Авторами решается проблема анализа надежности и процесса восстановления работоспособности киберфизических систем (КФС) на основе деления жизненного цикла
на временные срезы, соответствующие предаварийному, аварийному, восстановленному
и спрогнозированному состояниям. Построен граф состояний кибернетических и физических компонент и введены дифференциальные уравнения, связывающие вероятности
возврата в рабочее состояние с интенсивностями отказов и восстановлений различного
типа. Разработанная диаграмма принятия решений по восстановлению или замене соответствующего компонента позволяет производить обоснованный выбор варианта действий
на возврат системы в рабочее состояние.
Продолжение...
|
|
№ 6(78)
28 декабря 2018 года
Рубрика: Информационная инфраструктура Авторы: Артюхин В. В., Чяснавичюс Ю. К. |
В статье кратко рассматриваются недостатки и опасности организации потоков данных
и обработки таковых с применением агрегации по иерархической схеме от нижестоящего
подразделения к вышестоящему. Приводятся соответствующие примеры и обоснования.
Актуальность работы в первую очередь обусловлена инициативами, связанными с открытыми данными и цифровизацией экономики, в последние годы принятыми на вооружение Правительством Российской Федерации. В рамках реализации этих новых подходов
к использованию данных, помимо организации доступа к ним граждан, использования
открытых форматов, необходимо помнить и о базовых принципах обращения с данными,
соблюдение которых позволяет сделать их по‑настоящему полезными. В свою очередь
новизна материала заключается в систематическом перечислении опасностей, связанных
с бездумной агрегацией данных, а также в изложении соответствующей общенаучной
проблемы в применении к конкретным областям исследований в рамках деятельности
МЧС России.
Продолжение...
|
№ 6(78)
28 декабря 2018 года
Рубрика: Акторное моделирование Авторы: Булыгина О. В., Емельянов А. А., Росс Г. В. |
Компьютерное имитационное моделирование обычно заключается в запуске параллельных взаимодействующих вычислительных процессов, аналогичных реальным процессам,
но в виртуальных пространствах и времени. Такая модель позволяет получать метрологические характеристики реального процесса, натурное исследование которого или очень
дорого, или невозможно по причине риска получения невосполнимого ущерба. Однако
для создания модели иногда нет полного набора исходных данных удовлетворительного
уровня значимости, и создавать модель приходится в условиях неопределенности. В таком
случае наряду с программами, получающими метрологические характеристики, возникает необходимость включать в модель программы, реализующие методы искусственного
интеллекта для получения новых квалиметрических характеристик. В этом направлении
идет развитие современных методов имитационного моделирования и соответствующего
software.
Продолжение...
|