Человеческий фактор. Том 3. Часть 1 - Сальвенди Г.
ISBN 5-03-001815-8
Скачать (прямая ссылка):
?52
Глава 6
Высокоуровневые цели ала критерии,
доведение, основанное на знаниях (символы)
Доведение, основанное на правила/ • знаки)
Поведение, основанное яа умении {сигналы)
’Рис. 6.12. Упрощенный вариант качественной модели Расмуссена поведения ?человека.
Высокоуровневые цели,
Вычислительная поддерэкка,
Рис. 6.13. Взаимодействия диспетчера с вычислительными средствами поддерЖ' *хи принятия решений на уровнях знаний, правил и умения.
Диспетчерское управление
353
ожидаемого выигрыша. Он также предложил методологию [48], пользуясь которой, диспетчер, имеющий в своем распоря* жении разнообразные сенсорные и моторные средства, мог бы опробовать различные комбинации этих средств в «умозрительных экспериментах» или при имитационном моделировании на основе «внутренней модели» управляемого процесса и функции полезности. С использованием теоремы Байеса показано, каким образом можно максимизировать ожидаемую полезность.
Одна из проблем, с которой сталкивается диспетчер, это распределение его внимания между различными задачами. Всякий раз, когда он переключает свое внимание с одной задачи на другую, возникают непроизводительные задержки перехода, которые обычно отличаются друг от друга (в зависимости от задачи) и могут включать использование различных программных процедур, различного оборудования и даже физическое перемещение диспетчера. На основе известных относительных значений времени, затрачиваемого диспетчером на обслуживание различных задач, было показано [47], что оптимальную стратегию распределения можно реализовать с помощью динамического программирования. Морей и др. [29] применили этту модель для определения того, кто должен осуществлять контроль различных переменных в каждый следующий момент времени— человек или компьютер. В случае простых условий эксперимента эта модель соответствует экспериментальным данным (субъекты действуют как максимизаторы полезности), но при усложнении условий выполнения задачи это соответствие, очевидно, нарушается. Вуд и Шеридан [66] провели аналогичное исследование, в процессе которого диспетчеры могли выбирать различные машины (отличающиеся как по стоимости аренды, так и по производительности) для выполнения поставленных перед ними задач или решать эти задачи самостоятельно. Результаты показали, что поведение диспетчеров субопти-мально, т. е. они уделяют слишком много внимания стоимости и слишком мало внимания производительности и в некоторых случаях предпочитают использовать машины, тогда как более эффективным было бы самостоятельное решение задачи. Модель поведения диспетчера при переходе от выполнения или контроля за выполнением непрерывной задачи к решению дискретной задачи представлена в работе [21].
В работе [40] для определения того, в какие моменты времени решение задачи должно осуществляться компьютером, а в какие — человеком, была использована модель в виде системы массового обслуживания. Критерием распределения задачи между человеком и компьютером была минимизация времени обслуживания при заданных стоимостных ограничениях. Исследование показало, что взаимное «непонимание» между челове-
354 Глава 6
ком и компьютером может ухудшить эффективность в большей степени, чем ограниченное быстродействие ЭВМ. В аналогичном эксперименте на тренажере [8] компьютеру поручалось выполнение задач, которые находились в очереди дольше заданного-времени. Эта идея была расширена в работе [9] на тот случай, когда компьютер запоминал приоритеты выполнения пилотом различных задач и в стрессовых для пилота ситуациях выдавал рекомендации относительно того, что надо делать в каждый данный момент.
Тулга и Шеридан [60], а позднее Паттипатти, Клейман и Эфрат [34] использовали модель распределения внимания между несколькими запросами на выполнение задач, причем задача отображалась на дисплее компьютера (рис. 6.14). В от-
Длителъность
задачи
Рис 6.14. Многозадачное графическое изображение в эксперименте Тулги — Шеридаиа.
личие от стационарного случая, эти запросы появляются в случайные (заранее не известные) моменты времени, существуют в течение заданного промежутка времени, а затем исчезают, больше не давая возможности заняться их решением и чего-то добиться. Когда они возникают, то требуют различного времени на выполнение и дают различный выигрыш по завершении; информация об этом предоставляется после того, как задача появилась на экране, и исчезает, как только диспетчер начинает «работать» с этой задачей. При работе в таком режиме человеку, принимающему решения, нет нужды перераспределять свое внимание в том же временном порядке, в котором
Диспетчерское управление
355
запросы на выполнение задач появляются на экране, или в том же порядке, в котором задаются предельные сроки их выполнения. Вместо этого диспетчер может обратиться сначала к той задаче, которая дает наибольший выигрыш или занимает меньше всего времени, или же запланировать вперед несколько ходов с целью максимизации выигрыша. Экспериментальные результаты Тулги — Шеридана позволяют сделать вывод, что поведение субъекта приближается к оптимальному. При сильной загрузке диспетчера (т. е. когда ему предоставляется больше возможностей, чем он в состоянии охватить) это равнозначно просто выбору задачи, дающей наибольший выигрыш, независимо от того, сколько времени осталось до предельного срока. Кроме того, диспетчеры, принявшие участие в эксперименте, позднее утверждали, что испытывали наибольшую субъективную нагрузку тогда, когда после напряженного планирования оказывалось, что они с трудом справляются со всеми
