Коротков Виталий Валерьевич - доцент кафедры комплексного обеспечения информационной безопасности
198035, Санкт-Петербург, ул. Двинская, 5/7
Korotkov, Vitaliy V. - Assistant Professor of Department of Integrated Information Security
5/7, Dvinskaya Str., St. Petersburg, 198035
Ястребов Михаил Юрьевич - кандидат экономических наук
198035, Санкт-Петербург, ул. Двинская, 5/7
Yastrebov, Mikhail Yu. - PhD in Economic Sciences
5/7, Dvinskaya Str., St. Petersburg, 198035
Темой работы является исследование и анализ формального определения и содержательной интерпретации информационной оценки проектной надежности АСУ для больших объектов водного транспорта с их распределенной дислокацией, таких как порты, судоходные компании и региональные сети регулируемых внутренних водных путей. Введено понятие «энтропии проекта» и связанной с ней меры информационной неопределенности в увязке с оптимизационными математическими моделями взаимодействия показателей надежности и стоимости АСУ. Выполнен обзор и анализ публикаций по теме переноса теоретико-вероятностного определения Шеннона и Хинчина энтропии конечной схемы полной системы событий на модели функционирования технических и технико-экономических систем, а также связи энтропии проекта и информации по Колмогорову с оптимизационными аспектами проектирования. Сформулировано понятие проектной энтропии применительно к математическим моделям оптимизации проектной надежности на стадии разработки. Описан способ построения оценки энтропии применительно к эскизному проекту АСУ производственно-экономической системы водного транспорта с выделением в ней подсистем аппаратного контура, программного обеспечения и хранения данных, которые были описаны в предыдущих публикациях первого автора статьи. В работе энтропия выступает как мера теряемой информации при отклонении проекта от (квази)оптимального варианта. В качестве факторов надежности — аргументов целевой функции — используются технические показатели длительности наработки на отказ и длительности восстановления, а также экономические показатели начальной стоимости технических средств и стоимости восстановления, актуальных в условиях ограниченности общего бюджета АСУ на протяжении ее жизненного цикла. Показано, что значение энтропии оптимального плана экстремальной задачи на дискретной конечной допустимой области равно логарифму от ее объема. Сделан вывод о максимальной неопределенности оптимального плана и наибольшей полноте использования информации, представленной допустимой областью ограничений.
The paper studies and analyzes the formal definition and substantive interpretation of an information-based assessment of the design reliability of automated control systems for large water transport facilities with distributed locations, such as ports, shipping companies, and regional networks of regulated inland waterways. The concept of “project entropy” and the related measure of information uncertainty are introduced in connection with optimization mathematical models describing the interaction between reliability and cost indicators of automated control systems. The paper reviews and analyzes publications dealing with the transfer of the probabilistic-theoretical definition of entropy of a finite scheme of a complete system of events, proposed by Shannon and Khinchin, to models of the functioning of technical and techno-economic systems, as well as publications on the relationship between project entropy and Kolmogorov information in the context of optimization aspects of design. The concept of design entropy is formulated with regard to mathematical models for optimizing design reliability at the development stage. A method is described for constructing an entropy estimate for the preliminary design of an automated control system for a water transport production-and-economic system, with hardware, software, and data storage subsystems identified within it, as previously discussed in the first author’s publications. In this paper, entropy is treated as a measure of information lost when a project deviates from an optimal or quasi-optimal variant. The reliability factors used as arguments of the objective function include technical indicators, such as mean time between failures and restoration time, as well as economic indicators, including the initial cost of hardware and the cost of restoration, which are relevant under the limited overall budget of an automated control system throughout its life cycle. It is shown that the entropy of the optimal plan of an extremal problem on a discrete finite feasible domain is equal to the logarithm of the domain cardinality. The conclusion is drawn that the optimal plan is characterized by maximum uncertainty and the most complete use of the information represented by the feasible domain of constraints.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.