CC BY
51
Международный электронный научный журнал ISSN 2307-2334 (Онлайн)
Адрес статьи: pnojournal.wordpress.com/archive17/17-03/ Дата публикации: 1.07.2017 № 3 (27). С. 50-54. УДК 001
Информационное моделирование при управлении транспортом
Статья описывает результаты исследования применения информационного моделирования при управлении транспортом. Дана систематика информационных моделей, применяемых при управлении транспортом. Раскрыто содержание дескриптивных и прескриптивных моделей при управлении транспортом. Рассмотрен фактор неопределенности при принятии решений. Статья анализирует причины появления информационной неопределенности при управлении транспортом. Описаны методы уменьшения информационной неопределенности для повышения качества управленческих решений.
Ключевые слова: информация, философия информации, транспорт, управление, моделирование, информационные модели, информационное управление, ситуационное управление
Б. А. Лёвин
Perspectives of Science & Education. 2017. 3 (27)
International Scientific Electronic Journal ISSN 2307-2334 (Online)
Available: psejournal.wordpress.com/archive17/17-03/ Accepted: 1 June 2017 Published: 1 July 2017 No. 3 (27). pp. 50-54.
B . A. L y o v i N
Information Modeling in Transport Management
The article describes the results of a study of the application of information modeling in the management of transport. The article introduces the systematics of information models. Used in the management of transport. The article reveals the content of descriptive and prescriptive models in the management of transport. The article examines the uncertainty factor in decision-making. The article analyzes the reasons for the appearance of information uncertainty in the management of transport. The article describes methods for reducing information uncertainty to improve the quality of management decisions.
Keywords: information, information philosophy, transport, management, modeling, information models, information management, situational management
Введение
дной из главных проблем управления транспортом является проблема управления в условиях возрастания объемов информации и роста сложности управленческих ситуаций. Дополнительной проблемой является проблемой управления высокоскоростным транспортом, для которого важным становится фактор оперативного принятия решений. При этом временные ограничения более жесткие в сравнении с управлением обычным транспортом. Эти факторы отражены в общей проблеме «больших данных» [1], характерной для многих областей. Такого рода трудности требуют ради-
кальных научных решений. Одним из радикальных решений в управлении транспортом является информационный подход [2], и применение информационных технологий для управления [3]. Информационные моделирование на транспорте имеет свою специфику и не решается простым перенесением методов информатики в сферу транспорта. Например, оно требует новой организации информационных и электронных ресурсов. Это делает актуальным анализ применения информационного моделирования для управления транспортом и анализ необходимых условий для реализации этого подхода.
Виды информационных моделей при управлении
транспортом
О
Информационное моделирование в управлении основано на применении информационных моделей. Первая особенность информационных моделей для управления на транспорте состоит в том, что они должны обладать свойствами управленческих моделей [4]. Для реализации управленческих действий необходимо применять прескриптивные (предписывающие модели) [5]. Однако поскольку объекты транспорта всегда перемещаются в некой ситуации. то для управления необходимо использовать также дескриптивные модели [6].
Перемещение транспорта осуществляется по заранее определенным маршрутам и транспортным сетям. Это приводит к необходимости использовать для оптимизации транспортных маршрутов топологические модели [7] и топологические методы оптимизации. Объекты транспорта и транспортная инфраструктура расположена в реальном пространстве. Поэтому при управлении необходимо использовать пространственные модели [8] пространственные знания [9]. Включение пространственных факторов в управление приводит к необходимости применения методов геоинформатики и геоинформационных моделей [10] для управления транспортом. Современные технологии управления транспортом широко используют космические технологии, поэтому эти модели [11] также применяют при управлении транспортом. Поскольку транспорт включает подвижные объекты, то для управления подобными объектами необходимо применять динамические информационные модели [12]. Пространственное управление приводит к необходимости использования ситуационного управления [13] и применения модели информационной ситуации [14]. Таким образом информационное моделирование при управлении транспортом требует применения разнообразных информационных моделей. Это ставить дополнительную задачу интеграции таких моделей [15], поскольку разрозненное использование моделей снижает эффективность их применения.
Дескриптивные и прескриптивные информационные модели в управлении
Дескриптивные модели. Во многих определениях термин дескриптивный связан с описанием и трактуется как "описательный". Обобщенная модель качественного ситуационного анализа включает как этапы исследования: дескрипцию, реконструкцию, интерпретацию, фиксацию результатов исследования, обобщение и структурирование. Поэтому дескриптивная модель в управлении это инструмент описания управленческой ситуации и позиции объекта управления в этой ситуации.
Однако, дескрипция в зависимости от контекста трактуется как процесс описания или как
результат, то есть само описание. В сфере информационного моделирования существуют три типа моделей [16]: описательные, ресурсные [17] и интеллектуальные. Дескриптивная информационная модель — синоним информационно-описательной модели. Дескриптивная информационная модель - это модель предназначенная для описания.
В тоже время такое общее определение требует дифференциации, поскольку существуют разные дескриптивные модели. Например, работе [18] дескриптивность связана по разному с концептами, объектами, отношениями, атрибутами, что подчеркивает различие в таких моделях.
Дескриптивная информационная модель связана с информационной моделью. Информационная модель [19] определяется как формализованное отображение существующего объекта или системы объектов с помощью совокупности взаимосвязанных, идентифицируемых, информационно определяемых параметров, отображающих наиболее существенные свойства, связи и отношения. В упрощенном понимании дескриптивная информационная модель может быть представлена как набор характеристик или показателей, образующих взаимосвязанную систему параметров, связей и отношений.
Дескриптивная информационная модель отображает в первую очередь качественные признаки, связи и отношения. Информационные модели подразделяют на специализированные и общие. Специализированные дескриптивные информационные модели отражают определенный аспект исследования, например, информационную ситуацию, информационную позицию, информационную потребность и пр.
Дескриптивная информационная концептуальная модель описывает концепты или концепции. Дескриптивная информационная субстанциональная модель описывает сущности объектов и явлений. Дескриптивная информационная процессуальная модель описывает процессы [6]. Дескриптивная информационная атрибутивная модель описывает признаки или свойства безотносительно к сущности. Она применяется как модель "черного ящика", когда сущность неизвестна, а известны только внешние признаки или видимые свойства.
Прескриптивная информационная модель. Эта модель позволяет получать новые знания и является составной частью процедурного знания. Прескриптивная информационная модель предписывает порядок и следование управленческих действий. Прескриптивная информационная модель является обобщенным понятием. Разделяют нормативные, логические, алгоритмические и продукционные - прескриптивные модели. Прескриптивная нормативная модель определяет стереотипное действие в идеальных условиях [20]. Прескриптивная логическая [18]
модель представляет собой предписание для логической цепочки действий. Именно она определяет управление в сложной ситуации. Пре-скриптивная алгоритмическая информационная модель представляет собой формализацию действий обработки информации. Она применяется в основном в вычислительных системах и не предназначена для ее использования субъектом. Прескриптивная продукционная модель представляет собой совокупность правил вывода [21]. Она применяется в сфере искусственного интеллекта и в поддержке принятия решений. Различают прескриптивную информационную модель и прескриптивную интеллектуальную модель. Прескриптивная информационная продукционная модель представляет собой совокупность правил вывода. Прескриптивная интеллектуальная модель представляет собой не только совокупность правил вывода, но и включает элемент самоорганизации и активного выбора действий. Поэтому прескриптивные модели являются звеном, связывающим информационные и интеллектуальные модели, информационные и интеллектуальные технологии.
Прескриптивные информационные модели связаны с информационным взаимодействием и информационным воздействием. Дескриптивные информационные модели описывают информационное взаимодействие. Прескриптив-ные информационные модели предписывают информационное взаимодействие и информационное воздействие. Прескриптивные информационные модели являются основой управления.
_Пространственное управление
Большое количество пространственной информации, применяемой при управлении транспортом, приводит к необходимости введения понятия и технологии пространственного управления. Следует отметить что за рубежом появилось новое направление "пространственная экономика" которая отражает важность пространственного управления, как новой формы управления. В настоящее время ряд функций пространственного управления реализуют ситуационные центры ОАО «РЖД» [22].
Пространственное управление имеет три аспекта применения: геоинформационные модели и технологии, использование пространственных знаний или геознаний, визуальное моделирование.
Когнитивное направление пространственного управления состоит в разработке методов и технологий анализа и управления, снижающего нагрузку на ЛПР. Это направление использует геоинформационные модели и информационные модели. Поэтому для пространственного управления транспортом неотъемлемой часть становятся методы геоинформатики. Геоинформатика
интегрирует методы дистанционного зондирования. Поэтому для ситуационного анализа и оперативной оценки в качестве инструмента оперативного отображения реальной ситуации могут применяться данные, полученные с помощью спутниковых технологий [11].
Геоинформатика в отличие от информатики применяет интегрированную модель геоданных [15], на основе которой становится возможным создание интегрированной системы управления железной дорогой. При этом геоинформатика является связующим звеном между технологическим направлением ситуационного управления и интеллектуальным управлением. Это дает возможность развивать интеллектуальные транспортные системы. Основными преимуществами интеллектуальных транспортных систем являются:
адаптивность во взаимодействии с любыми внешними электронными источниками информации;
возможность оперативного анализа большого количества информации;
возможность непрерывной долговременной работы;
возможность работы с моделируемыми сценариями динамических ситуаций;
высокая адаптивность к запросам пользователя разнообразной информации;
решение управленческих задач в ситуациях, когда человек не в состоянии принять оперативное решение из-за сложности ситуации, объема информации.
Последнее свойство определяет преимущество интеллектуального пространственного управления перед другими направлениями и делает его наиболее перспективным. Одной из особенностей пространственного управления является необходимость создания единой координатной среды и координатного обеспечения. При пространственном управлении и особенно при интеллектуальном управлении необходимы пространственные знания [9] которые получают на основе пространственныхмоделей [8]. Пространственное управление транспортными системами проводят в реальном пространстве. поэтому значительная часть знаний, применяемых в этом управлении является пространственными знаниями .
Пространственное знание как подмножество представляет собой объединение декларативного р), процедурного и конфигурационного координационного (^ - множеств [18]. В теории искусственного интеллекта описание знания как декларативного и процедурного является основой. В пространственном управлении появляется еще две составляющих знания: конфигурационная, которая отвечает за форму; координационная, которая отвечает за локализацию и положение в пространстве. Именно эти составляющие дают отличие пространственного зна-
ния от знания, применяемого в искусственном интеллекте. Пространственное знание является основой пространственного управления. Его получают с использованием геоданных, представляющих собой новый информационный ресурс. Пока пространственное управление строится на эвристических методах. перспективным направлением следует считать применение для распределенного пространственного управления муль-тиагентных систем.
Информационное моделирование как
инструмент снятия неопределенности
Информационное моделирование в управлении транспортом решает две основные функции: обеспечивает ЛПР полезной информацией; уменьшает информационную неопределенность с управленческой ситуации [23]. Неопределенность появляется по разным причинам, из которых можно выделить две основные: нехватка информации для описания информации; чрезмерная избыточность информации, которая наиболее ярко отражается в проблеме «больших данных» [1]. Повышение информационной нагрузки на ЛПР и сокращение необходимых сроков принятия решений повышают риск «человеческого фактора» и неопределенность принятия решений.
Информационная неопределенность мотивирована разными факторами [24]: не осведомленность, не информированность, не истинность информации (заблуждение), не адекватность моделирования или проблемы моделирования. Используя подход Нариньяни эти факторы можно обозначить термином «не факторы» [25].
Не осведомленность и не информированность близкие понятия, но между ними есть различие. Неосведомленность больше носит субъективный оттенок. Она обусловлена внутренними причинами, при наличии информации не желание субъекта ее получит. Не информированность обусловлена больше внешними факторами. Она обусловлена на поступлением информации к субъекту из внешних источников.
Не истинность информации (заблуждение) связана с наличием «правдоподобной» но не истинной информацией Целью научного исследования, информационного взаимодействия и диагностики является познание истины. Однако вследствие неправильных исходных посылок, неправильной трактовки условий, логических ошибок и т.п. - результатом информационного взамиодействия может быть заблуждение. Под заблуждением [26] обычно понимают определенный вид ложных высказываний, отличающихся от прочих тем, что такое ложное высказывание принимается за истинное.
Заблуждения, также как и истина, составляют важный момент информационного взаимодействия, так как в совокупности помогают лучше
познать процесс диагностики. Нахождению истины может предшествовать цепь заблуждений. Заблуждения могут быть вызваны разными причинами. Субъективные заблуждения связаны с индивидуальным процессом. Например принятие решения в новых условиях , разработка нового способа решения задачи, эвристический анализ многокритериальной задачи приводящий к ошибкам лица принимающего решение. В этом случае заблуждения являются простым следствием применения метода проб и ошибок
Методологические заблуждения связаны либо с ошибочной методологией исследования или принятия решений, либо с устаревшей методологией, что рано или поздно наступит вследствие конечного жизненного цикла любой методологии. Этот тип заблуждений неизбежен поскольку в течении определенного времени появляются опровергающие или не вписывающиеся в старую методологию факты или законы.
Методические заблуждения обусловлены ошибками, возникающими при использовании конкретного метода. Ошибки имеют место в любой методики, однако если они оказывают не существенное влияние, решения на основе таких методов являются практически корректными.
Наконец, существуют заблуждения, обусловленные отсутствием необходимой информации. В этом случае лицо, принимающее решение оперирует с информацией, которую считает полной и целостной, в то время как это не имеет место. Примером такого заблуждения может служить использование результатов информационного поиска, когда достигнута формальная релевантность поиска, а не смысловая.
Проблемы информационного моделирования для устранения неопределенности связаны в основном тем, что информационная неопределенность обусловлена неадекватностью моделей, отражающих реальную ситуацию. В настоящее время информационное моделирование является точным методом, позволяющим создавать качественно разные модели: ситуаций, процессов, объектов, явлений. Это позволяет эффективно устранять такую неопределенность.
Заключение
Применение информационного моделирования для управления является одним из ключевых направлений комплексного повышения эффективности деятельности транспорта и основой развития управления. Современное управление на транспорте переходит от эвристического к информационному. Одна из главных причин состоит в том , что рост объемов информации исключает ее адекватный анализ человеком. Информационное моделирование позволяет на порядки уменьшить информационной объем поступающий к человеку и уменьшать информа-
ционную неопределенность. Информационное ет констатировать высокий уровень применения моделирование является эффективным методом информационного моделирования с нарастани-управления решающим ряд сложных задач и ем тенденций перехода к интеллектуальному уменьшающим нагрузку на ЛПР. В целом следу- управлению.
_ЛИТЕРАТУРА
Майер-Шенбергер В., Кукьер К. Большие данные: Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим.
- Манн, Иванов и Фербер, 2014 -240c.
Дешко И.П. Информационный подход в моделировании // Образовательные ресурсы и технологии. - 2016. - №5 (17).
- с.21-26.
Поляков А.А., Цветков В. Я. Информационные технологии в управлении. - М.: МГУ факультет государственного управления, 2007 - 138с.
4. Розенберг И.Н., Цветков В.Я. Свойства управленческих моделей // Славянский форум, 2012. - 1(1) - с.245-249ю
5. Цветков В.Я. Дескриптивные и прескриптивные информационные модели // Дистанционное и виртуальное обучение-
2015. - №7. - с.48- 54.
Ожерельева Т.А. Дескриптивные модели // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. -
2016. - №5. (часть 4) - с. 675-675.
Маркелов В.М. Применение топологических моделей геоданных для оптимизации транспортных маршрутов // Славянский форум. - 2012. - 2 (2). - с.56-61.
8. Tsvetkov V. Yа. Spatial Information Models // European researcher. Series A. 2013. №10-1(60). с.2386-2392.
9. Кужелев П. Д. Пространственные знания для управления транспортом // Государственный советник. - 2016. - №2. - с17-22.
10. Розенберг И. Н. Геоинформационные системы на железнодорожном транспорте // Науки о Земле. - №4-2012.- с. 86-90.
11. Розенберг И. Н., Цветков В. Я., Романов И. А. Управление железной дорогой на основе спутниковых технологий // Государственный советник. - 2013. - №4. - с43-50.
12. Розенберг И. Н., Цветков В. Я. Создание динамической пространственно-временной модели управления железной дорогой // Геодезия и картография. - 2010. - №8. - с. 48-51.
13. Коваленков Н.И. Ситуационное управление в сфере железнодорожного транспорта // Государственный советник. -2015. - №2. - с42-46.
14. Tsvetkov V. Yа. Dichotomie Assessment of Information Situations and Information Superiority // European researcher. Series A. 2014, Vol.(86), № 11-1, pp.1901-1909. DOI: 10.13187/er.2014.86.1901.
15. Коваленко А.Н. Системный подход создания интегрированной информационной модели // Славянский форум. - 2014.
- 2 (6). - с.51 -55.
16. Цветков В.Я. Модели в информационных технологиях. - М.: Макс Пресс, 2006 - 104с.
17. Ожерельева Т. А. Ресурсные информационные модели // Перспективы науки и образования- 2015. - №1. - с.39-44.
18. Малых А. А., Манцивода А. В. Объектно-ориентированная дескриптивная логика //Известия ИГУ. Серия математика. -2011. - №. 1. - С. 57-72.
19. Цветков В.Я. Информационное моделирование при социологических исследованиях // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. - 2013. - №4. - с.87-90.
20. Модели и методы управления персоналом: Российско-британское учебное пособие / Под ред. Е.Б. Моргунова (Серия «Библиотека журнала «Управление персоналом»). — М.: ЗАО «Бизнес-школа «Интел-Синтез», 2001. — 464 с.
21. Ломов Б. Ф. Математика и психология в изучении процессов, принятия решений //Нормативные и дескриптивные модели принятия решений/Под ред. БФ Ломова и др. М.: Наука. - 1981. - С. 5-20.
22. Наумович Р. И. Построение системы ситуационного управления чрезвычайными ситуациями в ОАО «РЖД» // Надежность.
- 2010. - №. 4.
23. Коваленко Н.И. Учёт неопределённости при управлении транспортным комплексом // Государственный советник. -2014. - №3. - с50-54.
24. Цветков В.Я. Информационная неопределенность и определенность в науках об информации // Информационные технологии. - 2015. - №1. -с.3-7.
25. Нариньяни А.С. НЕ-факторы: краткое введение.// Новости искусственного интеллекта. - Вып.2/2004. -М: КОМКНИГА, 2006 , с. 52 - 63.
26. Номоконова О. Ю. Информационная неопределенность в информационном взаимодействии // Славянский форум. -
2017. -1(15). - с.104-110.
Информация об авторе Information about the author
Лёвин Борис Алексеевич Lyovin Boris Alekseevich
Профессор, д.т.н., Ректор Professor, Doctor of Technical Sciences, Rector
Московский государственный университет путей Moscow State University of Communications of the
сообщения Императора Николая II Emperor Nicholas II
E-mail: rectmiit@bk.ru E-mail: rectmiit@bk.ru
