Файл: Судовые системы автоматического контроля (системный подход к проектированию)..pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 19.10.2024

Просмотров: 141

Скачиваний: 0

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

Значение v (G) является вероятностной мерой в пространстве параметров задачи. Функция распределения этой меры может быть как непрерывной, так и дискретной.

Первый метод предусматривает задание допустимого числа й систем, причем число систем й меньше числа различных задач. Это означает, что вектор параметров системы X для всех значений век­

тора характеристик задачи G0 может принимать не более й раз­ личных значений х = хт; со = 1, 2, . . ., Й; хга = const. В данном

случае можно распоряжаться значениями постоянных векторов хх,

х 2, ■ . ., хщ и для каждой задачи выбирать наиболее подходящий из

них. Естественно, что должны быть известны характеристики за­ дачи g.

Второй метод решения задачи предусматривает создание системы

из простейших элементов (узлов, блоков, секций). Параметры си­ стемы X в этом случае определяются параметрами z элементов и

числом w этих элементов

х = х (w, z); w = 1, 2, . . .; Z = const.

Параметры Z элементов одни и те же для всех задач g £ G0 (тре­

бование универсальности элементов), для каждой задачи можно вы­

бирать различное число и сочетания элементов. Число элементов

заранее не ограничивается в отличие от предыдущего случая, огра­

ничиваются обычно лишь габариты и масса системы. Тогда макси­

мальное число элементов для каждой задачи может быть найдено

как функция й (Z).

Требование

универсальности можно записать

в виде х £ |Х„) = {хъ

. . ., xq}. При этом имеется в виду, что

 

xw= x(w, z),

й = й(г).

Решение задачи является достаточно трудным вследствие того, что вероятностные характеристики решаемых системами задач и их связь с параметрами системы обычно известны очень приближенно. Поэтому часто в качестве простой меры универсальности системы принимается процент ее основных элементов, используемых без из­ менений для решения всей совокупности рассматриваемых задач.

Для систем, устанавливаемых на экспортируемых судах, боль­

шое значение имеет показатель, характеризующий патентную чи­

стоту, определение которого требует значительного опыта специально подготовленных работников.

Методы определения всех перечисленных показателей САК могут

быть различными. Однако на ранних стадиях разработки системы

аналитические методы, довольно хорошо разработанные, могут быть неприемлемыми или давать погрешности, размеры которых трудно

оценить. Таких примеров из проектной практики можно привести

много. Поэтому большое значение имеет правильное использование

различных методов прогнозирования значений основных показателей системы на ранних стадиях ее проектирования. Сочетание методов

прогнозирования, описанных в первой главе, с аналитическими и эмпирическими методами расчета помогает значительно повысить их

достоверность,

59


§ 2.3

ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ САК ПО СОВОКУПНОСТИ ПОКАЗАТЕЛЕЙ

Рассмотренные в предыдущем параграфе показатели САК обра­ зуют некоторое m-мерное — число показателей) пространство.

При известных значениях всех показателей каждому варианту си­ стемы и в этом пространстве будет соответствовать точка К (и). При

заданных ограничениях совокупность всех допустимых точек К (и)

образует некоторое множество Мя (рис. 2.2). За начало координат может быть принята совокупность значений показателей САК, соот­ ветствующая ТЗ. В таком слу­

чае точка О будет граничной

точкой множества

Мд.

 

Каждому

варианту

системы

соответствует

в

пространстве

показателей вектор

 

X (и) = \хх (и), х 2 (и), . . .,

• • •,

), хт {и) | . (2.3.1)

Естественно

считать

наиболее

эффективным тот вариант си­

стемы,

для

которого

вектор

X (и) лучше. Однако, как из­

вестно [99], для векторов от­

ношение

превосходства не оп­

ределено. Поэтому можно использовать несколько подходов к ре­

шению задачи определения наиболее эффективного варианта.

Пусть имеется два сравниваемых варианта: их, « 2 С U,

каждый

из которых характеризуется вектором качества

 

X / = {*1 (uj), х2(«/),

. . ., хт (иу)}, / ' = 1 , 2 .

 

Вариант иг будет предпочтительнее варианта иг в том

и только

в том случае, если справедливы условия

 

xt ( u j ^ x t {uj,

£ = 1, 2, . . . , m ,

(2.3.2)

причем, по крайней мере, одно из них является строгим (условие^

имеет смысл «не хуже»).

Однако обычно условия (2.3.2) выполняются лишь для части

показателей и выбрать по ним лучший вариант не удается (необхо­ димо заметить, что если Х 2 — вектор, составляющие которого точно соответствуют требованиям ТЗ, то условия (2.3.2) должны быть справедливы для всех и£ U).

В § 2.1 отмечалось, что улучшение значений отдельных пока­ зателей по сравнению с требованием ТЗ в разной степени влияет

на изменение эффективности САКБудем считать, что нам известно

упорядочение показателей системы по их влиянию на эффективность

< хх (и), х г (и), . , ., хт (и )>,

(2.3.3)

60



т. е.

Xi (и) X2 (и)

хт (а).

Найдем среди сравниваемых вариантов тот, у которого пока­

затель хг (наиболее важный) имеет наилучшее значение, т. е.

и* : х1(и) = sup хг (и),

и^и

Вариант и* будем считать наилучшим.

Этот метод находит очень широкое применение благодаря своей

простоте. Для его применения не требуется даже численной оценки значений показателей xt у сравниваемых вариантов, так как доста­

точными являются качественные оценки типа «лучше—хуже».

Если имеется несколько вариантов, у которых значения пока­ зателя хг одинаковы, то производится их сравнение по показа­

телю х 2 (следующему в упорядочении) и т.

д.

В общем случае эту

процедуру можно записать следующим образом:

для любых иг и и2:

 

 

 

 

 

 

 

1)

если

хг (uj)

> * ! (а 2),

то

Х г > Л '2;

 

 

к)

если

х,- (« х)

= х(- (м2),

i =

1, 2,

. . ., k

1,

 

 

и xk ( « i )

>

х А ( а 2) ,Х гт о >

Х

2; . . .;

т )

если

хг (мх)

= xt (и2),

£ =

1 ,2 ..........т

1,

 

 

и

хт {иг) > х от (м2),

то

Х х > Х 2,

т

+ 1)

если xt (wx) =

х{

(и2), i =

1,

2, . . .,

т , то Х г = Х 2.

(Знак )> имеет смысл «лучше», а знак =

означает равноценность по­

казателей или вариантов). Приведенная процедура естественным образом распространяется на случай, когда число вариантов п > 2 .

Основной недостаток рассмотренного метода — возможность пре­ кращения процесса сравнения вариантов на любом шаге, в том числе и на первом. В этом случае сравнение производится уже не по всему множеству X, причем не учитывается также то обстоятель­ ство, что часто худшее значение более важного показателя может быть компенсировано за счет превосходства по остальным, менее важным.

Рассмотрим способ усовершенствования этой процедуры. Пусть при сравнении вариантов иг и ц2 по показателю х г получено х х (мх) >

>

* i

(м2). Предположим, что известно некоторое значение Ахг (их),

на которое допустимо ухудшение хх (иД

Если

при этом х ± (Mj) —

Ахг (Ux) =

Х\ (Ux) =

Хх {и2) и

х 2

(пх)

>

х 2

(и2),

то

Хх >

Х 2,

а

при х 2 (их) <

х 2 (ы2)

значение

Х х<

Х 2. В

случае

же,

если

х\ (их) >

хг (и2),

то

Хг > Х 2.

Затем

исследуется

возмож­

ность

ввести

Дх2,

производится

сравнение

вариантов по показа­

телю х3 и т. д.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Описанный метод известен под названием метода «последователь­

ных уступок»

и находит применение в решении задач исследования

61


операций [20]. Его достоинство заключается в возможности оценки «уступки» по показателю xh за счет которой достигается выигрыш по

показателю

xi+1, i = 1, 2,

. . т — 1.

Однако определение

уступки Axt,

компенсируемой

выигрышем

по показателю xi+1,

обычно вызывает трудности. Чаще всего ее находят методом экс­ пертных оценок. Недостаток метода также в его высокой трудо­ емкости при большом числе параметров и вариантов.

Разновидностью метода последовательных уступок является часто применяемый метод штрафных функций. В этом случае вводятся некоторые функции срг, монотонно зависящие от Axt. С их помощью

рассматриваемая задача

сводится к поиску варианта с max {хг +

+ ф2 + срз + • • • + срт ).

Чаще всего штрафная функция прини­

мается квадратичной, хотя возможны разные виды этих функций для

различных показателей.

Рассмотрим пример применения метода «последовательных усту­

пок». При проектировании судовой САК рассматривались три ва­

рианта построения системы, различающиеся структурой, методами

кодирования и представления информации, организацией диагно­

стической процедуры. При этом по техническому заданию были по­

ставлены следующие ограничения на основные показатели системы:

вероятность безотказной работы .................

хг ^

0,93

погрешность измерений ..........................

х2^ 0 ,1 %

вероятность пропуска сигнала о неисправ­

0,05

ности ................................................................

х3

объем аппаратуры ............................................

х4 ^

2 м3

время, затрачиваемое оператором на обна­

 

ружение и устранениенеисправности

х5^ 5 с

Показатели перечислены в порядке убывания их важности.

В результате анализа предложенных вариантов были получены

оценки

показателей,

приведенные

ниже.

 

 

 

 

 

П о к а з а т е л ь

 

 

В а р и а н т

 

 

 

 

 

 

*2

*3

ЛГ4

*5

I

0 ,9 7

0,1

0 ,0 4

1,7

4 ,5

н

0 ,9 5

0 ,0 8

0 ,0 4

1,7

3 ,5

ш

0 ,9 5

0 ,0 9

0 ,0 4

1,5

4 ,0

По показателю х 4 лучшим считается вариант I. Однако преиму­ щество перед остальными вариантами на величину Ах4 = 0,02 было

признано несущественным.

Тогда

по совокупности

показателей х 4

и х %лучшим является вариант II, но разница по показателю х2 между

вариантами II и III, Ах2 =

0,01

также признана

несущественной

и потому в дальнейшем сравниваются последние варианты. Пока­

затель х3 для всех вариантов оценивается одинаково. Далее сравне­ ние проводится по показателям х4 и х5. Преимущество варианта III

по показателю х4 на Дх4 = 0,2 м3 несущественно, поэтому лучшим

62