CC BY
9
Сведения об авторах Владимир Викторович Цыганов
д-р техн. наук, проф., зав. отд. Институт проблем управления им. В.А.Трапезникова РАН Москва, Россия Эл. почта: v188958@akado.ru Алеся Валерьевна Лемешкова мл. науч. сотр.
Институт проблем транспорта им. Н. С. Соломенко РАН Санкт-Петербург, Россия Эл. почта: aleslemesh@mail.ru
Information about authors
Vladimir Victorovich Tsyganov
Doctor of Science (Tech.), Prof., head of division
V.A. Trapeznikov Institute
of management problems of the RAS
Moscow, Russian Federation
E-mail: v188958@akado.ru
Alesia Lemiashkova
Junior Researcher
N.S. Solomenko Institute of Transport Problems of
RAS
St. Petersburg, Russian Federation E-mail: aleslemesh@mail.ru
УДК 658.314.7:330.115 ГРНТИ 73.01.11
DOI: 10.47501/ITNOU.2021.1.70-76
2
С.А. Савушкин1, В.А. Бородин2, В.В. Цыганов1
1ФГБУН Институт проблем транспорта им. Н.С. Соломенко РАН Экспериментальный завод научного приборостроения РАН
ИНФОРМАЦИОННО-ЛОГИЧЕСКАЯ КОМПОНЕНТА СЦЕНАРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
В данной статье рассмотрены возможности разработки технологии сценарного моделирования на основе расширяемой базы знаний, включающей формулы, показатели, модели, расчеты, сценарии, информационную базу показателей. Технология поддерживает иерархическую структуру моделей и сценариев. Представлен единый шаблон для формирования алгоритмов работы расчетных программ. Работоспособность данной технологии подтверждена программной реализацией в виде макета системы, которая опробована на расчетах сценариев развития транспортного комплекса страны. Ключевые слова: транспорт, модель, сценарий, базы знаний, технология, алгоритм
INFORMATION AND LOGICAL COMPONENT OF SCENARIO SIMULATION This article discusses the possibilities of developing a scenario modeling technology based on an expandable knowledge base, including formulas, indicators, models, calculations, scenarios, and an information base of indicators. The technology supports a hierarchical structure of models and scenarios. A unified template for the formation of algorithms for the operation of computational programs is presented. The efficiency of this technology is confirmed by software implementation in the form of a maquette of the system, which has been tested on the calculations of scenarios for the development of the transport complex in the diversified structure of the country's economy.
Keywords: transport, model, scenario, knowledge base, technology, algorithm
2
S.A. Savushkin1, V.A. Borodin2, V.V. Tsyganov1 1N.S. Solomenko Institute of Transport Problems of RAS Experimental plant of scientific instrumentation of the RAS
Подходы к сценарному моделированию описаны, в частности, в [1-3]. Вопросы моделирования взаимодействия транспортного комплекса РФ с социально-экономической системой изложены в работах [4-7]. Фундаментальную основу исследований составляет теория больших транспортных систем [8]. Разработанные вычислительные модели реализованы в специально созданном программно-инструментальном комплексе (МИК). Возможности его использования широко проиллюстрированы конкретными практическими примерами сценарного анализа развития и функционирования транспортной системы РФ, отдельных ее подсистем. Целью настоящей статьи является изложение концепции системы сценарного моделирования на основе базы моделей, обеспечивающей ее применение к актуальной на сегодняшний день проблеме пространственного развития транспортной инфраструктуры регионов РФ [9-11].
Создаваемая система должен обеспечить пользователю следующие возможности:
1. не фиксировать жестко входные и выходные параметры модели, а определять их непосредственно перед решением расчетной задачи;
2. не фиксировать жестко зависимости, обеспечивать возможность выбора, а также ввода формул непосредственно перед или в процессе решения расчетных задач;
3. поддерживать иерархическую и многовариантную структуру моделей;
4. обеспечивать множественность расчетов по общей модели;
5. согласовывать подсистему объяснения результатов с расчетной подсистемой.
Основным звеном данной технологии сценарного моделирования является программная компонента (оболочка), которая поддерживает и управляется информационно-логической компонентой (базой знаний). На этой основе создаются конкретные модели и реализующие их компьютерные программы. Информационно-логическая компонента состоит из базы формул и показателей, базы моделей, расчетов, сценариев и результатов.
База формул и показателей содержит множество показателей, характеризующих состояние транспортного комплекса и социально-экономической системы, а также множество формул, описывающих зависимости между ними. Формулы должны быть подготовлены пользователем-аналитиком. Другие поля этого раздела заполняются программой на стадии синтаксического анализа и построения внутреннего представления.
Возможность ввода формулы и автоматического ее включения в вычислительную модель обеспечивает сформулированное выше требование 2.
Формулы. Элементы синтаксиса будем описывать в виде регуляризованных правил порождающей контекстно-свободной грамматики (см., например, [12]), а семантику - в виде комментариев к соответствующим правилам. Метапеременные в грамматических правилах описываются отдельными словами или словосочетаниями, в которых вместо символа пробела используется символ подчеркивания «_».
зависимость — леваячасть праваячасть
Левая и правая части формулы могут быть не соединены никаким знаком и даже извлекаться из различных мест базы моделей.
левая_часть —переменная | переменная_с_индексом
правая часть —дифференциальное | алгебраическое
дифференциальное — диф.ур(выражение)
Зависимости могут быть алгебраическими и дифференциальными. Данная конструкция описывает зависимость в форме обыкновенного дифференциального уравнения. Выражение в скобках соответствует правой части дифференциального уравнения.
Последующая совокупность синтаксических определений достаточно стандартна и описывает правила построения алгебраического выражения с возможностью использования условного выражения. Например, а=если Ь<>0 то (Ь+с)/Ь иначе 0. В разработанной версии используются и другие известные конструкции, например, суммирование по индексу.
Для того, чтобы сослаться на значение переменной предыдущего шага по времени служит префикс «Старое_», добавляемый к переменной. Предполагается, что ссылок на два или более шагов назад не потребуется.
Показатели. Для каждого показателя описание состоит из следующих полей:
— имя переменной, которое имеет глобальный характер, имена не должны повторяться, они используются в сформированной расчетной программе;
— индексирование - конструкция, характеризующая количество индексов переменной и диапазон их изменения;
— текстовое название переменной, которое будет предъявляться пользователю для выбора и при анализе результатов расчетов;
— ссылка на способ вычисления. Возможны следующие варианты значений этого поля: ссылка на формулу; ссылка на таблицу индекса, если для разных значений индекса используются разные формулы; ссылка на таблицу вариантов вычисления, если вариантов несколько;
— поля, связанные с разделами, к которым можно отнести данный параметр;
— характер переменной - статическая или она изменяется во времени;
— единицы измерения данной физической величины;
— числовой формат переменной (для удобства зрительного восприятия).
Модели. Под моделью понимается подмножество базы формул и показателей, в котором сделан некоторый выбор вариантов вычисления значения переменных, если такие варианты есть. Допускается существование моделей, в которой по некоторым показателям выбор варианта вычисления не сделан. С другой стороны, модель может использоваться для создания других моделей. Поэтому возможны следующие варианты:
— модель активно используется для расчетов, поэтому неизбежно программа потребует уточнения способа вычисления по соответствующим показателям;
— модель используется только для таких расчетов, которые не требуют ее уточнения;
— модель не используется для расчетов, а только для создания на ее базе других моделей.
Возможность иметь набор моделей, а также создавать модели на основе других моделей обеспечивает сформулированное выше требование 3.
Расчеты. Под «расчетом» понимается набор входных и выходных параметров, выбранный пользователем для решения задачи. Описание расчета включает группу «Найти», которая содержит переменные, принимаемые в данном расчете как выходные и группу «Дано», которая содержит переменные, объявленные входными. Переменные, для которых в базе моделей нет формул для вычислений, автоматически включаются в
группу «Дано». Если формулы имеются, пользователь должен включить из в группу «Дано» вручную.
Возможность задавать набор входных и выходных параметров и формировать на этой основу расчетную последовательность обеспечивает сформулированное выше требование 1.
План. В разделе «План» соединяются вместе разделы «Модель» и «Расчет», входящие в информационно-логическую компоненту. При формировании плана пользователь имеет возможность выбрать ранее сформированные модель и расчет. Возможность комбинирования расчетов и моделей для формирования расчетной последовательности и проведения расчетов обеспечивает сформулированное выше требование 4. Раздел включает информацию о модели, о расчете и служебные поля, такие как:
— список формул, участвующих в вычислениях с их номерами в таблице «Формулы»;
— список переменных, которые были не найдены в таблице «Показатели». Эта ситуация возникает, если при вводе новой формулы описание переменной было отложено;
— последовательность алгебраических зависимостей с их номерами в таблице «Формулы»;
— список дифференциальных зависимостей с номерами в таблице «Формулы»;
— список переменных, которые участвуют в расчете;
— список входных переменных для данного расчета.
Служебные поля используются при формировании последовательности вычислений. Предполагается, что после упорядочения зависимостей все многообразие моделей может быть представлено единым алгоритмом работы, следующей последовательностью шагов:
1) Ввести статические значения. Из информационной базы или из базы сценария вводятся данные, необходимые для работы моделирующей программы и не зависящие от времени.
2) Ввести значения для предыстории. Предысторией называется набор значений переменных, относящийся к моменту времени, предшествующему начальному моменту расчета. Входные данные, необходимые для вычисления этих значений вводятся в этом пункте. Например, для вычисления значения индекса ВВП в начальный год расчета (2021) необходимо текущее значение ВВП (за 2021 год) сравнить с прошлогодним его значением (за 2020 год), которое относится к предыстории. Для вычисления этого значения на данном шаге вводятся значения объемов выпусков продукции за 2020 год
3) Вычислить предысторию. Производится вычисление тех значений из предыстории, которые отсутствуют в информационной базе или базе сценария. Например, значение ВВП вычисляется как сумма объемов выпусков продукции по всем отраслям.
4) Начало цикла по времени. Для большинства языков программирования этот шаг реализуется оператором цикла for t=t0 to tk, где t0, tk - начальный и конечный годы моделирования.
5) Сдвиг начального фронта. В начальный момент времени предыстория является начальным фронтом. В последующие моменты времени она замещается вычис-
ленными значениями переменных. Например, для хранения текущего значения объемов выпусков продукции используется переменная x, а для хранения прошлогоднего его значения - переменная Старое_х. При переходе к следующему году, сдвиг начального фронта по переменной x осуществляется оператором присваивания Старое_х:= x.
6) Если t=t0 то Присвоить начальные значения иначе Выполнить дифференциальные зависимости. Данная конструкция реализуется условным оператором языка программирования. Переменные, вычисляемые с помощью дифференциальных уравнений, в начальный момент получают начальные значения, введенные из информационной базы или из базы сценария, а в дальнейшем пересчитываются по методу Эйлера для решения обыкновенных дифференциальных уравнений. Например, объемы основных производственных фондов отраслей материального производства подчиняются дифференциальному уравнению dK (t) = V1 (t)-¡(t)• K1 (t) с начальными услови-
dt
ями Kl (to ) = Kq, где V1(t) - объемы производственных инвестиций в i - ую отрасль; Л (t) - коэффициенты выбытия основных производственных фондов. В начальный момент переменные Kl получат начальные значения KQ, а в последующие моменты будет пересчитано по формуле Kl = Kl + Vl - ¡Л • Kl.
7) Ввести данные. Вводятся внешние данные, меняющиеся во времени. Например, мировые цены, курс доллара, ¡l ,V1 и т. д.
8) Выполнить алгебраические зависимости. В разработанной версии из алгебраических соотношений вычисляются доходы населения, текущие цены, объемы выпусков продукции, налоги, доходы и расходы отраслей материального производства и госбюджета, правые части дифференциальных уравнений и т. д.
9) Выдать результат. Все значения, вычисленные на данном шаге, запоминаются в специальных формах для последующего предъявления пользователю.
10) Конец цикла по времени. В среде Visual Basic этот шаг реализуется оператором Next t/
Последовательность вычислений преобразуется в программу на языке программирования и может быть выполнена для расчета по заданному сценарию. Параллельно формируется информация для подсистемы объяснений, что обеспечивает выполнение требования 5.
Сценарии. Раздел содержит для каждого сценария его имя, имя родительского сценария и поля, в которых отмечены некоторые переменные и поля значений отмеченных переменных. Значения для неотмеченных переменных при расчете берутся из родительского сценария. Таким образом, поддерживается иерархическая структура сценариев.
Результаты. В разделе «Результат» соединяются разделы «План» и «Сценарий», входящие в информационно-логическую компоненту. При проведении расчета пользователь имеет возможность выбрать ранее сформированные план, последовательность вычислений и сценарий. Раздел включает в себя информацию о плане и о сценарии, а также сформированную расчетную программу, информацию о результатах расчетов по данной программе и заданному сценарию.
Выводы. Разработана технология и структура информационно-логической компоненты системы организации сценарного моделирования, поддерживающей иерархическую структуру моделей, планов и сценариев.
Существенным свойством рассматриваемой системы является ее расширяемость и, как следствие, возможность многовариантных расчетов.
Изложенные результаты программно реализованы в виде макета системы сценарного моделирования и опробованы на ряде модельных расчетов сценариев развития транспортного комплекса.
Литература
1. .Joel Greenyer, Daniel Gritzner, Guy Katz, and Assaf Marron. (2016). Scenario-Based Modeling and Synthesis for Reactive Systems with Dynamic System Structure in Sce-narioTools. Conference: MoDELS 2016 Demo and Poster SessionsAt: Saint-Malo, France, October 2-7
2. Guo, Y., Kalidindi, V.V., Arief, M., Wang, W., Zhu, J., Peng, H., & Zhao, D. (2019). Modeling Multi-Vehicle Interaction Scenarios Using Gaussian Random Field. 2019 IEEE Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC), 3974-3980.
3. Jacyna-Golda, Ilona & Gol^biowski, Piotr & Izdebski, Mariusz & Klodawski, Michal & Jachimowski, Roland & Szczepanski, Emilian. (2017). The evaluation of the sustainable transport system development with the scenario analyses procedure. Journal of Vibroengineering. 19. 5627-5638. 10.21595/jve.2017.19275.
4. Поносов Ю.К., Савушкин С.А. Моделирование развития транспортной системы России (экономико-производственный аспект). - ВИНИТИ РАН, 2002. 112с.
5. Savushkin S. Problems of scenario modeling of the transport complex / Proceedings of Conf. on Management of Large-Scale System Development. Moscow: IEEE, 2020. pp. 1-5.
6. Савушкин С. А. Принципы построения системы моделирования динамики транспортных подсистем / Труды всеросс. конф. «Транспорт России -проблемы и перспективы». - М.: МИИТ, 2011. С. 97-99.
7. Савушкин С. А. Сценарное моделирование развития транспортного комплекса / Труды межд. конф. «Управление развитием крупномасштабных систем MLSD'2020». - М.: ИПУ РАН, 2020. Т. 1. С. 12-17.
8. Цыганов В. В., Малыгин И. Г., Еналеев А. К., Савушкин С. А. Большие транспортные системы: теория, методология, разработка и экспертиза. - СПб: ИПТ РАН, 2016. 216 с.
9. Комплексное освоение территории Российской Федерации на основе транспортных пространственно-логистических коридоров. Актуальные проблемы реализации мегапроекта «Единая Евразия: ТЕПР-ИЕТС»/Отв. ред. академик РАН В.В. Козлов, член-корреспондент РАН А.А. Макоско; РАН. - М.: Наука, 2019. 463 с.
10. Инфраструктура Сибири, Дальнего Востока и Арктики. Состояние и 3 этапа развития до 2050 года / Коллект. монография под ред. А.А. Макоско. - М.: ИПТ РАН,
2019. 465 с.
11. Савушкин С. А., Цыганов В. В. Сценарии развития транспортного комплекса макрорегиона // Информационные технологии в науке, образовании и управлении. -
2020. № 1 (15). С. 13-18.
12. А. Ахо, Дж. Ульман, Теоретические основы синтаксического анализа, перевода и компиляции, - М.:, Мир, 1978.
Сведения об авторах
Сергей Александрович Савушкин
канд. физ-м. наук, ст. науч. сотр., вед. науч. сотр. Институт проблем транспорта им. Н. С. Соломенко РАН Санкт-Петербург, Россия Эл. почта: ssavushkin@mail.ru Владимир Алексеевич Бородин член-корр. РАН, зам. ген. дир. по развитию Экспериментальный завод научного приборостроения РАН Москва, Россия Эл. почта: bor@ezan.ac.ru Владимир Викторович Цыганов д-р техн. наук, проф., зав. отд. ФГБУН Институт проблем транспорта им. Н. С. Соломенко РАН Санкт-Петербург, Россия Эл. почта: v188958@akado.ru
Information about authors
Sergey Alexandrovich Savushkin
PhD (Math), Senior Scientist, Leading Researcher,
N.S. Solomenko Institute
of Transport Problems of RAS
St. Petersburg, Russian Federation
E-mail: ssavushkin@mail.ru
Vladimir A. Borodin
Corresponding Member of RAS, Deputy General Director for Development
Experimental plant of scientific instrumentation of
the Russian Academy of Sciences
E-mail bor@ezan.ac.ru
Vladimir Victorovich Tsyganov
Doctor of Science (Tech.), Prof., head of division
N.S. Solomenko Institute
of Transport Problems of the RASciences
St. Petersburg, Russian Federation
E-mail: v188958@akado.ru
УДК 658.314.7:330.115 А.К. Еналеев13, В.В. Цыганов13, В.Г. Горбунов2
ГРНТИ 50.01.75 1Институт проблем транспорта им. Н.С. Соломенко РАН
DOI: 10.47501/ITNOU.2021.1.76-81 Экспериментального завода научного приборостроения РАН
3Институт проблем управления им. В.А.Трапезникова РАН
ТЕХНОЛОГИЯ ЭКСПЕРТИЗЫ ПРОЕКТОВ РАЗВИТИЯ ИНФРАСТРУКТУРЫ МЕЖДУНАРОДНЫХ ТРАНСПОРТНЫХ КОРИДОРОВ
Рассматривается проблема максимизации объемов перевозок и пути ее решения на этапе предварительной экспертизы масштабных проектов развития транспортной инфраструктуры международных железнодорожных коридоров за счет оптимального размещения подъездных путей на маршрутах с интенсивным движением. Ключевые слова: Международный коридор, железная дорога, пропускная способность дороги, проект, экспертиза, моделирование, принятие решений.
V.V. Tsyganov13, A.K. Enaleev13, V.G. Gorbunov2
department of N.S. Solomenko Institute of Transport Problems of RAS Experimental Plant for Scientific Instrument Engineering of the RAS
3Trapeznikov Institute of Control Sciences
EXPERTISE TECHNOLOGY FOR PROJECT OF INTERNATIONAL TRANSPORT CORRIDOR INFRACTRACTURE DEVELOPMENT
The paper considers the problem of traffic maximization and ways to solve it at the stage of large-scale projects preliminary examination for the development of transport infrastructure of international railway corridors by increasing the capacity of single-track sections of the railway through the optimal placement of sidings on routes with heavy traffic. Keywords: International corridor, railway, road capacity, project, expertise, modelling, decision making.
