Математические модели оптимизации распределённых информационных систем тренажёрно-моделирующих комплексов

На правах рукописи

Янюшкин Вадим Вадимович

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ОПТИМИЗАЦИИ

РАСПРЕДЕЛЁННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

ТРЕНАЖЁРНО-МОДЕЛИРУЮЩИХ КОМПЛЕКСОВ

Специальность 05.13.18 – Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

Новочеркасск – 2010

Работа выполнена на кафедре «Автоматизированные системы управления» ГОУ ВПО «Южно-Российский государственный технический университет» (Новочеркасский политехнический институт)» и ООО «Центр тренажеростроения и подготовки персонала» (г. Москва)

Научный руководитель доктор технических наук, профессор

Михайлов Анатолий Александрович

Официальные оппоненты доктор технических наук, профессор

Курейчик Виктор Михайлович

кандидат технических наук,

Захаров Владимир Львович

Ведущая организация Закрытое акционерное общество

«Научно-исследовательский институт

«Центрпрограммсистем» (г. Тверь)

Защита диссертации состоится «22» октября 2010 г. в 10 часов на заседании диссертационного совета Д 212.304.02 при ГОУ ВПО «Южно-Российский государственный технический университет (Новочеркасский политехнический институт)» по адресу: 346428, г. Новочеркасск, Ростовской обл., ул. Просвещения, 132, (гл. корпус, ауд. 107)

С диссертацией можно ознакомиться в научно-технической библиотеке «Южно-Российского государственного технического университета (Новочеркасского политехнического института)». С текстом автореферата можно ознакомиться на сайте ЮРГТУ (НПИ) www.npi-tu.ru

Автореферат разослан « » 2010г.

Ученый секретарь диссертационного совета

канд. тех. наук, профессор Иванченко А.Н.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Разработка тренажерно-моделирующих комплексов (ТМК) различного назначения подразумевает проектирование архитектуры вычислительной системы, которая строится на базе набора вычислительных узлов – персональных компьютеров и высокопроизводительных серверов. Особое место занимает разработка набора взаимосвязанных моделей, позволяющих воспроизводить или имитировать те или иные процессы и явления в тренажере. Каждая модель является потребителем некоторого набора исходных данных на входе и источником набора данных на выходе. Совокупность наборов входных и выходных данных моделей называют модельным миром. Это понятие означает множество данных, циркулирующих в системе между различными моделями. В системах реального времени принято различать понятия «жесткого» и «мягкого» реального времени, при этом данные модельного мира, потребляемые различными моделями в процессе своего функционирования, также должны отвечать условиям системы реального времени. При проектировании ТМК, как правило, жестко связывают архитектуру системы и специальное программное обеспечение, помещая на вычислительных узлах набор моделей, функционирующих в соответствии со своей логикой. Создание различных тренажеров, в том числе систем комплексирования нескольких автономных тренажеров, значительно усложняет характер информационных потоков между отдельными моделями. Важной является задача размещения исходных данных модельного мира на всех узлах ТМК в соответствии с их входными потребностями, а также задача нахождения такого варианта размещения, при котором будет обеспечена максимальная производительность ТМК при ограничениях, накладываемых на ресурсы вычислительной системы.

Наиболее близкой задачей является проблема проектирования распределенных баз данных и нахождение методик оптимальной репликации, но эти задачи не учитывают многие аспекты специфики построения тренажеров. Общие подходы к оценке ресурсов в тренажерных системах отражены в работах Шукшунова В.Е., Потоцкого С.И., Кобзева В.В., Шилова К.Ю. В работах Крестьянинова В.Б. задача повышения производительности тренажерной системы сводится к задаче рационального распределения компонентов специального программного обеспечения.

При проектировании ТМК задачу размещения данных в распределенной системе решают двумя способами: интуитивное распределение исходных данных и создание множества дополнительных каналов связи для доставки и изменения составных частей модельного мира вычислительным узлам ТМК; использование специализированных стандартов распределённого моделирования, таких как High Level Architecture (HLA). Недостаток первого подхода заключается в потенциальной возможности размещения данных, которое может привести к снижению производительности тренажера, а также обязательном привлечении экспертов и специалистов на этапах проектирования системы. К недостаткам второго подхода можно отнести сложность внедрения и использования стандарта HLA, перевода структуры системы в соответствие специфики разработок тренажеров высокоуровневой архитектуры.

Проектирование, разработка и введение в строй в настоящее время новых образцов подводных лодок, вооружения, средств обнаружения и разработка соответствующих методик проведения подготовки, где одной из основных задач повышения уровня боевой подготовки является интенсификация тренировок по специальности всех категорий личного состава кораблей и частей флота с использованием морских тренажерных комплексов, является приоритетным направлением развития области тренажеростроения. Введение уникальной функциональности на основе математических методов теории принятия решений повышает эффективность и конкурентоспособность программных продуктов на развивающемся рынке данных услуг. Таким образом, актуальность работы складывается из следующего:

1. Необходимости проектирования и создания программно-аппаратных тренажерных комплексов, которые требуют поддержания необходимой функциональности размещенных на узлах вычислительной сети моделей.
2. Отсутствия математических постановок и методов, обеспечивающих размещение модельного мира в системе в условиях жесткой привязки моделей к вычислительным узлам тренажера, которые бы позволили минимизировать временные характеристики при получении необходимых входных данных, а также сократить совокупный объем хранения информационных массивов в распределённой информационной системе.
3. Необходимости применения современных подходов проектирования распределенных информационных систем, концепции сервисно-ориентированной архитектуры (SOA) и методов построения аппаратно-технической платформы.

Диссертационная работа выполнена в рамках: комплексной целевой программы по развитию средств обучения и подготовки Вооруженных Сил Российской Федерации на период до 2020 г., где одним из важных факторов реализации является создание единой системы учебно-тренировочных средств и комплексных тренажеров подготовки; научного направления ЮРГТУ (НПИ) «Интеллектуальные тренажно-обучающие комплексы, тренажеры, системы виртуальной реальности, виртуальные лаборатории – основа инновационных образовательных программ в технических университетах»; госбюджетной темы 7.05 «Разработка теории, методов оптимальной функциональности и программно-технической платформы корпоративных информационных систем» (утверждено решениями ученого совета от 25.04.2001 и 15.05.2003).

Целью диссертационной работы является построение математических моделей оптимизации структуры информационного обеспечения распределенной системы тренажёрно-моделирующих комплексов на этапах проектирования и функционирования за счет оптимизации размещения данных, которая позволит увеличить скорость доступа в рамках функционирования моделей тренажера, а также снизить совокупный объем хранимой информации в системе путем рационального распределения данных модельного мира.

Для достижения этой цели решаются следующие задачи: анализ существующих архитектурных решений и математических моделей оптимизации распределенных систем; формализация и построение математической модели оптимизации размещения модельного мира, учитывающей специфику этапов функционирования ТМК; анализ современных концепций проектирования распределенных информационных систем и применение их при разработке ТМК; разработка моделей размещения данных в информационной системе; построение программного комплекса размещения модельного мира и проведение экспериментального исследования эффективности предложенных алгоритмов и моделей.

Методы исследований и достоверность результатов. В работе использованы методы теории принятия решений, имитационного моделирования, а также теории вероятностей и генетических алгоритмов (ГА). Достоверность результатов подтверждается корректным применением элементов теории принятия решений, планирования экспериментов, сопоставлением полученных экспериментальных результатов с имитационным моделированием, непротиворечивостью предложенных математических моделей и методов поиска решения, а также положительной оценкой внедрения результатов в разрабатываемые ТМК.

Объектом исследования являются современные архитектурные решения ТМК, принципы их построения, концепция центров обработки данных, облачных вычислений и многоуровневых информационных систем.

Предметом исследования являются наборы данных, циркулирующие в ТМК, математические модели их описывающие, специфика функционирования процессов обучения и подготовки персонала в современных реализациях морских ТМК, а также влияние этих факторов на особенности размещения и использования данных.

Научная новизна. В диссертации получены следующие новые научные и практические результаты: формализованная математическая модель представления распределенного информационного пространства, учитывающая иерархическое представление системы и взаимосвязи между вычислительными узлами, моделями и наборами данных; математические модели оптимизации размещения данных на основе архитектуры одноуровневой локальной вычислительной сети (стандартная схема информационной системы ТМК), в представлении облачных вычислений и на основе кластеров, которые позволяют, учитывая специфику архитектуры построения системы, проводить процедуру оценки затрат на поддержку модельного мира и оптимизации характеристик за счет минимизации занимаемого объема памяти; методы поиска решений на основе применения ГА, позво­ляющие учитывать особенности функционирования и ограничения систем реального времени; программные компоненты уровня информационного обеспечения распределенной информационной системы на основе SOA и реализующей данный подход технологии WCF (Windows Communication Foundation).

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Постановка задачи оптимизации размещения модельного мира в распределенной системе ТМК, этапы ее решения. Новизна первого научного результата заключается в представлении распределенного информационного пространства, учитывающего иерархическое построение системы и взаимосвязи между вычислительными узлами, моделями и наборами данных.
2. Комплекс моделей на основе применения различных стратегий размещения данных, ГА и модифицированных постановок задач. Новизна второго научного результата состоит в совершенствовании методов размещения, которые позволяют учитывая специфику архитектуры построения системы проводить процедуру оценки затрат на поддержку модельного мира и оптимизации за счет минимизации занимаемого объема памяти.
3. Результаты моделирования и экспериментального исследования эффективности предложенных алгоритмов. Новизна третьего научного результата состоит в анализе эффективности применения ГА, оценках производительности тренажера и результатов моделирования размещения данных.
4. Методика использования разработанных моделей в тренажёрах, концепция применения современных технологий построения распределенных информационных систем на основе сервисно-ориентированное подхода. Новизна четвертого научного результата состоит в реализации разработанной методики повышения производительности тренажера в составе программных компонент уровня информационного обеспечения распределенного информационного пространства.

Теоретическая ценность работы заключается в построении и исследовании концептуальных моделей размещения объектов данных в информационных системах, конструировании алгоритмов и разработке численных методов с учетом ограничений систем реального времени.

Практическая ценность работы заключается в реализации и использовании разработанных моделей и алгоритмов на этапах проектирования и эксплуатации современных тренажеров, а также для описания, оценки и анализа процессов взаимодействия вычислительных моделей и распределенных данных. Представленные алгоритмы позволяют оценить и улучшить с использованием оптимизации размещения элементов модельного мира производительность системы и как следствие ее эффективность в целом.

Реализация результатов работы. Результаты диссертационной работы использованы при разработке и проектировании аппаратно-программных средств комплексирования «Листва-К», используемых в составе базового комплекса учебно-тренировочных средств «Листва» (г. Обнинск), а также комплексного тренажёра «Калина-О» (г. Северодвинск). Использование полученных результатов при проектировании структуры систем позволило сократить затраты на дальнейшее в комплексные тренажеры с распределенным информационным пространством, сократить затраты памяти на хранение модельного мира в среднем на 36 % и получить время доступа к отдельным объектам в пределах 0,3-0,6 мс за счет рационального размещения и использования SOA при построении информационных систем. Задачи оптимизации размещения модельного мира в ТМК, разработанные математические модели и научные результаты работы также внедрены в учебный процесс ЮРГТУ (НПИ).

Апробация работы. Основные положения диссертации и отдельные ее результаты обсуждались и получили положительные отзывы на:

научно-технической конференции студентов и аспирантов ЮРГТУ (НПИ) «Студенческая весна 2007» (г. Новочеркасск);

ежегодных научно-технических конференциях ЮРГТУ (НПИ) «Теория, методы проектирования, программно-техническая платформа корпоративных информационных систем» в период с 2007-2009 гг. (г. Новочеркасск);

VII Международной научно-практической конференции «Моделирование. Теория, методы и средства», 2007 г. (г. Новочеркасск);

Всероссийском смотре-конкурсе научно-технического творчества студентов высших учебных заведений «Эврика-2007» (г. Новочеркасск);

седьмой международной научно-практической конференции «Пилотируемые полеты в космос», 2007 г. (Звездный городок);

межвузовской научно-технической конференции «Перспективы развития средств и комплексов связи. Подготовка специалистов связи», 2009 г. (г. Новочеркасск).

В полном объеме диссертационная работа докладывалась и обсуждалась в ООО «Центр тренажеростроения и подготовки персонала» (г. Москва), ЗАО НИИ «Центрпрограммсистем» (г. Тверь). Получено 2 акта внедрения в комплексные ТМК и акт внедрения научных результатов в учебный процесс ЮРГТУ (НПИ).

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 18 научных работ, из них 5 в рекомендованных ВАК изданиях, получено свидетельство о регистрации электронного ресурса.

Структура диссертации. Диссертация содержит 210 страниц основного текста, 88 рисунков, 3 таблицы и состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 143 наименований и трех приложений объемом 40 страниц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, научная новизна и практическая значимость, сформулированы цель и задачи работы. Представлены положения, выносимые на защиту, апробация работы и структура диссертации.

В первой главе «Обоснование необходимости решения проблемы оптимизации размещения модельного мира в распределенных информационных системах тренажерно-моделирующих комплексов» приводится обзор существующих архитектур распределенных информационных систем современных ТМК на основе использования локальных вычислительных сетей, комплексирования, элементов технологии SOA. Обобщая различные архитектуры и способы проектирования ТМК, выделяется понятие единого информационного пространства, концептуально являющегося средой объединения входных и выходных информационные потоков всех составных частей ТМК. Рассматривается стандарт IEEE 1516 и высокоуровневая архитектура HLA, а также тренажная распределенная исполнительная оболочка.

Приведены описанные в литературе подходы к построению математических моделей проектирования и оптимизации структур распределенных информационных систем, в основе которых лежат методики проектирования оптимальных структур распределенных баз данных. Исходя из анализа этапов функционирования и структуры ТМК приводится формализация проблемы размещения данных модельного мира, где в качестве исходных данных задачи служит следующая информация: n – число элементов аппаратной конфигурации , с заданными допустимыми объемами памяти на размещение данных ; p – число элементов функциональной конфигурации , ; m – число типов данных уровня информационного обеспечения , ; матрицы размещения моделей , , и потребностей данных , , ; , , набор матриц размещения объектов модельного мира; , , – матрица времен функционирования модели j и получения всех необходимых входных параметров от объектов модельного мира по типам для их обработки.