Модель підготовки диспетчерів управління повітряним рухом із застосуванням мультиагентного підходу

DOI: 10.31673/2412-4338.2020.016878

Анотація

Диспетчери управлення повітряним рухом є ключовим елементом системи управління повітряним рухом, посадовими особами від компетенцій та навченості яких залежить безпека польотів цивільної авіації. В статті показано, що підготовка диспетчерів управління повітряним рухом є складним завданням. Використання інтелектуальних навчальних систем є сучасною тенденцію до вдосконалення навчальної діяльності. Однією з головних проблем традиційних досліджень в сфері інтелектуальних навчальних систем є проблема моделювання знань та розуміння осіб, які навчаються. За умови, коли формування ефективної системи підготовки диспетчерів повітряного руху є важливим завданням, актуальним є розроблення моделей підготовки в інтелектуальній навчальній системі підготовці для підвищення ефективності процесу навчання. Потужним інструментарієм рішення даного завдання є використання агенто-орієнтованого підходу. На практиці при складанні плану підготовки диспетчерів правління повітряним рухом без урахування моделі, що описує процес формування і втрат рівня підготовки, можливі ситуації, коли рівень підготовки опускається нижче за мінімальний рівень, що означає нездатність диспетчера управління повітряним рухом забезпечувати безпеку польотів цивільної авіації. Доведено, що при складанні плану підготовки рівень для кожного заходу необхідно розраховувати з урахуванням проведених раніше заходів, які створюють для нього інформаційну базу і безпосередньо впливають на ефективність його проведення. Це дає можливість підвищити рівень підготовки не збільшуючи витрати на проведення кожного заходу підготовки і плану підготовки в цілому.
В статті розроблена модель підготовки диспетчерів управління повітряним рухом, яка ґрунтується на агенто-орієнтованому підході та дозволяє підвищити ефективність навчання за рахунок контролю рівня знань, умінь і навичок. Застосування даної моделі доцільно в інтелектуальних навчальних системах – модулях планування підготовки. Напрямами подальших досліджень є синтез методу складання розкладів занять для диспетчерів управління повітряним рухом з урахуванням даної моделі, а також процедур побудови онтологій навчальних дисциплін.

Ключові слова: агенто-орієтований підхід, диспетчер управління повітряним рухом, модель підготовки, інтелектуальна навчальна система.

Список використаної літератури
1. Верещагін І.І. Автоматизований синтез і моделі гнучких комп'ютерних професійних тренажерів широкого призначення: автореф. дис ... канд. техн. наук: 05.13.06 / Верещагін Ігор Іванович; НАН України. К.:, 2007. 20 с.
2. Жданов И.С., Шабалина О.А. Интеллектуальное управление процессом разработки учебных проектов. Высшее профессиональное образование в современной России: перспективы, проблемы, решения: матер, междунар. н.-мет. конф.: в рамках Междунар. науч. симпоз., посвящ. 140-лет. МГТУ МАМИ /МГТУ МАМИ и др. Секц.5. 2005. С. 40–41.
3. Литвин В.В. Мультиагентні системи підтримки прийняття рішень, що базуються на прецедентах та використовують адаптивні онтології. Штучний інтелект. 2009. № 2. С. 24–33.
4. Ломакіна М.Є., Суркова К.В., Сурков К.Ю. Засоби корекції професійної підготовки майбутніх авіадиспетчерів. Науковий вісник Льотної академії. Серія: Педагогічні науки: зб. наук. пр. 2018. Вип. 4. С. 138–144.
5. Musatova E.G., Lazarev A.A., Ponomarev K.V., Yadrentsev D.A., Bronnikov S.V., Khusnullin N.F. A Mathematical Model for the Astronaut Training Scheduling Problem. IFAC-PapersOnLine. 2016. Vol. 49, No. 12. P. 221–225.
6. Гафаров Е.Р. Графический метод решения задач комбинаторной оптимизации. Автоматика и Телемеханика. 2016. № 12. С. 26–36.
7. Jaein Choi, Matthew J. Realff, Jay H. Lee. Dynamic programming in aheuristically confined state space: a stochastic resource-constrained projectscheduling application. Computers and Chemical Engineering. 2004. Vol. 28 (6). P. 1039–1058.
8. Palpant M., Artigues C., Michelon P. Lssper: Solving the resource–constrainedproject scheduling problem with large neighbourhood search. Technical ReportLIA report 255, Laboratoire d’Informatique d’Avignon. 2003.
9. Kovalev M.M. Models and methods of scheduling. Lectures. Minsk, Publishinghouse BSU. 2004. P. 234–253.
10. Хачатуров В.Р., Веселовский В.Е., Злотов А.В. и др. Комбинированные методы и алгоритмы решения задач дискретной оптимизации большой размерности. М.: Наука, 2000. 360 с.
11. Glover Fred W., Gary A. Kochenberger. Handbook of metaheuristics. SpringerScience & Business Media, 2003. 557 p.
12. Pape C. Le. Implementation of resource constraints in ILOG SCHEDULE: a library for the development of constraint-based scheduling systems. IntelligentSystems Engineering. 1994. Vol. 3. P. 55–66.