Формирование частных критериев эффективности A-CDM с учетом интересов участников процесса принятия решений в динамической обстановке

Рассматривается задача совместного управления производственным процессом на авиапредприятиях (CDM) в динамически изменяющихся условиях возникновения нештатных ситуаций, вносящих изменения в план действий. В производственном процессе в силу разной направленности решаемых задач решение может потребовать перебора как большого, так и малого количества возможных вариантов решения. В статье представлен конкретный пример подобной ситуации, затрагивающей традиционные три службы авиационного комплекса, имеющие каждый свои интересы в общем производственном процессе. Решением такой задачи является единственный вариант в пользу общего производственного процесса. Для этого введен ряд обозначений и допущений, перечень которых может дополняться. Определены динамические приоритеты для каждого участника процесса. Оптимизация совместного принятия решений может быть достигнута как простым перебором вариантов решения, так и при помощи генетического алгоритма, который позволяет за меньшее число итераций в реальном масштабе времени получить субоптимальное, отвечающее требованиям участников процесса решение. В приведённом примере рассматривается ситуация, возникающая на реальном предприятии из-за плохих метеорологических условий. Так, экспертным путем назначаются динамические приоритеты на основе мультипликативной формы для задержанных рейсов с учетом интересов участников процесса, формируются частные критерии для ранжирования рейсов на каждом шаге перепланирования, применяется генетический алгоритм. В результате получено четыре варианта решения «сбойной» ситуации, возникшей в результате воздействия внешних факторов. Первые три варианта соответствуют интересам трех заинтересованных сторон, а четвертый – консолидированный. Все варианты решения оказались различными, что говорит о необходимости применения объективного и обоснованного аппарата принятия решения при совместном управлении производственным процессом. Предлагаемый математический аппарат обладает такой способностью и имеет перспективы внедрения.

совместное принятие решений (CDМ), безопасность полетов (БП), генетический алгоритм (ГА)

1. Жильцов И.Е., Митрофанов А.К., Рудельсон Л.Е. Оценка пропускной способности в задаче совместного планирования потоков воздушных судов // Научный Вестник МГТУ ГА. 2018. Т. 21, № 2. С. 83–95. DOI: 10.26467/2079-0619-2018-21-2-83-95

2. Михайлин Д.А. Экспертная оценка опасности полета группы воздушных судов при их сближении с помощью программы-диспетчера // Научный Вестник МГТУ ГА. 2017. Т. 20, № 5. С. 116–130. DOI: 10.26467/2079-0619-2017-20-5-116-130

3. Михайлин Д.А. Нейросетевой алгоритм безопасного облета воздушных препятствий и запрещенных наземных зон // Научный Вестник МГТУ ГА. 2017. Т. 20, № 4. С. 18–24. DOI: 10.26467/2079-0619-2017-20-4-18-24

4. Лебедев Г.Н., Малыгин В.Б. Формирование частных критериев эффективности A-CDM с учетом интересов участников процесса принятия решений в динамической обстановке // Научный Вестник МГТУ ГА. 2019. Т. 22, № 6. С. 44–54. DOI: 10.26467/2079-0619-2019-22-6-44-54

5. Михайлин Д.А., Аллилуева Н.В., Руденко Э.М. Сравнительный анализ эффективности генетических алгоритмов маршрутизации полета с учетом их различной вычислительной трудоемкости и многокритериальности решаемых задач [Электронный ресурс] // Труды МАИ. 2018. № 98. 22 с. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=90386 (дата обращения 23.09.2020).

6. Зайцев А.В., Талиманчук Л.Л. Интеллектуальная система принятия решений для оценки научной деятельности на основе многоагентной системы // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2008. № 7. C. 85–88.

7. Луговая А.В., Коновалов А.Е. Совместное принятие решения о потоках прилета и вылета ВС при организации воздушного движения // Научный Вестник МГТУ ГА. 2017. Т. 20, № 4. С. 78–87. DOI: 10.26467/2079-0619-2017-20-4-78-87

8. Борсоев В.А. Принятие решения в задачах управления воздушным движением. Методы и алгоритмы / В.А. Борсоев, Г.Н. Лебедев, В.Б. Малыгин, Е.Е. Нечаев, А.О. Никулин, Тин Пхон Чжо / Под ред. Е.Е. Нечаева. М.: Радиотехника, 2018. 415 c.

9. Никулин А.О. Система совместного принятия решений как эффективный инструмент организации работы аэропорта в условиях пиковых нагрузок // Научный Вестник МГТУ ГА. 2018. Т. 21, № 5. С. 43–55. DOI: 10.26467/2079-0619-2018-21-5-43-55

10. Никулин А.О., Попов А.А. Внедрение процедур A-CDM в аэропорту Шереметьево // Научный Вестник МГТУ ГА. 2015. № 221. С. 68–80.

11. Нечаев Е.Е., Никулин А.О. Анализ работы системы «СИНХРОН» аэропорта Шереметьево в сложных метеорологических условиях // Научный Вестник МГТУ ГА. 2018. Т. 21, № 6. С. 31–42. DOI: 10.26467/2079-0619-2018-21-6-31-42

12. Габейдулин Р.Х. Задача динамического регулирования потоков воздушного движения задержками вылетов воздушных судов // Труды ГосНИИ АС. Сер. Вопросы авионики. 2018. № 2. С. 39–53.

13. Рудельсон Л.Е. Программное обеспечение автоматизированных систем управления воздушным движением. Ч. I. Системное программное обеспечение. Кн. 2. Операционные системы реального времени: учебное пособие. М.: МГТУ ГА, 2008. 96 с.

14. Соболь Е.М., Статников Р.Б. Выбор оптимальных параметров в задачах со многими критериями. М.: Наука, 1981. 110 c.

15. Игнащенко Е.Ю., Панков А.Р., Семенихин К.В. Минимаксно-статистический подход к повышению надежности обработки измерительной информации // Автоматика и телемеханика. 2010. № 2. C. 76–91.