Моделирование процессов в киберфизической системе с использованием имитационного подхода

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Состояние вопроса. Киберфизические системы в настоящее время активным образом распространяются в различных сферах. Для того, чтобы осуществлять их эффективное управление, необходимо использовать подходы, базирующиеся на имитационном моделировании.  В работе рассмотрена соответствующая задача.

Материалы и методы. В работе рассмотрена задача моделирования процессов в киберфизической системе. Приведена совокупность этапов, которые используются в ходе выбора характеристик, связанных с ее управлением. На первом этапе осуществляется выбор переменных. На втором этапе выбираются методы, которые используются в ходе моделирования, учитывается, что процессы, проходящие в киберфизической системе, а также внешние воздействия являются случайными. На третьем этапе выбираются однородные компоненты в киберфизической системе. На четвертом этапе, основываясь на средних значениях объемов передаваемых данных в киберфизической системе определяется величина эффективности ее работы. Приведена структура алгоритма позволяющего выделять однородные модули в киберфизической системе с учетом влияния внешних факторов. Указаны особенности имитационного эксперимента для киберфизической системы, с применением оптимизационной модели. Отмечены те этапы, на основе которых ведется выбор по квазиоптимальному варианту размещения модулей в киберфизической системе на базе имитационных методов.

Результаты. Проведено моделирование киберфизической системы с заданными характеристиками. Показано, что с использованием предлагаемого подхода удалось повысить эффективность системы.

Заключение. Результаты работы могут быть использованы для моделирования широкого класса киберфизических систем. Представленный алгоритм моделирования является универсальным.

Об авторах

Андрей Петрович Преображенский

Автономная некоммерческая образовательная организация высшего образования Воронежский институт высоких технологий

Автор, ответственный за переписку.
Email: Komkovvivt@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-6911-8053

доктор технических наук, профессор

Россия, ул. Ленина, 73а, г. Воронеж, 394043, Российская Федерация

Татьяна Владимировна Аветисян

Автономная некоммерческая профессиональная образовательная организация "Колледж Воронежского института высоких технологий"

Email: vtatyana_avetisyan@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3559-6070

преподаватель 

Россия, ул. Ленина, 73а, г. Воронеж, 394043, Российская Федерация

Юрий Петрович Преображенский

Автономная некоммерческая образовательная организация высшего образования Воронежский институт высоких технологий

Email: petrovich@vivt.ru

проректор по ИТ, кандидат технических наук, доцент

Россия, ул. Ленина, 73а, г. Воронеж, 394043, Российская Федерация

Список литературы

  1. Perry L. Internet of Things for architects. Birmingham, UK: Packt Publishing, 2018.
  2. Петрова И.А. Выявление основных критериев для применения гибкого и каскадного метода управления проектом // Современная экономика: актуальные вопросы, достижения и инновации. Сборник статей XXVIII Международной научно-практической конференции. 2019. С. 229-231.
  3. Ингланд Р. Овладевая ITIL. М.: Лайвбук, 2011. 200 c.
  4. Muhammad Ali Babar, Brown A. W., Mistrik I. Agile software architecture aligning agile processes and software architectures. MA, USA: Morgan Kaufmann, 2014.
  5. Лысанов Д.М., Амиров Д.Н., Еремина И.И. Анализ работы механизмов узлов автоматики в производственных системах // International Journal of Advanced Studies. 2023. Т. 13. № 3-2. С. 14-20.
  6. Бакулин А.Ю., Львович Я.Е. Анализ и оптимизация эффективности функционирования организационной системы с автоматизированными устройствами обслуживания на основе имитационного моделирования // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2024. Т. 12. № 2 (45). https://doi.org/10.26102/2310-6018/2024.45.2.030
  7. Львович Я.Е., Пупыкин А.Н. Интеллектуализация управления в организационных системах с цифровым концентратором результатов деятельности на основе оптимизационного моделирования // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2024. Т. 12. № 2 (45). https://doi.org/10.26102/2310-6018/2024.45.2.018
  8. Лысанов Д.М., Амиров Д.Н., Еремина И.И. Разработка программы для анализа работы узлов автоматизированной линии // International Journal of Advanced Studies. 2023. Т. 13. № 3-2. С. 7-13.
  9. Бухольцев И.М., Львович Я.Е. Оптимизация моделирования процессов балансировки и ребалансировки инвестиций для реализации программы развития многообъектной организационной системы // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2024. Т. 12. № 1 (44). С. 7. https://doi.org/10.26102/2310-6018/2024.44.1.015
  10. Аветисян Т.В., Преображенский А.П. Проблемы мониторинга киберфизических систем // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2023. № 3 (46). С. 4-5.
  11. Аветисян Т.В., Меняйлов Д.В., Преображенский А.П. Особенности формирования современных диалоговых систем // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2023. № 1 (44). С. 31-33.
  12. Аветисян Т.В., Козлова Д.Н., Шунулина В.В., Преображенский А.П. О возможностях тестирования информационно-телекоммуникационных систем // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2023. № 4 (47). С. 6-7.
  13. Гусев П.Ю., Львович Я.Е. Структуризация многофункциональной цифровизированной системы и управление ею на основе оптимизационных моделей дезагрегации ресурсов и объемов деятельности // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2023. Т. 11. № 4 (43). https://doi.org/10.26102/2310-6018/2023.43.4.004
  14. Львович И.Я., Воронов А.А. Применение методологического анализа в исследовании безопасности // Информация и безопасность. 2011. Т. 14. № 3. С. 469-470.
  15. Гоян В.И., Никонова Е.З. Реинжиниринг и его место в жизненном цикле информационной системы // International Journal of Advanced Studies. 2019. Т. 9. № 1-2. С. 45-51.
  16. Аветисян Т.В., Преображенский А.П. Некоторые особенности рекомендательных систем // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2023. № 1 (44). С. 34-37.
  17. Львович Я.Е., Преображенский Ю.П., Ружицкий Е. Особенности оптимизации беспроводных систем связи // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2022. № 1 (40). С. 68-71.
  18. Львович Я.Е., Преображенский Ю.П., Ружицкий Е. Анализ некоторых направлений повышения пропускной способности ip-сетей связи // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2022. № 1 (40). С. 42-45.
  19. Хамитов Р.М. Схемы развертываний баз данных для обеспечения высокой доступности // International Journal of Advanced Studies. 2023. Т. 13. № 4. С. 159-174. https://doi.org/10.12731/2227-930X-2023-13-4-159-174

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Преображенский А.П., Аветисян Т.В., Преображенский Ю.П., 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».