Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Разработка системы мониторинга внутренней деятельности аэропорта с применением мультиагентных технологий

Работа №139051

Тип работы

Магистерская диссертация

Предмет

информатика

Объем работы91
Год сдачи2019
Стоимость4820 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
34
Не подходит работа?

Узнай цену на написание



Введение 5
Глава 1. Влияние степени неопределённости на принятие решений 9
1.1 Процесс принятия решений в условиях неопределенности 9
1.2 Статистические модели принятия решений 10
1.3 Имитационное моделирование 13
1.4 Экспертные системы 14
1.5 Нечёткая логика 15
1.6 Генетические алгоритмы 16
Выводы по первой главе 18
Глава 2. Мультиагентные технологии в системах мониторинга и управления 19
2.1 Мультиагентный подход в управлении сложными процессами 19
2.2 Понятие агента 22
2.3 Понятие мультиагентной системы 25
2.4 Классификация мультиагентных систем 26
2.5 Стандарты разработки МАС 28
2.6 Коммуникация агентов 29
2.7 Поиск консенсуса и круглый стол в МАУ 33
2.8 Мультиагентный подход в принятие решений в условиях неопределённости 35
Выводы по второй главе 36
Глава 3. Описание МАС управления внутренней деятельностью аэропорта 37
3.1 Технические зоны аэропорта 37
3.2 Позиционирование объектов на лётном поле 38
3.3 Общее описание мультиагентной системы мониторинга и управления 40
3.4 Состояния транспортных средств 44
3.5 Приоритеты в движении и обслуживании объектов 46
3.6 Агентные элементы МАУ аэропорта 47
3.6.1. Агент «Диспетчер» 47
3.6.2 Агент «Обслуживание ВС» 48
3.6.3 Агент «Управление ТС» 49
3.6.4 Агент «Изменение маршрута» 51
3.6.5 Агент «Подъезд/Отъезд ТС к ВС» 52
3.6.6 Агент «Безопасность движения» 53
3.6.7 Агент «Управление инцидентами» 56
3.6.8 Агент «Контроль выполнения инструкций» 59
3.7 Типовые примеры взаимодействия агентов при разных ситуациях и сравнение с системой без МАС 60
3.7.1 Обслуживание самолёта 60
3.7.2 Обслуживание нештатных ситуаций 62
3.8 Общие требования к технической реализация МАУ 63
Выводы по третей главе 64
Глава 4. Основные алгоритмы системы управления внутренней деятельностью аэропорта 66
4.1 Распределение работ по обслуживанию ВС 66
4.2 Составление расписания работ ТС 72
4.3 Построение маршрутов ТС 73
4.4 Мониторинг выполнения маршрута 75
4.5 Предотвращение столкновений на лётном поле 77
4.6 Определение очерёдности проезда перекрёстка 79
4.7 Ликвидация ЧС 79
Выводы по четвёртой главе 84
Заключение 85
Список литературы 87



Современный аэропорт является «городом в городе», имеющим собственную сложную производственную и информационную инфраструктуру. От качества работы всех внутренних систем и от их слаженного взаимодействия зависит не только эффективность деятельности аэропорта, но и, что очень важно, безопасность пассажиров. Трагические события с крушением самолета 5 мая 2019 года в аэропорту Шереметьево убедительно подтверждают это.
За правильность и своевременность исполнения согласованных плановых событий, происходящих на летном поле аэропорта и в его функциональных подразделениях, отвечают различные службы, коммуникация между которыми осуществляется, в основном, посредством большого количества людей и технических устройств Опубликовано достаточно много описаний инцидентов в аэропортах — столкновения самолетов, столкновения самолетов с обслуживающими автомобилями и движущимися механизмами, которые приводили к серьезными авариям [43].
Как показывает анализ этих происшествий, в их основе практически всегда лежит человеческий фактор. Чем сложнее производственные процессы, чем выше топологическая плотность коммуникаций и чем выше неопределённость складывающихся ситуаций на летном поле, тем больше работников, находящихся на разных рабочих местах (пилоты самолетов, диспетчеры наземных служб, руководители производственных подразделений, механики, водители автотранспортных единиц), вовлекаются в процесс принятия решений. В этом случае процесс принятия решений носит распределенный характер, и чем чаще случаются незапланированные события, тем ниже эффективность существующих систем, не способных самостоятельно принимать решения и автоматически перестраиваться под изменения в среде [35].
Для улучшения качества функционирования аэропорта необходимо по возможности максимально автоматизировать мониторинг и управление текущим состоянием аэродрома. И так огромный объем операций, которые необходимо выполнять для нормального функционирования аэропорта каждый день растёт слишком быстро. Прирост количества операций в аэропорту Пулково с 2008 по 2018 на 43% наглядно демонстрирует это (рис. 1). Организовывать управление внутренней деятельностью аэропорта становится всё сложнее, поэтому создание интеллектуальных автоматизированных систем мониторинга и управления представляется актуальной задачей.
Внедрение в аэропорту Шереметьево системы совместного принятия решений (ССПР), которая направлена на повышение качества планирования взлетов и прилетов, повысило качество обслуживания, уменьшило задержки и пропуски слотов для вылета. ССПР для аэропорта — это комплекс взаимоувязанных и согласованных процедур, направленных на повышение уровня организации потоков работ по обеспечению полетов, пропускной способности аэропорта и его воздушного пространства за счет повышения уровня предсказуемости событий и оптимизации процессов эффективного использования ресурсов [28].
Эффективно сформированное расписание движения воздушных судов (ВС) составляет не менее 50 % успеха в выполнении суточных планов полетов в аэропорту [28].Однако такие системы не затрагивают процесс планирования расписания движения и взаимодействия наземных технических средств (ТС), что естественным образом оказывает влияние на остальные 50% успеха выполнения планов полётов.
Нескоординированные операции в аэропортах часто ведут к дополнительным задержкам, ожиданию на земле и в воздухе и удорожанию полетов, а также к отрицательному воздействию на окружающую среду [26]. На данный момент в большинстве аэропортов мира существует система планирования трафика на рулёжной дорожке и система отслеживания положения наземных служб, однако такие системы не принимают решения по предотвращению нештатных (НС) и чрезвычайных ситуаций (ЧС), а лишь информируют диспетчера о положении объектов на лётном поле. Отметим, что на основе таких систем разведения самолётов и внедрении мультиагентных систем постоянного мониторинга и управления возможно построение эффективных систем управления наземным трафиком [10].
Таким образом, целью данной выпускной работы является создание концептуально-функционального подхода к разработке прототипа системы мониторинга и управления текущей ситуацией на аэродроме с использованием мультиагентных систем.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи: исследовать методы принятия решений в системах с высокой степенью неопределённости, исследовать мультиагентный подход в решении задач управления, разработать и спроектировать концептуально-функциональный прототип мультиагентной системы управления транспортом на аэродроме.
Объектом исследования является современный крупный аэропорт с плотным графиком работы воздушных судов и наземных служб.
Предметом исследования является система мониторинга текущих событий и управления нештатными и чрезвычайными ситуациями.
Обозначим в общем виде необходимые функции, разрабатываемой системы:
• Выбор сценария ликвидации нештатных и чрезвычайных ситуаций
• Предотвращение опасных сближений ТС
• Предотвращение отклонений от запланированных маршрутов ТС
• Предотвращение столкновений ТС
• Составление очереди по обслуживанию ВС
• Планирование рейсов для обслуживания ВС
• Перестроение маршрутов при обнаружении препятствий
Рассмотрим далее теоретические основы принятия решений в условиях неопределённости и необходимые предпосылки и возможности для построения мультиагентной системы мониторинга и управления нештатными и чрезвычайными ситуациями.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь студентам в написании работ!


Мультиагентный подход в сочетании с концепцией Интернета вещей является перспективным направлением для организации распределённых систем. Описанная в этой работе система мониторинга и управления внутренней деятельностью аэропорта позволяет существенно уменьшить неопределённость при принятии решений во время выполнения рутинных операций, нештатных и критических ситуаций в режиме реального времени.
В первой главе этой работы были рассмотрены теоретические основы принятия решений в условиях неопределённости. Также были описаны современные подходы к построению систем принятия решений.
Далее были рассмотрены основные понятия мультиагентных систем и мультиагентного управления. Рассмотрены подходы к построению таких систем и их компоненты. Описаны способы коммуникации агентов и способы поиска консенсуса.
В третей главе была описана предлагаемая МАС управления внутренней деятельностью аэропорта. Рассмотрены функции и алгоритмы работ всех агентов. Приведены примеры взаимодействия агентов для решения различных ситуаций и онтология системы. Описаны преимущества, которые даёт внедрение данной системы. Рассмотрены технические средства, необходимые для реализации системы.
В заключительной главе подробно рассматриваются алгоритмы мультиагентного планирования обслуживания ВС и составления плана ликвидации инцидентов на основе нечёткой логики. Построены модели совместного принятия решений агентами. Приведён пример базы данных для агента «Управление инцидентами». Описаны алгоритмы решения целевых задач системы.
В рамках выполнения работы был спроектирован концептуально-функциональный прототип мультиагентной системы, реализующий необходимую функциональность, сформулированную в целях и задачах работы. Дальнейшим развитием этой темы может служить построение типовых сценариев на основе нештатных и чрезвычайных ситуаций, произошедших в аэропортах мира по образу приведённого в работе примера. Кроме того, мультиагентный подход позволяет наращивать функциональность системы путём добавления новых типов агентов с новым функционалом без необходимости перестраивать всю систему. Широкие возможности языка агентов также позволяют достаточно легко встраивать подобные системы в другие агентные системы для создания единого информационного пространства.



[1] Emelyanov A. et al. Decision-making by airport ground services by means of math-economic simulation and fuzzy logic //Journal of Engineering and Applied Sciences. — 2018. — Т. 13. — №. 16. — С. 6748-6753.
[2] Olga Vasileva and Vladimir Kiyaev. Generation of Efficient Cargo Operation Schedule at Seaport with the Use of Multiagent Technologies and Genetic Algorithms // Proceedings of the Third International Scientific Conference «Intelligent Information Technologies for Industry» (IITI’18). — «Advances in Intelligent Systems and Computing». — Volume 874-1, 2019. — p. 401 — 410
[3] Wooldridge, Michael J. An Introduction to MultiAgent Systems. — 2nd ed. — Liverpool: John Wiley & Sons, 2009
[4] Амелин К.С., Граничин О.Н., Кияев В.И., Корявко А.В. Введение в разработку приложений для мобильных платформ. — Санкт-Петербург: ВВМ, 2011. — 535 С.
[5] Амелина Н.О., Амелин К.С., Граничин О.Н., Кияев В.И. Развитие нефтегазовых комплексов и сетей: мониторинг и мультиагентное управление // В сб. материалов V научно-практической конференции «Суперкомпьютерные технологии в нефтегазовой отрасли. Математические методы, программное и аппаратное обеспечение», Москва, февраль 2015, C. 17- 21.
[6] Амелин К. С., Амелина Н. О., Граничин О. Н., Кияев В. И. Разработка приложений для мобильных интеллектуальных систем на платформе Intel Atom. – СПб.: Издательство ВВМ, 2012
[7] Башуров В.В., Филимоненкова Т.И. Математические модели безопасности. — Новосибирск: Наука, 2009
[8] Бобырь М. В., Милостная Н. А. Нечеткая модель интеллектуальной системы управления мобильным роботом //Проблемы машиностроения и автоматизации. — 2015, №. 3. — С. 57-67.
[9] Вахрушева А. А. Технологии позиционирования в режиме реального времени // Вестник СГУГиТ (Сибирского государственного университета геосистем и технологий). — 2017, №1
[10] Городецкий В. И. и др. Прикладные многоагентные системы группового управления //Искусственный интеллект и принятие решений. — 2009, №. 2. — С. 3-24.
[11] Городецкий В. И., Бухвалов О. Л., Скобелев П. О. Современное состояние и перспективы индустриальных применений многоагентных систем // УБС. 2017. №66. Стр. 94 — 157
[12] Граничин О.Н., Кияев В.И. Информационные технологии и системы в современном менеджменте (монография). — Санкт-Петербург: ВВМ, 2014. — 897 С.
[13] Граничин О.Н., Кияев В.И. Мониторинг и мультиагентное управление // В сб. материалов Тринадцатой Всероссийской конференции «Преподавание информационных технологий в Российской Федерации», АПКИТ, 14-15 мая 2015 г., Пермь, с. 90-91
[14] Добров Б. В., Иванов В.В., Лукашевич Н.В., Соловьев В.Д. Онтологии и тезаурусы: модели, инструменты, приложения. — М.: Бином. Лаборатория знаний, 2009. — 173 с.
[15] Емельянов С. Г., Титов В. С., Бобырь М. В. Интеллектуальные системы на основе нечеткой логики и мягких арифметических операций //М.: Аргамак-медиа. — 2014.
[16] ЕмельяноваН. идр. Simulation modeling and fuzzy logic in real-time decision-making of airport services. — Litres, 2017.
[17] Ерофеева В. А., Иванский Ю. В., Кияев В. И. Управление роем динамических объектов на базе мультиагентного подхода. // Компьютерные инструменты в образовании — 2015, № 6 — с. 36-44.
[18] Иванов Д. В. Многоальтернативная система принятия решения для социотехнических объектов на основе теоретико-игровых методов и мультиагентных технологий в условиях риска //Вестник Воронежского государственного технического университета. — 2016. — Т. 12, №. 1.
[19] Иванов Д.Я. Использование принципов роевого интеллекта для управления целенаправленным поведением массово-применяемых микророботов в экстремальных условиях // Известия высших учебных заведений. Машиностроение. — 2011, №9
[20] Каляев И.А., Гайдук А.Р., Капустян С.Г. Модели и алгоритмы коллективного управления в группах роботов. — М.: Физматлит, 2009.
[21] Катаев А. В. Виртуальные бизнес-организации СПб.: Изд-во Политех-нического университета, 2009. — 120 с.
[22] Каталевский Д. Ю. Основы имитационного моделирования и системного анализа в управлении //М.: Издательство Московского университета. – 2011.
[23] Кияев В. И., Шкарбан А. С. Мониторинговые системы безопасности на базе мультиагентного подхода // В сб. докладов IX Санкт-Петербургской региональной конференции «Информационная безопасность регионов России" (ИБРР-2015), СПб, 28-30 октября 2015 г. ‒ с. 93.
[24] Кияев В.И. Стандартизация, метрология и качество разработки программного обеспечения и информационных технологий. — СПб: Изд-во СПбГЭУ, 2016. — 475 с.
[25] Крысина И. В. Использование многоагентных алгоритмов для решения задач составления расписаний //Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. – 2008, №. 46.
[26] Луговая А. В., Коновалов А. Е. Совместное принятие решения о потоках прилета и вылета воздушных судов при организации воздушного движения //Научный вестник Московского государственного технического университета гражданской авиации. – 2017. – Т. 20, №. 4.
[27] Мелихова О.А., Вепринцева О.В., Чумичев В.С. [и др.] Понятие агента в системах искусственного интеллекта // Технические науки - от теории к практике: сб. ст. по матер. LIII междунар. науч.-практ. конф. № 12(48). – Новосибирск: СибАК, 2015
[28] Никулин А. О. Система совместного принятия решений как эффективный инструмент организации работы аэропорта в условиях пиковых нагрузок //Научный вестник Московского государственного технического университета гражданской авиации. – 2018. – Т. 21, №. 5.
[29] Панкратьев Е. В. и др. Алгоритмы и методы решения задач составления расписаний и других экстремальных задач на графах больших размерностей //Фундаментальная и прикладная математика. – 2003. – Т. 9, №. 1. – С. 235-251.
[30] Полковникова Н. А., Курейчик В.М. Разработка модели экспертной системы на основе нечёткой логики // Известия ЮФУ. Технические науки. 2014. №1 (150)
[31] Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект. Современный подход. ‒ 2-е изд. ‒ М.: Вильямс, 2006.
[32] Рыков А. С. Системный анализ: модели и методы принятия решений и поисковой оптимизации. – 2009. – c. 210-239
[33] Сазонов В. В., Скобелев П. О., Майоров И. В. Применение мультиагентных технологий в транспортной задаче с временными окнами и несколькими пунктами погрузки //Управление большими системами: сборник трудов. – 2016, №. 64.
[34] Скобелев П.О. и др. Адаптивное мультиагентное планирование производственных ресурсов на основе онтологии //Information & Control Systems/Informazionno-Upravlyaushie Sistemy. – 2018. – Т. 97, №. 6.
[35] Скобелев П.О. Открытые мультиагентные системы для оперативной обработки информации в процессах принятия решений. // Автометрия. – 2002, № 6
[36] Соколова М. А. Системы управления наземным движением на площади маневрирования аэродрома // Современные инновации. 2018. №4 (26)
[37] Стандарт ИКАО Doc 9830 AN/452// Издание первое, 2004.
[38] Таненбаум Э. и др. Распределенные системы. Принципы и парадигмы. – СПб.: Питер, 2003.
[39] Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. —М.: Эдиториал УРСС, 2002.
[40] Трофимов В. и др. Информационные системы и технологии в экономике и управлении в 2 ч. Часть 2 5-е изд., пер. и доп.– Litres, 2018.
[41] Фрадков А.Л., “Кибернетическая физика”, СПб, 2003
[42] Чернов, В. Г. Основы теории нечетких множеств: учеб. пособие / В.Г. Чернов; Владим. гос. ун-т.- Владимир: Изд-во Владим. гос. ун-та, 2010. – 96 с
[43] Аудиторский центр оценка рисков http://www.audit-center.biz/incidents.html(Дата обращения: 01.05.2019)
[44] Аэропорт Пулково Санкт-Петербург https://pulkovoairport.ru/about/ performance/ (Дата обращения: 01.05.2019)
[45] Нечеткие вычисления при помощи переговоров программных агентов http://vbibl.ru/informatika/34967/index.html?page=34(Дата обращения: 01.05.2019)


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.




©2024 Cервис помощи студентам в выполнении работ