WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА



  Закажите Кандидатскую Диссертацию

ПО МЕДИЦИНЕ >>


Узнайте преимущества и возможности
Научного Центра: "Dissers"


загрузка...
   Добро пожаловать!
Pages:     | 1 || 3 |

Во второй главе приведена формализованная постановка задачи планирования наблюдений, описаны метод и алгоритм решения задачи планирования, а также приведено описание программной реализации алгоритмов планирования.

Для осуществления формализованной постановки задачи планирования введены следующие обозначения:

I – множество КА, для которых осуществляется планирование, М – множество ПМО, за которыми осуществляется наблюдение, KVm (m M ) - коэффициент важности m-го ПМО, KF – множество позиций формуляра ПМО KVFk (k KF) - коэффициент важности k – ой позиции формуляра с точки зрения использования содержащейся в ней информации для решения ЗС и ЗВИ, Ik (k KF) - множество КА, АО которых получает информацию по k-ой позиции формуляра ПМО, [0,Tp ] - интервал планирования, Li (i I) - множество витков i-го КА на интервале планирования, N1i (i I) - ограничение на количество включений АО i-го КА на одном витке интервала планирования, NSi (i I ) - ограничение на количество включений АО i-го КА на всем интервале планирования, T1i (i I ) - ограничение на время работы АО i-го КА на одном витке интервала планирования, TSIi (i I ) - ограничение на время работы АО i-го КА на интервале планирования, Vi (i I) - ограничение на объем ДЗУ АО i-го КА, KDPi (i I ) - коэффициент пересчета времени наблюдения АО i-го КА в объем памяти ДЗУ, требуемой для хранения информации, полученной в результате наблюдения, Ri - упорядоченное по времени множество всех возможных наблюдений для iго КА, Ji (i I ) - множество интервалов между соседними моментами сброса информации в ЦПОИ на всем интервале планирования для i-го КА, Rij (i I, j Ji ) - упорядоченное по времени множество всех возможных наблюдений для i-го КА на j-ом временном интервале между соседними моментами сброса информации в ЦПОИ, (i, r(mr,lr )) или просто (i,r) (i I, r Ri, mr M,lr Li ) - условное обозначение r-го по порядку наблюдения, осуществляемого i-ым КА ( mr - номер ПМО для этого наблюдения, lr - номер витка i-го КА для этого наблюдения), Dir (i I, r Ri ) - длительность наблюдения (i,r), н к tir, tir (i I, r Ri ) - моменты начала и окончания наблюдения (i,r), I - подмножество КА, АО которых требует нацеливания на область осмотра, p x[i r](i I, r Ri ) - оптимизационные переменные (=1, если наблюдение (i,r) включено в составляемый план, =0 – в противном случае), i TPNr,r+ j (i I, r Ri ) - время, необходимое для перенацеливания с r-го на r+j p наблюдение для i-го КА, ir (i I, r Ri ) - случайная величина, определяющая успешность реализации наблюдения (i,r) (=1, если наблюдение прошло успешно, =0 – в противном случае); предполагается возможным перед решением задачи планирования расчет вероятностей P(ir = 1). При расчете вероятности успешной реализации наблюдения учитывается несколько составляющих: вероятность обнаружения ПМО Pобн, если ПМО оказался в поле обзора АО КА и АО включена;

вероятность накрытия Pнакр ПМО полосой обзора АО КА, если ПМО находится внутри ОВП ПМО; вероятность того, что ПМО находится внутри ОВП PОВП ;

вероятность обнаружения ПМО при текущей освещенности места осмотра Pосвещ ;

вероятность обнаружения ПМО при текущей метеообстановке в месте осмотра Pметео. Таким образом, P(ir =1) = Pобн Pнакр PОВП Pосвещ Pметео.

KSImk (t) (m M, k KF) - коэффициент старения полученной в ЦПОИ информации по k-ой позиции формуляра m-го ПМО (является случайной, пилообразного вида, кусочно-линейной функцией времени, изменяющейся на отрезке [0,1] (0-информация только получена АО КА и одновременно доведена до ЦПОИ, 1-если информация полностью устарела), и зависящей от составленного плана ( x[i r](i Ik, r : mr = m) ; случайный характер этой функции определяется реализацией ir (i I, r Ri ) ). Соотношения, определяющие KSImk (t) имеют следующий вид:

ir KSImk(t, x[(i, r(m,lr ))],ir(i Ik, r : mr = m))= min KSImk (t) (1) (i,r )XUmk ( x[(i,r)],ir ) ir где KSImk (t) - составляющая функции старения информации, связанная с успешной реализацией запланированного наблюдения (i,r(m,lr )), XUmk - множество запланированных и успешно реализованных наблюдений k – ой позиции формуляра m-го ПМО;

1,еслиt

где tdir - момент доведения до ЦПОИ информации, полученной в наблюдении (i,r) ; TSk - время полного устаревания информации по k-ой позиции формуляра ПМО. Для различных позиций формуляра TSk может быть различным.

Данные, полученные при наблюдении ПМО, вносят вклад в функцию старения информации только после доведения их до ЦПОИ.

На рис. 2. показан пример возможного и достаточно сложного наложения процессов старения информации по определенной позиции формуляра некоторого ПМО, определяемых соотношениями (2), по результатам четырех запланированных последовательных наблюдений (r – r+3) указанного ПМО некоторыми КА, АО которых способна получать информацию по рассматриваемой позиции формуляра.

Рис. 2. Пример реализации процессов старения информации для нескольких наблюдений ПМО На рис. 2 приняты дополнительно следующие обозначения:

к - tr - момент завершения r-го по порядку запланированного наблюдения, - Pr - вероятность успешного проведения r-го наблюдения, s - tr - моменты полного устаревания информации по рассматриваемой позиции формуляра ПМО, полученной в r-ом наблюдении.

Назовем актуальностью информации (АИ) площадь над реализацией кривой старения информации по отдельному ПМО и отдельной позиции формуляра. АИ является интегральной характеристикой процессов старения информации на плановом периоде, характеризующая степень новизны (актуальности) имеющейся в ЦПОИ информации о характеристиках ПМО на всем периоде планирования.

Математическое ожидание (МО) АИ – это средняя взвешенная по вероятностям отдельных наблюдений площадь над реализациями функции старения информации. Под актуальностью информации для отдельного ПМО будем понимать взвешенную по важностям позиций формуляра сумму МО АИ по отдельным позициям формуляра. Под актуальность информации для совокупности ПМО будем понимать взвешенную по важностям ПМО и важностям позиций формуляра сумму МО АИ по отдельным позициям формуляра и отдельным ПМО. В дальнейшем аббревиатурой «АИ» будем обозначать актуальность информации для совокупности ПМО.

Непосредственно при планировании невозможно связать показатели качества решения ЗС и ЗВИ в АСКМ (МОВажЗС и МОВажЗВИ) с переменными, определяющими план. Поэтому в качестве критерия оптимизации задачи планирования предлагается максимум АИ по совокупности ПМО. С использованием введенных обозначений формализованная постановка задачи планирования наблюдений ОВП ПМО может быть записана в следующем виде:

Tp max KVm KVFk M mk [1-KSI (t,{x[(i,r(m,lr ))]},ir (iIk,mr =m))]dt (3) {x[(ir)]}mM kKF x[(ir(mr,lr = l))] N1i, (i I, l Li ) (4) rRi x[(ir)] NSi, (i I) (5) rRi x[(ir(mr,lr = l))]Dir T1i, (i I,l Li ) (6) rRi x[(ir)]Dir TSIi, (i I) (7) rRi x[(i,r)]KDPi Dir Vi,(iI, jJi ) (8) rRij н к i x[(ir + j)]x[(ir)](tir +1 - tir ) x[(ir + j)]x[(i r)]TPNr,r + j, (i I ;r, r + j Ri ) (9) p Соотношения (3-9) определяют задачу планирования как комбинаторную нелинейную дискретную задачу стохастического программирования.

Стохастический характер задачи определяется зависимостью целевой функции (3) от случайных величин ir (iI,rRi ). Область допустимых решений имеет детерминированный характер. Неравенства (4, 5) определяют ограничения по числу включений АО КА соответственно на отдельных витках и на всем плановом периоде (на сутках). Неравенства (6, 7) определяют аналогичные ограничения по времени работы АО КА. Неравенства (8) задают ограничение на объемы бортовых ДЗУ. Неравенства (9) определяют временные ограничения на возможность перенацеливания АО КА с ОВП одного ПМО на ОВП другого ПМО, следующего по определенному в плане порядку наблюдения.

Предлагается применить косвенный метод решения задачи планирования, как задачи стохастического программирования. В рассматриваемой задаче необходимо уметь рассчитывать математические ожидания площадей над функциями старения информации по отдельным позициям формуляра различных m ПМО ( Sk ( kKF, mM )), осуществляя вероятностное осреднение по реализациям случайных величин ir (iI,rRi ) при фиксированных значениях оптимизационных переменных x[ir](iI,rRi ). Такая возможность в данной задаче существует.

m Sk = (10) j S jJ где S - средняя площадь на j-ом участке:

j S = Pr x[r] x[l])Slj (11) j (1-P l rrj lrj (l>r) r - Srj ( j=0,1,K) - площадь над процессом старения информации KSI (t) на k s некотором j-ом интервале времени (t1,t2),tr tijtr (рис. 2):

j j Srj=STr (t1)-STr (t2) (12) j j s где STr (t)=(tr -t)2/2TS (13) r - площадь треугольника над процессом старения информации KSI (t) на s интервале (t,tr ).

Математическое ожидание площади над процессами старения информации m Sk рассчитано для k-ой ( kKF ) позиции формуляра по m-ому ( mM ) ПМО.

m Необходимо просуммировать Sk по всем позициям формуляра для всех ПМО с учетом важностей ПМО и позиций формуляра.

m Sсум= KVm KVFkSk. (14) mM kKF Таким образом, в задаче (3-9) критерий (3) может быть заменен эквивалентным: max Sсум {x[(ir)]} (15) Правомерность перехода при решении задачи планирования от показателей критерия эффективности АСКМ (МОВажЗВИ и МОВажЗС) к показателю АИ для совокупности ПМО подтверждена проведенными экспериментами. Рассчитаны значения коэффициентов корреляции между МОВажЗВИ и АИ, и МОВажЗС и АИ. Полученные большие значения коэффициентов корреляции ~ ~ ( rАИ _ МОВажЗВИ = 0,977 и rАИ _ МОВажЗС = 0,934 ) указывают на наличие существенной связи между АИ и МОВажЗВИ, и АИ и МОВажЗС. Очевидно, что увеличение АИ приводит к увеличению МОВажЗВИ и МОВажЗС, а значит максимизация АИ эквивалентна максимизации МОВажЗВИ и МОВажЗС.

Алгоритм планирования предлагается формировать на основе метода максимального элемента. Применительно к нашей задаче, суть метода заключается в том, что решение задачи с большим числом переменных сводится к пошаговому изменению оптимизационных переменных, обеспечивающему максимальный прирост целевой функции задачи на каждом шаге.

На каждом шаге в план будут включаться возможности, дающие максимальное приращение АИ, а при исключении возможностей из плана, исключаются возможности, дающие минимальное уменьшение АИ.

Планирование наблюдений осуществляется в 3 этапа.

На первом этапе рассматриваются ресурсные ограничения на витке – количество включений и время работы АО КА, а также ограничения на скорость перенацеливания АО оптического типа.

На каждом шаге планирования в план включается одна возможность, удовлетворяющая двум условиям: а). добавление этой возможности в план приводит к максимальному приращению целевой функции, по сравнению с другими возможностями-кандидатами, б) при добавлении этой возможности в план удовлетворяются рассматриваемые ресурсные ограничения.

По очереди рассматривается каждый КА. Весь временной интервал планирования разбивается на подинтервалы, соответствующие виткам данного КА. По очереди анализируется каждый подинтервал (виток КА). Рассматривается добавление к уже составленной части плана каждой возможности, соответствующей данному витку. Сначала проверяется удовлетворение плана, который может быть получен при включении в него рассматриваемой возможности, ограничениям на витке (время работы на витке и количество включений АО) и ограничению по времени перенацеливания. Если ограничения удовлетворены, то рассчитывается приращение АИ при добавлении возможности в план. Затем выбирается та из возможностей, включение в план которой приводит к максимальному увеличению АИ, и включается в план. После включения одной возможности процесс повторяется с оставшимися на витке возможностями до тех пор, пока ресурсы витка (время работы и количество включений АО) не будут исчерпаны, или пока не будут рассмотрены все возможности данного витка. После этого рассматривается следующий виток.

На втором этапе алгоритма планирования производится «просеивание» полученного на первом этапе плана на соответствие ограничениям по объему бортового ДЗУ КА. Обработка идет отдельно по каждому КА. Временной интервал планирования делится на подинтервалы между сеансами связи КА с НИК. По очереди рассматривается каждый подинтервал. Если на нем зафиксировано превышение ограничения по объему ДЗУ, то ищется возможность, исключение которой из плана приведет к минимальному уменьшению целевой функции. Эта возможность исключается из плана. Если для полученного плана ограничение опять не выполняется, то ищется еще одна возможность, дающая минимальное уменьшение целевой функции и тоже исключается. Процесс повторяется до тех пор, пока ограничение для данного КА на данном подинтервале не будет выполнено.

На третьем этапе алгоритма полученный рациональный план проверяется на выполнение ресурсных ограничений на сутках – количество включений и время работы. Проверка идет отдельно по каждому КА. Если для некоторого КА выявлено превышение ресурсных ограничений на сутках, то ищется и исключается возможность, приводящая к наименьшему уменьшению целевой функции. Если для нового плана ограничения также не выполняются, то исключается еще одна возможность, приводящая к наименьшему уменьшению целевой функции. Процедура повторяется до тех пор, пока не будет устранено превышение рассматриваемых ограничений.

Алгоритм планирования наблюдений реализован в отдельном модуле MakePlan. Модуль MakePlan разработан на языке программирования высокого уровня Pascal в среде разработки Borland Delphi 7.0.

В третьей главе представлено описание разработанной имитационной модели процессов АСКМ.

Основное назначение имитационной модели (ИМ) рассматриваемой системы – это исследование эффективности применения сформированной задачи планирования и алгоритмов ее решения. Вторым важным назначением созданной ИМ является формирование исходных данных для задачи планирования.

При формализации ИМ АСКМ используется событийный подход. Модель состоит из 11 событий – трех временных и восьми структурных. ИМ реализована в классе непрерывно-дискретных моделей. Для алгоритмической реализации использована комбинация метода модельных событий и метода фиксированного шага.

В ИМ моделируется стохастический процесс движения ПМО, процесс движения КА, процесс обнаружения ПМО АО КА, процесс информационного взаимодействия КА и ЦПОИ через НИКи, предусмотрена возможность использования СР, происходит расчет ОВП ПМО, обеспечивается процесс планирования работы АО КА.

Pages:     | 1 || 3 |
загрузка...
© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»