Научная статья на тему 'Формализация типовых ситуаций в задачах управления движением общественного транспорта'

Формализация типовых ситуаций в задачах управления движением общественного транспорта Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
139
39
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
НЕЧЕТКОЕ СИТУАЦИОННОЕ УПРАВЛЕНИЕ / НЕЧЕТКАЯ СИТУАЦИЯ / НЕЧЕТКАЯ СИТУАЦИОННАЯ СЕТЬ

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Кригер Лилия Сергеевна, Квятковская Ирина Юрьевна

Рассмотрена задача управления движением общественного транспорта и повышение его эффективности. Предложен подход нечеткого ситуационного управления движением общественного транспорта на основе нечеткого включения ситуаций.I

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

n article consider the problem of traffic of public transport and increase its effectiveness. An approach of fuzzy situational control movement of public transport on the basis of fuzzy inclusion situations.

Текст научной работы на тему «Формализация типовых ситуаций в задачах управления движением общественного транспорта»

УДК (004.83:519.816):656(1-21)

Л.С. Кригер, И.Ю. Квятковская

формализация типовых ситуации в задачах управления движением общественного транспорта

Стабильность работы городского общественного транспорта находится в прямой зависимости от нарушений движения транспортного процесса.

Типовые ситуации, сложившиеся на дороге в процессе функционирования общественного транспорта, характеризуются большим количеством факторов, представленных вербально. Поэтому для формализации данного типа ситуации необходимо применение методов искусственного интеллекта [1]. Наиболее подходящим математическим аппаратом описания таких факторов являются нечеткие множества.

Нечеткие факторы, характеризующие ситуацию, неопределенность внешней среды (реакция участников движения на сложившуюся ситуацию, слабопрогнозируемые последствия применяемых воздействий), недостаточная достоверность информации о ситуации, качественный характер ее описания и управляющих воздействий не позволяют строить систему управления рассматриваемого объекта на основе традиционного подхода с использованием математической модели. Поэтому возникает необходимость построения системы управления не на основе модели объекта, а на модели управления им.

С точки зрения достижения эффективного управления движением общественного электротранспорта и процессом доставки пассажиров наиболее подходящим методом управления является ситуационный подход на основе нечеткой логики (нечеткое ситуационное управление). Главную роль играет понятие ситуации как набора значений признаков, описывающих состояние объекта управления в некоторый момент времени. Все возможные состояния объекта управления описываются набором типовых ситуаций, каждая из которых представляет собой совокупность лингвистических значений признаков.

Представим ситуацию, сложившуюся в процессе функционирования городского электротранспорта в виде нечеткой ситуации [3]:

£ = {(Ц, (Я)/ Я >},у е У, (1)

где ц£ (у) = цЦ ) - функция принадлежности 106

лингвистической переменной (фактора) у 1, характеризующего ситуацию £ .

Детализируем представление ц(у):

Ц,(У) = ((Цц.(у)Т)/Т])},] еZ, /

е J,

(2)

где Т] -]-й терм терм-множества 1-й лингвистической переменной у{; цц ( ) (Т) - функция принадлежности у л.

Ограниченный набор нечетких ситуаций может описывать практически бесконечное число состояний объекта управления. Ситуационный уровень управления движением троллейбусов включает в себя три основных блока (рис. 1).

Таким образом, состояние объекта управления представляется в виде нечеткой ситуации, которая сравнивается со всеми типовыми ситуациями, хранящимися в решающей таблице. Определяется типовая нечеткая ситуация, близкая входной нечеткой ситуации. После чего информация об этой типовой нечеткой ситуации поступает в блок принятия решений, где определяются управляющие воздействия.

В качестве примера типовой нечеткой ситуации рассмотрим «Опоздание», которое характеризуется двумя факторами: «Скорость движения» ум и «Состояние препятствий на маршруте» 8Р . Обозначим у! = , у2 = 5 .

Рис. 1. Уровни ситуационного управления

Пусть У = {у1, у2} - набор факторов, характеризующих типовую нечеткую ситуацию 5, терм-множества лингвистических переменных у и ^ 2 Т = 7, 71, Т?1, Т,1, Т1, Т1, Т1}, Т2 = {ТД Т22, Т32, Т42, Т52, Т62, Т72} задаются в виде

5 =

|((0/ BND) ,0,8/ MND) ,0,6/ SND) ,0,2/ N) ,0/ SPD) ,0/ MPD) ,0/ LPD) / я), [(0/ BND) ,0/ MND) ,0,2/ SND) ,0,4/ N) ,0,6/ SPD) ,0,8/ MPD) ,1/ LPD) / y2

{BND,MND, SND, N, SPD,MPD, LPD} , где B -большое, M - среднее, S - малое, D - отклонение, в N - отрицательном, P - положительном направлении от N - нормального значения. Тогда одна из возможных ситуаций «Опоздание»:

(3)

Для определения состояния объекта управления необходимо сравнить входную нечеткую ситуацию 50 с каждой нечеткой ситуацией из некоторого набора типовых нечетких ситуаций

Я = {51 , S2, } '

Эталонные ситуации строятся таким образом, что каждая из них покрывает некоторое число возможных входных ситуаций и является объединением этих ситуаций. Ограниченный набор эталонных нечетких ситуаций позволяет описать неограниченное число состояний анализируемой системы [3].

Для распознавания входная ситуация сравнивается с эталонными на нечеткое включение.

В качестве меры для определения степени близости нечеткой ситуации "0 нечеткой ситуации е Я е К = {1, 2, ..., Щ}) можно использовать:

степень нечеткого включения нечеткой ситуации 50 в нечеткую ситуацию 5;

степень нечеткого равенства 50 и ;

степень нечеткой общности 50 и .

Определяясь некоторой мерой близости, задаются некоторые нечеткие отношения между ситуациями, в частности, между ситуациями "0 и 5, (/ е К), а также между типовыми ситуациями из набора Я. Выберем в качестве базового способа сравнения ситуаций нечеткое включение ситуации. Степень включения ситуации в ситуацию обозначается v(", )и определяется выражением v(5^, 5:) = & v(ц,

уеУ

Величина v(цs¡ (у), Ц/ (у)) является степенью включения нечеткого множества (у) в нечеткое множество Ц/ (у).

Ситуация 5 нечетко включается в ситуацию 5-, 5: с 5. если степень включения и ■У & -

5- не меньше некоторого порога включения 1ппс е [0,6; 1], определяемого условиями управления, т. е V(5{, 5 -) > 1Ппс. Иначе говоря, ситуация 5 нечетко включается в ситуацию 5: , если нечеткие значения признаков ситуации 5. нечетко включаются в нечеткие значения соответствующих признаков ситуации 5-.

Пусть на вход пришла ситуация вида

5 =

[((0,9/ BND) ,0,7/ MND) ,0,5/ SWD) ,0,1/ N) ,0 / SPD) ,0 / MPD) ,0 / LPD) / y1 [(0/ BND),0/MND),0,4/ SND),0,6/ N),0,7/ SPD),0,9/MPD),1/ LPD) / y2

Вычислим V(5,5') = 0,5 . Это означает, что ситуация 5' не включается в ситуацию 5 , следовательно база типовых ситуаций требует корректировки. В качестве алгоритма коррекции базы типовых ситуаций для систем управления можно предложить тривиальный алгоритм, представленный на рис. 2.

После распознавания типа ситуации путем определения степени близости текущей и эталонной ситуации, возникает необходимость принятия решения, т. е. выбора управляющего воздействия.

Процесс принятия решений системы управления основывается на построении таблицы соответствия между всеми возможными ситуациями и некоторым набором управляющих решений, раз-

мер которой определяется количеством ситуаций и зависит от степени конкретизации значений признаков [2].

Рис. 2. Алгоритм коррекции базы типовых ситуаций

Допустим, управляющие решения по факторам заданы следующими терм-множествами:

I/?,1 - «сильно увеличить», Я^ - «немного увеличить», Я13 - «не изменять» 1

Я\ - «немного уменьшить», Л5 - «сильно уменьшить»

/?2 - Ц2 - «устранить», В^ - «не устранять»}.

Построим матрицы отношений, описывающих воздействие управляющих решений Я1 = {Д1,Я^,Я^,Я\,Я1,} на фактор у1:

т;1 т 1 } тз1 т 1 4 т1 т1 т 1 7 т;1 т 1 } тз1 т 1 4 т1 т1 т 1

т;1 0 0 0,1 0,} 0,3 0,5 1 т;1 0 0,1 0,4 1 0,1 0 0

т} 0 0 0,1 0,} 0,4 0,7 1 т} 0 0 0,4 1 0,5 0 0

тз1 0 0 0,} 0,4 0,6 0,8 тз1 0 0 0 0,4 1 0,з 0,1

м; 3 м; 3

0 0 0 0,5 0,7 0,8 т41 0 0 0 0 0,4 1 0,з

т1 0 0 0 0 0,7 0,8 1 т1 0 0 0 0 0 0,7 1

т1 0 0 0 0 0 0,9 1 т61 0 0 0 0 0 0 1

т; 0 0 0 0 0 0 1 т71 0 0 0 0 0 0 1

т;1 т 1 } тз1 т 1 4 т1 тб1 т 1 т;1 т 1 } т1 т 1 4 т1 т1 т 1 7

т; 1 0,1 0 0 0 0 0 т;1 1 0 0 0 0 0 0

т 1 0,1 1 0,1 0 0 0 0 т1 } 1 0,1 0 0 0 0 0

} т1 0 0,1 1 0,1 0 0 01 тз1 0,6 1 0,1 0 0 0 0

мз 3 м 4 3

0 0 0,1 1 0,1 0 04 т41 0 0,} 1 0,6 0 0 0

т1 0 0 0 0,1 1 0,1 0 т1 0 0 0,} 1 0,7 0 0

т1 0 0 0 0 0,1 1 0,1 т61 0 0 0 0,1 1 0,6 0

т; 0 0 0 0 0 0,1 1 т71 0 0 0 0 0,1 1 0,5

т;1 т 1 } т1 т 1 4 т; т1 т 1 7

т;1 0,1 0 0 0 0 0 0

т 1 1 0 0 0 0 0 0

} тз1 1 0,} 0 0 0 0 0

м 1 3

1 "т1 0,1 1 0,} 0 0 0 0

т1 0 0,1 1 0,} 0,1 0 0

т1 0 0 0,1 1 0,} 0 0

т; 0 0 0 0,1 1 0,1 0

Построим матрицы отношений, описывающих воздействие управляющих решений Д2 = {Я;, Я22} на фактор у}:

т; т1 } т1 т1 4 т1 т1 т1 7 т;1 т1 } т1 т1 4 т1 т1 т1 7

т; 0 0 0 0 0 0,8 1 т;1 1 0 0 0 0 0 0

т1 0 0 0 0 0,8 1 0 т} 0 1 0 0 0 0 0

тз1 0 0 0 0,8 1 0 0 } тз1 з 0 0 1 0 0 0 0

з м}

т1 0 0 0,8 1 0 0 0 } =П 0 0 0 1 0 0 0

т; 0 0,8 1 0 0 0 0 т1 0 0 0 0 1 0 0

т; 0,8 1 0 0 0 0 0 т1 0 0 0 0 0 1 0

т; 1 0 0 0 0 0 0 т1 0 0 0 0 0 0 1

Рис. 3. Нечеткая ситуационная сеть

Управляющие решения задают некоторые преобразования значений признаков, каждому '-му терму управляющих решений ставится в соответствие матрица отношений М'., которая описывает силу воздействия управляющего решения на значение данного признака.

Целевая ситуация в данном случае определяется исходя из анализа степеней предпочтения управляющих решений. Для постановки целевой ситуации необходимо построить нечеткую ситуационную сеть (рис. 3), где 5'(' е I = {1, 2, ..., п}) - эталонные нечеткие ситуации; Я.(- е Р = {1, 2, ...,/}) - управляющие решения; а(^,Я ) - степень предпочтения применения управляющего решения Я. в ситуации по сравнению с другими возможными решениями из множества Я = {Я1, Я2, ..., }.

Степени предпочтения управляющих решений в каждой ситуации либо неизменны и определяются экспертным опросом, либо некоторым образом зависят от ситуации и определяются предпочтительным решением в данной ситуации. Управляющее решение, соответствующее текущей ситуации, представляет собой последовательность решений, необходимых для перехода от текущей ситуации к целевой по «оптимальному маршруту» в нечеткой ситуационной сети. Вывод решения разбивается на постановку цели (целевой ситуации) и построение стратегии управле-

ния, соответствующую оптимальному переводу объекта в целевое состояние.

Данная нечеткая ситуационная сеть представляет собой нечеткий ориентированный взвешенный граф, вершины которого соответствуют эталонным нечетким ситуациям, дуги взвешены управляющими решениями, необходимыми для перехода по ситуациям, и степенями предпочтения этих решений.

Применение нечеткого ситуационного управления для формирования управляющего воздействия на основе информации о текущей ситуации чрезвычайно актуально при возникновении аварийных ситуаций на дороге в процессе движения общественного транспорта.

Таким образом, нечеткое ситуационное управление движением общественного транспорта на основе нечеткого включения ситуаций, возникающих в процессе эксплуатации транспорта, позволяет увеличить экономическую эффективность работы транспортных предприятий (за счет снижения эксплуатационных затрат вследствие принятия решений на основе реальной дорожной ситуации), а также повысить удовлетворенность пассажиров качеством предоставляемых услуг, которое определяется своевременным прибытием транспорта на остановочный пункт.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Аверкин, А.Н. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта [Текст] /

А.Н. Аверкин, И.З. Батыршин, А.Ф. Блишун [и др.]. -М.: Наука, 1986. -312 с.

4

2. Борисов, В.В. Нечеткие модели и сети [Текст] / В.В. Борисов, В.В. Круглов, А.С. Федулов. -М.: Горячая линия - Телеком, 2007. -284 с.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

3. Мелихов, А.Н. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой [Текст] / А.Н. Мелихов, Л.С. Бернштейн, С.Я. Коровин. -М.: Наука, 1990. -272 с.

УДК 004.413.4

Ю.А. Голуб, А.О. Новиков, Д.А. Логинова

анализ принципов формирований баз данных

для мониторинга и оценки процессов наукоемкого

кластерного развития

Кластерный подход представляет собой формы территориально-отраслевой организации производства, способствующей реализации инновационных предпринимательских проектов экономического развития, обусловливающих си-нергетический эффект взаимодействия с научными, проектными институтами при заинтересованном участии государственных и муниципальных органов управления. Кластерный подход позволяет создать эффективную экономику на местах, ориентированную на активизацию и коммерциализацию научных открытий и изобретений, производство конкурентной наукоемкой продукции, что будет способствовать обеспечению позитивных структурных сдвигов в экономике Российской Федерации в целом.

Кластер характеризуется составом участников и конечным продуктом, при этом также необходим количественный анализ кластера на основе сбора статистической и документальной информации о нем.

Статистическое исследование состоит из углубленного исследования с использованием специфических статистических данных и источников по выявлению количества работников и предприятий сектора предполагаемого кластера, темпов роста предприятий, включая количество новых предприятий за определенный промежуток времени, а также увеличение оборота и экспортных продаж. Оно также содержит данные о статистической концентрации фирм в кластере по сравнению с общим количеством фирм сектора в регионе и государстве.

Документальное исследование включает более специфические данные и источники по потенциаль-

ному кластеру. Основными источниками являются экономические отчеты, аналитические статьи, политики, стратегии. Документальное исследование также содержит информацию об инновационной составляющей кластера. Инновации - комплексное понятие, включающее в себя как сами новые технологии, так и инновации в образовательных и социальных процессах, при этом определяющим фактором является исследовательская кооперация. Уровень такой кооперации как раз и выявляет документальное исследование.

По завершению сбора статистических и документальных данных полученную информацию необходимо перепроверить через индивидуальные опросы участников кластера.

Известно, что наукоемкие процессы кластера обладают определенными свойствами и показателями. Для поиска «узкого места» необходимо иметь точную оценку процессов, а также механизм их взаимосвязанного прогнозирования и надежных методик мониторинга [5, 6].

Таким образом, актуальной задачей является оценка инновационного потенциала промышленного кластера. Цель оценки инновационного потенциала - определение направлений инновационного развития, обеспечивающих возможности перехода научно-производственных предприятий на выпуск конкурентоспособной продукции при существенном повышении устойчивости и гибкости предприятия по отношению к переменам во внешней среде. По результатам оценки групп показателей инновационного потенциала предприятия можно сделать вывод о том, какие аспекты функционирования предприятия, влияющие на инновационный потенциал, нуждаются в улучше-

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.