0.4; а найбільш ймовірним є стан S2: p2(t) → 0.54. Імовірності тих самих станів у інших двох варіантах за тим самим сценарієм сходяться до тих самих величин. Найбільш ймовірним є стан S2, тому що тривалість ремонту відносно висока.

Позначення: p0, op0, rp0 – означають ймовірність того, що у певний момент часу судно знаходитиметься на стоянці, події відбуваються за сценарієм два, інтенсивність подій виходу з ремонту в експлуатацію μ21=0.1, у початковий момент: система на стоянці – p0, СЕУ забезпечує хід судна – op0, на ремонті – rp0. Подібним чином позначено: p1, op1, rp1 – ймовірності знаходження СЕУ в стані використання за призначенням, так само як і у попередньому випадку μ21=0.1, при трьох варіантах початкових умов для стану системи: на стоянці – p1, СЕУ забезпечує хід судна – op1, на ремонті – rp1. Для p2, op2, rp2 – ймовірності знаходження СЕУ в ремонті, μ21=0.1, початкові умови: судно на стоянці – p2, на ходу – op2, в ремонтні – rp2. Також на рис. 3 подано умову нормування – Σ.

Характер зміни станів системи при розвитку подій за другим сценарієм відображає відмінність від першого сценарію у тому, що, якщо активний елемент системи – ієрарх – ОПР надає перевагу сценарію два, то менша тривалість ремонту , μ21=0.1, порівняно з μ21=0.03 за першим сценарієм, показує результат у вигляді p1(t) → 0.645 за сценарієм два, проти p1(t) → 0.4 при сценарії один. Ймовірність для СЕУ опинитися у стані ремонту відповідно: p2(t) → 0.26 проти p2(t) → 0.54. Та для стоянки: p0(t) → 0.095 при p0(t) → 0.06. Тобто виграш очевидний.

Процес, що відбувається у системі – стаціонарний Пуасонівський. Інтенсивності потоків подій – сталі величини. Тому ймовірності стабілізуються з плином часу на певному рівні. При сценарії два така стабілізація ймовірностей настає швидше.

Стрибкоподібність зміни характеристик функціонування СПК показано на рисунку 4. Розрахунки проведено за моделями функцій переваг (13). Алгоритм прийняття рішень у формі (14) набуває вигляду:

 

,

(15)

 

Для розгляду взято систему на три стани при попередніх значеннях окрім μ21=0.03; коефіцієнти, що входять у (13): с1 = 7, с2 = 0.05, с3 = 4; інтенсивність λ12(t) умови (15) входить в (3).

Висновки. У цій роботі, спираючись на творчій доробок попередників [1-5], здійснено спробу безпосереднього врахування впливу суб’єктивних переваг вибору судноремонтних баз на ймовірності знаходження суднової енергетичної установки у відповідному стані.

На підставі вказаних спрощуючих припущень проведено модельні розрахунки, які показують зміну показників надійності функціонування СЕУ у складі СПК. Стохастичність постановки задачі дозволяє розвинути науково обґрунтований підхід до удосконалення роботи СЕУ, як автоматизованого комплексу, керованого активним елементом системи, що формує свої суб’єктивні функції переваг на множині альтернатив з огляду на ймовірнісні показники надійності. Таким чином відбувається підвищення економічності, ефективності витрат ресурсів, прибутковості.

У подальших дослідженнях представляє науковий інтерес вивчення кореляційних зв’язків між розподілами рейтингів та переваг.

 

Рис. 4. Стрибкоподібна зміна показників роботи СЕУ при наданні переваги одній з двох ремонтних баз

 

Proposed to make allowance for the influence of optional subjective preferences for ship repair bases upon the probability of a ship’s power plant to be in a corresponding state. The modelling is performed for a system with discrete states. Considered graphs of the system states and transitions for three and four states. Given examples of calculations. Achieved results of applicable researches. Plotted appropriate diagrams.

 

1.        Касьянов В.А. Субъективный анализ: Монография. – К.: НАУ, 2007. – 512 с.

2.        Касьянов В.А., Гончаренко А.В. Субъективный анализ и безопасность активных систем // Кибернетика и вычислительная техника. – 2004. – Вып. 142. – С. 41-56.

3.        Касьянов В.А. Элементы субъективного анализа: Монография. – К.: НАУ, 2003. – 224 с.

4.        Шерстюк В.Г. Формальная модель гибридной сценарно-прецедентной СППР // Автоматика, автоматизация, электротехнические комплексы и системы. – 2004. – №1(13). – С. 114-122.

5.        Ходаков В.Е., Соколова Н.А. Координация взаимодействия подсистем в автоматизированных системах // Автоматика, автоматизация, электротехнические комплексы и системы. – 2004. – №1(13). – С. 39-48.

 

 





Ответы на вопросы [_Задать вопроос_]

Информационно-управляющие комплексы и системы

Теленик С.Ф., Ролік О.І., Букасов М.М., Андросов С.А. Генетичні алгоритми вирішення задач управління ресурсами і навантаженням центрів оброблення даних

Богушевский В.С., Сухенко В.Ю., Сергеева Е.А., Жук С.В. Реализация модели управления конвертерной плавкой в системе принятия решений

Бень А.П., Терещенкова О.В. Применение комбинированных сетевых методов планирования в судоремонтной отрасли

Цмоць І. Г., Демида Б.А., Подольський М.Р. Методи проектування спеціалізованих комп’ютерних систем управління та обробки сигналів у реально-му час

Теленик С.Ф., РолікО.І., Букасов М.М., РимарР.В., Ролік К.О. Управління навантаженням і ресурсами центрів оброблення даних при виділених серверах

Селякова С. М. Структура інтелектуальної системи управління збиральною кампанією

Еременко А.П., Передерий В.И. Принятие решений в автоматизированных системах с учетом психофункциональных характеристик оператора на основе генетических алгоритмов

Львов М.С. Алгоритм перевірки правильності границь змінення змінних у послідовних програмах

Ляшенко Е.Н. Анализ пожарной опасности сосновых насаждений в зоне Нижне-днепровских песков – самой большой пустыни в Европе

Кучеров Д.П., Копылова З.Н. Принципы построения интеллектуального автору-левого

Касаткина Н.В., Танянский С.С., Филатов В.А. Методы хранения и обработки нечетких данных в среде реляционных систем

Ходаков В.Е., Жарикова М.В., Ляшенко Е.Н. Применение когнитивного подхода для решения задачи поддержки принятия управленческих решений при ликвидации лесных пожаров

Гончаренко А.В. Моделювання впливу ентропії суб’єктивних переваг на прийняття рішень стосовно ремонту суднової енергетичної установки

Фарионова Н.А. Системный подход построения алгоритмов и моделей систем поддержки принятия решений при возникновении нештатных ситуаций

Биленко М.С., Серов А.В., Рожков С.А., Буглов О.А. Многоканальная система контроля качества текстильных материалов

Мотылев K.И., Михайлов M.В., Паслен В.В. Обработка избыточной траекторной информации в измерительно-вычислительных системах

Гульовата Х.Г., Цмоць І.Г., Пелешко Д.Д. Архітектура автоматизованої системи моніторингу і дослідження характеристик мінеральних вод

Соломаха А.В. Разработка метода упреждающей компенсации искажений статорного напряжения ад, вносимых выходными силовыми фильтрами

ПотапенкоЕ.М., Казурова А.Е. Высокоточное управление упругой электромеханической системой с нелинейным трением.

Кузьменко А.С., Коломіц Г.В., Сушенцев О.О. Результати розробки методу еквівалентування функціональних особливостей fuzzy-контролерів

Кравчук А. Ф., Ладанюк А.П., Прокопенко Ю.В. Алгоритм ситуационного управления процессом кристаллизации сахара в вакуум-аппарате периодического действия с механическим циркулятором

Абрамов Г.С., Иванов П.И., Купавский И.С., Павленко И.Г. Разработка навигационного комплекса для автоматического наведения на цель системы груз-управляемый парашют

Литвиненко В.И., Четырин С.П. Компенсация ошибок оператора в контуре управления следящей системы на основе синтезируемых вейвелет-сетей

Бардачев Ю.Н., Дидык А.А. Использование положений теории опасности в искусственных иммунных системах

Рожков С.О., Кузьміна Т.О., Валько П.М. Інформаційна база як основа для створення асортименту лляних виробів.

Ускач А.Ф., Становский А.Л., Носов П.С. Разработка модели автоматизированной системы управления учебным процессом

Мазурок Т.Л., Тодорцев Ю.К. Актуальные направления интеллектуализации системы управления процессом обучения.

Ускач А.Ф., Гогунский В.Д., Яковенко А.Е. Модели задачи распределения в теории расписания.

Сідлецький В.М., Ельперін І.В., Ладанюк А.П. Розробка алгоритмів підсистеми підтримки прийняття рішень для контролю якості роботи дифузійного відділення.

Пономаренко Л.А., Меликов А.З., Нагиев Ф.Н. Анализ системы обслуживания с различными уровнями пространственных и временных приоритетов.

Коршевнюк Л.О. Застосування комітетами експертів системи нечіткого логічного виводу із зваженою істинністю.. – С. 73 – 79.

Кирюшатова Т.Г., Григорова А.А Влияние направленности отдельных операторов и направленности всей группы на конечный результат выполнения поставленной задачи.

Петрушенко А.М., Хохлов В.А., Петрушенко І.А. Про підключення до мови САА/Д деяких засобів паралельного програмування пакету МРІСН.

Ходаков В.Е., Граб М.В., Ляшенко Е.Н. Структура и принципы функционирования системы поддержки принятия решений при ликвидации лесных пожаров на базе новых геоинформационных технологий.

Сидорук М.В., Сидорук В.В. Информационные системы управления корпорацией в решении задач разработки бюджета.

Нагорный Ю.И. Решение задачи автоматизированного расчета надежности иасуп с использованием модифицированного метода вероятностной логики

Козак Ю.А. Колчин Р.В. Модель информационного обмена в автоматизированной системе управления запасами материальных ресурсов в двухуровневой логистической системе

Гожий А.П., Коваленко И.И. Системные технологии генерации и анализа сценариев

Вайсман В.А., Гогунский В.Д., Руденко С.В. Формирование структур организационного управления проектами

Бараненко Р.В., Шаганян С.М., Дячук М.В. Аналіз алгоритмів взаємних виключень критичних інтервалів процесів у розподілених системах

Бабенко Н.И., Бабичев С.А. Яблуновская Ю.А. Автоматизированная информационная система управления учебным заведением

Яковенко А.Е. Проектирование автоматизированных систем принятия решений в условиях адаптивного обучения с учетом требований болонского процесса

Бараненко Р.В Лінеаризація шкали і збільшення діапазону вимірювання ємностей резонансних вимірювачів

Головащенко Н.В. Математичні характеристики шумоподібно кодованих сиг-налів.

Шерстюк В.Г. Формальная модель гибридной сценарно-прецедентной СППР.

Шекета В.І. Застосування процедури Append при аналізі абстрактних типів даних модифікаційних запитів.

Цмоць І.Г. Алгоритми та матричні НВІС-структури пристроїв ділення для комп'-ютерних систем реального часу.

Кухаренко С.В., Балтовский А.А. Решение задачи календарного планирования с использованием эвристических алгоритмов.

Бараненко Р.В., Козел В.Н., Дроздова Е.А., Плотников А.О. Оптимизация рабо-ты корпоративных компьютерных сетей.

Нестеренко С.А., Бадр Яароб, Шапорин Р.О. Метод расчета сетевых транзакций абонентов локальных компьютерных сетей.

Григорова А.А., Чёрный С. Г. Формирование современной информационно-аналитической системы для поддержки принятия решений.

Шаганян С.Н., Бараненко Р.В. Реализация взаимных исключений критических интервалов как одного из видов синхронизации доступа процессов к ресурсам в ЭВМ

Орлов В.В. Оценка мощности случайного сигнала на основе корреляционной пространственной обработки

Коджа Т.И., Гогунский В.Д. Эффективность применения методов нечеткой логики в тестировании.

Головащенко Н.В., Боярчук В.П. Аппаратурный состав для улучшения свойств трактов приёма – передачи информации в системах промышленной автоматики.