Эффективность функционирования информационных систем, включающих в свой состав курсанта или группу курсантов (эргатическую систему), существенно зависит от работоспособности (надежности) курсанта. Свойства работоспособности курсанта изучены весьма недостаточно. Это обуславливается, прежде всего, довузовской подготовкой и эволюцией развития систем от простых до сложных. Кроме того, недостаточность изучения свойств работоспособности программных комплексов и курсанта обусловлена и сложностью процессов, свойственных этим объектам, требующей от исследователей построения более утонченных моделей.

Каждый из трех компонентов информационной системы до использования его по назначению обязательно проходит начальный этап своего жизненного цикла. Для технических средств это этап приработки. Для программных средств это этап отладки и тестирования. Для живых организмов, в т.ч. и курсанта инженерного вуза, это этап адаптации к будущей деятельности. Он сводится либо к профессиональному обучению определённого вида деятельности, поведению субъекта в определённых условиях, либо к отдыху для восстановления умственной или физической работоспособности, тренировке и т.д. Иначе говоря, курсант обладает более разнообразной совокупностью свойств, общей характеристикой которых является возможность реакции, учения, адаптации к какому-либо виду деятельности. Поэтому и отражение свойства безошибочности деятельности курсанта с помощью аналитических моделей может быть весьма разнообразным.

Рассмотрим одну из таких моделей, оценивая работоспособности (безотказности) курсанта, вероятностно достаточно близкой к моделям надёжности технических и программных средств. Отличительной особенностью модели является формулировка и описание вероятностного ресурса работоспособности курсанта, представленного в виде двух противоположно направленных по действию на показатель его надёжности составляющих. Одну составляющую будем трактовать как расходуемый ресурс, а другую – как восполняемый ресурс работоспособности. Рассмотрим простейший случай, когда восполнение ресурса работоспособности предшествует его расходу. Данная ситуация достаточно характерна для многих видов деятельности живых организмов. Хотя на практике имеет место и другая ситуация, когда восполнение ресурса работоспособности производится периодически или непрерывно в процессе профессиональной деятельности курсанта. В последнем случае требуется построение более сложной модели работоспособности по сравнению с рассматриваемой здесь.

Примем, что процесс обучения (в общем процесс адаптации к будущей профессиональной деятельности) курсанта снижает возможность проявления им ошибок в будущем. Количественно это определим вероятностью предотвращения отказа в процессе его профессиональной деятельности за время t. Предполагаем, что курсант обучался этой деятельности в течение времени  в условиях, при этом промежуток времени  предшествовал промежутку времени t. Обозначим указанную вероятность Р_у(t). Из физических соображений следует, что данная вероятность должна быть тем меньше, чем больше промежуток времени   t и чем жёстче комплекс условий обучения.

В общем случае будем считать, что курсант и в процессе обучения, как и в процессе основной деятельности, может утрачивать свою работоспособность. Поэтому условная вероятность успешной деятельности курсанта за время t при условии, что в течение времени он обучался в условиях  будет равна  Р(x(t),ε) – безусловной вероятности успешной деятельности курсанта в условиях.

Величина х есть время работоспособности курсанта в условиях , эквивалентное по расходу ресурса работоспособности курсанта за время  в условиях. Если х=0, то при t=0 курсант полностью работоспособен после окончания процесса обучения (перевод на старший курс обучения). При этом кривая интенсивности его отказа будет сдвинута относительно первоначальной кривой вправо по оси времени на величину . Сама форма кривой интенсивности не изменяется. Если х=0, то при t=0 курсант остаётся работоспособным, но его интенсивность отказа в момент t=0 равна интенсивности отказа в момент у (отчисление из вуза). Сдвига кривой интенсивности вправо не происходит. В случае частичной утраты курсантом работоспособности осуществляется сдвиг кривой интенсивности вправо на величину х.

Таким образом, принцип построения интенсивности формально сводится к уменьшению безусловной интенсивности отказа курсанта в Р_у (x) раз и сдвигу её кривой вправо на величину х(у), что отражает процессы обучения и обновления, свойственные курсантской деятельности. Если  рассматривать как ведущую функцию потока отказов на оси времени, то соответствующий случайный процесс типа восстановления можно отнести к классу нестационарных квазипуассоновских индекса  процессов [1]. Предлагаемый подход позволяет строить управляемые случайные процессы достаточно простым образом. В ряде случаев он может эффективно использоваться наряду с управляемыми полумарковскими процессами [1]. Однако определять некоторые характеристики, например плотность и функцию восстановления, для подобных процессов весьма не просто.

В дальнейшем ограничимся рассмотрением самого простого случая, когда курсант после обучения становится полностью обновлённым. Кроме того, если t,=const, то предыстория процесса до t=0 не оказывает влияния на его дальнейшее поведение, но интенсивность отказа по-прежнему будет уменьшаться в Р_у(x) раз.

Назовём вероятность Р_у(x) управляющей функцией интенсивности отказа курсанта. Рассмотрим принцип её построения. Предположим, что курсант до начала функционирования обучался в течение времени  в условиях. Используем ансамблевую модель испытаний.

Пусть на испытание поставлено N₀ однородных в статистическом смысле курсантов, ошибки в работе которых могут быть устранены.

За время t  наблюдаются ошибки у п курсантов. Число работоспособных курсантов будет равно N₀-п(х). Вероятность безошибочного функционирования курсанта при испытаниях Р_у(х)=1- п(х)/N₀.                                            Это выражение означает вероятность отсутствия ошибки курсанта, которая может привести к его отказу в будущем, за время обучения t  в условиях р. В формуле  интенсивность ошибки определяется не как абсолютная скорость её выявления и устранения, а относительная. Она определяется как отношение числа выявленных на малом интервале времени ошибок за единицу времени к среднему числу курсантов, оставшихся работоспособными к моменту времени t . Иначе говоря, интенсивность проявления ошибки определяется также, как и интенсивность отказа объекта в теории надёжности [2]. Такой ансамблевый подход более объективен, так как конечное выражение для вероятности не связывается с числом объектов N₀ (ошибок), первоначально поставленных на испытание. Качество обучения курсантов определяется лишь вероятностью, зависящей от длительности обучения t  и комплекса условий р. В моделях надёжности программных средств число N₀ фиксируется при проведении исследований, затем величина его оценивается по статистическим данным на основе метода максимального правдоподобия. Полученная оценка используется в дальнейших расчётах. Это создаёт дополнительное неудобство при получении конечных результатов, но подобный механизм оценивания надёжности неизбежен при малом числе ошибок. В нашем случае величина N₀ нужна лишь только для обоснования нахождения вероятности Р_у( t  ). Сущность управляющей функции заключаются в том, что относительное потенциальное число ошибок (точнее вероятность ошибок) курсанта в будущей деятельности уменьшается в Р_у( t ) раз.

Рассмотрим пример. Интенсивность отказа курсанта в некоторых условиях функционирования постоянна и равна 0,1 1/ч, т.е. в среднем он делает одну ошибку за 10 условных часов работы. Требуется уменьшить интенсивность отказа курсанта в 10 раз, т.е. она должна быть 0,01 1/ч. Как организовать его обучение?

 Жёсткость режима тренировки курсанта должна соответствовать данным табл.1.

Таблица 1 – Исходные данные для проведения расчётов

Например, если среднее время между проявлениями ошибок курсанта равно 0,87 ч, то необходимое время тренировки составит 2 условных часа.

Данные элементарные примеры лишь указывают на возможность практического использования предложенной модели для производства ориентировочных расчетов.

Таким образом, предложена простейшая модель количественной оценки работоспособности курсанта. Она отличается от известных учётом процесса адаптации к будущей профессиональной деятельности курсанта в форме его обучения или тренировки.

1. Тихонов В.И., Миронов М.А. Марковские процессы. – М., Сов. радио, 1977. 488 с.
2. Байхельт Б., Франкен П.  Надежность и техническое обслуживание. Математический подход: Пер. с нем. – М.: Радио и связь, 1988. – 392 с.: ил.
3. Надежность и эффективность в технике. Справочник. Т.8./ – М. : Машиностроение, 1990.

Все статьи автора «Дзюбенко Олег Леонидович»