Статья

Название статьи МЕТОДЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ БЕСПЕРЕБОЙНОЙ РАБОТЫ СЕТЕЦЕНТРИЧЕСКИХ ИНФОРМАЦИОННО-ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ С КЛАСТЕРИЗАЦИЕЙ
Автор Э.В. Мельник, А.Б. Клименко, Д.Я. Иванов, В.А. Гандурин
Рубрика РАЗДЕЛ III. РАСПРЕДЕЛЕННЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ И СИСТЕМЫ
Месяц, год 12, 2016
Индекс УДК 004.75+004.052.3
DOI 10.18522/2311-3103-2016-12-7184
Аннотация Статья посвящена вопросам обеспечения бесперебойной работысетецентрических информационно-управляющих систем (СИУС) с распределенным диспетчированием и кластеризацией, применение которых целесообразно для управления мультиробототехническими комплексами, производствами, энергетическими, транспортными и ресурсодобывающими системами и другими сложными мехатронными комплексами. Являясь средством достижения бесперебойности функционирования, для многих типов СИУС отказоустойчивость реализована путем возможности реконфигурирования, что, в свою очередь, ставит вопросы о разработке новых и адаптации известных методов и алгоритмов процедуры реконфигурации. В настоящее время наиболее перспективными считаются активные реконфигурируемые системы, подразумевающие изменение управления в зависимости от возникшей внештатной ситуации, поскольку позволяют парировать широкий круг отказов. Помимо этого, отказ от структурной избыточности в пользу смешанного резерва, включающего структурное резервирование, принципы скользящего резерва и резерв производительности позволяет существенно улучшить стоимостные, массогабаритные и надежностные характеристики СИУС. В рамках данной статьи внимание акцентируется на одной из наиболее важных задач обеспечения отказоустойчивости посредством реконфигурации – задаче формирования конфигураций системы, ее формальной постановке, методам решения и исследованию влияния критерия выравнивания нагрузки в составе целевой функции на качество получаемых конфигураций с точки зрения загруженности процессорных устройств. Формирование конфигураций СИУС с распределенным диспетчированием и кластеризацией – многокритериальная задача с многими ограничениями, относящаяся к классу NP-сложных. В общем случае задача формирования конфигурации СИУС сводится к распределению задач управления по процессорным устройствам, с учетом ограничений на время выполнения комплекса задач и на их следование, если исходное множество частично упорядочено. В силу сложности пространства поиска, его предварительное исследование по трудоемкости сопоставимо со сложностью получения решений, а применение каких-либо априорных знаний о строении поискового пространства малоэффективно. По этой причине эффективными являются методы, в основе которых лежит случайный поиск, либо различного рода эволюционные стратегии. Для решения сформулированной задачи формирования конфигураций СИУС был выбран метод имитации отжига – как метод, позволяющий в относительно короткие сроки получить по крайней мере одно приближенное решение из множества существующих. В качестве эксперимента на произвольно сформированных частично упорядоченных множествах задач управления производилось моделирование их распределения по процессорным устройствам. Эффективность получаемых решений оценивалась по нескольким критериям, включая и критерий выравнивания загруженности устройств. Результаты моделирования показали присутствие эффекта сглаживания пиков нагрузки, что, в свою очередь, позволяет повысить вероятность безотказной работы СИУС.

Скачать в PDF

Ключевые слова Сетецентрическое управление; сетецентрический подход; информационно-управляющая система; отказоустойчивость; надежность; децентрализованное диспетчирование.
Библиографический список 1. Фархадов М.П., Душкин Д.Н. Сетецентрические технологии: эволюция, текущее положение и области дальнейших исследований // Автоматизация и современные технологии. – 2012. – № 1. – C. 21-29.
2. Рахманов А.А. Принципы и подходы к концептуальному проектированию сетецентриче-ских систем // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2010. – № 12 (113). – C. 125-134.
3. Ефремов А.Ю., Максимов Д.Ю. Сетецентрическая система управления – что вкладыва-ется в это понятие // 3-я Российская конференция с международным участием «Техни-ческие и программные средства систем управления, контроля и измерения» (УКИ-12).
– 2012. – C. 158-161.
4. Маслобоев А.В., Путилов В.А., Сютин А.В. Координация в многоуровневых сетецентрических системах управления региональной безопасностью: подход и формальная модель // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики.
– 2015. – Вып. 15, № 1. – C. 1-12.
5. Заборовский В.С. и др. Сетецентрический подход к созданию системы удаленного управления робототехническими объектами с борта орбитальной станции // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Информатика. Телекоммуникации. Управление.
– 2013. – Вып. 186, № 6. – С. 17-26.
6. Dado E., Koenders E.A.B., Carvalho D.B.F. Netcentric Virtual Laboratories for Composite Materials // Compos. Their Prop. / ed. Hu N. InTech, 2012. – P. 227-244.
7. Шабунин А.Б. и др. Сетецентричский подход к созданию распределенных систем управ-ления ресурсами ОАО “РЖД” на основе мультиагентных технологий // Труды XIV Ме-ждународной конференции «Проблемы управления и моделирования в сложных систе-мах» ПУМСС’2012. – Самара: СНЦ РАН, 2012. – С. 724-734.
8. Шабунин А.Б. и др. Сетецентрический подход к созданию мультиагентной системы для управления производственными процессами ОАО «РЖД» // Материалы Международной научно-практической мультиконференции «Управление большими системами-2011». 14-16 ноября. Т. 3. – М., 2011. – С. 222-225.
9. Павлов В.B., Волков А.Е., Волошенюк Д.А. Инвариантная сетецентрическая система управления конфликтными ситуациями воздушных кораблей на этапе захода на посадку // Кибернетика и вычислительная техника. – 2015. – № 180. – С. 45-65.
10. Шнепс М.А. О сетях телекоммуникаций для Системы 112, МЧС и МО // Int. J. OpenInf. Technol. – 2014. – Vol. 2, No. 3. – P. 1-10.
11. Коробкин В.В., Серогодский А.И. Безопасность функционирования программного обес-печения в управляющих системах на высокорисковых промышленных объектах // Шестая Всероссийская мультиконференция по проблемам управления (30 сентября – 5 октября 2013 г.): Материалы мультиконференции в 4 т. – Ростов-на-Дону: Изд-во ЮФУ, 2013. – С. 228-232.
12. Коровин Я.С., Ткаченко М.Г., Кононов С.В. Оперативная диагностика состояния нефте-промыслового оборудования на основе технологий интеллектуальной обработки данных // Нефтяное хозяйство. – 2012. – № 9. – С. 116-118.
13. Ashton K. That “Internet of Things” ThingThing, in the real world things matter more than ideas // RFiD J. –2009.
14. Gubbi J. et al. Internet of Things (IoT): A vision, architectural elements, and future directions // Futur. Gener. Comput. Syst. – 2013. – Vol. 29. – P. 1645-1660.
15. Иванов Д.Я., Мельник Э.В. Принципы организации децентрализованных сетецентрических информационно-управляющих систем // Вестник компьютерных и информационных технологий. – 2013. – № 4. – С. 25-30.
16. Мельник Э.В. и др. Методы организации высоконадежныхсетецентрических ИУС с рас-пределенным диспетчированием и кластеризацией // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2015. – № 10 (171). – С. 129-143.
17. Dorigo M., Birattari M. Swarm intelligence // Scholarpedia. – 2007. – Vol. 2, No. 9. – P. 1462.
18. Bonabeau E., Dorigo M., Theraulaz G. Swarm intelligence: from natural to artificial systems. – Oxford university press, 1999. – No. 1.
19. Beni G. From Swarm Intelligence to Swarm Robotics // Swarm Robot. Work. state-of-the-artSurv. – 2005. – P. 1-9.
20. Dorigo M. et al. Swarmanoid: A novel concept for the study of heterogeneous robotic swarms // IEEE Robot. Autom. Mag. – 2013. – Vol. 20. – P. 60-71.
21. Sahin E. Swarm Robotics : From Sources of Inspiration // Swarm Robot. Work. state-of-the-artSurv. – 2005. – P. 10-20.
22. Kaliaev I., Kapustjan S., Ivanov D. Decentralized control strategy within a large group of objects based on swarm intelligence // 2011 IEEE 5th Int. Conf. Robot. Autom. Mechatronics.
– 2011. – P. 299-303.
23. Kostadinova R., Adam C. Performance Analysis of the Epidemic Algorithms // Intell. Control Autom. – 2008. – No. 6. – P. 6675-6679.
24. Hollerung T.D., Bleckmann P. Epidemic Algorithms. – URL: http://my.fit.edu/~gfrederi/ ComplexNetworks/09-Epidemic-Algorithms.pdf (accessed: 15.05.2015).
25. Барский А.Б. Параллельные информационные технологии. – М.: ИНТУИ, 2007. – 503 с.
26. Костенко В.А., Смелянский Р.Л., Трекин А.Г. Синтез структур вычислительных систем реального времени с использованием генетических алгоритмов // Программирование.
– 2000. – № 5. – С. 63-72.
27. Костенко В.А. Задача построения расписания при совместном проектировании аппарат-ных и программных средств // Программирование. – 2002. – № 3. – С. 64-80.
28. Korf R.E. A new algorithm for optimal bin packing // AAAI/IAAI. – 2002. – P. 731-736.
29. Mertens S. The easiest hard problem: Number partitioning // Comput. Complex. Stat. Phys. Oxford University Press New York, NY, USA, 2006. – Vol. 125, No. 2. – P. 125-139.
30. Korobkin V., Melnik E., Klimenko A. Fault-tolerant architecture for the hazardous object in-formation control systems // Appl. Inf. Commun. Technol. (AICT), 2015 9th Int. Conf. – Ros-tov-on-Don: SFedU, 2015. – P. 274-276.
31. Klimenko A.B., Klimenko V. V, Melnik E.V. The parallel simulated annealing-based reconfigu-ration speedup algorithm for the real time distributed control system fault-tolerance providing // Appl. Inf. Commun. Technol. (AICT), 2015 9th Int. Conf. – Rostov-on-Don: SFedU, 2015. – P. 277-280.
32. Melnik E.V. et al. A Novel Approach to Fault Tolerant Information and Control System Design // 5-th Int. Conf. Informatics, Electron. Vis. Dhaka, Bangladesh: University of Dhaka, 2016.
33. Melnik E.V., Klimenko A.B. Informational and Control System Configuration Generation Prob-lem with Load-Balancing Optimization // Proc. 10th Int. Conf. Appl. Inf. Commun. Technol.
– 2016. – P. 492-496.
34. Горелова Г.В., Мельник Э.В. Эффект выравнивания вычислительной нагрузки процессорных устройств в высоконадежных распределенных информационно-управляющих системах // Мехатроника, автоматизация, управление. – 2012. – С. 29-35.

Comments are closed.