CC BY
30Решетневскуе чтения. 2017
УДК 004.896
МУЛЬТИВЕРСИОННОЕ ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ БОРТОВОГО КОМПЛЕКСА УПРАВЛЕНИЯ С ГЕНЕТИЧЕСКИМ АЛГОРИТМОМ
И. Н. Карцан
Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31
E-mail: [email protected]
Рассматривается генетический алгоритм поиска оптимальной архитектуры мультиверсионного программного обеспечения бортового комплекса управления космического аппарата.
Ключевые слова: генетический алгоритм, мультиверсионное программное обеспечение, бортовой комплекс управления, космический аппарат, оптимальное решение.
THE MULTIVERSION SOFTWARE OF THE ONBOARD CONTROL COMPLEX
WITH GENETIC ALGORITHM
I. N. Kartsan
Reshetnev Siberian State University of Science and Technology 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation E-mail: [email protected]
The research examines genetic algorithm to search for optimum architecture of the multiversion software of an onboard control complex of spacecraft.
Keywords: genetic algorithm, multiversion software, onboard complex of control, spacecraft, optimal solution.
В состав бортового комплекса управления связью входят аппаратно-программные средства бортового радиотехнического комплекса, участвующие в организации связных радиолиний, в том числе:
- ресурсы бортового вычислительного комплекса, который обеспечивает выполнение плановых (программно-временных) работ по задействованию ресурсов бортового радиотехнического комплекса, подготовке технологической информации для передачи по каналу сигнализации, а также оперативных задач управления связью с абонентами;
- ресурсы ретранслятора при передаче управляющей сигнализационной информации по связным радиолиниям.
Бортовой комплекс управления связью обеспечивает решение следующих задач:
- автономный контроль и управление связными ресурсами бортового радиотехнического комплекса в зависимости от абонентского трафика;
- реализацию заданной с центра управления системой программы работ;
- формирование и передачу маркерного сигнала;
- формирование и передачу адресно-управляющих слов с указанием ресурсов бортового радиотехнического комплекса и режимов работы, адресной информацией и др.;
- выход из нештатных ситуаций с сохранением и восстановлением структуры информации и конфигурации связных средств бортового радиотехнического комплекса.
Работа бортового комплекса управления связью осуществляется в соответствии с программами, зало-
женными в бортовые вычислительные комплексы до старта космического аппарата (КА). Структура программно-аппаратных средств бортового вычислительного комплекса обеспечивает возможность перезакладки программного обеспечения (ПО) управления связью по командно-программной информации с центра управления системой.
Проектирование программной архитектуры - важный этап жизненного цикла отказоустойчивого программного обеспечения. На данном этапе определяется глубина программной избыточности и планируются затраты на достижение необходимого уровня надёжности программных компонентов. Количество альтернатив построения архитектуры достаточно велико и зависит от количества разрабатываемых компонентов. Обычно проектировщик выбирает характеристики будущих компонентов, основываясь на своем опыте и интуиции. Это не всегда определяет оптимальный вариант построения всей системы, поэтому необходима автоматизация данного этапа проектирования [1].
На проектируемое программное обеспечение могут быть введены ограничения в виде нижней границы коэффициента готовности проектируемой системы и ограничения на трудовые ресурсы. Также на некоторые компоненты может быть наложено условие максимально допустимого времени выполнения программного компонента, которое зависит от среднего времени появления сбоя в данном компоненте и среднего времени его простоя.
Таким образом, возникает задача подбора таких характеристик программных компонентов архитекту-
Малые космические аппараты: производство, эксплуатация и управление
ры ПО, чтобы значения коэффициента готовности и затраченных ресурсов на разработку всей системы были оптимальными [2; 4].
Например, при модернизации программной системы, необходимо разработать 10 новых программных компонентов. Для системного аналитика возникает задача выбора оптимальной архитектуры новых компонентов, чтобы надёжность всей системы удовлетворяла требованиям заказчика, а трудоемкость их разработки соответствовала возможностям компании-разработчика.
Количество решений задачи определения оптимальной архитектуры ПО экспоненциально зависит от количества компонентов архитектуры. А так как на вычисление целевых функций требуется много времени, то перебор всех вариантов её решения представляется возможным только для малых архитектур и небольшого количества компонентов с недетерминированными характеристиками.
Многокритериальная оптимизация, которую также называют векторной оптимизацией, определяется как задача нахождения вектора переменных-решений, которые удовлетворяют ограничениям и соответствуют оптимальному значению вектор-функции, элементы которой представляют собой целевые функции. Целевые функции формируют математическое представление критериев оптимизации, которые часто противоречат друг с другу. Поэтому в результате оптимизации необходимо найти такое решение, которое бы соответствовало значениям всех целевых функций, удовлетворяющим лицо, принимающее решение [2; 3; 5].
При постановке задач технического проектирования, распределения ресурсов необходимо накладывать на переменные известные ограничения. Поэтому учет только многокритериальной составляющей задачи не отражает картины выбора её оптимального решения. В подобных задачах этот выбор может производиться только из некоторого подмножества пространства решений. Подмножество пространства решений обычно задается системой дополнительных ограничений, которая может состоять из ограничивающих равенств и ограничивающих неравенств. Ограничения задачи формируют допустимую область, в которой должны находиться найденные решения.
В классических методах оптимизации в постановке условной задачи присутствует только одна целевая функция и несколько ограничений.
Выбор лучшего варианта формирования мульти-версионного программного обеспечения из всего множества возможных реализаций возможно произвести с помощью компенсационной модели многоатрибутивного принятия решений, которая позволяет выполнить общее ранжирования альтернатив на основе порядка их предпочтения по отдельным атрибутам и взаимосвязи между ними и определить наилучший вариант формирования мультиверсионного ПО.
Используя метод упорядоченного предпочтения через сходство с идеальным решением базируется на концепции, что выбранная альтернатива должна иметь наименьшее расстояние до идеального решения
и наибольшее расстояние до идеального негативного решения.
Принимая, что каждый атрибут имеет монотонно возрастающую (убывающую) целевую функцию, легко найти «идеальное» решение, которое состоит из лучших достижимых значений всех атрибутов, и «идеальное негативное» решение, состоящее из худших достижимых значений всех атрибутов.
Разработанный генетический алгоритм мультивер-сионной условной оптимизации, позволяющий найти оптимальные характеристики архитектуры ПО с заданными ограничениями по надёжности, трудозатратам на реализацию и среднее время выполнения отдельных архитектурных компонентов.
Библиографические ссылки
1. Антамошкин А. Н., Ковалев И. В. Определение оптимальной структуры мультиверсионного программного обеспечения при ограничениях по времени и стоимости // Вестник САА. 2000. № 1. С. 93-95.
2. Карцан И. Н. Генетический алгоритм многокритериальной условной оптимизации бортового комплекса управления // Решетневские чтения. 2016. Т. 1, № 20. С. 269-271.
3. Терсков В. А., Шеенок Д. А., Карцан И. Н. Генетический алгоритм для оптимизации архитектуры бортового программного обеспечения. Надежность. 2014. № 4 (51). С. 102-111.
4. Терсков В. А., Шеенок Д. А., Карцан И. Н. Модель архитектуры программного обеспечения отказоустойчивых систем // Информационные технологии в экономике, образовании и бизнесе : материалы ме-ждунар. науч.-практ. конф. 2014. С. 119-124.
5. Карцан И. Н. Трудозатраты на разработку бортового программного обеспечения // Академическая наука - проблемы и достижения : сб. 2014. С. 137.
References
1. Antamoshkin A. N., Kovalyov I. V. Determination of optimum structure of the multiversionny software in case of time limits and cost // Vestnik SAA. 2000. № 1. P. 93-95.
2. Kartsan I. N. Genetic algorithm of multicriteria conditional optimization of an onboard complex of management // Reshetnevsky readings. 2016. T. 1. № 20. P. 269-271.
3. Terskov V. A., Sheenok D. A., Kartsan I. N. The genetic algorithm for optimization of architecture of the onboard software. Reliability. 2014. № 4 (51). P. 102-111.
4. Terskov V. A., Sheenok D. A., Kartsan I. N. Model of architecture of the software of fault-tolerant systems. Information technologies in economy, education and business // Materials of the international scientific and practical conference. 2014. P. 119-124.
5. Kartsan I. N. Labor costs on development of the onboard software // The academic science - problems and achievements. 2014. P. 137.
© Карцан И. Н., 2017
