ri2014_materials

270	РЕГИОНАЛЬНАЯ ИНФОРМАТИКА – 2014

терминалы, следовательно, и среднее общее время циклической операции не известны. Поэтому указанные значения определяются методом последовательных приближений.

По описанному алгоритму, создана программа «Модель процессов совместной обработки экспортно-импортных и каботажных судов на контейнерных терминалах», номер свидетельства программы № 2014617906. Разработанное программное обеспечение было внедрено в систему управления контейнерным терминалом ООО «Моби Дик».

Каторин Ю.Ф.

Россия, Санкт-Петербург, Государственный университет морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова

БЕЗОПАСНОСТЬ СОТОВОЙ СВЯЗИ СТАНДАРТА GSM

Стандарт GSM (Groupe Speciale Mobile), на сегодняшний день является самым распространенным в мире – он используется почти в 200 млн. сотовых аппаратов, преимущественно в странах Европы и Азии. В принципе, по своему замыслу, цифровая система мобильной связи GSM вполне могла бы быть чрезвычайно защищенной. В основе ее лежит свод документов под названием «Меморандум о понимании стандарта GSM» или «MoU Groupe Special Mobile standard». Разрабатывал техническую документацию GSM Европейский институт стандартов по телекоммуникациям (ETSI), а в создании схемы безопасности, в целом призванной защитить новую систему от перехвата, прослушивания и мошенничества, активное участие приняли спецслужбы стран НАТО.

Основу системы безопасности GSM составляют три секретных алгоритма (официально не раскрытые и поныне, сообщаемые лишь тем, кому это требуется по необходимости – поставщикам оборудования, операторам связи и т.д.):

А3 - алгоритм аутентификации, защищающий телефон от клонирования; А8 - алгоритм генерации криптоключа, по сути дела однонаправленная функция, которая

берет фрагмент выхода от A3 и превращает его в сеансовый ключ для A5;

A5 - собственно алгоритм шифрования оцифрованной речи для обеспечения конфиденциальности переговоров. В GSM используются две основные разновидности алгоритма: A5/1 – «сильная» версия шифра для избранных стран и A5/2 – ослабленная для всех остальных.

Мобильные станции (телефоны) снабжены смарт-картой, содержащей A3 и A8, а в самом телефоне имеется ASIC-чип с алгоритмом A5. Базовые станции также снабжены ASIC-чипом с A5

и«центром аутенитификации», использующим алгоритмы A3-A8 для идентификации мобильного абонента и генерации сеансового ключа. Вся эта архитектура при надлежащем исполнении и качественных алгоритмах призвана гарантировать надежную аутентификацию пользователя, обеспечивая защиту мобильных станций от клонирования и прочих методов мошенничества, а также качественное шифрование конфиденциальных переговоров. Собственно говоря, именно это и декларируется компаниями, успешно занимающимися разворачиванием GSM по всему миру.

Однако это не так – алгоритм A5 реализует поточный шифр на основе трех линейных регистров сдвига с неравномерным движением. Однако, в А5 длины регистров выбраны очень короткими – 19, 22 и 23 бита, что в сумме и дает всего лишь 64-битный сеансовый ключ шифрования в GSM. Более того, регистры сдвига в схеме A5 имеют не только короткую длину, но

ислабые прореженные полиномы обратной связи. Это дает серьезные шансы на успех корреляционному анализу, позволяющему вскрывать ключ по просачивающейся в выход информации о заполнении регистров. Еще в июне 1994 года д-р Саймон Шеферд из Брэдфордского университета должен был представить на коллоквиуме IEE в Лондоне свой корреляционный способ вскрытия A5. Однако, в последний момент его выступление было запрещено.

Таким образом, реальность такова, что спецслужбы, занятые защитой правительственных коммуникаций, одновременно вовлечены и в деятельность противоположного рода: перехват и дешифрование коммуникаций в разведывательных целях. Более того, в связи с тем что (для разведывательных целей) алгоритмы кодирования и защиты в сотовых системах связи намеренно ослаблены, они становятся довольно легкой добычей для разного рода хакеров и проходимцев.

Каторин Ю.Ф., Комиссаров А.А.

Россия, Санкт-Петербург, Государственный университет морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова БЕЗОПАСНОСТЬ СРЕДСТВ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ ТРАНСПОРТНЫХ СИСТЕМ

Транспортная система — транспортная инфраструктура, транспортные предприятия, транспортные средства и управление в совокупности.

http://spoisu.ru

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ НА ТРАНСПОРТЕ	271

Виды транспортных средств: конвейеры, трубопроводы, судна, лифты, грузоподъёмные краны, ракеты, автомобили, велосипеды, автобусы, трамваи, троллейбусы, поезда, самолёты.

Связь и средства телекоммуникаций, а также их роль в организации транспортного обслуживания.

Роль беспроводных систем и средств связи на транспорте для организации диспетчерской, станционной, ремонтно-оперативной связи, связи внутри транспортного средства.

Безопасность спутниковых систем радионавигации и высокоточного позиционирования.

Проблема использования открытых беспроводных каналов связи. Перехват сигнала сканирующими устройствами.

Применение криптографических алгоритмов при обеспечении транспортных систем радиосвязью.

Построение распределенных вычислительных систем. Проблема распределения учетных записей, идентификации и аутентификации, обеспечения защищенных соединений при удаленным доступе к ресурсам сети.

Передача телеметрических данных с подвижных объектов. Проблема использования защищенных каналов, защита от модификации информации, на основе которой принимаются решения в центре управления.

Каторин Ю.Ф., Нурдинов Р.А.

Россия, Санкт-Петербург, Государственный университет морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова ОЦЕНКА РИСКОВ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ НА ТРАНСПОРТНОМ ПРЕДПРИЯТИИ

НА ОСНОВЕ CVSS-МЕТРИК УЯЗВИМОСТЕЙ

Впоследнее время наряду с управлением транспортными рисками всё больший интерес уделяется управлению рисками информационной безопасности в транспортных предприятиях. Согласно наиболее распространённому подходу, зафиксированному в стандарте ISO/IEC 27005, значение риска ИБ определяется как произведение вероятности реализации угрозы (pr) и величины ущерба (q). Вероятность реализации угрозы находится как произведение вероятности возникновения угрозы (pt) и вероятности возникновения уязвимости (pv).

Значения q, pt и pv чаще всего определяются методом экспертных оценок, что объясняется недостатком качественной статистической информации, вызванным отсутствием инструментальных средств, времени на сбор и обработку информации и действием внешних сил. В роли экспертов могут выступать сотрудники транспортного предприятия, либо привлекаемые со стороны консультанты. Однако не всегда у предприятия есть возможность полноценно провести оценку рисков с привлечением группы квалифицированных экспертов.

Вработе рассматривается метод использования общей системы оценки уязвимостей (CVSS) для упрощённой оценки рисков на транспортном предприятии. CVSS включает три группы метрик: базовые, временные и контекстные. Базовые метрики отображают основные характеристики уязвимости. Временные метрики соответствуют характеристикам уязвимости, изменяющимся со временем, а контекстные метрики – характеристикам, уникальным для среды пользователя.

Воснове предлагаемого метода лежит понятие «уязвимость» – свойство информационной системы, обусловливающее возможность реализации угроз безопасности обрабатываемой в ней информации. Для определения значения риска вместо вероятности реализации угрозы используется вероятность эксплуатации уязвимости, которая зависит от вероятности возникновения уязвимости и вероятности возникновения угрозы, использующей данную уязвимость.

Значение риска определяется исходя из значений CVSS-метрик. Величина ущерба рассчитывается на основании значений базовых метрик: воздействие на конфиденциальность (C), воздействие на целостность (I) и воздействие на доступность (A), а также контекстных метрик: вероятность нанесения косвенного ущерба (CDP), плотность целей (TD) и требования к безопасности (CR, IR, AR). Вероятность существования уязвимости определяется на основании значений базовых метрик: вектор доступа (AV), сложность доступа (AC) и аутентификация (Au). Вероятность возникновения угрозы определяется на основании значений временных метрик: возможность использования (E), уровень исправления (RL) и степень достоверности отчета (RC).

Разработанный метод позволяет осуществлять оценку рисков ИБ на основе имеющихся данных по уязвимостям, их метрикам и характеру зависимости величины риска от значений этих метрик.

Всвязи с наличием сканеров уязвимости, регулярно пополняемой базы уязвимостей CVE, а также инструментов обработки данных, возможно построение автоматизированной системы оценки рисков. При этом участие пользователей в процессе оценки рисков сводится к минимуму. Такая система может использоваться на транспортных предприятиях, сотрудники которых не могут самостоятельно провести оценку рисков ИБ.

http://spoisu.ru

272	РЕГИОНАЛЬНАЯ ИНФОРМАТИКА – 2014

Ковтун Л.И., Шарков Н.А., Ковтун Н.Л.

Россия, Санкт-Петербург, Государственный университет морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова ЦЕЛЕВЫЕ ФУНКЦИИ И ПРОГНОЗНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В СИСТЕМЕ УПРАВЛЕНИЯ

ЖИЗНЕННЫМ ЦИКЛОМ СЛОЖНЫХ ОБЪЕКТОВ СУДОСТРОЕНИЯ И ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ МОРСКОЙ ТРАНСПОРТНОЙ СИСТЕМЫ

Система управления жизненным циклом сложных объектов предназначена для координации деятельности всех участников создания и эксплуатации сложных объектов (заказчиков, разработчиков, изготовителей, эксплуатирующих организаций) на всех стадиях формирования требований, исследований, проектирования, производства, эксплуатации и утилизации этой техники. Целью управления является обоснование оптимальных характеристик сложных и дорогостоящих объектов, основными из которых являются эффективность, надежность, стоимость полного жизненного цикла, сроки разработки, поставки и поддержания готовности техники. Следует признать, что «яблоком раздора» между Заказчиком и Исполнителем в контракте на полный жизненный цикла сложной техники всегда было и будет обоснование финансовых затрат на ближайшие десятки лет. Причина этого - трудности учета сложной кооперации работ, множество переменных факторов и случайных обстоятельств. В этих условиях особую важность приобретают упреждающее прогнозное моделирование процессов протекания и управления жизненным циклом сложных объектов на базе обобщенных ситуационных моделей. Анализ «эффективности-стоимости-сроков» в этой модели позволит перевести споры из области бездоказательных споров в область обсуждения важнейших обобщённых характеристик и их основных связей (без второстепенных деталей и случайных корреляционных зависимостей). Это предложение отвечает современному подходу в системном анализе на базе принципа несовместимости: «По мере возрастания сложности системы наша способность формулировать точные и при этом осмысленные утверждения о ее поведении уменьшаются вплоть до некоторого порога, за пределами которого точность и смысл становятся практически взаимоисключающими характеристиками». Обобщенная ситуационная модель должна содержать заданные Генеральным Заказчиком интервальные характеристики финансового обеспечения (максимально, минимально возможного и средне ожидаемого), а также требуемые интервальные характеристики сроков поставки, технической готовности техники и ее обновления. Промышленность, проектные и научные организации Исполнителя по данным Генерального Заказчика должны научно обосновать свои предложения и расчеты по количеству соответствующей производимой техники, срокам ее поставки, циклам эксплуатации, обновления и утилизации. Сближение позиций Заказчика и Исполнителя возможно на базе обсуждения и уточнения такой обобщенной ситуационной модели в пределах ограниченного числа основных характеристик и всего спектра их варьирования. Полученные базовые характеристики (первые прикидки) будут тем допустимым отправным интервалом в пространстве состояний моделируемых систем, которые в последующем будут уточняться и конкретизироваться на каждой стадии жизненного цикла в соответствующей контрактной документации. В докладе представлена общая постановка математической задачи оптимизации ассигнований на приобретение и содержание продукции судостроения в системе управления ее жизненным циклом. Она включает статическую модель пространства равновесных состояний сложных объектов судостроения, сбалансированных по характеристикам стоимости, количества и надежности, а также динамическую модель системы ассигнований на приобретение и содержание сложной техники, описываемую дифференциальными уравнениями первого порядка.

Красковский А.Е., Микони С.В.

Россия, Санкт-Петербург, Петербургский государственный университет путей сообщения ОЦЕНИВАНИЕ ДИНАМИКИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ЛОКОМОТИВНОГО ДЕПО

Деятельность локомотивного депо метрополитена характеризуется десятками показателей. Их контроль осуществляется низовыми звеньями управления депо. Своевременное реагирование на изменения показателей позволяет сохранять стабильность функционирования соответствующих подразделений депо.

Руководство депо заинтересовано в отслеживании обобщённых показателей деятельности. Это даёт возможность понять общую картину работы депо, её зависимость от внутренних и внешних факторов, отслеживать тенденции изменения показателей во времени с целью устранения узких мест и обеспечения дальнейшего развития.

На верхнем уровне отчётные показатели, отражающие деятельность депо, делятся на четыре группы: управление, производство, ресурсы, взаимодействие со смежными структурами. Первые три фактора для депо являются внутренними, а четвёртый – внешним фактором. Все четыре укрупнённых показателя необходимо выразить через измеряемые показатели. С этой целью решается задача их структурирования, как обратная агрегированию. При её решении важно

http://spoisu.ru

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ НА ТРАНСПОРТЕ	273

обеспечить полноту состава измеряемых показателей и оценить степень влияния каждого из них на укрупнённый показатель.

Сформулированная проблема решается методом многокритериальной оптимизации. Многокритериальность задачи следует из необходимости расчёта обобщённой оценки деятельности депо на основе укрупнённых показателей. В свою очередь, укрупнённые показатели рассчитываются на основе первичных измеряемых показателей, что реализуется с помощью иерархической модели выбора. В качестве объектов оценивания принимаются годовые итоги деятельности депо. Оптимизация выполняется на основе функций, порождаемых на основе критериев. В простейшем случае ими являются нормирующие функции. При наличии дополнительной экспертной информации создаются функции полезности. Предпочтение между годовыми итогами определяется на основе величин их функций полезности.

Наиболее сложными задачами при создании многокритериальной модели выбора являются определение состава первичных показателей и определение их важности.

Втом случае, когда известна статистика обобщённого показателя, для определения состава первичных показателей используется её сходство с обобщённой оценкой частных показателей. В качестве обобщающей функции используется аддитивная средневзвешенная свёртка функций, сопоставляемых критериям. По коэффициентам парной корреляции с обобщённым показателем выявляются частные показатели, оказывающие на него подавляющее влияние, как фактические дублёры. Такие показатели исключаются из списка.

Визуально степень близости обобщённого показателя и его оценки через частные показатели определяется по схожести форм соответствующих кусочно-линейных функций на графике. Количественно степень близости выражается через величину коэффициента парной корреляции между обобщённым показателем и его статистической оценкой. Функции полезности отобранных показателей максимизируются, а их важность принимается пропорциональной величине коэффициента парной корреляции с обобщённым показателем.

Втом случае, когда статистика обобщённого показателя неизвестна, состав первичных показателей определяется экспертным способом. Для оценивания важности показателей применяется групповая экспертиза с применением матриц парных сравнений. Для каждой таблицы иерархии формируется матрица, содержимое которой выражает соотношение голосов экспертов, поданных за и против каждого предпочтения. На основе содержимого матрицы рассчитываются весовые коэффициенты показателей.

Разработанная методика оценивания динамики деятельности локомотивного депо была опробована на примере депо «Дачное» Санкт-Петербургского метрополитена. Анализ полученных результатов позволил руководству депо наметить конкретные меры для улучшения его деятельности. Разработанная методика не зависит от особенностей оцениваемого объекта и применима к хозяйственным объектам любого назначения.

Кудрявцева К. А.

Россия, Санкт-Петербург, Государственный университет морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова ОСНОВНЫЕ ГРУППЫ МЕТОДОВ ЗАЩИТЫ ИНФОРМАЦИИ ОТ УТЕЧКИ В ОВ ЛИНИИ СВЯЗИ НА ВОДНОМ ТРАНСПОРТЕ

Оптический кабель – это кабель на базе оптических волокон. В настоящее время этот вид проводников находит широкое применение как на суше в государственных и частных организациях, так и на водном транспорте. Информация в нем передается совершенно новым способом - световым сигналом, что отличает его от медного или же от электрического кабелей. Благодаря особенностям материала и структуры, оптический кабель представляет собой диэлектрик и не скапливает статику. Именно поэтому его считают кабелем с исключительными характеристиками по помехозащищенности и секретности, передаваемой по нему информации. Но все же существуют способы снятия информации с них, поэтому есть необходимость использовать существующие методы защиты.

Рассмотрим три основных метода защиты информации в оптоволоконных линиях связи предотвращающих или снижающих до минимума влияние посторонних подключений.

Первый из них это мониторинг и наблюдение. Этот метод предполагает несколько похожих решений:

1.мониторинг сигналов вблизи волокна;

2.интегрирование электрических проводников в кабель;

3.мониторинг мощности мод;

4.использование оптических рефлектометров;

5.использованием пилотного тона.

Второй метод – сильногнущееся волокно.

Здесь подразумевается использование одномодового оптоволокна. В отличии от многомодового, оно имеет другой механизм прохождения света. Благодаря этому существенно

http://spoisu.ru

274	РЕГИОНАЛЬНАЯ ИНФОРМАТИКА – 2014

уменьшается влияние модовой дисперсии на движение фотонов в волокне. Эти виды волокна защищают сеть передачи данных, ограничивая высокие потери, возникающие при прокалывании волокна или его сгибании. Кроме того, для светового потока становятся менее повреждающими такие факторы как вытягивание, перекручивание и другие физические манипуляции с волокном.

Третий метод не защищает волокно от незаконного присоединения, но делает малополезной информацию, полученную злоумышленником, – это шифрование.

В статье рассмотрены 2 уровня шифрования – третий и второй. В настоящее время, в сфере волоконно-оптических линий связи, кроме шифрования двух уровней, широкое применение нашла квантовая криптография. Это обусловлено тем, что с их помощью возможна передача фотонов света на большие расстояния и с мизерными искажениями.

Таким образом, на водном транспорте можно и нужно осуществлять защиту оптоволоконных каналов связи наряду с другими их разновидностями. Нужно помнить, что к любому каналу можно подключиться не только напрямую, но и дистанционно, что злоумышленник и сделает по отношению к любому транспорту, находящемуся в воде.

Кузнецов В.Н.

Россия, Санкт-Петербург, Государственный университет морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова ПРИМЕНЕНИЕ ТЕОРИИ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ПРЕДПРИЯТИЕМ ВОДНОГО ТРАНСПОРТА

При работе предприятия в области транспорта важной задачей становиться планирование рабочего процесса таким образом, чтобы максимально задействовать все имеющиеся ресурсы. Дело в том, что любой ресурс приносит доход, пока он работает и, наоборот, приносит убытки, если простаивает. С другой стороны необходимо обеспечить приемлемое время выполнения задачи для каждого клиента с учетом времени ожидания. Разумеется, выполнить две задачи единовременно в действительности не представляется возможным.

Например, рассмотрим обработку судов в порту. Для обработки судов порт должен располагать некоторыми ресурсами. Это краны, склады, причалы, персонал и прочее. При этом если ресурсы простаивают, то предприятие теряет деньги, ведь необходимо эти ресурсы содержать. Для обеспечения полной загрузки всех ресурсов необходимо чтобы по окончанию обработки одного судна на его место сразу становилось другое.

Таким образом, все суда будут некоторые время проводить в ожидании своей обработки. В действительности же суда ходят неравномерно, и такой подход будет вести к росту времени ожидания обработки каждым судном. В некоторый момент возникнет ситуация, когда время ожидания превысит максимально допустимое, и судовладельцы будут отказываться от обработки в данном порту.

Поэтому порт вынужден содержать некоторый избыток ресурсов, чтобы успевать обрабатывать суда без образования очереди. Но, поскольку суда ходят неравномерно, может возникнуть ситуация, когда большое количество ресурсов будет простаивать.

Таким образом, при управлении предприятием необходимо выбрать оптимальный набор ресурсов и оптимальную модель их использования. Это позволит сохранить баланс времени простоя ресурсов и времени ожидания обработки в условиях неравномерного поступления заявок на обработку. Важно чтобы ресурсы порта были максимально эффективно заняты, но при этом не образовывалась очередь судов, ожидающих обработку.

Именно для таких целей и возможно использовать теорию массового обслуживания, которая является разделом теории вероятностей.

Целью исследования в рамках теории массового обслуживания будет являться выбор наиболее оптимальной системы обслуживания на основе изучения потока заявок на обслуживание. Т.е. на основе изучения характера потока судов в порт можно сделать выводы о необходимости обеспечения порта некоторыми ресурсами для обеспечения адекватной скорости обслуживания судов или, наоборот, об избытке ресурсов.

Для решения задачи в рамках теории массового обслуживания необходимо выделить систему обслуживания и поток заявок на обслуживание. А поскольку любой технологический процесс можно описать как систему обслуживания, то он может быть оптимизирован с использованием описанной теории. Например, при управлении портом могут решаться задачи комплектования оборудованием, персоналом.

В рамках обслуживания одного судна можно распределять краны для обработки с учетом возможных отказов. Обслуживающим элементом системы можно рассмотреть подходной канал и выяснить, как он может справляться с нагрузкой и прочее.

Таким образом, теория массового обслуживания становиться важным инструментом при оптимизации технологических процессов на водном транспорте.

http://spoisu.ru

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ НА ТРАНСПОРТЕ	275

Кузнецов В.Н.

Россия, Санкт-Петербург, Государственный университет морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова МОДЕЛИРОВАНИЕ РАБОТЫ КРАНОВ С УЧЕТОМ ВОЗМОЖНЫХ ПОЛОМОК

Современный порт сложно представить без высокотехнологичных перегрузочных машин. Для обработки крупных судов необходимо, чтобы на причале порта стояли исправные краны. Однако в действительности техника может выходить из строя в произвольный момент. В случае возникновения отказа техники во время выполнения технологического процесса возникает простой, потому что необходимо время на ремонт или замену вышедшей из строя машины. Такие простои серьезно влияют на выполнение всей цепочки технологических операций по обработке судна, а значит, чреваты нарушением сроков по обработке судна. В случае малейших нарушений сроков обработки судна возникает риск нарушения всего графика обработки судов, т.е. возникновения хаоса в работе порта.

Даже в случае комплектования причала новыми и исправными кранами, невозможно гарантировать отсутствие непредвиденных поломок. Поэтому необходимо прогнозировать время обработки судна с учетом всех непредвиденным обстоятельств. Для целей прогнозирования времени обслуживания можно применить теорию массового обслуживания. Так обслуживаемым элементом будет рассматриваться судно, а обслуживающим комбинация кранов на причале. Любой кран может выйти из строя с некоторой вероятностью. На практике только необходимо изучить закон вероятности возникновения поломки того или иного крана. Причем, чтобы не изучать каждую конкретную машину достаточно классифицировать их по типам и ввести дополнительные параметры. Например, степень износа.

На основании полученных данных о законах распределения поломок каждого типа крана можно построить модель работы порта по обработки судна. И рассчитывать теоретическое время обработки судна в заданной конфигурации кранов. Причем разработав комплекс программных средств можно моделировать погрузочно-разгрузочные работы виртуально много раз, тем самым можно построить закон распределения для времени обработки судна.

На основании данных, полученных при эксплуатации модели, оператор может принимать решения о перекомпоновке кранов на причале или о необходимости ремонта кранов, в случае если отказы серьезно влияют на работу порта.

Мамунц Д.Г.

Россия, Санкт-Петербург, Государственный университет морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова АВТОМАТИЗАЦИЯ МОНИТОРИНГА ПРОЦЕССА ДНОУГЛУБЛЕНИЯ

Основная часть дноуглубительного флота России все еще используют полуавтоматические системы для контроля и управления технологическими процессами. В таком случае, текущая информация о производстве работ не может быть верно оценена и сопоставлена с проектными данными, пока дноуглубительные работы не будут произведены. Информация о местонахождении земснаряда и объемах изъятия грунта в режиме реального времени зачастую отсутствует.

Первым шагом к созданию комплексной автоматизированной системы управления технологическим процессом дноуглубления, является построение системы мониторинга. Задачей системы является автоматический сбор информации о процессах на земснаряде.

Эта информация включает в себя рабочие характеристики, такие как консистенция и расход пульпы, уровень заглубления грунтозаборного устройства, и др. Целью мониторинга этих данных является предоставление оператору точных данных о работе земснаряда, что позволит ему оперативно корректировать процесс и добиться максимального повышения производительности.

Рабочие параметры контролируются с помощью датчиков. Датчики конвертируют физические показатели в электрические сигналы низкого уровня и передатчики преобразовывают электрические сигналы низкого уровня в стандартные электрические сигналы. Эти сигналы могут быть подключены непосредственно к цифровым дисплеям, которые будут визуализировать информацию о том или ином процессе.

На следующем этапе, используя возможности ПЛК (Программируемый логический контроллер), реализуется расширение объема информации с различных датчиков, их сопоставление и построение зависимостей. ПЛК является сердцем системы мониторинга или управления. Это устройство, состоящее из входных и выходных модулей, микропроцессора под управлением управляющей программы и, при необходимости, модули связи, чтобы позволить ему отправлять и получать данные от других устройств, таких как компьютеры и графических дисплеи.

Например, контроллер может отображать мгновенное значение плотности, расход в реальном времени, а также используя расчеты в программе производительность (в м3/час).

В программах для управления процессом дноуглубления, ПЛК будет контролировать все входящие данные и автоматически контролировать бортовые устройства, именно так реализуется переход от простого отображения информации о процессе к непосредственно контролю за процессом.

http://spoisu.ru

276	РЕГИОНАЛЬНАЯ ИНФОРМАТИКА – 2014

Микони С.В.

Россия, Санкт-Петербург, Петербургский государственный университет путей сообщения УЧЕБНОЕ ПОСОБИЕ ПО ТЕОРИИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ

Широкое внедрение информационных технологий во все сферы человеческой деятельности стимулировало их применение и в сфере управления. Помимо решения традиционных задач оптимизации планов и распределения ресурсов информационные технологии стали ориентироваться непосредственно на лицо, принимающее решение (ЛПР). А решаемые им задачи отличаются большим разнообразием. Наряду с планированием работ ЛПР решает многочисленные организационные задачи. К ним относятся:

1)определение варианта организационной структуры;

2)подбор работников;

3)распределение задач между отдельными подразделениями или работниками;

4)установление взаимодействия между подразделениями или работниками;

5)определение порядка и времени проведения работ.

Функция руководства организацией предусматривает решение таких задач как:

1)текущий контроль деятельности сотрудников;

2)распределение вознаграждения по результатам работы;

3)поощрение лучших работников.

Контроль деятельности организации осуществляется по итогам её функционирования за конкретный период: месяц, квартал, год, пятилетку.

1)определение лучших подразделений или работников;

2)определение узких звеньев.

Все перечисленные задачи, как правило, являются многокритериальными. Главным отличием этих задач от задач, решаемых методами исследования операций, является необходимость непосредственного участия ЛПР в проектировании модели выбора. Предпочтения ЛПР должны быть учтены как при формулировании частных целей в процессе построения дерева целей, так и при задании их важности. Именно объём участия ЛПР в проектировании модели выбора резонно принять за признак, выделяющий организационные управленческие решения от других задач принятия решений в сфере управления.

Помимо указанной внешней особенности модели многокритериальной оптимизации имеют внутреннюю специфику, отличающую их от классических моделей оптимизации. Область определения целевой функции в классической задаче оптимизации задаётся системой ограничений, а оптимальное решение находится на границе этой области. В задаче многокритериальной оптимизации область определения каждого критерия задаётся границами его шкалы, а оптимальное решение не обязательно совпадает с границей шкалы. Это объясняется, прежде всего, необходимостью поиска компромисса по многим критериям.

Задачи многокритериальной оптимизации не ограничиваются поиском лучшего варианта. Во многих случаях требуется оценить все имеющиеся варианты относительно частных целей. Для этих вариантов граница шкалы критерия является идеальной, недостижимой для них, целью. Более того, целевое значение критерия не обязательно должно совпадать с границей шкалы. В этом случае оно называется реальной целью, учитывающей некоторые внешние факторы. Например, не следует стремиться к максимальной площади квартиры без учёта её стоимости и обслуживания. Задание целевого значения внутри шкалы критерия влечёт применение функций полезности, что позволяет связать методы многокритериальной оптимизации с методами многомерной теории полезности.

Указанные особенности задач организационного управления позволяют выделить теорию принятия управленческих решений из общей теории принятия решений, включающей задачи исследования операций. Для объединения рассматриваемых в учебном пособии разнообразных методов теории принятия управленческих решений в общую систему в качестве системо-образующих признаков выбраны: их шкалы, тип и объём предпочтений, задаваемых экспертами.

Использование в качестве системообразующего признака единой шкалы для измерения всех оцениваемых признаков позволяет объединить в систему все методы выбора. Единой шкалой для всех методов критериального выбора является порядковая шкала, а для методов функционального выбора – абсолютная шкала.

Между собой методы функционального выбора различаются функциями отображения значений признаков в единую шкалу. Рассмотрение с единой позиции нормирующих функций и функций полезности позволило связать методы многокритериальной оптимизации с методами многомерной теории полезности. Разделение критериев на критерии превосходства и соответствия позволило объединить задачи многомерной оптимизации и классификации в одну систему.

Тип и объём предпочтений, задаваемых экспертами, позволяет различать методы выбора относительно поставленной задачи, исходной информации для её решения и достоверности получаемых результатов. Все изложенное позволяет рассматривать разнообразные задачи многокритериального выбора в рамках единой дисциплины.

http://spoisu.ru

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ НА ТРАНСПОРТЕ	277

Моисеев В.И.

Россия, Санкт-Петербург, Петербургский государственный университет путей сообщения РАСЧЕТЫ И МОДЕЛИРОВАНИЕ ТЕМПЕРАТУРНЫХ ПОЛЕЙ В ЗАСТЫВАЮЩИХ НЕФТЕПРОДУКТАХ, ОХЛАЖДАЮЩИХСЯ ПРИ ПЕРЕВОЗКАХ В ЗИМНЕЕ ВРЕМЯ

Перевозка застывающих темных нефтепродуктов (мазутов, масел и др.) в холодный осеннезимний период встречает большие трудности. За время транспортирования нефтегрузы охлаждаются и загустевают до такого состояния, что их слив самотеком без предварительного разогрева для восстановления текучести становится невозможным. Сам разогрев представляет собой длительную операцию, требующую специального оборудования, площадей и больших непроизводительных затрат тепловой энергии.

Представляет большой интерес изучение динамики охлаждения нефтепродуктов в первые часы после их налива в цистерну, когда жидкости ещё имеют высокую температуру и низкую вязкость.

Важным фактором, определяющим быстрое охлаждение всей массы продукта в цистерне, является термогравитационная конвекция горячей жидкости, возникающая при её контакте с холодной стенкой котла цистерны.

Гидродинамическая задача описания характера возникающих циркуляционных токов жидкости затруднена цилиндрической формой стенок котла, наличием свободного объема над поверхностью жидкости и рядом других факторов.

Для определения скорости циркуляционного движения жидкости при термогравитационной конвекции был применен «метод пограничного слоя», основанный на канонических дифференциальных уравнениях Навье-Стокса и теплопроводности с упрощающими допущениями, что котел цистерны имеет форму горизонтально установленного восьмигранного цилиндра, составленного из двух вертикальных, четырех наклонных и одной горизонтальной пластин, поддерживаемых при постоянной низкой температуре. Параметры пограничного слоя, рассчитанные на основе теоретической модели, совпали с результатами моделирования процесса на пакете программ «ANSYS 5.6».

Было установлено, что на «вертикальном» участке котла цистерны формируется тонкий пограничный слой, имеющей большую скорость течения жидкости. На «наклонных» участках котла происходит смещение этого слоя, в результате которого возбуждаются медленные хаотичные течения во всем объеме котла. Эти течения обуславливают конвективный теплоперенос в жидкости в сотни раз превосходящий её молекулярную теплопроводность.

Делается вывод, что подавление термогравитационной конвекции горячего нефтепродукта способствует значительному снижению темпа охлаждения цистерны.

Новоселов Р.Ю., Соколов С.С.

Россия, Санкт-Петербург, Государственный университет морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова СИСТЕМЫ ГЕОПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ И ИХ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ В ТРАНСПОРТНОЙ ИНФРАСТРУКТУРЕ

Внастоящее время во всем мире очень востребована система GPS(Global Positioning System). GPS довольно старая технология, первый тестовый спутник был выведен на орбиту 14 июля 1974 года. Изначально использовалась исключительно военными США, но после инцидента с корейским боингом в 1983 году президент Америки Рональд Рейган с целью не допускать подобные катастрофы разрешил использовать GPS во всем мире.

Для использования GPS необходимо устройство с приемником спутникового сигнала. Сейчас такие устройства стоят относительно недорого, а также сам чип имеется во всех современных телефонах. Этим и обусловлена популярность этих технологий.

Вданный момент большинство городского наземного транспорта, такого как автобусы, маршрутные такси оборудованы устройством, которое позволяет узнать местоположение автомобиля

вреальном времени, а при наличии GSM чипа эти данные можно передать на сервер и удаленный диспетчер сможет смотреть положение автомобиля на карте. Также большинство частных транспортных компаний устанавливают в свои средства транспортировки грузов такие приемники.

Чем обусловлена популярность?

1.Бесплатность использования системы

2.Низкая стоимость установки, настройки и использования

3.Открываются огромные способы использования

Что же в итоге можно сделать, если установить GPS-приемник, к примеру, на большегрузный автомобиль частной логистической компании? Подробнее остановимся на том, как это можно использовать:

1.Получить информацию о движениях и стоянках

http://spoisu.ru

278	РЕГИОНАЛЬНАЯ ИНФОРМАТИКА – 2014

Зная время движения и стоянки, можно узнать, укладывается ли водитель в отведенное на перевозку время, просчитать необходимое количество топлива, подкорректировать маршрут, если требуется.

2. Получить точные расходы на топливо Опираясь на полученные данные, можно довольно точно рассчитать количество требуемого

топлива. Точность будет гораздо выше, чем предварительные расчеты, так как разница между теоретическим расчетом/фактическими тратами может достигать 70%.

3. Пресечь внеочередные рейсы и подобные внештатные ситуации Имея информацию о том, какая машина отправлена, а какая нет, можно, например,

предотвратить выпуск ненужных рейсов.. 4. Контроль скоростного режима

Так как на основании смены координат можно получить скорость объекта, появляется возможность осуществлять контроль скорости машины.

В случае с городским общественным транспортом, то помимо вышеперечисленных возможностей, существуют интернет сервисы, которые позволяют отслеживать положение автобуса в реальном времени. Это дает пассажиру возможность скорректировать свое расписание и, например, не тратить 20-30 минут для ожидания автобуса на остановке.

Для обычного человека преимущества таких систем также неоспоримы. Например, водителю смартфон с таким приемником и установленными картами поможет проложить маршрут в незнакомом городе или стране.

Нырков А.П.

Россия, Санкт-Петербург, Государственный университет морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова АНАЛИЗ И ОЦЕНКА РИСКОВ НА ВОДНОМ ТРАНСПОРТЕ

На транспорте в целом, на водном транспорте в частности, практически все технологические процессы (эксплуатация транспортных объектов, перевозка и перегрузка грузов, перевозка пассажиров и др.) подвержены влиянию случайных факторов. Итогом их воздействия могут потери и порой существенные. Для минимизации потерь можно воспользоваться методами теории риска.

В ISO Guide 73:2009 риск определяется как эффект неопределенности в отношении целей, где под эффектом понимается величина отклонения от ожидаемого результата. Будем считать, что на критериальный показатель оказывают влияние различные факторы риска, понижающие этот показатель. В качестве критериального показателя может быть любой показатель качества: доход или прибыль деятельности транспортного предприятия (судоходная компания, транспортно– логистический комплекс, порт). При реализации рисковых ситуаций могут возникнуть потери (снижение) показателя, равные R. Исходя из стохастической природы рисков, потери целевого показателя также носят вероятностный характер как функция от случайных величин рисков: R=f(R1,…, Rn). Если предположить, что случайная величина R имеет конечное математическое

ожидание, равное m, то можно с достоверной вероятностью считать, что возможные потери критериального показателя попадут в интервал (m – ; m + ). Неизвестная величина находится как

корень уравнения: F(m + ) – F(m – ) = , где F(x) интегральная функция распределения вероятностей показателя R.

На практике нахождение функции распределения вероятностей возможных потерь критериального показателя F(x) связано с большими сложностями, так как для этого надо знать функции распределения вероятностей рисков, определение которых либо затруднено, либо невозможно к моменту анализа рисковых ситуаций. Однако, в этом случае можно определить математическое ожидание возможных потерь критериального показателя, не зная его функции распределения.

Количественная оценка R является некоторой средней величиной потерь критериального показателя при реализации рисков. Одновременное проявление всех возможных рисковых ситуаций является маловероятным событием. При этом наступление той или иной рисковой ситуации может повлечь за собой другую рисковую ситуацию. В результате может возникнуть цепочка взаимосвязанных рисков. Определить среди них ту, которая может повлечь за собой максимально возможную величину потерь критериального показателя, можно с помощью ациклического ориентированного графа рисков. По этому графу строятся стохастические модели нахождения критической цепочки рисковых ситуаций.

Для анализа и управления рисковыми ситуациями кроме выявления критических цепочек рисковых ситуаций большое значение имеет определение цепочек, при реализации которых вероятность того, что потери критериального показателя будут значительными, превысит заданный уровень значимости.

Для этих целей можно использовать «жадные» алгоритмы нахождения кратчайших путей, подобные, например, алгоритму Дейкстры, но с небольшими изменениями. Количество возможных

http://spoisu.ru

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ НА ТРАНСПОРТЕ	279

рисковых ситуаций на практике бывает не очень большим, поэтому размерность матрицы смежности графа рисков позволяет применить к нему алгоритм полного перебора всех возможных цепочек. Используем для этого математический пакет аналитических вычислений Maple, в который входит программный пакет GraphTheory, с различными средствами представления графов и обработки их структур. Кроме того, Maple включает в себя достаточно развитую среду программирования, позволяющую дополнительно создавать средства алгоритмизации на графах.

Нырков А.П., Нырков А.А.

Россия, Санкт-Петербург, Государственный университет морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОБЕСПЕЧЕНИИ БЕЗОПАСНОСТИ СУДОХОДСТВА НА ВНУТРЕННИХ ВОДНЫХ ПУТЯХ

В настоящее время на внутренних водных путях (ВВП) происходит интенсивное внедрение новых средств связи и информационных технологий, что способствует повышению эффективности перевозок и безопасности судоходства на ВВП. Совмещение информационных и телекоммуникационных услуг порождает новые инфокоммуникационные услуги, обладающие уникальными свойствами. К ним следует отнести создаваемые Речные информационные службы (РИС). Под РИС понимаются гармонизированные инфокоммуникационные службы, содействующие управлению перевозками грузов и регулированию движением судов в сфере судоходства по внутренним водным путям, с перспективной возможностью взаимодействия с другими видами транспорта. Одним из важнейших условий успешного функционирования РИС является использование электронных навигационных карт.

Для обеспечения безопасного судоходства на ВВП производится расстановка средств навигационного ограждения (СНО) с использованием карт с географической сеткой. На путейские суда устанавливается навигационный комплекс, состоящий из компьютера с программным обеспечением «Путевой мастер» и ГЛОНАСС/GPS-приемника с функцией приема дифференциальных поправок. Аппаратная часть реализуется в виде ноутбука или системного блока, разработанного специально для применения на транспорте.

Каждый комплект снабжен аппаратным USB-ключом защиты, электронная карта переведена в системный формат программы и не может быть изменена в ней или использована для работы в каком-либо другом приложении. Таким образом реализуется защита от несанкционированного пользования данными материалами.

Основой рабочего поля программы является электронная навигационная карта. Перемещение судна отображается перемещением его условного знака со стрелкой, указывающей реальный курс в настоящий момент времени. Соответственно, с помощью данного навигационного комплекса, капитан путейского теплохода может выставлять навигационные знаки по заранее нанесенным на планшет отметкам, снимать координаты уже установленных знаков, уточнять их местоположение. Программа позволяет прокладывать курс к выбранным объектам. Использование данного комплекса позволяет оперативно проводить весеннюю расстановку плавучих навигационных знаков, проверку и корректировку положения знаков относительно судового хода, постановку на штатное место знаков, сбитых судами и природными явлениями.

Условия судоходства на внутренних водных путях требуют повышенной точности определения координат по сравнению, например, с морскими районами плавания. Для плавания по ВВП требуется высокая точность обсервации со среднеквадратической погрешностью местоопределения 1…2 м (с вероятностью p=0,95) или не ниже 5…10 м для наиболее крупнотоннажных речных судов и судов класса «река-море» на озерно–морских путях. К точности установки навигационных знаков также предъявляются повышенные требования.

Указанная точность, необходимая для успешной работы, обеспечивается с помощью применения локальных контрольно-корректирующих станций, передающих дифференциальные поправки на навигационные приемники, что значительно повышает точность местоопределения.

Планшет и трек судна сохраняются в отдельный файл, который затем передается для анализа производителю работ в район водных путей и судоходства и район гидросооружений и судоходства. Принятые изменения по установленной форме передаются в службу пути, где специалистами по навигационному ограждению и путевой информации проводится обработка данных и их дальнейшая передача в картографическую службу для внесения изменений в электронную базу ЭНК, для создания корректурных файлов ЭНК. Указанные файлы доводятся до конечных пользователей навигационной аппаратуры и до путевых бригад. Таким образом, реализуется непрерывный цикл поддержания картографической информации в актуальном состоянии.

Точность позиционирования навигационных знаков и своевременность предоставления сведений обо всех изменениях на участке водного пути являются одними из важных факторов обеспечения безопасности судоходства.

http://spoisu.ru