ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ВООРУЖЕННЫХ СИЛ

ВОЕННАЯ МЫСЛЬ № 10/2010, стр. 20-27

ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ВООРУЖЕННЫХ СИЛ

О реализации технологий интеллектуализированного управления в системах автоматизации управления войсками и оружием

Полковник в отставке Б. И. КАЗАРЬЯН,

кандидат военных наук

ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ВООРУЖЕННЫХ СИЛ

КАЗАРЬЯН Богдан Иосифович родился в 1947 году. Окончил Челябинское высшее военное авиационное училище (1968), Военно-воздушную академию имени Ю.А. Гагарина (1975). Службу проходил на должностях штурмана экипажа, руководителя посадки самолетов, офицера штаба полка, дивизии, воздушной армии в Закавказском, Одесском, Сибирском, Туркестанском военных округах, в Республике Афганистан, Главном штабе ВВС. В 1998 уволен в запас.

В настоящее время - начальник научно-исследовательского отдела ЗАО НПО «Мобильные информационные системы», профессор Академии военных наук РФ.

АННОТАЦИЯ. Определены условия, цели и задачи интеллектуализации АСУ военного назначения как многоуровневой совокупности разных комплексов, функционирующих в режимах реального времени и его масштабирования.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: интеллектуальный, нечеткая теория, знания, алгоритмы, эффективность управления, критерий, информационные задачи.

SUMMARY. A military automated control system is defined as a multilevel aggregate of many different complexes that function in a real-time environment. Tasks and conditions for intellectualizing and scaling such control systems are described.

The use of automated control systems is conditioned on scheduled tasks and personnel qualification, thus introducing imprecise (fuzzy) knowledge and algorithms.

The process (of creating an intelligent system) should start with information tasks and continue through gradual step-by-step "training" of the system.

KEYWORDS: intelligent, fuzzy theory, attainments, knowledge, algorithms, managerial effectiveness, criterion, information tasks.

ВОЕННОЕ ДЕЛО - вид деятельности, где неопределенность (физическая, лингвистическая, информационная, функциональная, прагматическая и т. п.) в информации (об обстановке, целях, задачах и способах действий, внутренних состояниях систем) является естественным фактором. В числе ее причин объективная недостаточность сведений, располагаемых ресурсов, времени для решения задач путем лобовых силовых воздействий. И противники всегда стремятся усилить степень неопределенности, взаимно поражая системы управления, связи, маскируясь и обманывая. Этим обусловлено возрастание сложности, многокритериальности управления (таблица 1).

В слаженных, подготовленных штабах, экипажах, боевых расчетах задачи управления решаются с большей степенью оптимальности. Имеет значение при этом и состояние сознания командиров, способность воспринимать частные данные в совокупности с информационным фоном сведений об обстановке и своими «нечеткими» ощущениями и ожиданиями. Их воинское искусство, интуиция позволяют предполагать верные оценки для выводов и решений.

В развитии, усложнении оперативной, тактической обстановки с перенасыщением и неопределенностью информационного фона для принятия решений незыблемо действует правило Л. Заде «о снижении значимости точных утверждений и точности значимых» и оправдывается утверждение, что «высокая точность математического моделирования сложных систем и процессов не имеет смысла, поскольку сложность модели (систем моделей) соизмерима со сложностью объекта управления». Чем сложнее модели, тем менее они адекватны боевым действиям, даже при поэтапном (пошаговом) последовательном моделировании. Пока их «...реализация не дает ожидаемого результата... упрощена логика, отсутствует здравый смысл, низкий уровень знаний... основное внимание уделяется специальным знаниям как наиболее упорядоченным, с четким математическим описанием физических, логических процессов, ясными количественными связями, упорядоченной логической системой для соответствующего машинного представления и как инструмента организации механизмов управления».

Таблица 1

Структура системы критериев управления (вариант)

ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ВООРУЖЕННЫХ СИЛ

Сложность планирования применения сил, вооруженных современным оружием с автономными системами навигации и наведения, уже сегодня требует реализации в системах управления и обработки информации методов и алгоритмов, близких к тем, которые используются оперативным составом штабов. Во многом им соответствуют интеллектуальные системы с «нечеткой технологией» учета неопределенности математического описания свойств и характеристик системно-сложных объектов и многоагентных систем, с программно обеспеченными активными процессами запросов, анализа, создания новой информации на базе данных прямого визирования и измерений.

Интеллектуальная система - совокупность или множество субъектов и объектов, связанных между собой организационно, находящихся в состоянии активности, взаимодействия под воздействием единого для них внешнего мира. Нечеткие технологии (Fuzzy-технологии) - совокупность математических методов, в которых используются нечеткие понятия, множества, знания, меры, логика, алгоритмы, интегральное исчисление, исчисление предикатов и др. Основы «нечеткой технологии» - «нечеткие логика, алгоритмы, знания», нейросети, ассоциативная память, экспертные системы, широко функционирующие в системах управления специальных и боевых роботов. Технология применена в автоматизированном комплексе оценки угроз и подготовки полетных заданий самолетов Р-15, что подтверждает ее возможности для надежной оценки и распознавания обстановки по совокупности различной нечеткой информации, разработки обоснований к замыслу, решениям, планам, при непосредственном управлении, в том числе в «сетецентричных» системах.

Например, в войнах до периода кампаний в Ираке планирование ударов традиционными боеприпасами проводилось сверху вниз (последовательно или одновременно) с докладом решений, представлением расчетных данных нижестоящими инстанциями. Сложные цели (скопления войск, артиллерия на позициях и в районах, железнодорожные узлы, аэродромы и т. д.) могли не иметь точной координатной привязки. Выходя на заданные объекты экипажи сами уточняли их положение, выбирали элементарные цели, распределяли в группе и рассчитывали прицельные данные.

Подобного рода неопределенности в оценке состава, структуры, свойств объектов (положения, параметров излучений, размеров, типов и т. д.), состояния систем (сенсорных, информационных, боевых, управления), боевых ситуаций стали существенным негативным фактором для управления силами с автономным оружием. Возникло принципиальное отличие в подготовке к применению оружия с загоризонтным целеуказанием (относительно положения носителя или пускового комплекса оружия). В процессе планирования в органах управления различного уровня потребовались промежуточные и конечные результаты автоматизированных расчетов. Стал необходимым последовательный обмен данными снизу-вверх и сверху-вниз для оптимизации, формирования критериев управления силами, задач, планов, данных к расчету полетных заданий.

Целеуказание автономному оружию (значимая информация) проводится в координатном и эталонном виде. Оно включает данные для прицеливания и должно быть точным. Требование реализуется при накоплении совокупностей значимых, но неточных, и точных, но незначимых сведений. Значимыми, но неточными для планирования ударов являются наименования, местоположение объектов, степени поражения и др. (в программе управления оружием они не нужны). Точные, но незначимые данные - изображения областей точек прицеливания для конечного наведения и координаты, которые вводят в полетное задание.

Что имеем к настоящему времени?

Первое. Организация, алгоритмы работы должностных лиц, групп и штабов, применительно к обработке и использованию информации в автономном высокоточном оружии (ВТО), в частности требования безусловности выполнения задач, времени исполнения и т. д., определены в общем виде.

Второе. Многое из вменяемых правил (выбора целей, расчета степеней поражения, целераспределения и т. д.), понятий, определений можно считать нечеткими. Но их фаззификация, дефаззификация с использованием аппарата нечеткой логики (выявление нечетких множеств - функций принадлежности для обработки на ЭВМ и преобразование в четкое представление) не выполнялась. Не отрегулированы и не формализованы соотношения и порядок использования информации в АСУ.

Третье. Качество контекстного поиска, анализа неполной, противоречивой, несовершенной, неточной информации, разнородных, разносрочных сведений, оценок и выводов не отвечает требованию всесторонности, сопоставимости, зависит от располагаемого времени и свойств операторов. Необходимость автоматизированных расчетов с помощью интеллектуальных методов видна из таблицы оценки полноты и достоверности информации к началу операции для планирования применения и подготовки полетных заданий оружию большой дальности с автономным управлением (табл. 2).

Четвертое. Задача выбора оптимального плана из нескольких вариантов не обеспечена соответствующими методическими, расчетными средствами (в том числе альтернативными) и формально определяется искусственным формированием 2-3 вариантов исходных данных. Варианты планирования создаются не путем динамического исключения частных тупиковых направлений, промежуточных решений и последовательного сужения поля возможных решений, а производится условно по отдельным критериям.

Таблица 2

Оценка полноты и достоверности информации

ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ВООРУЖЕННЫХ СИЛ

Подходы к созданию интеллектуализированной АСУ

Первый. Общие принципы построения интеллектуализированных АСУ (ИАСУ): системный подход, централизация и эмерджентность, декомпозиция, адаптация (к изменению обстановки, целей управления и технологического процесса), развитие по горизонтали (расширение связей и круга задач) и по вертикали (развитие целей управления), живучесть в критических ситуациях (сохранение эффективности), стандартизация, унификация.

Второй. Одно из основных направлений создания ИАСУ - системотехническая, информационная интеграция в иерархическую сетевую организационно-техническую структуру (рис. 1) средств автоматизации (планирования, командно-сигнальных, моделирования, разработки, расчета полетных заданий ударным, разведывательным комплексам, системам связи, РЭБ, оружию, информационного обеспечения) огневого, тактического, оперативного уровней.

ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ВООРУЖЕННЫХ СИЛ

Рис. 1. Основные элементы системы автоматизации управления

Необходима проработка научно-методических, системотехнических, информационных основ создания и обеспечения ИАСУ, ее организационной, функциональной структур, в том числе при образовании «сетецентричных» систем. Затем следует осуществить системное проектирование, разработку технического облика и структуры, формирование интегрированных баз данных и знаний о противнике, условиях выполнения оперативных, боевых задач, порядке их ведения и т. д.

Третий. Условия создания и организации функционирования ИАСУ: тесное информационное взаимодействие ИАСУ с реальной обстановкой; сохранение функциональности при потере некоторых связей; наличие аппарата прогнозирования событий, изменений в обстановке и состояния собственных управляемых объектов;

открытость ИАСУ для интеллектуализации и совершенствования на каждом новом уровне, при получении новых задач;

построение ИАСУ в виде многоуровневой иерархической структуры.

Четвертый. Для согласованного комплексного решения информационно-расчетных задач, моделирования в режимах реального времени и его масштабирования при обосновании и выработке оперативных и тактических задач войскам, силам, замыслов и планов огневого поражения, ударов, взаимодействия, применения оружия, специальных систем, расчета полетных заданий, прицельных данных, подготовки документов, а также адаптации системы к изменяющейся обстановке необходимо в рамках ИАСУ реализовать информационно-техническое взаимодействие средств автоматизации.

Пятый. Как специальное направление проектирования ИАСУ предлагается осуществлять создание методических основ ее интеллектуализации. Процесс «обучения, тренировки» на изменяющиеся параметры внешней среды, в том числе на субъективные особенности лиц, участвующих в управлении, должен быть непрерывным на всех этапах управления войсками, силами и оружием (в ходе оперативной, боевой подготовки и боевых действий) с использованием всех комплексов автоматизации (управления, планирования применения войск и оружия, подготовки полетных данных).

Интеллектуализация АСУ состоит в «наращивании объема знаний» об условиях, моделях функционирования объектов управления, систем автоматизации управления на «предыстории» планирования применения и управления автономным оружием как отправной базы сведений об условиях, алгоритмах и моделях решения совокупности частных задач.

Интеллектуализация АСУ включает разработку и последовательное совершенствование СПО обработки существующей к моменту принятия решений информации, данных о результатах действий и ударов в целях:

формирования достоверных сведений по управлению войсками, силами, которые к каждому текущему моменту времени не могут быть получены прямым наблюдением (как следует из таблицы 2, объем достоверных данных к началу действий оценивался не более 20 % от всего объема необходимой информации и затем в ходе боевых действий несколько снижался);

синтеза достоверной дополнительной информации, которая, в принципе, не выявляема прямым наблюдением: о намерениях и действиях противника (цели и задачи, замыслы и планы, организационная структура и некоторые свойства вооружения);

снижения (исключения) влияния обмана, маскировки, дезинформации, скрытия и имитации, осуществляемых противником;

программирования силами персонала пунктов управления нечетких алгоритмов выбора целей, целераспределения и целеуказания.

Шестой. Обеспечение повышения функциональности системы («обучение» и «тренировку»), что обусловлено содержанием, взаимосвязью, взаимным влиянием друг на друга процессов повышения квалификации и накопления опыта специалистами органов управления (знаний, алгоритмов решения задач).

Процессы «обучения» и «тренировки» ИАСУ должны включать:

формирование новых основных знаний, алгоритмов и правил в многолетнем опорном цикле обучения и слаживания штабов, подготовки к выполнению задач управления по видам военных действий, в операциях с использованием новых систем и средств автоматизации планирования, разработки полетных данных и заданий;

адаптацию (совершенствование, наращивание) нечетких знаний, правил, алгоритмов в ходе специально предусматриваемых циклов «обучения» ИАСУ по типовым и конкретным сценариям и задачам в периоды, предшествующие началу, и в ходе военных действий;

наработку командно-штабным составом опыта работы с ИАСУ в сложных режимах, необходимых знаний и информации, формирование алгоритмов восприятия и обработки данных, способности цельно и образно воспринимать бой и операцию. Совокупность умений и навыков в действиях позволит вжиться в обстановку, даст возможность сформировать коллективный и личный динамический образ ее изменения (так называемый «здравый смысл»). Вырабатываемая способность сочетать логику, частный и системный анализ с интуитивным предвидением даст способность адекватно реагировать на предполагаемые и на внезапные изменения в обстановке;

реализацию сформированных сценариев, нечетких знаний, алгоритмов, фреймов в программных средствах, ассоциативной памяти, нейросе-тях силами персонала органов управления;

передачу оперативно созданных средств интеллектуальной обработки информации и планирования в промышленность для дальнейшего конструктивного и математического совершенствования ИАСУ.

Седьмой. Определить место интеллектуальных технологий в структуре АСУ на ближайшую перспективу в обеспечении решения частных информационных задач при планировании применения войск, оружия, подготовке заданий боевым системам. Усилия в первую очередь направить на автоматизацию формализуемых задач планирования поражения (выбора, группирования, целераспределения, целеуказания), маневра, информационного обеспечения, доведения команд и приказов, так как не вся используемая информация, алгоритмы работы персонала могут быть представлены в виде систем нечетких определений, понятий и правил. В настоящее время это осуществимо при оценке объектового состава, отборе целей, целераспределении, целеуказании. В дальнейшем уровень формализации задач с использованием интеллектуальных технологий и их количество должны последовательно наращиваться.

Восьмой. СПО, созданное в промышленности, полагать исходным продуктом для «обучаемой» АСУ. Требуемые функциональные свойства придавать ей в процессах реального управления (на учениях, в ходе боевых действий). В эти периоды невозможно привлечь промышленные организации к доработке СПО средств, эксплуатируемых в органах управления и частях. Задачу выполнять силами персонала органов управления, для чего в СПО ИАСУ следует включать программные средства и инструменты формирования сценариев (сцен), нечетких понятий, определений, функций принадлежности, настройки сетей и фильтров, создания знаний, алгоритмов по боевым эпизодам. Необходимо установить условия, пределы модернизации в войсках, процедуры оценки «доработок», определения времени и условий их использования.

Девятый. В «обучении» ИАСУ следует учитывать аспекты двусторонности процесса и результатов:

во-первых, органы управления и войска обеих сторон наращивают опыт, приобретая искусство ведения сражения и боя. Формируются образные представления боевых ситуаций, противника, вплоть до психологических оценок; командованием сторон вырабатываются идеи, замыслы, первоначально не имеющие материального воплощения; при их реализации проявляются объективно обнаруживаемые факты, планы вскрываются, командиры сторон приобретают знание и ощущение противника;

во-вторых, обучаются и персонал органа управления, и комплекс ИАСУ, что эмерджентно, по сути: система управления развивается как человеко-машинная система, поэтапно приобретая качественно новые свойства.

«Обучаемая» ИАСУ становится более динамичной, адаптированной к изменениям обстановки, устойчивее, надежнее, в том числе при разрывах, нелинейностях информации об обстановке, возникающих ввиду запаздываний, пороговых ограничений и др.

Десятый. Организационные, кадровые, системотехнические изменения фактически «обнуляют» предыдущие периоды «обучения». Переход к планированию следующей операции на прежнем операционном направлении также потребует нового цикла «обучения» системы. «Обученная» система несет проблемы сохранения функциональности, более сложные, чем просто восстановление выучки и слаженности реорганизованного штаба.

Возможная направленность работ по интеллектуализации систем управления войсками (силами) представлена на рисунке 2.

ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ВООРУЖЕННЫХ СИЛ

Рис. 2. Направленность работ по интеллектуализации системы управления войсками (вариант)

Создание ИАСУ - необходимый этап для практической реализации идеи «сетецентризма» в деятельности войск и сил. Внедрение интеллектуальных технологий в АСУ войсками, сложными многозвенными комплексами вооружений (планирования, целеуказания, расчета полетных заданий) ведет к созданию человеко-машинных систем высокого уровня, предназначенных для реального управления и наработки новых знаний, алгоритмов, систем нечетких правил и моделирования.

Ерофеев А.Л., Поляков А.О. Интеллектуальные системы управления. СПб.: Издательство СПбГТУ, 1999. С. 97; Тэрано Т., Лели К., Суслю М. Прикладные нечеткие системы. Перевод с японского. М.: Мир, 1993. С. 11.

Казарьян Б.И. Операции, боевые действия, сетецентричная война // Военная Мысль. 2010. № 2. С. 30-33; Казарьян Б.И. Возможности и перспективы применения современных интеллектуальных технологий в задачах управления войсками и оружием. Известия ТРТУ. 2006. № 3. С. 58-59.

Ерофеев А.Л., Поляков А.О. Интеллектуальные системы управления. С. 47-55; Макаров И.В. Концептуальные основы организации интеллектуального управления сложными динамическими объектами. Интеллектуальные системы автоматического управления. Москва: Физ-матлит, 2000. С. 16-55.

Нечеткая логика - совокупность логических операций над высказываниями, в которых есть лингвистические переменные и нечеткие множества. В отличие от стандартной (четкой) логики, оперирующей бинарными состояниями (Да/Нет, Истина/Ложь, 1/0), она позволяет определять нечеткие промежуточные значения, например «более приоритетный - менее приоритетный», «воспрещение - подавление - вывод из строя - уничтожение - разгром».

Нечеткие алгоритмы (лингвистические) - упорядоченное множество нечетких правил, содержащих нечеткие указания (например, «если..., то...»).

Нечеткие знания - переменные во времени и контексте совокупности именованных отношений между объектами и окружением. Традиционное понимание знания - совокупность обобщенных данных (описаний объектов и их окружения, явлений, фактов).

Эталонный вид - изображения, сформированные на основе данных радиолокационного, оптико-электронного наблюдения целей, карт крупного масштаба в виде кодовых записей, предназначенных для распознавания бортовой системой наведения оружия. Как правило, эталонные изображения не могут быть визуализированы для восприятия человеком.

Макаров И.В. Концептуальные основы организации интеллектуального управления сложными динамическими объектами. Интеллектуальные системы автоматического управления. С. 31-32.

Макаров И.В. Концептуальные основы организации интеллектуального управления сложными динамическими объектами. Интеллектуальные системы автоматического управления. С. 20-22.

Т. Тэрано, К. Лели, М. Суслю. Прикладные нечеткие системы. Перевод с японского. С. 14-16; Л охин В.М., Захаров В.Н. Интеллектуальные системы управления: понятия, определения, принципы построения. Москва. Физматлит. 2000. С. 32-37.

Факт, что с помощью только логики и анализа нельзя создать новые идеи даже по прошествии времени, уже давно аксиома в области системотехники, имеющей дело с синтезом и оптимизацией крупных систем. Для этого разрабатываются эвристические системы.


Для комментирования необходимо зарегистрироваться на сайте

  • <a href="http://www.instaforex.com/ru/?x=NKX" data-mce-href="http://www.instaforex.com/ru/?x=NKX">InstaForex</a>
  • share4you сервис для новичков и профессионалов
  • Animation
  • На развитие сайта

    нам необходимо оплачивать отдельные сервера для хранения такого объема информации