ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СОВРЕМЕННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ ИНФОРМАЦИОННО-ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ КОМПЛЕКСА БОРТОВОГО ОБОРУДОВАНИЯ

АННОТАЦИЯ

В статье представляется вопрос проектирования информационно-вычислительных систем комплекса бортового оборудования. Решаются задачи процесса создания оптимального облика бортового комплекса. Для нахождения достаточно близкого к оптимальному значения функции предлагается использовать модифицированный генетический алгоритм. Проводятся исследования модифицированного алгоритма.

Ключевые слова: информационно-вычислительная система, комплекс бортового оборудования, модифицированный генетический алгоритм, генетический алгоритм, комплекс бортового приборного оборудования.

Типичным представителем территориально распределенной информационно-вычислительной системы является комплекс бортового оборудования (КБО), представляющий собой упорядочивание унифицированных модулей, посредством многообразных коммуникационных сред. Принципы организации подобной системы жестко регламентируются такими крупными программами, как DAIS, PAVE PILLAR, и определяют ее как территориально-распределенную неоднородную многомашинную бортовую вычислительную систему (БВС) с «фиксированным» распределением реализуемых задач между отдельными функциональными подсистемами. Базовые системы должны быть спроектированы таким образом, чтобы они могли вписаться в архитектуру комплекса авионики предыдущего поколения и быть использованы для модернизации бортового оборудования эксплуатирующихся самолетов при сохранении максимально возможной степени их сертификационного базиса, конструктивных элементов и электрических сетей (преемственность поколений). Разработка базовых систем авионики должна проводиться с максимальным использованием унифицированных вычислительных модулей (внутрипроектная унификация). При этом достаточно просто осуществляется гибкая структурная модификация комплексов, программное управление потоками информации, минимизация физических величин.

Среди концептуальных особенностей технологии проектирования подобных комплексов бортового оборудования выделяются открытость и адаптивность архитектуры БВС к различным применениям, глубокая унификация и стандартизация всех компонентов БВС на основе широкого применения COTS-технологий, функциональная и аппаратная интеграция на основе единой информационно-вычислительной сети.

Для объединения элементов многомашинной БВС используются стандартные цифровые соединения на основе специализированных технологий информационного обмена с использованием централизованного или децентрализованного методов доступа. Для отечественных комплексов бортового оборудования наиболее перспективным представляется использование следующих взаимосвязанных протоколов информационного обмена, разрешенных к применению в реальном времени: ГОСТ 26765.52-87 (аналог MIL-STD-1553B в редакции 1978г.); ГОСТ Р 50832-95 (идеология обмена STANAG 3910); перспективные организации обмена типа AS4074 и AS4075 с использованием сетевых принципов передачи данных.

Система информационного обмена является одним из наиболее сложных с точки зрения синтеза функциональных элементов бортового радиоэлектронного оборудования (БРЭО). Современные магистрально-модульные комплексы БРЭО являются территориально распределенными, реализующими в реальном масштабе времени совокупность различных по назначению функциональных задач, которые иерархически взаимосвязаны между собой. В результате появляется необходимость в решении системной задачи их функционального объединения в единый комплекс БРЭО посредством системы информационного обмена.

Анализ широкого спектра сетевых архитектур информационного обмена, таких как глобальные (WАN Wide Агеа Network) и городские (МАN Меtrоpоlian Агеа Network) сети, показал эффективность использования локальных сетей передачи данных. А наиболее перспективной базовой информационной технологией передачи данных, на основе которой могут быть реализованы единые унифицированные сетевые соединения перспективной авионики является "волоконный канал" FiЬrе Сhаnnеl (FC).

Внедрение в перспективные комплексы бортового оборудования высокоскоростных интерфейсов с организацией обмена, аналогичной информационно - вычислительным сетям (ИВС) общего применения, позволяет:

• обеспечить возможность системного подхода при проектировании единого интегрального комплекса бортового оборудования с динамически перестраиваемой, реконфигурируемой структурой;
• повышение скорости передачи и увеличение размеров массивов передаваемых данных в отдельных сообщениях;
• необходимые уровни достоверности передачи данных и электромагнитной совместимости при использовании высокоскоростных СИО;
• объединение большого количества абонентов и снятие ограничений на расстояния между ними и уменьшение количества физических каналов в иерархической структуре СИО;
• улучшение массо-габаритных характеристик канального оборудования в целом.

Постоянное расширение решаемых задач приводит к увеличению сложности БРЭО, что связанно с комплексной обработкой информации и оптимальной композицией функциональных подсистем БРЭО. Многообразие физических принципов, на базе которых реализуются функциональные подсистемы, огромное количество возможных вариантов структур объединения отдельных элементов в многофункциональный комплекс обуславливают чрезвычайную сложность и ответственность формализации основных этапов анализа и синтеза БРЭО и его функциональных элементов.

Процедуры синтеза БРЭО вообще, бортовых цифровых вычислительных систем и систем информационного обмена в частности, осуществляются в условиях поведенческой, архитектурной, надежностной и физической неопределенности, при существенном влиянии субъективных факторов в процессе принятия решений. Это обуславливает необходимость детальной проработки и оптимальной композиции всей совокупности функциональных элементов БРЭО в единое целое путем создания сквозной технологии синтеза, которая обеспечивает снижение неопределенности в оценке основных свойств разрабатываемых функциональных элементов БРЭО до уровня позволяющего осуществить обоснованный отбор оптимального варианта.

Процесс создания оптимального облика бортового комплекса включает две взаимосвязанные задачи:

• формирование критерия оптимальности, адекватного целям проектирования;
• выбор оптимальной проектной альтернативы из множества допустимых вариантов.

Для решения первой задачи формируются агрегированные критерии эффективности функционирования бортовых комплексов, и проводится формализация неопределенных факторов, заданных своими нечеткими количественными и качественными характеристиками.

Сложность решения второй задачи связана, в первую очередь, с уже описанным выше многообразием возможных вариантов структур основных устройств бортового комплекса. Использование при решении подобной задачи дискретной оптимизации аналитических методов отсечения и частичного перебора приводит к значительному росту объема вычислений при увеличении числа анализируемых вариантов. В связи с этим наиболее оптимальным представляется использование генетических алгоритмов, позволяющих за разумное время, находит значение функции достаточно близкое к оптимальному.

Подобные алгоритмы имитируют процедуру оптимизации в виде эволюции популяции, которая характеризуется циклическим процессом скрещивания индивидуумов и сменой поколений. Они работают с совокупностью индивидуумов, каждый из которых представляет возможное решение данной проблемы. Каждый индивидуум оценивается мерой его приспособленности, которая соответствует значению целевой функции для данного решения.

Генетический алгоритм осуществляет переход от популяции к популяции таким образом, чтобы средняя ценность составляющих ее строк увеличивалась, причем количество новых строк в популяции равно K´N, где K - коэффициент новизны. Если K<1, то популяция будет перекрывающейся, т.е. в новой популяции сохраняются некоторые строки из старой, а если K=1, то она будет неперекрывающейся, т.е. подвергнется полному обновлению.

Большинство существующих генетических алгоритмов используют три типа стандартных операторов: селекции, скрещивания и мутации.

Оператор селекции осуществляет отбор хромосом в соответствии со значениями их функции приспособленности. Чаще всего оператор селекции реализуется с помощью методов рулетки или турнира, которые отбирают особей с помощью многократного «запуска» рулетки. Колесо рулетки содержит по одному сектору для каждого члена популяции. Размер i-ого сектора определяется соотношением i-й и суммарной функций пригодности.

Оператор скрещивания осуществляет случайный обмен частями хромосом между двумя или более хромосомами в популяции. Механизм обмена заключается в определении пары родительских хромосом, выборе точки разрыва и конкатенации части первого и второго родителя.

Оператор мутации вносит дополнительное разнообразие в популяцию, обеспечивая стохастическое изменение части хромосом. Каждый ген строки, которая подвергается мутации, меняется на другой ген. В результате снижается риск сходимости процесса поиска к локальным экстремумам.

В стандартном генетическом алгоритме функция пригодности вычисляется для каждого варианта индивидуально и является постоянной величиной, независящей от размера и состава популяции. Модифицированный генетический алгоритм осуществляет вычисление с использованием метода обобщенных рангов, при котором функция пригодности определяется во взаимосвязи с остальными членами популяции и зависит как от числа, так и от конкретного набора последних. В данном контексте, алгоритм определяет лучшую хромосому в рамках данной популяции. И она может быть не лучшей с точки зрения глобальных критериев.

В результате однократной процедуры оптимизации определяется одна из точек множества эффективных стратегий (Парето-оптимальных вариантов), за исключением конечного числа худших вариантов. Последние должны быть исключены из оптимального по безусловному критерию предпочтения множества на этапе его анализа. Окончательный выбор оптимального варианта осуществляется на основе введения условия предпочтения отдельных показателей.

Оценка вариантов по строго ранжированным показателям предполагает наличие информации об абсолютном превосходстве определенных показателей, что позволяет проранжировать бортовые комплексы с использованием процедуры лексикографической оценки. Алгоритм предусматривает декомпозицию исходной многомерной задачи оценки в определенную последовательность задач оценки по иерархически упорядоченным скалярным показателям. Однако на практике приходится сталкиваться с возможным разбросом значений оценочных функций, обусловленным недостатком информации, погрешностями измерений, неточностью исходных данных и т.п. причинами. Поэтому определение «абсолютно лучшего» показателя вызывает затруднение.

Учитывая указанное обстоятельство, алгоритм лексикографической оценки преобразуется в алгоритм оценки с использованием возможных «уступок» по отдельным показателям. После ранжирования показателей эффективности по важности определяется объект, наиболее предпочтительный по главному показателю. Далее назначается «уступка» по данному показателю, отражающая возможный разброс значений этого показателя. При этом все объекты, у которых значения исследуемого показателя укладываются в рамки назначенной уступки, считаются равноценными. На следующем шаге алгоритма определяется объект наиболее предпочтительный по второму показателю. Аналогичные операции осуществляются по всем оставшимся показателям эффективности.

Разработанный модифицированный генетический алгоритм, позволяет осуществлять выбор оптимальной конфигурации комплекса бортового оборудования с помощью метода обобщенных рангов и использования алгоритма оценки с возможными «уступками».

Принцип его работы состоит в следующем.

Каждый вариант построения приборного комплекса кодируется в виде составной хромосомы, разделенной на участки соответствующие различным уровням детализации оборудования. Состав начальной популяции формируется на основе случайной выборки с равномерным законом распределения. Каждый участок хромосомы, характеризующий определенную подсистему комплекса, включает различные приборы, выполняющие однотипные функции. По этой причине формирование начальной популяции ограничивается наличием не более одного прибора из каждой подсистемы.

В качестве функции пригодности (полезности) вариантов бортового комплекса выбрана совокупность из трех показателей: масса, мощность, надежность. Таким образом, оценка вариантов по параметрам (М, Р, R) представляет собой многокритериальную задачу.

После проведения ранжирования начальной популяции вновь осуществляется операция кроссовера. При этом вероятность выпадения определенной хромосомы определяется как отношение ее ранга к суммарному рангу популяции. Полученная популяции снова подвергается ранжированию и на следующий этап функционирования алгоритма переходит определенное число лучших «представителей». Описанные шаги генетического алгоритма повторяются вновь, пока на протяжении нескольких поколений не будет происходить смены наилучшей хромосомы.

Проведенные исследования модифицированного алгоритма показали возможность использования в качестве «представителей» не более 30% всей популяции. Это не влияет на скорость сходимости генетического алгоритма, однако значительно снижает временные рамки его работы, а также уменьшает требуемую вычислительную мощность.

Алгоритм опробован применительно к задаче проектирования комплексов бортового приборного оборудования для вертолетов Ка-32 и Ка-226 и показал высокую эффективность решения задач оптимального комплексирования бортовой авионики с минимальными временными и аппаратными затратами.

Список литературы:

1. Шукалов А.В., Парамонов П.П., Книга Е.В., Жаринов И.О. Принципы построения вычислительных компонентов систем интегрированной модульной авионики // Информационно-управляющие системы. — 2014. — №5. — С. 64–71.
2. Сырямкин В.И., Шидловский В.С., Глушков Г.С., Лунев С.О., Бурмантов С.И. Интегрированные структурно-перестраиваемые корреляционно-экстремальные навигационные системы // Известия вузов. Приборостроение. — 2012. — Т. 55, № 2. — С. 51–55.
3. Гатчин Ю.А., Жаринов И.О. Основы проектирования вычислительных систем интегрированной модульной авионики: монография. — М.: Машиностроение, 2010. — 224 с.
4. Ефанов В.Н., Кожевникова Е.А. Комплексирование бортового оборудования на базе мобильного генетического алгоритма. // Мир авионики. — 2003. — №3. — С. 23–29.
5. Ефанов В.Н., Бодрунов С.Д. Открытые архитектуры в концепции авионики пятого поколения // Мир авионики. — 2004. — № 5. — С. 20–28.
6. Ефанов В.Н.,Токарев В.П. Авиационные приборы и измерительно-вычислительные комплексы. — М.: Машиностроение, 2010. — 783 с.
7. Колпаков К.М., Павлов А.М. Состояние и тенденции развития бортовых вычислительных систем перспективных летательных аппаратов. Аналитический обзор по материалам зарубежных источников / Под ред. Е.А. Федосова. — М.: ФГУП «НИИ АС», 2008. — Ч. 1. — 118 с.; Ч. 2. — 122 с.
8. Павлов А.М. Принципы организации бортовых вычислительных систем перспективных летательных аппаратов. // Мир компьютерной автоматизации. — 2001. — № 4 [Электронный ресурс]. — URL: www.mka.ru/?p=41177
9. Джанджгава Г.И., Герасимов Г.И., Петкевичус П.Ю. Развитие интегрированных комплексов бортового оборудования навигации, управления и наведения летательных аппаратов в разработках Раменского приборостроительного конструкторского бюро // Авиакосмическое приборостроение. — 2008. — № 2. — С. 3–8.