CC BY
10
УДК 519.714; 519.173; 303.423
МЕТОДИКА БЛОЧНОГО СИНТЕЗА ОРГАНИЗАЦИОННО-ТЕХНИЧЕСКИХ СТРУКТУР АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ
НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА СВЯЗНОСТИ КОМПОНЕНТОВ
В. А. Гончаренко, А.Н. Соколовский, А.С. Швецов
Рассмотрена методика синтеза блочной структуры организационно-технических систем на основе учета связности компонентов. Показана возможность применения модифицированной методики блочного синтеза для выделения микрогрупп из организационных структур военнослужащих. Проведен эксперимент и получены результаты по разбиению подразделения на несколько микрогрупп для выполнения специальных задач с учетом критерия групповой сплоченности.
Ключевые слова: структурная декомпозиция, блочный синтез, треугольная таблица, связность компонентов, степень связности, минимальное покрытие, индекс групповой сплоченности, организационно-техническая структура, микрогруппа.
Введение. Создание современных автоматизированных систем специального назначения связано с решением ряда сложных многовариантных задач синтеза. Процесс синтеза сложных систем обычно принято делить на ряд отдельных этапов. Одним из наиболее сложных этапов проектирования является первый этап - этап блочного (системного) синтеза [1, 2], на котором формулируются условия взаимодействия системы с другими объектами, определяется ее блочная структура и принципы ее реализации.
Этап блочного синтеза структуры сложной системы имеет большое значение в процессе проектирования, поскольку он существенно влияет на достижение требуемых показателей эффективности функционирования системы. Особенностью современных автоматизированных систем специального назначения является участие в контуре автоматизации человека, поэтому, помимо синтеза технической структуры системы, актуальной является задача блочного синтеза организационной структуры.
Общей целью синтеза организационно-технических структур является оптимизация эргономических свойств сложных систем, проявляющихся при взаимодействии групп людей, объединенных единой задачей и включенных в контур управления системой, и технических компонентов системы [3]. В статье рассматривается методика блочного синтеза таких структур, разработанная на основе известного в дискретной математике и автоматике декомпозиционного метода блочного синтеза автоматных систем [1, 4] и адаптированная для блочной декомпозиции организационно-технических систем, в том числе выделения из организационных структур микрогрупп с заданными свойствами. В основе методики лежит решение задачи разбиения взаимосвязанных компонентов на непересекающиеся группы (блоки) с учетом параметров связности и сложности компонентов.
561
Основные подходы к блочному синтезу организационно-технических систем. Теория графов внесла значительный вклад в развитие методов анализа и синтеза сложных систем. Многие задачи анализа распределенных систем, в частности, анализа устойчивости [5], решались на основе оценки связности вершин графа, моделирующего сетевую структуру системы. Задачи синтеза сложных систем, в первую очередь блочного, также используют методы оценки связности компонентов системы.
Основы блочного синтеза сложных систем были заложены в теории автоматов [1, 4, 6, 7]. При этом блочный синтез выступает предварительным этапом синтеза автоматного устройства, на котором определяются состав блоков, их функциональность и структура соединений между собой.
В.М. Глушковым в [6] впервые были рассмотрены общие принципы блочного синтеза автоматов с микропрограммным управлением.
М.А.Гаврилов разработал метод блочного синтеза [7], позволяющий синтезировать сложный автомат из простых блоков, выполняющих отдельные его функции. Структура проектируемого автомата представляется в виде композиции блоков и их связей с описанием функционирования каждого блока и построением временной диаграммы всей совокупности блоков.
Метод блочного синтеза, предложенный В.Г.Лазаревым [1, 4], основан на анализе связности и сложности компонентов системы. Проектируемая распределенная управляющая система представляется в виде множества функциональных модулей, реализующих управляющие процедуры, имеющие различные степени связности (тяготения) между собой. Необходимо разделить все модули на непересекающиеся группы, образующие совокупность блоков, каждый из которых удовлетворял бы требованиям допустимой сложности и был бы наименее связан с другими блоками. В результате минимизации функциональных связей и, соответственно, информационного обмена между блоками могут быть существенно повышены производительность и надежность реализуемой распределенной структуры в целом.
Обобщим данный подход блочного синтеза на основе анализа связности компонентов на организационно-технические структуры сложных систем. Рассмотрим задачу блочного синтеза распределенной автоматизированной системы, состоящей из нескольких функциональных компонентов.
Каждый компонент ^ системы характеризуется некоторым ключевым параметром (сложностью реализации, интеллектуальностью, массо-габаритными характеристиками, производительностью, стоимостью и т.д.). Будем представлять данный параметр (назовем его сложностью) в виде условных единиц. При блочном синтезе допустимая сложность СБ/д реализации каждого /-го блока Б/ может быть ограничена как сверху, так и снизу: СБ/тш <СБ/д £ СБ/тах. Пусть система состоит из т=8 компонентов и для них: №=13, №=13, №=18, №=9, №=14, №=19, №=16, №=15, 24<Сб/ £60.
Взаимосвязь компонентов к системы задается с помощью треугольной таблицы (рис.1), где цифрой обозначается степень связности (тяготения) Ту двух компонентов, например, от 1 (очень слабая связность) до 5 (очень сильная связность), прочерк - компоненты не связаны. В нашем случае степень связности может означать интенсивность информационных потоков между компонентами, взаимозависимость задач и т.д.
$2 5
$3 5 5
$4 — 1 —
$5 — — 2 5
$6 2 — 5 1 5
$7 1 — — 2 — 1
$8 — 2 1 — 2 5 5
$1 $2 $3 $4 $5 $6 $7
Рис. 1. Треугольная таблица для блочного синтеза
Введем понятие е-связности компонентов [1]. Два компонента системы $ и $ назовем е-связными, если тяготение между ними Ту>е. Группу компонентов назовем е-связной, если каждая пара компонентов, вошедших в данную группу, является е-связной. Допустимой назовем е-связную группу 0£(т), включающую т компонентов, если
т
СТп < X СБ, < сГх , $ е Ое(т).
Допустимую е-связную группу назовем максимальной, если включение в эту группу любого компонента из заданного множества компонентов, включенных в блок, приводит к тому, что она становится недопустимой е-связной группой. Для получения максимальных допустимых е-связных групп воспользуемся методом построения минимального покрытия максимальных е-связных подмножеств компонентов, аналогичным методу минимизации числа внутренних состояний абстрактного конечного автомата [8].
В результате при минимальном е = 1 получаем максимальные 1-связные группы компонентов: а = 1,2,3 при Са=44; Ь = 1,6,7 при СЬ=48; с = 2,4 при Сс=22<24; d = 2Д8 при С=46; е = 3,5,6,8 при Се=66>60; / = 4,5,6 при
С=42; g = 4,6,7 при С=44; И = 6,7,8 при Си=50; к = 1,3,6 при С=50.
На основе полученного разбиения компонентов по группам составляется таблица покрытий групп (табл. 1). Скобками обозначены пары, принадлежащие только одной группе. Из таблицы видно, что минимальное множество допустимых максимальных е-связных групп включает группы а, Ь, d, £, g, И; группы с и е не удовлетворяют требованиям минимальной и максимальной сложности, группа к - избыточная (все пары в ней неуникальны).
563
Таблица 1
Таблица покрытий групп системы
1.2 1.3 1.6 1.7 2.3 2.4 2.8 3.5 3.6 3.8 4.5 4.6 4.7 5.6 5.8 6.7 6.8 7.8
а (V) V V
Ъ V (V) V
с (V)
( V (V) V
е (V) V V V (V) V
/ (V) V V
g V (V) V
И V V (V)
к V V V
Полученные группы пересекаются между собой, т.к. один и тот же компонент входит сразу в несколько групп. Для устранения такого пересечения оставим каждый компонент только в одной из групп, исключив его из остальных так, чтобы возникающая при этом связь между группами была бы минимальной. Например, компонент претендует на включение в две группы (а и Ъ). Если компонент 81 удалить из группы а, то возникнет
тяготение между группами а и Ъ: Таъ = Т\2 + Т13 = 5 + 5 = 10 (рис. 2). Если
же компонент 81 удалить из группы Ъ, то тяготение между группами а и Ъ
будет меньше: Тъаъ = Т16 + Т17 = 2 +1 = 3 (рис. 3).
Рис. 2. Удаление 81 из а (1-2-3) Рис. 3. Удаление 81 из Ь (1-6-7)
Следовательно, компонент целесообразнее удалить из группы Ъ, так как при этом взаимосвязь между группами а и Ъ будет меньше, чем при удалении компонента 51 из группы а. Возможность удаления компонента 51
из группы Ъ запишем в виде Ъ = 1,6,7. Аналогичным образом осуществим исключение пересечений из других групп. При этом получим а = 123, Ъ = 1,6,7, с = 2,4, ( = 2,3,8, е = 3,5,6,8, / = 4Д6, g = 4,6,7, И = 6,7,8.
Для выбора минимального числа непересекающихся допустимых е-связных групп компонентов строится таблица покрытий компонентов (табл. 2). В таблице знаком «~» показано, что компонент, сопоставленный со столбцом, может быть исключен из соответствующей группы.
Таблица 2
Таблица покрытий компонентов системы
2 $ 3 $ 4 $ 5 $ 6 $ 7 $ 8
а V V V
Ь
с
d
е V
/ V V
g
И V V
Распределение компонентов по блокам можно изобразить графически (рис. 4,а). Таким образом, в минимальное множество допустимых е-связных групп войдут группы а, /, И и е. Одиночные компоненты (например, $6 в группе е) могут быть включены в другие группы (в / или И), если это не нарушает требований сложности. Сопоставив с каждой из первых трех групп один блок, получим три блока системы: Ба={1,2,3} при Са=44, Б/={4,5} при С=23 < СБгтш и БИ={7,8} при СИ=31. Поэтому целесообразно компонент $ 6 включить в группу /, получив блок Бе/={4,5,6} при Се/=42.
Рис. 4. Распределение компонентов системы по блокам: а - е= 1; б - е= 2
565
При повышении требований по связности (е = 2) имеем допустимые максимальные 2-связные группы: а = 1,2,3 при Са=44; Ъ = 1,3,6 при СЪ=50; с = 2,8 при Сс=28; (= 3Д6 при С(=51; е = 4,5 при Се=23; / = 4,7 при С/=25; g = 5,6,8 при Cg=48; И = 7,8 при СИ=31. После устранения пересечения групп получим: а = 1,2,3; Ъ = 1,3,6; с = 2,8; ( = 3,5,6; е = 4,5;
/ = 4,7; g = 5,6,8; И = 7,8. Окончательно получим три блока системы: Бв={1,2,3} при Са=44, Б/={4,7} при С/=25 и Би={5,6,8} при Си=48 (рис.4,б).
При требованиях учета максимальной связности (е = 5) имеем допустимые максимальные 5-связные группы: а = 1,2,3 при Са=44; Ъ = 3,6 при
Съ=37; с = 4,5 при Сс=23<24; ( = 5,6 при С(=33; е = 6,8 при Се=34; / = 7,8
при С/=31. В результате устранения пересечения групп получим: а = 1,2,3;
Ъ = 3,6; с = 4,5; ( = 5,6; е = 6,8 ; / = 7,8. Получим четыре блока системы: Ба={1,2,3}, БЪ ={6}, Бс ={4,5}, и Б/={7,8}. С учетом ограничений объединим блоки БЪ и Бс : БЪс={4,5,6}. Результат аналогичен случаю при е = 1.
Применение методики блочного синтеза для формирования микрогрупп из организационных структур. В профессиональной деятельности личного состава силовых ведомств ведущее место занимают такие факторы, как неопределенность информации, дефицит времени, высокие личная ответственность и «цена» ошибочных действий. Перечисленные факторы обуславливают повышенные требования к профессиональным качествам военных специалистов.
Изучение межличностных отношений в коллективе и профессиональных качеств важно при формировании микрогрупп. Микрогруппа - это малая группа людей, объединенных постоянным, относительно устойчивым по своей структуре межличностным общением, эмоциональным контактом, возникающим в процессе определенной деятельности. Комплектование микрогрупп (специальных команд, боевых расчетов, дежурных смен и т.д.) с учетом уровней развития профессионально важных качеств военных специалистов и их психологической совместимости является одной из основных задач командиров различных уровней. В микрогруппу подбираются такие военнослужащие, индивидуально-психологические качества которых способствуют достижению оптимальной совместимости, формированию благоприятного социально-психологического климата и повышению эффективности совместной деятельности. Комплектование микрогрупп проводится с учетом минимизации конфликтных пар. Так, в [9] рекомендовано формировать дежурные смены операторов на основе качественного изучения следующих основных факторов психологической совместимости: моральных качеств и направленности личности, профессиональной подготовки, эмоциональной устойчивости, физического развития.
566
Для комплектования микрогрупп используют самые разнообразные методы: изучение документов, наблюдение, индивидуальное собеседование, опросы (интервью, анкетирование), самоотчеты, групповые оценки личности, обобщение независимых характеристик, математико-статистическое и физическое моделирование, аппаратурные методики, метод оценочной би-поляризации, анализ результатов практической деятельности [10].
Одним из методов изучения межличностных отношений в коллективе является социометрический метод [11]. На основе высказанных предпочтений членов коллектива по определенным критериям определяется социометрическая структура коллектива, выявляются микрогруппы и роли членов коллектива в этих микрогруппах. Однако классический подход изучения социометрической структуры коллектива предполагает анкетирование членов коллектива с обязательной идентификацией анкетируемых [11, 12]. Такой метод не всегда может давать достоверные данные из-за неанонимности анкетирования. Отдельные сферы взаимоотношений индивидов в группе оказывают различное влияние на развитие ее неформальной структуры, т. е. имеют различный вес в общей системе межличностных отношений группы [13, 14].
С целью оценки эффективности применения методов комплектования боевых расчетов рассмотренная выше методика блочного синтеза была модифицирована для выделения микрогрупп в воинском коллективе и формирования подразделений с требуемыми качествами. Методику рассмотрим на примере данных реального обследования воинского коллектива с учётом ограничений снизу суммарного «компетентностного» потенциала синтезируемых микрогрупп для выполнения специальных задач.
При формировании основного параметра степени связности компонентов могут учитываться такие качества военнослужащих, как отсутствие конфликтности, общительность, дружелюбие, способность к взаимовыручке, к сотрудничеству с товарищами, самообладание, целеустремленность, слаженность совместных действий, уверенность друг в друге и т.д.
В качестве исходных данных для применения методики могут служить результаты социометрического обследования или анкетирования военнослужащих. Например, для получения матрицы связности может быть проведено анонимное анкетирование, результатом которого является набор треугольных таблиц, в которых каждый анкетируемый оценивает степень взаимоотношений (психологическую совместимость, взаимопонимание, уровень контактов и т.д.) между всеми членами испытываемой группы попарно, включая себя. Степень связности Ту может быть установлена от 0 до 5, например, исходя из критериев, приведенных в табл.3.
При перекрестном анкетировании каждый военнослужащий получает ряд оценок своей степени связности с другими военнослужащими, математическое ожидание которой М[Гу] заносится в треугольную таблицу. Также могут быть учтены оценки командиров и психологов.
Вторым показателем может служить уровень компетентности (эрудированности, профессионализма, готовности к выполнению задач) военных специалистов. Он может быть получен в результате объективного оценивания профессиональных навыков или формироваться аналогично степени связности на основе анкетирования. При этом данный показатель может означать как количественный фактор (количество освоенных функций, подлежащих оцениванию), так и качественный (качество выполнения поставленных задач). В простейшем случае уровень компетентности i-го специалиста вычисляется как аддитивный показатель:
m
Ск = Е KjiZji , k=1
где К - уровень j-го фактора компетентности ¿-го специалиста; Zji - значимость j-го фактора компетентности ¿-го специалиста; ш - количество оцениваемых факторов компетентности.
Таблица 3
Качественная шкала вербальных оценок степени связности
Степень связности Трактовка показателя
0 (нет связи) Практическое отсутствие контактов, отсутствие опыта совместного выполнения задач, полное отсутствие взаимопонимания
1 (очень низкая) Минимум контактов, минимальный опыт совместного выполнения задач, слабое взаимопонимание
2 (низкая) Эпизодическое поддержание контактов на деловом уровне, ограниченный опыт совместного выполнения задач, ограниченное взаимопонимание по некоторым вопросам
3 (средняя) Периодическое поддержание контактов на деловом уровне, эпизодическое - на личном уровне, опыт совместного выполнения ряда задач, взаимопонимание по основным вопросам
4 (высокая) Частое поддержание контактов на деловом и личном уровне, позитивный опыт совместного выполнения ряда задач, взаимопонимание по большинству вопросов
5 (очень высокая) Постоянное поддержание контактов на деловом и личном уровне, успешный опыт совместного выполнения ряда задач, полное взаимопонимание
Задача формирования микрогрупп по приведенным критериям формулируется так. Группу из п специалистов 51- требуется разбить на несколько микрогрупп для выполнения специальных задач. Степень связности
между каждой парой в микрогруппах должна быть не менее т™реб, уровень профессионализма членов группы — не ниже Стреб. Также целесообразно
ввести индекс групповой сплоченности ик в к-й микрогруппе, который рассчитывается как математическое ожидание всех связей в микрогруппе:
ик = ЕЙ,у^¡М, ;
где Ру — степень связности ¿-го и у-го членов к-й микрогруппы; Мк — количество теоретически возможных связей в к-й микрогруппе
мк = мк • (Мк -1)/2,
где Ик — число членов в микрогруппе.
Результаты эксперимента. Рассматривалось подразделение из 14 военнослужащих $1— $14 , которых требовалось разбить на несколько микрогрупп для выполнения специальных задач. Степень связности между каждой парой в микрогруппах должна быть не менее 3.0, суммарный уровень готовности (компетентности) группы — не ниже 10.0, количество членов группы — не менее 2 и не более 7.
Уровень компетентности военнослужащих для решения специальных задач был получен в результате анонимного перекрестного анкетирования (0< Съ <10): С81 = 6; С S2 = 7.4; Сбэ = 7.5; Сб4 = 6.3; Сб5 = 6.4; Сб6 =6.3; Ся7 =7; Ся8 = 4.1; СБ9 = 6.5; СБЮ =5.4; СБП =5.2; С$,п = 5.1; СБ13 =5.8; Сб14 = 6.1.
Результаты оценки связности сведены в треугольную таблицу
(рис.6).
$2 2.20
$3 1.10 4.60
$4 3.40 1.50 0.90
Бз 3.40 2.50 3.60 1.50
$6 1.60 4.70 4.30 1.30 2.90
$7 1.90 5.00 4.90 1.70 2.60 4.80
$8 2.00 1.50 1.20 3.10 1.40 1.00 1.10
$9 3.90 2.50 2.00 4.50 2.50 2.50 2.40 2.00
$10 4.80 2.80 2.40 3.50 4.60 2.70 3.00 2.00 4.00
$11 2.30 3.50 4.10 2.00 3.30 3.60 3.90 0.80 3.60 3.00
$12 2.10 2.30 1.20 1.40 1.70 1.60 1.70 0.60 2.10 2.30 4.10
$13 2.90 2.00 1.30 3.80 1.50 1.50 1.80 4.00 3.20 2.70 2.00 2.00
$14 2.40 4.20 4.80 2.00 3.50 3.80 3.90 0.90 2.60 3.50 3.70 2.20 2.20
$1 $2 $3 $4 $5 $6 $7 $8 $9 $10 $11 $12 $13
Рис. 6. Треугольная таблица для синтеза микрогрупп
В результате построения минимального покрытия максимальных е-связных подмножеств военнослужащих при е=3 получим следующие допустимые максимальные е-связные микрогруппы военнослужащих:
а = 1,4,9,10 при Са=6+6.3+6.5+5.4=24.2 и ^=(4.8+4.5+4.0+3.9+3.5+ +3.4)/6=4.02; Ъ = 1,5,10 при Съ=17.8 и Цъ=4.27; с = 2,3,6,7,11,14 при Сс=39.5 и Цс=4.25; ( = 3,5,11,14 при С(=25.2 и Ц=3.83; е = 4,8,13 при Се=16.2 и Це=3.63; / = 5,10,11,14 при С/=23.1 и /3.6; g = 7,10,11,14 при Cg=23.7 и Цг=3.5; И = 9,10,11 при Си=17.1 и ЦИ=3.53; ¿ = 4,9,13 при C¿=18.6 и Ц=3.83;
у' = 11,12 при С7=10.3 и Ц/=4.1. Составим таблицу покрытий е-связных микрогрупп (табл. 4). Из нее делаем вывод об избыточности микрогруппы /
Таблица 4
Таблица покрытий микрогрупп
1.4 1.5 1.9 1.10 2.3 2.6 2.7 2.11 2.14 3.5 3.6 3.7 3.11 3.14 4.8 4.9 4.10 4.13
а (V) (V) V V (V)
Ъ (V) V
с (V) (V) (V) (V) (V) (V) (V) V V
( (V) V V
е (V) V
/
Я
И
¿ V V
5.10 5.11 5.14 6.7 6.11 6.14 7.10 7.11 7.14 8.13 9.10 9.11 9.13 10.11 10.14 11.12 11.14
а V
Ъ V
с (V) (V) (V) V V V
( V V V
е (V)
/ V V V V V V
Я (V) V V V V V
И V (V) V
¿ (V)
у (V)
Для того чтобы устранить пересечение военнослужащих в различных микрогруппах, необходимо оставить каждого военнослужащего только в одной из микрогрупп, исключив его из остальных. При этом возможно использовать различные критерии разбиения:
1) возникающая при разделении связь между микрогруппами минимальна (классическая постановка задачи блочного синтеза);
2) сумма индексов групповой сплоченности и в синтезируемых микрогруппах максимальна при минимуме незадействованных субъектов;
3) образовано заданное количество примерно равных микрогрупп с максимальным средним индексом групповой сплоченности иср.
Рассмотрим решение задачи при первом критерии. Устранение пересечения компонентов при сильной связности осложняется тем, что сразу несколько связанных компонентов претендует на включение в разные группы. В этом случае не будем учитывать тяготение компонента к другому потенциальному кандидату в ту же группу.
Рассмотрим субъект $1, который входит в микрогруппы а и Ь. Если удалить $1 из группы а, то тяготение между а и Ь составит:
ТааЪ = 3,4 + 3,9 = 7,3 (связь $1 с компонентом $10 не учитывается, поскольку
он потенциально входит в группу Ь), если удалить $1 из группы Ь, то
ГЬаЪ = 3,4. Значит, $1 оставляем в группе а: $1 е а. Аналогично:
$3:Тсс4 = 4,6 + 4,9 + 4,3 = 13,8; Т^ = 3,6; $3е с;
$4 :ТЦе = 3,4 + 3,5 + 4,5 = 11,4; Тае,е = 3,8+3,1 = 6,9; Та = 3,4+3,5 = 6,9;
Т,, = 3,8; Те = 3,1; Т^ = 4,5; $4 е а; $5:Т^ = 3,4 + 4,6 = 8;
Т^ = 3,6+3,3+3,5 = 10,4; $5е й; $7 :Т^ = 5 + 4,9 + 4,8 = 14,7; Тс88 = 3,0;
$7 е с; $9: Т^ = 3,9 + 4,5 = 8,4; Таьь = 3,6; Т^ = 4,5 + 3,2 = 7,7;
Т^ = 4,0+3,6 = 7,6; Таа = 4,0 + 3,9 = 7,9; ГиЪ = 3,2; $9е а;
$13:К, = 4; Т^ = 3,2; $13е е; $14:Т^ = 3,9 + 4,2 + 3,8 = 11,9; Т^ = 3,5;
ТС 8 = 4,2 + 4,8 + 3,8 = 12,8; Тс88 = 3,5; Тйй 8 = 4,8 + 3,5 = 8,3;
Т88 = 3,5 + 3,9 = 7,4; $9е с.
Б10 и Б11 требуют значительного перебора альтернатив. Но т.к. тяготение в примере существенно зависит от количества элементов в микрогруппе, упростим поиск выбором в максимальных микрогруппах. Тогда
$10 : Т£8 = 3,5 + 4,8 + 4,0 = 12,3; Т88 = 3,0+3,0 + 3,5 = 9,5; $10 е а; $11 е с.
Для выбора минимального числа непересекающихся допустимых е-связных микрогрупп построим таблицу покрытий компонентов (табл.5). В
результате получаем три непересекающихся микрогруппы а = 1,4,9,10 при
и=4.02, с = 2,3,6,7,11,14 при ис=4.25, е = 8ДЗ при ие=4.0 и два отдельных компонента (Б5 из группы й и Б12 из группы у). Поскольку все компоненты й вошли в состав с, то Б5 можно также присоединить к микрогруппе с. Б12 привязан только к Б11, поэтому его также можно включить в микрогруппу с, либо выделить вместе в отдельную микрогруппу, поскольку суммарная готовность
571
у них выше 10. Кроме того, у группы е = 8,13 слишком низкая суммарная готовность для решения специальных задач, поэтому в оперативных целях возможно присоединение к микрогруппе е 84 из микрогруппы а.
При второй постановке задачи сумма индексов групповой сплоченности будет максимальной при попарном разбиении субъектов, однако не все военнослужащие войдут в микрогруппы: 1.10 (4.8), 2.7 (5.0), 3.14 (4.8), 4.9 (4.5), 8.13 (4.0), 11.12 (4.1), 5.6 (2.9<3.0), ^=27.2.
Таблица 5
81 82 83
Таблица покрытий компонентов
84 85 8б 87 88 89 810 8ц
812 8
13
8
14
V V V V
V V V V V V
V
V V
V
а Ь с
а
е
ё И
Рис. 7. Присоединение 84 к микрогруппам
При третьей постановке задачи, например, образовании четырех примерно равных групп, получаем микрогруппы по 3-4 человека:
1.5.10 (4.27), 2.6.7 (4.83), 3.11.12.14 (3.35), 4.8.9.13 (3.43) при /=3.97.
Заключение. В статье рассмотрены направления применения метода блочного синтеза на практике для решения задач структурной декомпозиции организационно-технических систем на блоки с заданными параметрами связности и сложности. Задача разбиения графа на подграфы, решаемая в данной работе, является одной из разновидностей задачи компоновки схемы сложной системы в конструктивные блоки, и является весьма актуальной при синтезе систем управления и организационных структур.
Методика блочного синтеза может быть легко адаптирована и для синтеза организационных структур автоматизированных систем, а именно формирования различных микрогрупп в больших коллективах. Например, в качестве такой системы может выступать система центров обработки данных (ЦОД), а в качестве компонентов - наборы функциональных задач ЦОД, функциональных подразделений и т.п. Эта процедура может также иметь важное применение при подборе персонала в организациях для выполнения специальных работ, при формировании воинских коллективов.
Список литературы
1. Лазарев В.Г., Пийль Е.И. Синтез управляющих автоматов. М.: Энергоатомиздат, 1989. 328 с.
2. Краснова С. А., Уткин В. А., Уткин А.В. Блочный синтез управления механическими системами в условиях неопределенности // Мехатро-ника, Автоматизация, Управление, 2009. №6. C. 41-54.
3. Багрецов С.А., Везиров В.Н., Львов В.М., Фадеев В.В., Шлаен П.Я. Технология синтеза организационных структур сложных систем управления. М.: ГУП «ВНИИ межотраслевой информации - федеральный информационно-аналитический центр оборонной промышленности», Академия оборонных отраслей промышленности, ГУП «Межотраслевой центр эргономических исследований и разработок в военной технике «Эрго-центр», 1998. 224 с.
4. Лазарев В.Г., Маркин Н.П., Лазарев Ю.В. Проектирование дискретных устройств автоматики: учеб. пособие для вузов связи. М.: Радио и связь, 1985. 168 с.
5. Гончаренко В.А. Оценивание устойчивости информационно-телекоммуникационных сетей к деструктивным воздействиям на основе учета связности маршрутов // Вестник Российского нового университета, 2015. №9. С. 96-100.
6. Глушков В.М. Синтез цифровых автоматов. М.: Физматгиз, 1962.
476 с.
7. Гаврилов М.А. Построение релейных устройств и конечных автоматов из блоков // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика, 1963. №3. С. 13-27.
8. Гончаренко В.А., Варавиков В.Н., Владимиров С.А., Погребной А.О. Машинные алгоритмы минимизации абстрактных конечных автоматов // Сборник алгоритмов и программ типовых задач. Вып. 20 / Под ред. И.А.Кудряшова. МО РФ. 2002. С. 190-201.
9. Спасенников В.В. Анализ и проектирование групповой деятельности в прикладных психологических исследованиях. М.: Институт психологии РАН, 1992. 164 с.
10. Кулганов В.А., Новикова А.С. Командообразование как метод повышения удовлетворенности трудом и уровня развития малой социальной рабочей группы // Ученые записки Забайкальского государственного университета. Серия «Педагогика и психология». 2013. № 5 (52). С. 7985.
11. Волков И.П. Социометрические методы в социально-психологическом исследовании. Л.: Изд-во Ленингр. ун-та, 1970. 88 с.
12. Методы социальной психологии / Под ред. Е.С. Кузьмина, В.Е. Семенова. Л.: Изд-во Ленингр. ун-та, 1977. 176 с.
13. Володарский Е.Т., Кошевая Л.А., Булыгина Е.В. Статистическое оценивание пригодности операторов экстремальных видов деятельности с использованием физического моделирования // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Математическое моделирование и программирование. 2014. Т. 7. № 1. С. 16-23.
14. Кулганов В.А. Интегральная оценка функционального состояния и работоспособности операторов // Труды Военно-космической академии имени А.Ф. Можайского. 2016. Вып. 650. С. 192-197.
Гончаренко Владимир Анатольевич, канд. техн. наук, доцент, профессор, Vlango@yandex. ru, Россия, Санкт-Петербург, Военно-космическая академия имени А. Ф.Можайского,
Соколовский Алексей Николаевич, канд. техн. наук, старший преподаватель, Sokolovskii a ramhler.ru, Россия, Санкт-Петербург, Военно-космическая академия имени А. Ф.Можайского,
Швецов Александр Сергеевич, канд. техн. наук, доцент, m ysasha, yandex. ru, Россия, Санкт-Петербург, Военно-космическая академия имени А. Ф.Можайского
TECHNIQUE OF BLOCK SYNTHESIS OF ORGANIZATIONAL AND TECHNICAL STRUCTURES OF COMPLEX SYSTEMS BASED ON THE ANALYSIS OF COMPONENT
CONNECTIVITY
V.A. Goncharenko, A.N. Sokolovskij, A.S. Shvecov
In the article the technique of synthesis the block structure of organizational and technical systems with account of the connectivity of components is considered. The possibility of using of block synthesis modified technique for isolating microgroups from the organizational structures of military personnel is shown. The experiment is made and results on splitting of unit into several microgroups for the performance of special tasks taking into account the criterion of group cohesion are received.
Key words: structural decomposition, block synthesis, triangular table, connectivity of components, degree of connectivity, minimal coverage, group cohesion index, organizational structure, microgroup.
Goncharenko Vladimir Anatolievich, candidate of technical sciences, docent, professor, Vlangoayandex. ru, Russia, Mozhaisky Military Space Academy,
Sokolovskij Aleksej Nikolaevich, candidate of technical sciences, senior lecturer, Sokolovskijaramhler.ru, Russia, Mozhaisky Military Space Academy,
Shvecov Alexandr Sergeevich, candidate of technical sciences, docent, Mysashayandex. ru, Russia, Mozhaisky Military Space Academy
УДК 624.92.012.3.4
МЕТОДИКА ОЦЕНИВАНИЯ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ ПРИГОДНОСТИ ПРОЛЕТНЫХ КОНСТРУКЦИЙ СТАРТОВЫХ СООРУЖЕНИЙ РАКЕТНО-КОСМИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ ПО ИХ ДИНАМИЧЕСКИМ ХАРАКТЕРИСТИКАМ
С.В. Зарин
Представлены результаты динамических испытаний пролетных железобетонных конструкций балочного типа. На основе этих результатов приведена разработанная методика оценивания функциональной пригодности пролетных конструкций стартовых сооружений ракетно-космических комплексов по их динамическим характеристикам.
Ключевые слова: функциональная пригодность, пролетная конструкция, несущая способность, вибрационная диагностика, динамические характеристики.
Одним из актуальных вопросов повышения эффективности применения космических средств в военных целях является поддержание строительных объектов наземной космической инфраструктуры, включая стартовые сооружения (СС), к готовности к проведению пусков ракет космического назначения (РКН) в установленные сроки. Это требует применения технических средств мониторинга состояния строительных элементов СС, позволяющих оперативно получать информацию о функциональной готовности СС к выполнению пусков РКН за счет использования штатных систем испытаний и долговременного контроля на СС. Одним из путей решения этой задачи является использование в составе систем испытаний и долговременного контроля интегральных методов диагностирования снижения несущей способности пролетных железобетонных конструкций СС с использованием средств вибрационного контроля.
Постановка задачи. При проектировании СС ракетно-космических комплексов (РКК) проектной организацией совместно с заказчиком должен задаваться расчетный срок их службы [1, 2].
Расчетным сроком службы является установленный в строительных нормах или в задании на проектирование период использования строительного объекта по назначению до капитального ремонта и (или) реконструкции с предусмотренным техническим обслуживанием [3].
