RU2487409C2 - Способ выработки решений проблем развития автоматизированной системы управления и система для его осуществления - Google Patents
Способ выработки решений проблем развития автоматизированной системы управления и система для его осуществления Download PDFInfo
- Publication number
- RU2487409C2 RU2487409C2 RU2011106225/08A RU2011106225A RU2487409C2 RU 2487409 C2 RU2487409 C2 RU 2487409C2 RU 2011106225/08 A RU2011106225/08 A RU 2011106225/08A RU 2011106225 A RU2011106225 A RU 2011106225A RU 2487409 C2 RU2487409 C2 RU 2487409C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- acs
- development
- database
- parameters
- data processing
- Prior art date
Links
Images
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Document Processing Apparatus (AREA)
Abstract
Группа изобретений относится к вычислительной технике и может быть использована в качестве "электронного советника" при принятии решений по проблемам развития автоматизированной системы управления (АСУ) техническими системами различного назначения, например, охраны, связи, разведки, защиты информации, радиоэлектронной борьбы, радиолокации и др. Техническим результатом является повышение эффективности процесса принятия решений и качества вырабатываемых решений проблем развития АСУ техническими системами за счет обеспечения возможности выявления факта существования проблемы и определения уровня решения проблемы. Система содержит устройство обработки данных, включающее устройства управления обработкой данных, синтеза виртуального рабочего варианта системы, выбора оптимального варианта решения, сравнения параметров АСУ и ранжирования проблем развития АСУ, соединенные в определенном порядке, соединенные с устройством обработки данных устройство визуализации, устройство ввода-вывода и устройство хранения данных, включающее в себя устройство управления базами данных, базу данных перечня типов проблем и соответствующих математических моделей, базу данных примеров решения проблем, базу данных параметров уровня развития АСУ и базу данных общематематических методов решения проблем, соединенные с устройством управления базами данных. 2 н.п. ф-лы, 2 ил.
Description
Изобретения относятся к области вычислительной техники и могут быть использованы в качестве "электронного советника" при принятии решений по проблемам развития автоматизированной системы управления (АСУ) техническими системами различного назначения, например, охраны, связи, разведки, защиты информации, радиоэлектронной борьбы, радиолокации и др.
Известен способ выдачи рекомендаций по выбору на основе предпочтений в многопользовательской системе (США, патент №5583763, G06F 17/60, 1996 г.). Способ реализован в компьютерной системе, содержащей процессор, базу данных (БД) предпочтений, устройство ввода и устройство вывода. БД содержит множество записей, каждая из которых определяет предпочтения конкретного пользователя. По сигналу управления устройство ввода генерирует входную запись с предпочтениями определенного пользователя. Далее процессор осуществляет поиск в базе данных с целью обнаружения предпочтений, совпадающих с предпочтениями, содержащимися во входной записи, формирует счетчик совпадений, идентифицирует несовпадающие предпочтения, присваивает несовпадающим предпочтениям весовые коэффициенты, выбранные в обратной зависимости от их частоты появления в базе данных, сортировку несовпадающих предпочтений по весовым коэффициентам и выбор рекомендации по предпочтениям из несовпадающих предпочтений. Затем устройство вывода генерирует соответствующее сообщение.
Однако описанное выше известное изобретение обладает рядом недостатков, к которым в первую очередь можно отнести узкую постановку задачи и узкую область применения, что обусловлено ограниченностью используемой модели, применяемой для выработки рекомендаций.
Известен способ оказания помощи пользователям в процессе принятия решений (США, патент №5717865, G06F 19/00, 1998 г.), включающий выбор множества вариантов решения проблемы, из которых необходимо выбрать единственный вариант; выбор компонентов решения, касающихся выбора варианта; присваивание компонентам решения пользовательской оценки, которая характеризует относительную значимость компонента для выбора варианта; присваивание компонентам решения ожидаемой оценки удовлетворения требований и присваивание этим компонентам оценки достоверности.
Однако рекомендации, полученные с помощью описанного способа, не учитывают характер (тип) решаемых проблем, игнорируют противоречивые условия выбора и его многокритериальный характер.
Наиболее близким к заявляемому по назначению и технической сущности является известный способ выработки решений проблем (Россия, патент №2216043, G06N 1/00, 2000 г.), заключающийся в том, что путем выбора с помощью устройства ввода-вывода из заданного перечня проблем, записанного в базе данных, хранящейся в устройстве хранения данных, задают тип проблемы, подлежащей решению, формируют с помощью устройства ввода-вывода или автоматически список параметров, характеризующих эту проблему, и с учетом предпочтений пользователя присваивают каждому параметру его значение в описании проблемы, при этом по меньшей мере одному параметру, входящему в множество параметров, характеризующих проблему, подлежащую решению, присваивают по меньшей мере одно лингвистическое значение, которому ставят в соответствие числовые значения, передают с помощью устройства ввода-вывода присвоенные значения параметров, соответствующие заданным вариантам решения, в устройство обработки данных, задают с помощью устройства ввода-вывода критерии и показатели оценки заданных вариантов решений для выбора наилучших из них и передают их в устройство обработки данных, с использованием упомянутых данных в устройстве обработки данных рассчитывают значения заданных упомянутых ранее показателей оценки вариантов и их критериев выбора, используя аппроксимационные и/или многокритериальные оптимизационные математические модели, хранящиеся в базе данных, множество которых выбирают в зависимости от заданного типа проблемы, которая должна быть решена, и определяют наилучший вариант решения заданной проблемы.
Однако описанное выше известное изобретение обладает рядом недостатков, к которым в первую очередь можно отнести отсутствие возможности выявления самого факта существования проблемы и определения уровня решения проблемы.
Известна система для выдачи рекомендаций по выбору на основе предпочтений в многопользовательской системе (США, патент №5583763, G06F 17/60, 1996 г.). Система содержит процессор, базу данных предпочтений, устройство ввода и устройство вывода. БД содержит множество записей, каждая из которых определяет предпочтения конкретного пользователя. По сигналу управления устройство ввода генерирует входную запись с предпочтениями определенного пользователя. Далее процессор осуществляет поиск в базе данных с целью обнаружения предпочтений, совпадающих с предпочтениями, содержащимися во входной записи, формирует счетчик совпадений, идентифицирует несовпадающие предпочтения, присваивает несовпадающим предпочтениям весовые коэффициенты, выбранные в обратной зависимости от их частоты появления в базе данных, сортировку несовпадающих предпочтений по весовым коэффициентам и выбор рекомендации по предпочтениям из несовпадающих предпочтений. Затем устройство вывода генерирует соответствующее сообщение.
Однако описанное выше известное изобретение обладает рядом недостатков, к которым в первую очередь можно отнести узкую постановку задачи и узкую область применения, что обусловлено ограниченностью используемой модели, применяемой для выработки рекомендаций.
Известна автоматизированная система для принятия решений (США, патент №5732397, G06F 17/60, 1998 г.), содержащая устройство обработки данных, устройство памяти, устройство ввода-вывода для ввода данных в процессор из устройства памяти и вывода обработанных данных в устройство памяти из процессора. Устройство памяти состоит из разделов, в каждом из которых записаны выбранные элементы декларативных справочных знаний, предназначенные для конкретного процесса принятия решений. При выполнении первой операции принятия решений выбранные элементы данных, полученные из устройства ввода, сравниваются с хранимыми в устройстве памяти элементами знаний, и выявляются входные данные, не соответствующие элементам знаний. При этом определяются тип и степень несоответствия. Затем дополнительные данные, полученные из устройства ввода, сравниваются с дополнительными элементами знаний и на основе результата сравнения выполняется вторая операция принятия решений.
Однако данная система имеет узкую область применения, что обусловлено ограниченностью используемых в ней декларативных знаний, применяемых при принятии решений.
Известна система для выработки решений (Россия, патент №2216043, G06N 1/00, 2000 г.), которая может рассматриваться как наиболее близкая по назначению и технической сущности к заявляемой, содержащая устройство обработки данных, включающее устройство управления обработкой данных, устройство синтеза виртуального рабочего варианта системы и устройство выбора оптимального варианта решения, соединенные между собой, устройство хранения данных, включающее в себя устройство управления базами данных, соединенное с устройством управления обработкой данных, базу данных, в которой хранится перечень типов проблем, соответствующие каждому типу проблемы математические модели, предназначенные для расчета значений параметров, описывающих проблему, и базу данных, в которой хранятся данные, соответствующие накопленным примерам решаемых проблем, устройство визуализации и устройство ввода-вывода для ввода исходных данных и вывода результатов, соединенные между собой, с устройством управления обработкой данных устройства обработки данных и с устройством управления базами данных устройства хранения данных.
Однако описанное выше известное изобретение обладает рядом недостатков, к которым в первую очередь можно отнести отсутствие возможности выявления самого факта существования проблемы и определения уровня решения проблемы.
Задача, на решение которой направлены заявляемые изобретения, заключается в повышении эффективности процесса принятия решений и качества вырабатываемых решений проблем развития АСУ техническими системами за счет обеспечения возможности выявления факта существования проблемы и определения уровня решения проблемы.
Решение указанной задачи достигается за счет того, что в известном способе выработки решений проблем развития АСУ, заключающемся в том, что путем выбора с помощью устройства ввода-вывода из заданного перечня проблем, записанного в базе данных, хранящейся в устройстве хранения данных, задают тип проблемы, подлежащей решению, формируют с помощью устройства ввода-вывода или автоматически список параметров, характеризующих эту проблему, и с учетом предпочтений пользователя присваивают каждому параметру его значение в описании проблемы, при этом по меньшей мере одному параметру, входящему в множество параметров, характеризующих проблему, подлежащую решению, присваивают по меньшей мере одно лингвистическое значение, которому ставят в соответствие числовые значения, передают с помощью устройства ввода-вывода присвоенные значения параметров, соответствующие заданным вариантам решения, в устройство обработки данных, задают с помощью устройства ввода-вывода критерии и показатели оценки заданных вариантов решений для выбора наилучших из них и передают их в устройство обработки данных, с использованием упомянутых данных в устройстве обработки данных рассчитывают значения заданных упомянутых ранее показателей оценки вариантов и их критериев выбора, используя аппроксимационные и/или многокритериальные оптимизационные математические модели, хранящиеся в базе данных, множество которых выбирают в зависимости от заданного типа проблемы, которая должна быть решена, и определяют наилучший вариант решения заданной проблемы, новым является то, что предварительно последовательно формируют с помощью устройства ввода-вывода список параметров, характеризующих существующий уровень развития АСУ, присваивают каждому параметру его значение, характеризующее существующий уровень развития АСУ, присваивают каждому параметру другое требуемое его значение, характеризующее требуемый уровень развития АСУ, задают предельное отклонение каждого параметра существующего уровня развития АСУ от требуемого его значения, проверяют отклонение каждого параметра существующего уровня развития АСУ от требуемого его значения, при превышении больше предельного отклонения хотя бы одного параметра существующего уровня развития АСУ от требуемого его значения проверяют по перечню известных типов проблем, хранящихся в базе данных, имеются ли известные проблемы, решение которых могло бы уменьшить отклонение параметров существующего уровня развития АСУ от требуемого их значения до величины меньше предельной, при отсутствии известных проблем, решение которых могло бы уменьшить отклонение параметров существующего уровня развития АСУ от требуемого их значения до величины меньше предельной, принимают решение о существовании новых проблем развития АСУ, формируют перечень новых проблем, решение которых могло бы уменьшить отклонение параметров существующего уровня развития АСУ от требуемого их значения до величины меньше предельной, ранжируют новые проблемы из сформированного перечня в соответствии с уровнем сложности их решения, записывают с помощью устройства ввода-вывода в базу данных, хранящуюся в устройстве хранения данных, ранжированный перечень новых проблем, формируют для каждой новой проблемы общематематический метод ее решения и множество аппроксимационных и/или многокритериальных оптимизационных математических моделей, которые могут быть использованы для реализации этого метода, записывают с помощью устройства ввода-вывода в базу данных, хранящуюся в устройстве хранения данных, множество математических моделей для каждой новой проблемы, после этого путем выбора с помощью устройства ввода-вывода из заданного перечня проблем, записанного в базе данных, хранящейся в устройстве хранения данных, задают тип проблемы, подлежащей решению, при этом сначала задают тип проблемы первого ранга, решение которой может быть получено изменением только технических параметров АСУ, а после определения наилучшего варианта решения заданной проблемы, присваивают каждому параметру новое его значение, характеризующее существующий уровень развития АСУ, с учетом полученного наилучшего варианта решения заданной проблемы первого ранга, проверяют отклонение каждого параметра существующего уровня развития АСУ от требуемого его значения, при превышении больше предельного отклонения хотя бы одного параметра существующего уровня развития АСУ от требуемого его значения снова выполняют все вышеупомянутые действия в той же последовательности до получения требуемых значений параметров уровня развития АСУ, при этом поочередно задают следующего ранга тип проблемы, решение которой может быть получено изменением параметров структуры АСУ, и/или изменением параметров выполняемых функций АСУ, и/или изменением степени централизации управления, используемого в АСУ, и/или изменением параметров используемых в АСУ классов и способов управления.
Поставленную задачу решают также за счет того, что в известной системе для выработки решений проблем развития АСУ, содержащей устройство обработки данных, включающее устройство управления обработкой данных, устройство синтеза виртуального рабочего варианта системы и устройство выбора оптимального варианта решения, соединенные между собой, устройство хранения данных, включающее в себя устройство управления базами данных, соединенное с устройством управления обработкой данных, базу данных типов проблем и математических моделей и базу данных примеров решения проблем, устройство визуализации и устройство ввода-вывода для ввода исходных данных и вывода результатов, соединенные между собой, с устройством управления обработкой данных и с устройством управления базами данных, новым является то, что в устройство хранения данных введены база данных параметров уровня развития АСУ и база данных общематематических методов решения проблем, соединенные с устройством управления базами данных, а в устройство обработки данных введены устройство сравнения параметров АСУ и устройство ранжирования проблем развития АСУ, соединенные между собой и с устройством управления обработкой данных.
Перечисленные отличительные признаки заявляемых изобретений позволяют повысить эффективность процесса принятия решений и качества вырабатываемых решений проблем развития АСУ техническими системами за счет обеспечения возможности выявления факта существования проблемы и определения уровня ее решения.
Предлагаемые технические решения являются новыми, поскольку из общедоступных сведений не известны предлагаемые способ и система выработки решений проблем развития АСУ техническими системами.
Предлагаемые технические решения имеют изобретательский уровень, поскольку из опубликованных научных данных и известных технических решений явным образом не следует, что заявленные последовательность операций способа и построение системы приводит к повышению эффективности процесса принятия решений и качества вырабатываемых решений проблем развития АСУ техническими системами.
Предлагаемые технические решения промышленно применимы, так как для их реализации могут быть использованы известные программные и технические средства, применяющиеся в автоматизированных системах управления.
Заявляемые изобретения поясняются конкретным примером, который, однако, не является единственно возможным, но наглядно демонстрирует возможность достижения приведенной совокупностью признаков требуемого технического результата.
На фиг.1 показана структурная схема системы для выработки решений проблем развития АСУ, на которой цифрами обозначены:
1 - устройство обработки данных;
2 - устройство хранения данных;
3 - устройство визуализации;
4 - устройство ввода-вывода;
5 - устройство синтеза виртуального рабочего варианта системы;
6 - устройство выбора оптимального варианта решения;
7 - устройство сравнения параметров АСУ;
8 - база данных примеров решения проблем;
9 - база данных типов проблем и математических моделей;
10 - база данных параметров уровня развития АСУ;
11 - база данных общематематических методов решения проблем;
12 - устройство управления базами данных;
13 - устройство ранжирования проблем развития АСУ;
14 - устройство управления обработкой данных.
На фиг.2 приведена структурная схема процесса выявления и диагностики научно-технических проблем развития АСУ.
Система состоит из устройства обработки данных 1 (Фиг.1), включающего устройство управления обработкой данных 14, устройство синтеза виртуального рабочего варианта системы 5, устройство выбора оптимального варианта решения 6, которые соединены между собой, устройство сравнения параметров АСУ 7 и устройство ранжирования проблем развития АСУ 13, которые также соединены между собой и с устройством управления обработкой данных 14, устройства хранения данных 2, включающего устройство управления базами данных 12, соединенное с устройством управления обработкой данных 14, базу данных примеров решения проблем 8, базу данных типов проблем и математических моделей 9, базу данных параметров уровня развития АСУ 10, базу данных общематематических методов решения проблем 11, соединенных с устройством управления базами данных 12, устройства визуализации 3 и устройства ввода-вывода 4 для ввода исходных данных и вывода результатов, соединенных между собой, с устройством управления обработкой данных 14 устройства обработки данных 1 и с устройством управления базами данных 12 устройства хранения данных 2.
Необходимость исследования научно-технических проблем развития АСУ техническими системами возникает при обосновании основных направлений развития этих систем на прогнозный период.
Научно-техническая проблема - то, что надо решить, при этом метод решения неизвестен и нет ни одного известного технического решения [1-3]. Она выражается в виде нечетко определенной тройки, включающей предмет решения проблемы, цель решения проблемы и метод решения проблемы. Нечеткость определения заключается в том, что метод решения проблемы неизвестен. Содержательно будем определять проблему как противоречие (рассогласование) между требуемыми значениями показателей уровня развития АСУ, существующими (достижимыми) их значениями и отсутствием известных методов (технических решений) приведения их в соответствие.
Следует отличать научно-техническую проблему от научно-технической задачи. Научно-техническая задача - то, что надо решить, при этом, по крайней мере, один метод решения или одно техническое решение известно (опубликовано).
Будем также отличать строгую формулировку научно-технической проблемы от нестрогой формулировки [2].
Строгая формулировка научно-технической проблемы - это ее формулировка в терминах той или иной теории или в технических терминах, содержащая исходные данные, условия и требования, необходимые и достаточные для существования решения. Нестрогая формулировка научно-технической проблемы - это ее содержательное описание (содержательная формулировка), которое может дополняться неполной совокупностью элементов строгой формулировки. Содержательное описание научно-технической проблемы заключается в ее изложении на обычном разговорном (литературном) языке.
Примером строгой формулировки является приводящая к решению математическая или техническая формулировка проблемы в терминах математики или в технических терминах. При строгой формулировке проблемы есть возможность по результатам анализа публикаций установить известные методы решения и технические решения или их отсутствие.
В отличие от этого при нестрогой формулировке (например, не задана требуемая точность решения) невозможно ответить, существует ли метод решения или техническое решение, и вообще научно-техническая проблема это или научно-техническая задача.
Вместе с тем следует четко различать технические и научные проблемы. Технические проблемы относятся к области техники, научные проблемы - к области научных знаний [2, 4].
К формулированию технической проблемы приступают после выявления противоречия, возникающего в практике (типа "то, что имеет практика, ей недостаточно"), в то время как к формулированию содержательного описания (содержательной формулировки) и конкретной формулировки научной проблемы переходят после выявления противоречия в науке (типа "то, чем располагает наука, уже не может удовлетворить").
Решение научной проблемы представляет собой тройку: предмет решения проблемы, цель решения проблемы, метод решения проблемы. Поскольку, как было указано выше, метод решения научной проблемы неизвестен, то, собственно, разработка метода и является основным содержанием решения научной проблемы.
Метод - совокупность практических или теоретических приемов или операций, подчиненных решению конкретной проблемы [1, 2].
Решение научной проблемы может быть получено тремя путями, а именно с помощью:
- новых методов решения частных научных проблем (имеются в виду новые методы решения известных проблем и методы решения новых проблем);
- впервые осуществляемых методов решения частных научных проблем;
- ранее неизвестного сочетания известных методов решения частных научных проблем между собой и с новыми методами решения частных научных проблем.
Решение технической проблемы представляет собой тройку: предмет решения проблемы, цель решения проблемы и, собственно, техническое решение.
Техническое решение может состоять:
- в создании устройств - конструктивных элементов или комплекса таких элементов, находящихся между собой в функциональных или иных связях;
- в разработке способов, состоящих в установлении нового порядка, очередности применения определенных действий (приемов, операций), необходимых для достижения искомого результата;
- в применении известных ранее устройств и способов по новому назначению, состоящем в том, что известное техническое средство предлагается использовать с иной целью для решения проблемы, которая не имелась в виду, когда впервые стало применяться данное устройство или способ.
Решение технической проблемы должно обладать по сравнению с достигнутым, известным, современным уровнем техники новой совокупностью технических признаков [4, 5]. Здесь возможно несколько вариантов:
- совокупность состоит полностью из новых признаков;
- совокупность образуют часть новых, часть известных признаков;
- вся совокупность состоит из известных признаков, но в таком сочетании их она еще не встречалась.
Представляется необходимым выделить выявление и диагностику научно-технических проблем развития АСУ.
Выявление научно-технических проблем может быть проведено на основе определения и анализа требуемых и существующих (достижимых) значений показателей уровня развития АСУ.
Проблема - критическое (более допустимого) рассогласование между требуемыми значениями показателей уровня развития АСУ и реальными (достижимыми).
Значения показателей существующего уровня развития обеспечиваются существующей АСУ в реальных условиях ее применения, кроме того, целесообразно рассматривать достижимые значения показателей уровня развития, которые будут обеспечиваться перспективной (разрабатываемой) АСУ в прогнозируемых условиях в рассматриваемом прогнозном периоде.
Выявление проблемы состоит в установлении факта ее существования по результатам исследования значений показателей уровня развития АСУ. Выявление проблемы происходит при критическом значении рассогласования между существующими (достижимыми) и требуемыми значениями показателей уровня развития АСУ. Это критическое значение определяется для каждой конкретной решаемой АСУ задачи с использованием типовых представлений. Индикатором наличия проблемы является достижение одним или несколькими показателями уровня развития АСУ критического значения (отклонение от требуемого значения больше допустимого в сторону ухудшения). Для выявления проблемы может быть использовано представление объекта анализа в виде модели «показатель-поле допуска».
Диагностика проблемы - это ответ на вопрос: что действительно происходит в АСУ? Каковы причины происходящего [3]? Диагностика является более глубоким уровнем изучения проблемы и осуществляется после выявления проблемы.
Под диагностикой проблемы будем понимать анализ величин и соотношений показателей уровня развития АСУ и задач, решаемых АСУ, а также изменений этих соотношений с целью установления: причин возникновения проблемы, уровня АСУ (уровня технических параметров, структуры АСУ или выполняемых функций, используемых способов управления, классов управления, а также степени централизации управления), на котором возникла и может быть устранена проблема.
Диагностика требует знания технических параметров, структуры АСУ, выполняемых функций автоматизированного управления, используемых способов управления, классов управления, а также степени централизации управления, обеспечиваемой АСУ при нормальном ее функционировании.
Выявление связи проблемы с появлением или изменением того или иного фактора или их комбинации состоит в установлении логических причинно-следственных связей.
Первая фаза в диагностировании сложной проблемы - выявление и установление симптомов затруднений.
Общие симптомы научно-технической проблемы в АСУ заключаются в противоречии (рассогласовании) между требуемыми значениями показателей уровня развития АСУ, существующими (достижимыми) их значениями и отсутствием известных методов (технических решений) приведения их в соответствие. Наличие и величину рассогласования показателей уровня развития АСУ определяют под влиянием внешних и внутренних факторов.
Внешними факторами являются условия решения задач, возлагаемых на АСУ, параметры этих задач и условия управления техническими системами.
Внутренние факторы - несовершенство технических параметров, структуры АСУ, выполняемых функций автоматизированного управления, используемых способов управления, классов управления, а также степени централизации управления, обеспечиваемой АСУ.
При диагностике научно-технической проблемы важно отдавать себе отчет в том, как можно ее решить. Решения проблемы могут находиться в области изменения технических параметров, структуры АСУ, выполняемых функций автоматизированного управления, используемых способов управления, классов управления, а также степени централизации управления, обеспечиваемой АСУ.
Проблема является технической и носит параметрический характер, если она может быть устранена изменением только технических параметров АСУ без изменения структуры АСУ, выполняемых функций автоматизированного управления, способов управления, классов управления и степени централизации управления техническими системами.
Проблема является научной и/или технической, имеет структурный характер, если она проявляется и, соответственно, может быть решена при изменении структуры АСУ.
Проблема является научной и/или технической и носит функциональный характер, если она проявляется и может быть решена на уровне выполняемых функций автоматизированного управления.
Проблема является научной и технической, имеет методический характер, если она проявляется и может быть решена на уровнях изменения способов управления, классов управления и степени централизации управления, используемого в АСУ.
В качестве наиболее типичных научно-технических проблем развития перспективных АСУ могут быть названы:
- неполное обеспечение использования АСУ потенциальных возможностей управляемых технических систем,
- несвоевременное обеспечение принятия и реализации правильных решений, обеспечивающих оптимальное использование потенциальных возможностей управляемых технических систем,
- недостаточная информационная обеспеченность АСУ при непосредственном управлении техническими системами в ходе выполнения задач,
- недостаточный уровень устойчивости и непрерывности автоматизированного управления, обеспечиваемого АСУ.
В перечне проблем также могут быть представлены, например, такие:
- выбор наилучших вариантов решений,
- поиск компромиссных вариантов решений,
- поиск рациональных вариантов распределения ресурсов,
- ранжирование вариантов решений,
- оценка вероятности успеха.
Каждой из указанных выше проблем в соответствие ставятся математические модели, записанные в базе данных, хранящейся в устройстве хранения данных.
Представленный перечень типов проблем так же, как и набор математических моделей, может быть сужен или расширен за счет включения дополнительных типов проблем.
В основе решения любой проблемы лежит принятие качественного решения, которое предполагает наилучший выбор варианта решения с учетом вероятности достижения цели и степени риска для максимизации эффективности выбора при ограниченных ресурсах.
В базе данных записаны два типа моделей: аппроксимационные и оптимизационные модели выбора (принятия решения) [6-8].
Общая структура аппроксимационных моделей:
E=f(xi,yj),
где E - векторный результат (эффективность) решения проблемы;
f - функционалы зависимости между xi и yj, определяющие вектор E (эффективность системы).
Аппроксимационные модели используют для оценки параметров, характеризующих возможность достижения цели и степень риска, а также других характеристик АСУ с целью последующего выбора наиболее предпочтительных из них посредством оптимизационных моделей.
Общая структура оптимизационных моделей многокритериального выбора:
найти
либо найти
Ограничениями являются:
Критерием выбора служит правило многокритериальной реализации maxE*, minE*, либо maxminE*, где E* рассматривается как свертка вектора, либо указанные правила реализуются как поиск верхней или нижней граней составляющих вектора Е или функционалов f.
Заявляемый способ может быть реализован с использованием описанной системы следующим образом.
Для того чтобы система начала работать, пользователь с помощью клавиатуры вводит пароль. Из устройства ввода-вывода 4 пароль, представляющий собой определенную последовательность сигналов, поступает в устройство обработки данных 1, в котором его сравнивают с данными, хранящимися в системе как пароль пользователя. При условии, что введенный пароль совпадает с хранящимся в системе, система начинает работать.
Пользователь формирует с помощью устройства ввода-вывода 4 список параметров, характеризующих существующий уровень развития АСУ. При этом в устройство обработки данных 1 поступает команда, определяющая необходимость формирования списка параметров. На основании поступившей команды устройство управления обработкой данных 14 устройства обработки данных 1 формирует соответствующий запрос и передает его в устройство хранения данных 2 в устройство управления базами данных 12. На основании поступившего запроса устройство управления базами данных 12 ищет в базе данных параметров уровня развития АСУ 10 параметры, соответствующие заданным в запросе, формирует ответ на запрос в виде данных, соответствующих этим параметрам, и передает его в устройство управления обработкой данных 14 устройства обработки данных 1. В последнем формируют команду, по которой устройство визуализации 3 отображает на экране таблицу, в которой каждому параметру соответствует строка таблицы, в которую пользователь вводит значения параметра с помощью клавиатуры. При этом каждому параметру присваивают его значение, характеризующее существующий уровень развития АСУ, а также присваивают каждому параметру другое требуемое его значение, характеризующее требуемый уровень развития АСУ, и задают предельное отклонение каждого параметра существующего уровня развития АСУ от требуемого его значения. После того как пользователь закончит заполнять таблицу параметров, он нажимает клавишу ввода. При этом с помощью устройства ввода-вывода 4 передают в устройство управления обработкой данных 14 команду, определяющую, что формирование параметров уровня развития АСУ закончено, и также записывают присвоенные каждому параметру уровня развития АСУ значения в базу данных 10.
На основании поступившей команды, определяющей, что формирование параметров уровня развития АСУ закончено, устройство управления обработкой данных 14 формирует соответствующий запрос и передает его в устройство управления базами данных 12.
На основании поступившего запроса устройство управления базами данных 12 ищет в базе данных параметров уровня развития АСУ 10 параметры, характеризующие существующий уровень развития, параметры, характеризующие требуемый уровень развития, и предельные отклонения каждого параметра существующего уровня развития АСУ от требуемого его значения, формирует ответ на запрос в виде данных, соответствующих этим параметрам, и передает его в устройство управления обработкой данных 14. В последнем формируют команду, по которой с помощью устройства сравнения параметров АСУ 7 проверяют отклонение каждого параметра существующего уровня развития АСУ от требуемого его значения, при превышении больше предельного отклонения хотя бы одного параметра существующего уровня развития АСУ от требуемого его значения проверяют по перечню известных типов проблем, хранящихся в базе данных типов проблем и математических моделей 9 устройства хранения данных 2, имеются ли известные проблемы, решение которых могло бы уменьшить отклонение параметров существующего уровня развития АСУ от требуемого их значения до величины меньше предельной, при отсутствии известных проблем, решение которых могло бы уменьшить отклонение параметров существующего уровня развития АСУ от требуемого их значения до величины меньше предельной, принимают решение о существовании новых проблем развития АСУ.
После этого формируют с помощью устройства ввода-вывода 4 перечень новых проблем, решение которых могло бы уменьшить отклонение параметров существующего уровня развития АСУ от требуемого их значения до величины меньше предельной. При этом с помощью устройства ввода-вывода 4 передают в устройство управления обработкой данных 14 команду, определяющую, что формирование перечня новых проблем развития АСУ закончено, и также записывают новые проблемы развития АСУ в базу данных типов проблем и математических моделей 9. На основании поступившей команды, определяющей, что формирование перечня новых проблем развития АСУ закончено, устройство управления обработкой данных 14 формирует соответствующий запрос и передает его в устройство управления базами данных 12.
На основании поступившего запроса устройство управления базами данных 12 ищет в базе данных типов проблем и математических моделей 9 новые проблемы развития АСУ, формирует ответ на запрос в виде данных и передает его в устройство управления обработкой данных 14. В последнем формируют команду, по которой с помощью устройства ранжирования проблем развития АСУ 13 ранжируют новые проблемы из сформированного перечня в соответствии с уровнем сложности их решения, при этом принимают во внимание следующие обстоятельства.
Проблемы первого ранга являются техническими и носят параметрический характер, если они могут быть решены изменением только технических параметров АСУ без изменения структуры АСУ, выполняемых функций автоматизированного управления, способов управления, классов управления и степени централизации управления техническими системами.
Проблемы второго ранга являются научными и/или техническими, имеют структурный характер, если они могут быть решены путем изменения параметров структуры АСУ.
Проблемы третьего ранга являются научными и техническими и носят функциональный характер, если они могут быть решены путем изменения параметров выполняемых функций автоматизированного управления.
Проблемы четвертого ранга являются научными и техническими, имеют методический характер, если они могут быть решены путем изменения параметров степени централизации управления, используемого в АСУ.
Проблемы пятого ранга также являются научными и техническими, имеют методический характер, если они могут быть решены путем изменения параметров классов управления, используемых в АСУ.
И, наконец, проблемы шестого ранга также могут быть научными и техническими, иметь методический характер, если они могут быть решены путем изменения параметров способов управления, используемых в АСУ.
Ранжированный перечень новых проблем записывают с помощью устройства ввода-вывода 4 в базу данных типов проблем и математических моделей 9, хранящуюся в устройстве хранения данных 2. Для каждой новой проблемы формируют с помощью устройства ввода-вывода 4 общематематический метод ее решения и множество аппроксимационных и/или многокритериальных оптимизационных математических моделей, которые могут быть использованы для реализации этого метода, и записывают с помощью устройства ввода-вывода 4 в базу данных типов проблем и математических моделей 9 множество математических моделей для каждой новой проблемы.
После этого пользователь с помощью клавиатуры задает тип проблемы, которая должна быть решена, при этом сначала задают тип проблемы первого ранга, решение которой может быть получено путем изменения только технических параметров АСУ. После чего в устройство управления обработкой данных 14 поступает команда, определяющая выбранный тип проблемы. На основании поступившей команды устройство управления обработкой данных 14 формирует соответствующий запрос и передает его в устройство хранения данных 2 в базу данных типов проблем и математических моделей 9, в которой хранится перечень типов проблем. На основании поступившего запроса устройство управления базой данных 12 ищет в базе данных 9 подмножество типов проблем, соответствующих заданному в запросе, формирует ответ на запрос в виде данных, соответствующих этому подмножеству, и передает его в устройство управления обработкой данных 14. В последнем формируют команду, по которой поступившие данные передают в устройство визуализации 3 и выводят на экран. Далее пользователь с помощью клавиатуры из предложенного перечня выбирает тип проблемы, решение которой его интересует, например выбор наилучших вариантов решений из их заданного множества.
После того, как в устройство управления обработкой данных 14 поступит команда, определяющая, что выбран тип проблемы, в рассматриваемом случае тип проблемы соответствует выбору наилучших вариантов решений из их заданного множества, устройство управления обработкой данных 14 формирует команду, по которой устройство визуализации 3 отображает на экране таблицу, количество столбцов в которой зависит от заданного количества возможных вариантов решения проблемы, определяемого пользователем. В таблице предусмотрен столбец для описания параметров, характеризующих проблему, и столбец, в котором пользователь для каждого параметра определяет, к какой критериальной категории он относится, например к достоинствам или недостаткам. Каждому параметру соответствует строка таблицы, в которую пользователь вводит значения параметра, исходя из своих предпочтений (для каждого параметра пользователь определяет относительную значимость параметра для выбора варианта). Пользователь вводит описание параметров в таблицу с помощью клавиатуры. Затем пользователь присваивает каждому параметру для каждого варианта конкретные значения оценок, определяющие значимость параметра в этом варианте. Причем, если пользователь затрудняется в определении количественного значения параметра, то он может присвоить ему лингвистическое значение, например "ВВ" - весьма высокое, "В" - высокое, "С" - среднее, "Н" - низкое, "ВН" - весьма низкое значение. После того, как пользователь закончит заполнять таблицу, он нажимает на клавишу ввода.
При этом устройство ввода-вывода 4 передает в устройство управления обработкой данных 14 команду, определяющую, что формирование задания на расчет наилучшего варианта закончено. После поступления данной команды в устройство управления обработкой данных 14 это устройство 14 формирует команду, в соответствии с которой в устройство обработки данных 1 передают данные, характеризующие проблему и записанные пользователем в таблицу. При этом в соответствие каждому параметру ставится определенный номер, а лингвистическим значениям параметров - числовые значения, которые определяют, исходя из таблиц соответствия, записанных в устройстве хранения данных 2, в которой каждому лингвистическому значению соответствует определенное число - представитель, выбираемое из заданного диапазона его количественных оценок.
Устройство управления обработкой данных 14 в соответствии с поступившими данными формирует запрос, определяющий идентификатор типа проблемы, и передает его в устройство управления базами данных 12, которое находит в базе данных типов проблем и математических моделей 9 соответствующие запросу математические модели и передает описывающие их данные через устройство управления базами данных 12 и устройство управления обработкой данных 14 в устройство синтеза виртуального рабочего варианта системы 5. Данное устройство ставит в соответствие решаемой проблеме необходимые модели для оценки параметров и осуществляет расчет критериальных показателей (например, для рассматриваемого варианта: достоинства, недостатки) для каждого варианта, предложенного пользователем. В описанном выше примере для расчета критериальных показателей используют аппроксимационные модели, такие как модель риска и достижения цели. При решении указанных задач используют известные математические методы, описанные, например в [9]. Данные, соответствующие рассчитанным значениям критериальных показателей для каждого варианта решений, представляющие собой определенную последовательность сигналов, передают в устройство выбора оптимального варианта решения 6, в котором осуществляют решение задачи многокритериальной оптимизации известными математическими методами, описанными, например, в [9]. Полученные результаты, представляющие собой данные, соответствующие параметрам наилучшего варианта и представляющие собой определенную последовательность сигналов, из устройства выбора оптимального варианта решения 6 передают через устройство управления обработкой данных 14 в устройство визуализации 3 и выводят на экран. В то же время на экране устройства визуализации 3 представлены исходные данные, заданные пользователем для решения выбранной им проблемы.
Если пользователь будет не удовлетворен полученным решением задачи, он может изменить заданные им первоначально исходные данные, включая возможные варианты решений, их параметры, показатели и критерии оценки, внеся соответствующие коррективы с помощью клавиатуры, и повторить процедуру решения задачи с новыми данными.
По желанию пользователя полученные результаты и исходные данные могут быть записаны в базу данных примеров решения проблем 8. Причем каждый раз, перед тем как осуществить новую постановку задачи, пользователь имеет возможность вызвать из базы примеров решения проблем 8 соответствующий его задаче пример и скорректировать исходные данные, записанные в примере. Выполненное решение конкретной проблемы может быть записано пользователем в базу данных 8 как новый пример.
Каждому типу проблемы, представленному в базе данных 9, соответствует перечень параметров, который формируется либо пользователем, как это описано в вышеприведенном примере, либо автоматически. В последнем случае после того, как пользователь выберет тип проблемы, в устройстве управления обработкой данных 14 формируют и передают в устройство управления базами данных 12 команду, представляющую собой определенную последовательность сигналов, по которой из базы данных 9, в которой хранится перечень типов проблем, в устройство визуализации 3 передают данные, соответствующие параметрам, характеризующим данный тип проблем. На экране устройства визуализации 3 определяют таблицу, один из столбцов которой заполнен списком параметров, общее количество столбцов при этом зависит от количества анализируемых пользователем вариантов.
После этого пользователь с помощью устройства ввода-вывода 4 присваивает каждому параметру новое его значение, характеризующее существующий уровень развития АСУ, с учетом полученного наилучшего варианта решения заданной проблемы первого ранга, и проверяет отклонение каждого параметра существующего уровня развития АСУ от требуемого его значения, с помощью устройства управления обработкой данных 14 и устройства сравнения параметров АСУ 7. При превышении больше предельного отклонения хотя бы одного параметра существующего уровня развития АСУ от требуемого его значения снова выполняют все вышеупомянутые действия в той же последовательности до получения требуемых значений параметров уровня развития АСУ, при этом поочередно задают следующего ранга тип проблемы, решение которой может быть получено изменением параметров структуры АСУ, и/или изменением параметров выполняемых функций АСУ, и/или изменением степени централизации управления, используемого в АСУ, и/или изменением параметров используемых в АСУ классов и способов управления.
Таким образом, как следует из описания реализации способа и построения системы, достигается решение поставленной задачи, а именно - повышение эффективности процесса принятия решений и качества вырабатываемых решений проблем развития АСУ техническими системами за счет обеспечения возможности выявления факта существования проблемы и определения уровня решения проблемы.
Литература
1. Большая советская энциклопедия. - М.: Советская энциклопедия, 1972.
2. Долгов А.И. Подготовка и экспертиза диссертаций. - МО РФ, 1995 - 120 с.
3. Глушенко В.В., Глушенко И.И. Разработка управленческого решения. Прогнозирование - планирование. Теория проектирования экспериментов. - г.Железнодорожный, Моск. обл.: ООО НПЦ «Крылья», 2000 - 400 с.
4. Патентоведение: Учебник для вузов / Под ред. В.А.Рясенцева. - М.: Машиностроение, 1984 - 352 с.
5. Гражданский кодекс Российской Федерации от 18 декабря 2006 г. N 230-ФЗ. Часть четвертая.
6. Лузянин В.П. Национальная безопасность и многополюсные модели стабильности. М. - ВАГШ. - 1992.
7. Лузянин В.П. Методология анализа проблем безопасности и стабильности. М. - ВМ. - 8, 9. - 1992.
8. Лузянин В.П. Модели стабильности многополярных систем. - М. - АВИАР. - 1993.
9. Вентцель Е.С. Исследование операций. - М. - Сов. Радио. - 1972.
Claims (2)
1. Способ выработки решений проблем развития автоматизированной системы управления (АСУ), заключающийся в том, что путем выбора с помощью устройства ввода-вывода из заданного перечня проблем, записанного в базе данных, хранящейся в устройстве хранения данных, задают тип проблемы, подлежащей решению, формируют с помощью устройства ввода-вывода или автоматически список параметров, характеризующих эту проблему, и с учетом предпочтений пользователя присваивают каждому параметру его значение в описании проблемы, при этом по меньшей мере одному параметру, входящему в множество параметров, характеризующих проблему, подлежащую решению, присваивают по меньшей мере одно лингвистическое значение, которому ставят в соответствие числовые значения, передают с помощью устройства ввода-вывода присвоенные значения параметров, соответствующие заданным вариантам решения, в устройство обработки данных, задают с помощью устройства ввода-вывода критерии и показатели оценки заданных вариантов решений для выбора наилучших из них и передают их в устройство обработки данных, с использованием упомянутых данных в устройстве обработки данных рассчитывают значения заданных упомянутых ранее показателей оценки вариантов и их критериев выбора, используя аппроксимационные и/или многокритериальные оптимизационные математические модели, хранящиеся в базе данных, множество которых выбирают в зависимости от заданного типа проблемы, которая должна быть решена и определяют наилучший вариант решения заданной проблемы, отличающийся тем, что предварительно последовательно формируют с помощью устройства ввода-вывода список параметров, характеризующих существующий уровень развития АСУ, присваивают каждому параметру его значение, характеризующее существующий уровень развития АСУ, присваивают каждому параметру другое требуемое его значение, характеризующее требуемый уровень развития АСУ, задают предельное отклонение каждого параметра существующего уровня развития АСУ от требуемого его значения, проверяют отклонение каждого параметра существующего уровня развития АСУ от требуемого его значения, при превышении больше предельного отклонения хотя бы одного параметра существующего уровня развития АСУ от требуемого его значения проверяют по перечню известных типов проблем, хранящихся в базе данных, имеются ли известные проблемы, решение которых могло бы уменьшить отклонение параметров существующего уровня развития АСУ от требуемого их значения до величины меньше предельной, при отсутствии известных проблем, решение которых могло бы уменьшить отклонение параметров существующего уровня развития АСУ от требуемого их значения до величины меньше предельной, принимают решение о существовании новых проблем развития АСУ, формируют перечень новых проблем, решение которых могло бы уменьшить отклонение параметров существующего уровня развития АСУ от требуемого их значения до величины меньше предельной, ранжируют проблемы из сформированного перечня в соответствии с уровнем сложности их решения, записывают с помощью устройства ввода-вывода в базу данных, хранящуюся в устройстве хранения данных, ранжированный перечень новых проблем, формируют для каждой новой проблемы общематематический метод ее решения и множество аппроксимационных и/или многокритериальных оптимизационных математических моделей, которые могут быть использованы для реализации этого метода, записывают с помощью устройства ввода-вывода в базу данных, хранящуюся в устройстве хранения данных множество математических моделей для каждой новой проблемы, после этого путем выбора с помощью устройства ввода-вывода из заданного перечня проблем, записанного в базе данных, хранящейся в устройстве хранения данных, задают тип проблемы, подлежащей решению, при этом сначала задают тип проблемы первого ранга, решение которой может быть получено изменением технических параметров АСУ, а после определения наилучшего варианта решения заданной проблемы, присваивают каждому параметру новое его значение, характеризующее существующий уровень развития АСУ, с учетом полученного наилучшего варианта решения заданной проблемы первого ранга, проверяют отклонение каждого параметра существующего уровня развития АСУ от требуемого его значения, при превышении больше предельного отклонения хотя бы одного параметра существующего уровня развития АСУ от требуемого его значения снова выполняют все вышеупомянутые действия в той же последовательности до получения требуемых значений параметров уровня развития АСУ, при этом поочередно задают следующего ранга тип проблемы, решение которой может быть получено изменением параметров структуры АСУ, и/или изменением параметров выполняемых функций АСУ, и/или изменением степени централизации управления, используемого в АСУ, и/или изменением параметров используемых в АСУ классов и способов управления.
2. Система для выработки решений проблем развития автоматизированной системы управления (АСУ), содержащая устройство обработки данных, включающее устройство управления обработкой данных, устройство синтеза виртуального рабочего варианта системы и устройство выбора оптимального варианта решения, соединенные между собой, устройство хранения данных, включающее в себя устройство управления базами данных, соединенное с устройством управления обработкой данных, базу данных типов проблем и математических моделей и базу данных примеров решения проблем, устройство визуализации и устройство ввода-вывода для ввода исходных данных и вывода результатов, соединенные между собой, с устройством управления обработкой данных и с устройством управления базами данных, отличающаяся тем, что в устройство хранения данных введены база данных параметров уровня развития АСУ и база данных общематематических методов решения проблем, соединенные с устройством управления базами данных, а в устройство обработки данных введены устройство сравнения параметров АСУ и устройство ранжирования проблем развития АСУ, соединенные между собой и с устройством управления обработкой данных.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2011106225/08A RU2487409C2 (ru) | 2011-02-17 | 2011-02-17 | Способ выработки решений проблем развития автоматизированной системы управления и система для его осуществления |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2011106225/08A RU2487409C2 (ru) | 2011-02-17 | 2011-02-17 | Способ выработки решений проблем развития автоматизированной системы управления и система для его осуществления |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2011106225A RU2011106225A (ru) | 2012-08-27 |
RU2487409C2 true RU2487409C2 (ru) | 2013-07-10 |
Family
ID=46937311
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2011106225/08A RU2487409C2 (ru) | 2011-02-17 | 2011-02-17 | Способ выработки решений проблем развития автоматизированной системы управления и система для его осуществления |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2487409C2 (ru) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2682108C1 (ru) * | 2018-02-13 | 2019-03-14 | Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования Академия Федеральной службы охраны Российской Федерации | Способ использования вариантов противодействия сетевой и потоковой компьютерным разведкам и сетевым атакам и система его реализующая |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117235829B (zh) * | 2023-09-20 | 2024-04-30 | 四川大学 | 一种创新设计机会识别与表征方法及系统 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2216043C2 (ru) * | 2000-09-12 | 2003-11-10 | Лузянин Виталий Петрович | Способ выработки решений и система для его реализации |
RU2248612C1 (ru) * | 2004-01-29 | 2005-03-20 | Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Военный институт радиоэлектроники | Комплексный автоматизированный механизм "дренаж" дистанционной профессиональной подготовки персонала распределённой информационно-управляющей системы, оснащаемый машиночитаемыми носителями информации для хранения библиотеки сменных программных модулей и базы данных о моделях специалистов, знаниях, умениях, навыках обучаемых, сценариях и результатах подготовки |
US7490073B1 (en) * | 2004-12-21 | 2009-02-10 | Zenprise, Inc. | Systems and methods for encoding knowledge for automated management of software application deployments |
US20090228955A1 (en) * | 2003-11-10 | 2009-09-10 | Microsoft Corporation | System for Customer and Automatic Color Management Using Policy Controls |
-
2011
- 2011-02-17 RU RU2011106225/08A patent/RU2487409C2/ru not_active IP Right Cessation
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2216043C2 (ru) * | 2000-09-12 | 2003-11-10 | Лузянин Виталий Петрович | Способ выработки решений и система для его реализации |
US20090228955A1 (en) * | 2003-11-10 | 2009-09-10 | Microsoft Corporation | System for Customer and Automatic Color Management Using Policy Controls |
RU2248612C1 (ru) * | 2004-01-29 | 2005-03-20 | Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Военный институт радиоэлектроники | Комплексный автоматизированный механизм "дренаж" дистанционной профессиональной подготовки персонала распределённой информационно-управляющей системы, оснащаемый машиночитаемыми носителями информации для хранения библиотеки сменных программных модулей и базы данных о моделях специалистов, знаниях, умениях, навыках обучаемых, сценариях и результатах подготовки |
US7490073B1 (en) * | 2004-12-21 | 2009-02-10 | Zenprise, Inc. | Systems and methods for encoding knowledge for automated management of software application deployments |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2682108C1 (ru) * | 2018-02-13 | 2019-03-14 | Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования Академия Федеральной службы охраны Российской Федерации | Способ использования вариантов противодействия сетевой и потоковой компьютерным разведкам и сетевым атакам и система его реализующая |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
RU2011106225A (ru) | 2012-08-27 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Meinshausen et al. | Methods for causal inference from gene perturbation experiments and validation | |
Roldán et al. | Variance-based structural equation modeling: Guidelines for using partial least squares in information systems research | |
Letier et al. | Uncertainty, risk, and information value in software requirements and architecture | |
Alfaro‐García et al. | Logarithmic aggregation operators and distance measures | |
CN108833458B (zh) | 一种应用推荐方法、装置、介质及设备 | |
EP3401856A1 (en) | System, device and method for releasing vehicle insurance surveying task, and readable storage medium | |
Liao et al. | A Choquet integral-based hesitant fuzzy gained and lost dominance score method for multi-criteria group decision making considering the risk preferences of experts: Case study of higher business education evaluation | |
Dabbagh et al. | An approach for integrating the prioritization of functional and nonfunctional requirements | |
Mittas et al. | A framework for comparing multiple cost estimation methods using an automated visualization toolkit | |
US20210334693A1 (en) | Automated generation of explainable machine learning | |
KR102195629B1 (ko) | 인공지능 학습데이터 생성을 위한 크라우드소싱 기반 프로젝트에서의 작업 능력 지수에 기반한 작업자 선정 방법 | |
Al-Humaidi | Construction projects bid or not bid approach using the fuzzy technique for order preference by similarity FTOPSIS method | |
US10885486B2 (en) | System and method for determining automation potential of a process | |
Gao et al. | Research on Cloud Service Security Measurement Based on Information Entropy. | |
Anjum et al. | Assessment of software vulnerabilities using best-worst method and two-way analysis | |
US20210142213A1 (en) | Data Partitioning with Quality Evaluation | |
Tanneru et al. | Quantifying uncertainty in natural language explanations of large language models | |
RU2487409C2 (ru) | Способ выработки решений проблем развития автоматизированной системы управления и система для его осуществления | |
Liao et al. | Compromise solutions for stochastic multicriteria acceptability analysis with uncertain preferences and nonmonotonic criteria | |
Sarabando et al. | Group decision making with incomplete information: a dominance and quasi‐optimality volume‐based approach using Monte‐Carlo simulation | |
CN113239244B (zh) | 基于信度结构的多不确定偏好获取方法、装置和电子设备 | |
WO2020214187A1 (en) | Identifying and quantifying sentiment and promotion bias in social and content networks | |
KR101478935B1 (ko) | 리스크-프로파일 생성 장치 | |
Staverska et al. | Financial diagnostics as an instrument for promoting sustainable development of the enterprise in a crisis conditions | |
RU2216043C2 (ru) | Способ выработки решений и система для его реализации |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20140218 |