1. ўвядзенне Сапраўдная публікацыя з'яўляецца працягам даследаванні [1], якое прысвечана праблеме аптымізацыі...
2. Сучасны стан пытання. Метады і алгарытмы рашэння задачы
3. Прапанаваная методыка фармалізацыі дадзеных і пабудовы СППР
4. заключэнне

ўвядзенне

Сапраўдная публікацыя з'яўляецца працягам даследаванні [1], якое прысвечана праблеме аптымізацыі транспартнай інфраструктуры рэгіёну ў кантэксце фарміравання інфраструктурнага каркаса яго эканамічнага развіцця. Раней распрацавана методыка, якая рэалізуе міждысцыплінарны многокритериальный аналіз транспартнай сеткі, накіраваны на яе аптымізацыю ў кантэксце праектаў эканамічнага развіцця рэгіёнаў. Такі падыход накіраваны на фарміраванне транспартнай сеткі не толькі як такой, але ў першую чаргу, як аснову інфраструктурнага каркаса, які забяспечвае сацыяльныя і эканамічныя сувязі, спрыяючы інтэнсіфікацыі працэсаў развіцця.

Пастаноўка задачы

Распрацаваная раней методыка міждысцыплінарнага даследаванні грунтуецца на ўжыванні мадэлі транспартнай сеткі рэгіёну, у аснове якой ляжыць гиперграф. На папярэднім этапе даследавання прапанаваны алгарытмы аптымізацыі транспартнай сеткі, падчас якіх крытэрыі аптымальнасці фарміруецца на 4-х узроўнях іерархічнай мадэлі. На першым (базавым) узроўні вектар крытэрыяў аптымальнасці фармуецца з ужываннем дадзеных і ведаў у галіне кіравання транспартам, на другім і трэцім - розных галін эканамічнай геаграфіі, на чацвёртым - прасторавай эканомікі. Такім чынам, структура мадэлі і метады яе рэалізацыі дазваляюць фармалізаваць залежнасць эканамічнага развіцця тэрыторыі ад наяўнасці і якасці транспартнай сеткі, размешчанай на ёй.

У ходзе праведзенай у рамках даследавання [1] работы былі вызначаны параметры, якія з'яўляюцца фактарамі вектараў крытэрыяў аптымізацыі. Гэтыя параметры размешчаны на розных узроўнях іерархічнай мадэлі і пры разглядзе іх у плоскасці кожнага ўзроўню яны могуць быць прааналізаваны ў рамках тэорый асобных навуковых галін. Аднак, строга кажучы, прапанаваныя структура мадэлі і вектар крытэрыяў аптымальнасці з'яўляюцца толькі прыватным выпадкам рашэння задачы. У агульным выпадку пастаноўкі задачы для рэалізацыі пераваг міждысцыплінарнага характару даследаванні неабходна забяспечыць магчымасць варыятыўнасці колькасці узроўняў (слаёў) мадэлі, а акрамя таго доследных фактараў і крытэрыяў кожнага ўзроўню. У тым ліку неабходна знайсці метады і шляхі фармалізацыі інфармацыі міждысцыплінарных ведаў аб тым, які ўплыў аказваюць параметры адзін на аднаго і пры тым не толькі ўнутры пласта, але і з улікам межслоевых залежнасцяў. У канчатковым выніку, у выніку даследчык павінен атрымаць магчымасць вызначаць з дапамогай атрыманай матэматычнай мадэлі відавочныя крытэрыі аптымізацыі, абапіраючыся на вядомыя палажэнні навуковых тэорый, а структура і тэхналогія мадэлі павінны назапашваць інфармацыю і, формализуя дадзеныя, дапамагаць знайсці няяўныя крытэрыі аптымізацыі. Такі падыход закліканы павысіць якасць вынікаў міждысцыплінарных даследаванняў, якія знаходзяцца на стыку праблем рэгіянальных транспартных і эканамічных сістэм.

Сучасны стан пытання. Метады і алгарытмы рашэння задачы

Даследаванне вялікіх сістэм заўсёды спалучана з цяжкасцямі абстрагавання рэальнага аб'екта і якія праходзяць у ім працэсаў да мадэлі і фармалізацыі сабраных дадзеных у інфармацыю прыдатную для апісання сістэмы. На практыцы, чым больш дапушчэнняў і спрашчэнняў можна ўжыць пры пабудове мадэлі, тым больш строгай і дэтэрмінаванай яна будзе. Традыцыйна декомпозиция сістэмы і вызначэнне вектара крытэрыяў аптымальнасці па магчымасці - адзінага, з'яўляецца асноўным інструментам сістэмнага аналізу. Аднак такі падыход у першую чаргу ўжываецца для даследавання тэхнічных сістэм, напрыклад, такіх як, электрарухавік, аўтамабіль, касмічны карабель, атамная электрастанцыя і інш. Для такіх доследных аб'ектаў крытэрыі аптымальнасці відавочныя, бо мэты існавання і функцыянавання гэтых сістэм выразна зададзены, а параметры сістэмы ў высокай ступені паддаюцца кіраванні. Следствам сказанага раней з'яўляецца тое, што атрымліваюць аптымізацыйных мадэлі, якія пасля разліку даюць выразна пэўную гатовую да выкарыстання інфармацыю. Напрыклад, вынікамі мадэлявання названых сістэм будуць: магутнасць электрарухавіка, спажыванне паліва аўтамабілем на 100 км прабегу і да т.п. Атрыманыя з дапамогай такіх мадэляў дадзеныя не патрабуюць далейшай экспертнай ацэнкі, гарантавана атрымліваюцца ў выніку разгульванне мадэлі і адназначна вызначаны для аб'екта даследаванні ў зададзеных загадзя умовах. Тым не менш такі падыход декомпозиции і спрашчэння сістэм не заўсёды задавальняе нашым патрэбам веды аб аб'екце, альбо недасяжны з дапамогай вядомых тэорый і метадаў даследавання. З развіццём ЭВМ і сістэм штучнага інтэлекту аналізу падвяргаецца ўсё большая колькасць складаных сістэм рознага роду. Як правіла, такія сістэмы апісваюцца з дапамогай аналізу мноства дадзеных ва ўмовах наяўнасці нявызначанасцяў. Адзначаныя абставіны патрабуюць прымянення, напрыклад, робастных мадэляў сістэм, а таксама мадэляў, якія патрабуюць удзелу эксперта або агента штучнага інтэлекту. Больш за тое, для такіх сістэм часцяком немагчыма казаць аб аптымальнасці, а значыць задача аптымізацыі ў класічнай пастаноўцы тут станавіцца неправамоцную [2].

У разгляданым намі выпадку [1] мы мелі справу з некалькімі падсістэмамі, якія знаходзяцца ў іерархічнай залежнасці. Па-першае, даследавалася сістэма транспартнай сеткі, размешчанай на палігоне зададзенага рэгіёну, па-другое, сістэма самага палігона з яго геаграфічнымі ўласцівасцямі, па-трэцяе, эканамічная сістэма рэгіёну на зададзеным палігоне. Ужыты раней метад декомпозиции іерархічнай сістэмы выявіў неабходнасць дадатковага аналізу, пра які гаварылася вышэй. У якасці яго інструментаў выбраны тэорыя і метады даследавання праблем сітуацыйнага кіравання [2-6]. Сітуацыя сістэмы ёсць адзнака (аналіз, абагульненне) сукупнасці характарыстык аб'ектаў і сувязяў паміж імі, якія складаюцца з пастаянных і прычынна-следчых адносін, якія залежаць ад адбыліся падзей і якія праходзяць працэсаў [2, 6]. З дапамогай метадаў сітуацыйнага кіравання, адаптаваных да задач гэтага даследавання, будуецца сістэма падтрымкі прыняцця рашэння (СППР). Для мэт гэтага даследавання прынята вызначэнне СППР прыводнае ў [6]: «СППР - гэта чалавека-машынная інфармацыйная сістэма, выкарыстоўваная для падтрымкі дзеянняў асобы, які прымае рашэнне (ЛПР) у сітуацыях выбару, калі немагчыма ці непажадана мець аўтаматычную сістэму прадстаўлення і рэалізацыі ўсяго працэсу ацэнкі і выбару альтэрнатыў. Па-першае, такія сістэмы выступаюць у ролі памочніка асобы, які прымае рашэнне (ЛПР), які дазваляе пашырыць яго здольнасці, але не замяняе яго меркаванне і сістэму пераваг. Па-другое, яны прызначаны для выкарыстання ў сітуацыях, калі прынцып прыняцця рашэння з прычыны неабходнасці ўліку суб'ектыўнага меркавання ЛПР не можа быць цалкам фармалізаваны і рэалізаваны на ЭВМ. »Такім чынам, у гэтым даследаванні СППР будуецца ў мэтах аналізу дадзеных і ведаў, што прымяняюцца ў працэсе разгульванне аптымізацыйных мадэлі рэгіянальнай транспартнай інфраструктуры ў кантэксце рашэння задач прасторавай эканомікі.

Прапанаваная методыка фармалізацыі дадзеных і пабудовы СППР

Як адзначалася вышэй, раней у даследаванні [1] пабудавана шматузроўневая мадэль аптымізацыі транспартнай сеткі на базе гиперграфа транспартнай сістэмы (мал. 1). Яна ўлічвае ўзаемасувязь геаграфічных асаблівасцяў доследнага палігона, размешчанай на ім транспартнай сеткі і размешчанай на тым жа палігоне прасторава-лакалізаванай эканамічнай сістэмы, што ў сваю чаргу таксама з'яўляецца крытэрамі аптымізацыі.

Мал.1 - Схематычныя малюнак алгарытму методыкі многокритериальной аптымізацыі

Рэалізацыя мадэлі забяспечана метадамі вектарнай аптымізацыі. Пры выбары крытэрыяў і пабудове вектараў аптымізацыі былі вызначаны фактары заснаваныя на дадзеных і ведах сумежных навуковых галін. Аднак пры уласцівых распрацаванай методыцы перавагах ў працэсе даследавання стала відавочна, што ужыты падыход прад'яўляе высокія патрабаванні да якасці апрыёрных дадзеных і ведаў выкарыстоўваюцца ў працэсе мадэлявання. У прыватнасці, ужо на пачатковым этапе трэба ведаць якія крытэры ўплываюць на аптымальнасць сістэмы, з якіх фактараў гэтыя крытэры складаюцца і наогул, што разумеецца пад оптымумам для дадзенай сістэмы і на якой працягласці яе жыццёвага цыкла гэтая аптымальнасць можа захоўвацца. Паспяховасць мадэлявання ў такім выпадку моцна залежыць ад кваліфікацыі прыцягнутых да пачатку мадэлявання экспертаў, якасці і паўнаты інфармацыі і іншых абставінаў, якія ня прадвызначаныя. У сувязі з названымі абставінамі спатрэбілася дапрацоўка методтики, накіраваная на пераадоленне негатыўнага ўплыву пералічаных фактараў. Ніжэй прадстаўлены вынікі даследавання, ўдасканаляць прапанаваную раней методыку.

Асноўным напрамкам удасканалення методыкі з'яўляецца пабудова СППР, якая дазволіць ЛПР ў эўрыстычных працэсе не толькі фармалізаваць дадзеныя і генераваць інфармацыю пра доследную сістэме для наступнай аптымізацыі на распрацаванай раней мадэлі, але і будзе самастойным даследчым інструментам. У якасці асновы для стварэння базы дадзеных СППР ужыты граф транспартнай сістэмы. У якасці метадычнай асновы - метады тэорыі сітуацыйнага кіравання.

Мадэль многокритериальной аптымізацыі добра працуе ў тым выпадку, калі мы ўжо маем статычнае стан фармалізаванай і добра структураванай сістэмы, для выпадку калі гэтыя ўмовы не выконваюцца неабходна прымяненне дадатковых метадаў. У нашым выпадку прыменена семіятычнай мадэль, якая дазваляе гнутка і варыятыўнасць працаваць з дадзенымі і інфармацыяй. Такім чынам, мы маем возомжность праверыць гіпотэзы, аперуючы не толькі фармалізаванай інфармацыяй, але і прыцягваючы дадатковыя дадзеныя і разглядаючы новыя стану сістэмы.

Разгледзім семіятычнай мадэль, у класічнай форме, як гэта прыводзіцца ў Д.А. Паспелава [2].

М = <T, P, A, П> (1)

Т - мноства базавых элементаў, складаецца з мноства элементаў любой прыроды (у нашым выпадку гэта рэбры і вяршыні графаў). Існуе канструктыўная працэдура π1, якая дазваляе ўсталяваць аднолькавыя Tn і Tn + 1 ці не. Працэдура π2 дазваляе ўсталяваць належыць элемент T ці не.

Р - Сінтаксічныя правілы, выкарыстоўваюцца для таго, каб з базавых элементаў будаваць такія іх сукупнасці, якія ў рамках дадзенай фармальнай сістэмы лічацца сінтаксічна правільнымі Сукупнасць. На сінтаксічныя правілы няма асаблівых абмежаванняў, трэба толькі, каб была працэдура π3, якая дазваляла б ўсталяваць з'яўляецца гэтая сінтаксічная сукупнасць правільнай ці не.

А - Сістэма аксіём, утворыць любое мноства сінтаксічна правільных сукупнасцей. (У нашым выпадку гэта вельмі зручна, так як мы можам вылучаць любыя цікавяць нас элементы, у тым ліку кластары і подграфы.)

П - Семантычныя правілы або правілы вываду, пашыраюць, калі гэта магчыма, мноства аксіём, дадаючы да іх новыя сінтаксічна правільныя сукупнасці (у нашым выпадку гэта важна, таму як дазваляе суадносіць міждысцыплінарныя дадзеныя, а таксама арганізаваць ўзаемаадносіны дадзеных на розных узроўнях шматузроўневай мадэлі).

Мноства пасля прымянення семантычных правілаў і аксіём называецца мноствам семантычна правільных сукупнасцей.

Фармальная мадэль, для якой існуюць канструктыўныя працэдуры π1, π2 і π3 называецца канструктыўнай фармальнай мадэллю.

Інтэрпрэтаваць фармальная мадэль

L = <Z, D, H, V> (2)

Z - мноства інтэрпрэтаваных значэнняў (у нашым выпадку гэта могуць быць: працягласць, колькасць палос / шляхоў руху, прапускная здольнасць, сярэдняя хуткасць на ўчастку, верагоднасць безадмоўнай працы. І інш.)

D - правілы адлюстравання, усталёўваюць магчымасць T↔Z, гэтыя правілы пры канкрэтнай рэалізацыі даюць адлюстраванне T → Z, г.зн. прыпісваюць кожнаму элементу з T інтэрпрэтуе значэнне.

H - правілы адлюстравання задаюць тыя ці іншыя рэалізацыі адлюстравання або яны задаюцца з па-за (на дадзеным этапе мадэлявання можна задаваць самыя розныя ў тым ліку функцыянальныя залежнасці, якія цікавяць нас).

V - правілы інтэрпрэтацыі дазваляюць прыпісваць любы сінтаксічна правільнай сукупнасці базавых элементаў некаторы інтэрпрэтуе значэнне.

І, нарэшце, семіятычнай мадэль

З = <M, xT, xP, xА, xП> (3)

Усе элементы, якія ўваходзяць у вызначэнне М (фармальную мадэль) могуць змяняцца па наступных правілах:

xT, xP, xА, xП - правілы змены Т, Р, А, П, дзе

xT, - мяняе сінтаксіс базавых элементаў,

xP - мяняе сінтаксіс сукупнасцей базавых элементаў (форма з'явы),

xА - мяняе семантыку (прызначэнне з'явы ў агульным выпадку),

xП - мяняе прагматыку (значэнне з'явы ў прыватным выпадку, гэта значыць, у сапраўдны момант часу тут і цяпер для ЛПР).

Адаптуючы семіятычнай мадэль для мэтаў нашага даследавання атрымаем наступнае. Хай гиперграф (гл мал. 1) шматузроўневай мадэлі зададзены фармальнай мадэллю М, дзе Т - элементы гиперграфа, адназначна вызначаныя і отлічімы адзін ад аднаго з дапамогай правілаў Р, А - сінтаксіс элементаў графа і П - правілы яго пашырэння. Даследчык (ЛПР) з дапамогай мадэлі L інтэрпрэтуе гэтую мадэль у бягучым стане М1 і далей правярае розныя гіпотэзы (гл. Мал.2), сутнасць якіх фармулюецца з дапамогай правілаў xi = <xT, xP, xА, xП>

Мал. 2 - Праверка гіпотэз даследаванні з дапамогай адаптаванай семіятычнай мадэлі сістэмы

Разгледзім працэс праверкі гіпотэз ЛПР (мал.2). Тут варта адзначыць, што існуе некаторы зыходны стан фармальнай мадэлі М, якое адпавядае бягучаму стану сістэмы і ўзроўню ведаў пра яго, што ў практычным значэнні тоесна стане поўнай сітуацыі S. У нашым выпадку такога стану фармальнай мадэлі адпавядае поўны гиперграф транспартнай сістэмы і ўсе транспартныя і эканамічныя працэсы, якія на ім адбываюцца. З пункту гледжання інфармацыйных тэхналогій гэтаму стане адпавядае поўная база дадзеных і ведаў аб доследным аб'екце, а таксама працэдур, якія могуць з імі выконвацца. На кожным этапе даследавання сістэмы мець справу з поўнай сітуацыяй ня зручна і не заўсёды мэтазгодна. Пераходы з аднаго стану фармальнай сістэмы Mi ў Mi + 1 звязаныя са змяненнем поўнай сітуацыі Si + 1 маюць месца ў агульным выпадку, але мы пакінем іх за дужкамі алгарытму, намаляванага на мал. 2. У дадзеным выпадку мы разглядаем такія пераходы, пры якіх кожнаму стане Mi адпавядае стан мадэлі, для якога сітуацыя з'яўляецца поўнай толькі для ўмоў, справядлівых для правяранай гіпотэзы. Такім чынам, мы атрымалі даследчы інструмент, які фармалізуе працэс падзелу мадэлі на ўзроўні не ў прыватным выпадку, як гэта рабілася раней у працэсе многокритериальной аптымізацыі, калі вылучалася чатыры ўзроўню, але ў агульнай пастаноўцы, калі колькасць узроўняў і узаемасувязяў паміж імі адвольна і вызначаецца з дапамогай правілаў семіятычнай мадэлі xT, xP, xА, xП. У практычным стаўленні гэта азначае, што ЛПР атрымлівае магчымасць працаваць са структурай графа ў прывязцы да яго форме і складу, змяняючы колькасць значных у кожным асобным вопыце элементаў графа, выкарыстоўваючы іх як знакі, і прысвойваючы ім розныя сэнсавыя значэнні для атрымання новых дадзеных і ведаў аб аб'екце.

Даляй мы разгледзім пытанне абса Тым, Што Ў сапраўднай методыцы разумеецца пад праверкай ЛПР гіпотэз. У якасці гіпотэз Ў дадзеным выпадку выступаюць сітуацыі І сцэнары, Якія дазваляюць прымяніць ды сістэмы тое ці іншае сцвярджэнне Або змяненне ўмоў І атрымаць Новае адпаведнае Ім адлюстраванне мадэлі. Самым простымі прыкладамі Можа служыць пабудова изохрон, адлюстраванне «вузкіх месцаў» графа. Для гэтага дастаткова задаць адпаведныя правілы інтэрпрэтацыі І адлюстравання фармальнай мадэлі. Напрыклад, калі гаворка ідзе пра изохронах, тады Z - гэтя гадзіну праходжання ўчастка пекла пачатку адліку изохрон ды шуканага пункта, D - правіла ўключэння элементаў у пастарунак, для Якога вызначаецца Z, H - параўнанне бягучага значэння функцыі гадзіне праходжання ўчастка І нарматыўнага значэння, V - абазначэнне Колера элементаў, для якіх значэння Z аднолькавыя (гл. малы. 3). Але існуюць І вялікія складаныя сцэнары, Якія ўжо ня атрымацца сфармуляваць в е дапамогай такіх простых залежнасцяў, а Яны патрабуюць выканання вялікіх складаных алгарытмаў І дадатковых метадаў рэалізацыі. Для такіх выпадкаў прапанаванай методыкай прадугледжана прымяненне фрэймаў [7].

М. менску ў [7] адсылае нас да праблемы мыслення ўнутры парадыгмаў і яе негатыўнага ўплыву на аб'ектыўнасць меркаванняў, вызначаючы фрэймы, як адзін з інструментаў объективизации ведаў. Для нас гэта істотна важна таму, што раней у даследаванні мы ставілі сабе мэтай знізіць ступень такога ўплыву за кошт міждысцыплінарнай пастаноўкі правядзення даследавання, а, такім чынам, выхаду з рамак галіновых парадыгмаў навукі, шляхам іх узаемнага аналізу і сінтэзу. Якасць вынікаў пры такім падыходзе павышаецца за кошт таго, што вылучаюцца і падвяргаюцца праверцы не толькі такія гіпотэзы, якія фармуюцца ўнутры існуючых парадыгмаў і выцякаюць з звыклай логікі і добра зарэкамендавалі сябе тэорый, але і такія якія становяцца следствам пошуку і ўсебаковага аналізу максімальна магчымага аб'ёму дадзеных і ведаў. Інструменты фреймовую прадстаўлення ведаў з'яўляюцца метадамі і механізмамі дасягнення гэтай мэты.

Паводле азначэння, якое знаходзім у Мінскага [7]: «фрэйме ўяўляе сабой не адну канкрэтную сітуацыю, а найбольш характэрныя, асноўныя моманты шэрагу блізкіх сітуацый, якія належаць аднаму класу. Групы звязаных паміж сабой фрэймаў аб'ядноўваюцца ў сістэмы, якія могуць адлюстроўваць дзеянні, прычынна-выніковыя сувязі, змены паняційнай пункту гледжання і т. Д. »У нашым выпадку важна, што фрэймы ствараюцца з удзелам усіх датычных экспертаў і пры гэтым няма жорсткіх абмежаванняў на фіксаваныя заканамернасці, такім чынам, кожны эксперт фіксуе істотныя для вырашэння пастаўленых задач дадзеныя і веды з вобласці яго кампетэнцыі.

Малы. 3 - Адлюстраванне мадэлі сеткі з изохронами прыгараднага чыгуначнага пасажырскага руху

Адметнай рысай фрэймаў ад вельмі блізкіх па сэнсе працэдур моў праграмавання будзе наяўнасць іерархіі і атрымання ў спадчыну паміж фрэймамі. Дзякуючы структуры і ўласцівасцям фрэймаў, усю разнастайнасць дадзеных, якое выяўляецца ў ходзе даследавання, назапашваецца і структуруецца, фарміруючы сувязі і заканамернасці па-за залежнасці ад іх усвядомленасці даследчыкам на дадзеным этапе. Такім чынам, неструктураваных дадзеныя і веды пераўтворыцца ў строгія формы, прыдатныя для далейшага выкарыстання ў мэтах сістэмнага аналізу і мадэлявання.

Разгледзім прыклады фрэймаў з дапамогай якіх пабудавана прапанаваная ў даследаванні СППР (мал. 4-5). На малюнку 4 прыведзены фрагмент структуры фрэймаў, якія апісваюць элементы гиперграфа. У прыватнасці, паказана як з дапамогай фреймовую мадэлі вырашаецца задача аб праверцы магчымасці пропуску дадатковага аб'ёму грузаў па ўчастку чыгункі. Для гэтага акрамя фрэйма-структуры ўжываецца фрэйм-сцэнар (мал. 5). На малюнку відаць, што для доследнага ўчастка ўмовы пропуску дадатковага аб'ёму выкананы. Аналагічным чынам можа быць вырашана задача аб пошуку «вузкіх месцаў», калі алгарытм прымяніць да ўсіх рэбрах гиперграфа.

Малы. 4 - Прыклад фрэйма-структуры, якое ўваходзіць у СППР

Малы. 5 - Прыклад фрэймаў-сцэнарыяў, якія ўваходзяць у СППР

Відавочна, што прыведзеныя тут прыклады нясуць толькі дэманстратыўны характар, ілюструючы агульны прынцып працы методыкі. Пытанні і праблемы, якія прадстаўляюць рэальны навуковы і практычны цікавасць даследаванні, апісваюцца з дапамогай фреймовую канструкцый істотна большага аб'ёму. Ужывальныя тут апарат фрэймаў з'яўляецца універсальным для аналізу практычна любога віду дадзеных, якія аналізуе ЛПР, хоць і не пазбаўленыя некаторых недахопаў. Тым не менш пры кваліфікаваным ўжыванні метадаў стварэння і апрацоўкі фреймовую мадэляў яны даказалі сваю эфектыўнасць не толькі ў нашым выпадку, але і пры стварэнні экспертных сістэм у тым ліку з ужываннем штучнага інтэлекту (ІІ). Гэта стварае добры зачын для далейшага развіцця методыкі з дапамогай інструментаў аб'ектна-арыентаванага праграмавання і сістэм ІІ.

заключэнне

Вынікі даследавання дапаўняюць прапанаваную раней арыгінальную методыку аптымізацыі транспартнай сістэмы рэгіёну ў рамках задачы фарміравання прасторава-лакалізаванай эканамічнай сістэмы прасторавай эканомікі. На першым этапе даследавання была пабудавана шматузроўневая мадэль і прапанаваны алгарытмы аптымізацыі транспартнай сеткі з апорай на загадзя вызначаныя крытэрыі аптымальнасці. Пры гэтым транспартная сетка з'яўляецца прасторавым каркасам доследных эканамічных сістэм і рэалізуе прасторавыя сувязі. Крытэрамі аптымізацыі з'яўляюцца параметры транспартнай сеткі, геаграфічныя асаблівасці доследнага палігона, а таксама параметры сістэм прасторавай эканомікі.

На другім этапе даследаванні, вынікі якога прадстаўлены ў дадзеным артыкуле, стаяла задача павышэння варыятыўнасці мадэлі, шляхам дапаўненні методыкі аптымізацыі інструментамі аналізу слаба фармалізаваных дадзеных і дэкларатыўных ведаў. У якасці выніку планаваўся метадычны інструмент, які дазваляе дасягнуць эфекту ўзаемнага пранікнення дадзеных і ведаў з сумежных галін навукі і ацэнкі іх ўзаемнага ўплыву на вынік даследавання. У сувязі з названымі абставінамі былі ўжытыя адаптаваная семіятычнай мадэль і фреймовая мадэль прадстаўлення ведаў.

Прымяненне адаптаванай семіятычнай мадэлі дае шырокія магчымасці ў Шматварыянтнасць адлюстраванні гиперграфа з ажыццяўленнем вертыкальнай іерархіі мадэлі (вылучэнне слаёў: транспартнага, геаграфічнага, эканамічнага), а таксама гарызантальных сувязяў (вылучэнне подграфов, кластараў, восяў). Акрамя таго, фармуляванне семіятычнай мадэлі прыводзіць дадзеныя да выгляду, зручнаму для перакладу на мовы праграмавання ЭВМ, якія працуюць у сітуацыйнай пастаноўцы праблем. Механізмы інтэрпрэтацыі семіятычнай мадэлі дазваляюць адысці ад вузкай аптымізацыйных мадэлі да больш шырокаму аналізе інфармацыі прадстаўленай у выглядзе знакаў і дэкларатыўных ведаў.

Прымяненне фреймовую мадэлі ведаў з'яўляецца інструментам фармалізацыі і структуравання дадзеных, з дапамогай якіх вырашаюцца задачы сітуацыйнага кіравання. У дадзеным выпадку пад сітуацыямі разумеюцца розныя сцэнары і алгарытмы, якія выступаюць у якасці гіпотэз, служачых для атрымання апрыёрных дадзеных аптымізацыйных мадэлі і рашэнні яе подзадач, а таксама самастойныя задачы, пастаноўка якіх у аптымізацыйных выглядзе неправамоцная.

Сукупнасць семіятычнай і фреймовую мадэлі фармуюць сабой СППР, развіццё якой і ўдасканаленне ў выглядзе праграмнага прадукту мае высокі патэнцыял не толькі як складовая частка прапанаванай тут методыкі, але і як самастойны інструмент для вырашэння практычных задач праектавання і кіравання эканамічных і транспартных сістэмах, лакалізаваных на інфраструктуры транспартнай сеткі рэгіёну.

Спіс літаратуры

1. Маслаў А.М. Асноўныя палажэнні методыкі аптымізацыі транспартнай інфраструктуры ў рамках фарміравання прасторава-лакалізаванай эканамічнай сістэмы // Рэгіянальная эканоміка і кіраванне: электронны навуковы часопіс. ISSN 1999-2645. - №4 (48). Нумар артыкула: 4836. Дата публікацыі: 2016/12/14. Рэжым доступу: https://eee-region.ru/article/4836/
2. Поспелов Д.А. Сітуацыйнае кіраванне: тэорыя і практыка. М .: Навука, 1986. - 288 с.
3. Іклоў Ю.І. Сітуацыйнае кіраванне вялікімі сістэмамі. М .: Энергія, 1974. - 136 с.
4. Іклоў Ю.І. Семіятычныя асновы сітуацыйнага кіравання. М .: МІФІ, 1974. - 220 с.
5. Піліпавіч А. Ю. Інтэграцыя сітуацыйнага, імітацыйнага і экспертнай мадэлявання ў паліграфіі. М., 2003. - 310 с.
6. Аксёнаў К.А. Мадэляванне і прыняцце рашэнняў у арганізацыйна-тэхнічных сістэмах: вучэбны дапаможнік. У 2 ч. Ч. 1 / К. А. Аксёнаў, Н. В. Ганчарова. - Екацерынбург: І. ць Урал. ун-та, 2015. - 104 с.
7. Мінскі М. Фрэймы для прадстаўлення ведаў - М.: Энергія, 1979 - 152 с.

References

1. Maslov AM The main provisions of the methodology for optimizing the transport infrastructure within the framework of the formation of a spatially localized economic system [Osnovnye polozhenija metodiki optimizacii transportnoj infrastruktury v ramkah formirovanija prostranstvenno-lokalizovannoj jekonomicheskoj sistemy] // Regional economy and management: electronic scientific journal. ISSN 1999-2645. - № 4 (48). Number of article: 4836. Date of publication: 2016/12/14. Access mode: https://eee-region.ru/article/4836/
2. Pospelov DA Situational management: theory and practice [Situacionnoe upravlenie: teorija i praktika]. М.: Science, 1986. - 288 with.
3. Klykov Ju.I. Situational management of large systems [Situacionnoe upravlenie bol'shimi sistemami]. M.: Energia, 1974. - 136 p.
4. Klykov Ju.I. Semiotic basis of situational management [Semioticheskie osnovy situacionnogo upravlenija]. Moscow: MEPhI, 1974. - 220 p.
5. Filippovich A. Ju. Integration of situational, simulation and expert modeling in polygraphy [Integracija situacionnogo, imitacionnogo i jekspertnogo modelirovanija v poligrafii]. M., 2003. - 310 p.
6. Aksenov KA Modeling and decision making in organizational and technical systems [Modelirovanie i prinjatie reshenij v organizacionno-tehnicheskih sistemah]: a manual. At 2 pm Part 1 / KA Aksenov, NV Goncharova. - Ekaterinburg: Publishing house Ural. University, 2015. - 104 p.
7. Minskij M. Frames for the representation of knowledge [Frejmy dlja predstavlenija znanij] .- M .: Energy, 1979 - 152 p.