Технические науки/12. Автоматизированные системы управления на производстве

Горюнов И.Г.

Тверской государственный технический университет, Россия

Ситуационное управление в
автоматизированных системах банковских расчетов

Ситуационное управление процессом массового обслуживания (СУпр) применяется к классу систем массового обслуживания (СМО) с конечным временем старения (ожидания) заявок, часто встречающемуся на практике. Качество функционирования данных СМО определяется ценностью заявок в момент завершения их обслуживания (ценность заявки снижается по мере пребывания в системе) [1].

Ситуационное управление заключается в принятии решений о постановке заявки на обработку, о прерывании обработки, о постановке в очередь или отказе в обслуживании, исходя из сложившейся ситуации (состояния СМО и очереди заявок).

В большинстве реальных СМО встречается явление “пробок”, т.е. ситуаций, когда поступившая в очередь заявка или уже частично обслуженная заявка в силу внешних условий временно не может дальше обслуживаться, что создает очередь заявок, которые вынуждены ожидать дообслуживания текущей.

В качестве типового примера СМО, относящейся к данному виду, рассматривается автоматизированная система банковских расчетов (АСБР), осуществляющая перевод платежей со счета отправителя на счет получателя в течение ограниченного интервала времени, где простои, отказы и задержки в обслуживании приводят к значительным материальным затратам участников расчетов. Например, в АСБР обслуживание ЭС (перевод денежных средств со счета плательщика на счет получателя) может быть остановлено в случае недостаточности средств на счете плательщика.

Одним из возможных способов решения задачи повышения производительности СМО в условиях, когда ”полезная” вычислительная мощность ее аппаратно-программного комплекса уже максимально увеличена, является оптимизация технологического регламента функционирования СМО, т.е. поиск стратегии управления процессом обслуживания, обеспечивающей минимальное значение средних потерь ЭС в единицу времени при заданных ограничениях (включая число состояний СМО).

Для нахождения оптимальной стратегии автором используется итерационная схема Джевелла, основанная на методе динамического программирования и предназначенная для оптимизации управляемых полумарковских процессов [2].

С использованием разработанной автором имитационной моделью функционирования АСБР были проведены эксперименты, анализ которых для различных значений параметров СУпр и при заданных характеристиках СМО, а также входной нагрузки позволил предположить о нормальном виде распределения величины интенсивности отказов в обслуживании ЭС f(x).

Оценка согласованности полученного распределения с нормальным проводились по критерию согласия c² Пирсона и дала положительный результат.

Таким образом, плотность распределения интенсивности отказов в обслуживании ЭС f(x) в общем виде может быть представлена как:

, где m_x – математическое ожидание интенсивности отказов; s_x – среднее квадратическое интенсивности отказов.

В реальных условиях функционирования СМО, в том числе и АСБР, существует необходимость адаптировать параметры СУпр к изменяющимся входной нагрузке и состоянию СМО (например, в случае плановой замены или неисправности одного из приборов, изменения технологического регламента и т.д).

Автор предлагает подход, при котором перед непосредственной коррекцией алгоритма СУпр осуществляется оценка риска ошибочного принятия решения о необходимости коррекции и делается вывод о целесообразности такого решения.

Условие инициализации процесса принятия решения – определенный прирост процента отказов. Решение о коррекции параметров алгоритма СУпр может быть принято при двух взаимно исключающих условиях: действительно коррекция СУпр необходима или коррекция СУпр не приведет к повышению эффективности массового обслуживания (возможно снижение).

Обозначим решение о коррекции как A1, решение об отсутствии необходимости коррекции как A0. Условимся, что вероятность вида P(A1,A0) – вероятность принятия решения о коррекции алгоритма СУпр при действительном отсутствии данной необходимости (принятие неправильного решения). Следовательно, при принятии решения необходимо рассмотреть вероятности и учесть их в соответствии с разработанной методикой.

Реализация в управляемых СМО описанного подхода, рассмотренная на примере применения в автоматизированной системе банковских расчетов, позволяет повысить эффективность массового обслуживания заявок за счет преодоления эффекта “пробок” в СМО, вызванных внешними условиями (характеристиками текущей нагрузки) в оперативном режиме, а также за счет снижения числа случаев принятия некорректных решений о коррекции параметров алгоритма СУпр, приводящих к потере производительности СМО.

Литература:

1. Бурлаков М.В. Ситуационное обслуживание заявок с конечным временем старения –Киев: Академия наук УССР, 1984, 32 с.

2. Бурлаков М.В Ситуационное управление заявками в СМО –Киев: Наук. думка, 1991, 210 с.