Концепции интеллектуальной поддержки принятия решений в задачах управления сложными объектами (на примере городских лесничеств) Текст научной статьи по специальности «Математика»

КОНЦЕПЦИИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ЗАДАЧАХ УПРАВЛЕНИЯ СЛОЖНЫМИ ОБЪЕКТАМИ (НА ПРИМЕРЕ ГОРОДСКИХ ЛЕСНИЧЕСТВ)

THE CONCEPT OF INTELLIGENT DECISION SUPPORT IN MANAGEMENT TASKS OF COMPLEX OBJECTS (CASE STUDY OF

URBAN FORESTRY)

Харитонов Валерий Алексеевич

Засл. работник высш. шк. РФ, д-р техн. наук, проф., Заведующий кафедрой строительный инжиниринг и материаловедение. Пермский национальный исследовательский политехнический университет

nedstf@pstu.ru

Шайдулин Роман Фаритович

Старший преподаватель кафедры

строительный инжиниринг и материаловедение

Пермский национальный исследовательский политехнический университет

r oman.shaydulin@ gmail.com

Аннотация

Сформулированная концепция интеллектуальной поддержки принятия решений, служащая методологическим базисом решения задач управления устойчивым развитием лесопарков. Разработана комплексная модель управления устойчивым развитием лесопарков, влияющая на выбор методов разработки алгоритмов интеллектуальной поддержки принятия решений.

Annotation

Formulated the concept of intelligent decision support, serving as a methodological basis of the decision of problems of management of sustainable

development of forest parks. Developed a comprehensive model for the management of sustainable development of forest parks, influencing the choice of methods of developing algorithms intelligent decision support.

Ключевые слова: управление сложными системами, поддержка принятия решений, моделирование предпочтений, механизмы комплексного оценивания, алгоритмы интеллектуальной поддержки принятия решений, устойчивое развитие городского лесопарка.

Keywords: management of complex systems, decision support, modeling preferences, mechanisms of complex estimation algorithms intelligent decision support, sustainable urban forest park.

1 Введение

Лесопарк представляет собой значительную площадь с существенно неоднородным составом различных участков поверхности по абиотическим, биотическим характеристикам и характеристикам социально-экономической значимости.

Сложившаяся парадигма как система представлений, основных концептуальных установок решения подобного рода задач в обобщенном

Рис. 1. Сложившаяся парадигма решения лесничеством задач устойчивого развития городского лесопарка

В сложившейся парадигме особое внимание привлекают процедуры комплексного экспертного оценивания состояния лесопарка, необходимого для отслеживания его динамики, и конкурсного выбора наиболее привлекательных проектов устойчивого развития. Объединяющим фактором

этих двух процедур является необходимость решения многокритериальных задач комплексного оценивания и ранжирования, которые традиционно решаются на эвристическом уровне с привлечением опыта и компетентности участников управления социально-экономическими системами. Естественные способности специалистов как субъекта управления ограничиваются небольшим числом сопоставляемых объектов и множеством их параметров. Известные инструментальные средства поддержки принятия решений не располагают достаточными функциональными возможностями и удовлетворительным дружественным интерфейсом. Поэтому изображенные на рисунке 1 соответствующие элементы выделены пунктиром как не вполне совершенные для практической деятельности.

Основные недостатки сложившейся практики решения задач устойчивого развития городского лесопарка:

- неполнота учета информации из огромного банка данных мониторинга по всем аспектам состояния лесопарка, на создание которого тратиться внушительные финансовые ресурсы;

- низкая эффективность принимаемых управленческих решений с точки зрения их достоверности, обоснованности, прозрачности и неманипулируемости, которые могут привести к несоответствию получаемых результатов и размеров осваиваемых средств.

Указанные недостатки следует объяснять действием человеческого фактора в условиях отсутствия алгоритмов интеллектуальной поддержки при обосновании и принятии решений, расширяющих природные способности сотрудников лесничества, приглашаемых экспертов и специалистов и способствующих успешному решению сложных задач устойчивого развития городского лесопарка. Это касается анализа прошлых событий и прогнозирования будущего, обоснования принимаемых решений и организации совместной деятельности всех заинтересованных лиц, включая социум.

Предлагаемая концепция эффективной интеллектуальной поддержки принятия решений при управлении устойчивым развитием лесопарка должна стать методологической основой достижения целей и задач данного исследования на основе сформулированных положений, отражающих специфику понимания абиотических, биологических и социально-экономических процессов взаимодействия общества и природной среды.

2 Разработка и анализ концептуальных моделей управления устойчивым развитием лесопарков

Для разработки концепции интеллектуальной поддержки принятия решений при управлении устойчивым развитием лесопарка необходимо разработать концептуальные модели управления состояниями лесопарка, каждая из которых рассматривает этот процесс с определенной, естественным образом, делегированной ей позиции. Методом анализа концептуальных моделей можно определить целесообразность использования тех или иных методов решения присущих им задач управления, временно опуская из внимания другие задачи, а затем построить обобщенную комплексную модель управления устойчивым развитием лесопарка, с помощью которой можно рассмотреть с системных позиций совместное обслуживание всего комплекса задач управления данного класса и перейти к математической постановке этих задач.

Концептуальная модель управления уровнем биотического состояния лесопарка представлена на рисунке 2.

Рассматриваемый уровень биотического состояния лесопарка характеризуется высокой степенью сложности как по числу классификаторов,

X X

касающихся растительности раст, животного мира жив, и санитарного

X

эпидемиологического состояния СЭС, так и по количеству измеряемых данных для каждого классификатора. Особенно это касается классификаторов растительности, в отношении которых используется специальный подход в вопросах упорядочения и структуризации, связанный с понятием «выдела».

Отдельные участки лесопарка, на которых сформировались биотические сообщества с ярко выраженными индивидуальными свойствами, принято классифицировать по типу лесонасаждений. Элементом такого экспертно осуществляемого агрегированного представления лесопарка является выдел - обособленный участок с одним типом растительного сообщества (сухие сосновые боры, сосняки зеленомошники, ельники кисличники, ельники логовые, сосняки переувлажненных почв, ельники переувлажненных почв, лесные болота - всего 7). Система выделов V,

включающая в себя классы ^ ~~ , должна быть оцифрована для нанесения на карту местности с целью учета их размеров и взаимоположения с перспективой возможностей кластерного подхода.

Оценивание

Рис 2. Концептуальная модель управления уровнем биотического состояния

лесопарка (кластера)

Множество выделов описывается специальной системой классификаторов, касающихся характеристик основных источников техногенного воздействия и состояния окружающей среды, атмосферы, поверхностных и подземных вод, недр, почвенного покрова, растительности,

животного мира, результатов санитарно-эпидемиологических исследований, последствий от выбранных способов обращения с отходами и использования лесопарка для рекреационных целей.

Данные мониторинга по всем классификаторам образуют гигантский массив информации, который можно использовать для приведения в соответствие каждому выделу набора значений параметров всех видов. Данное обстоятельство определяет специфику решения задачи агрегирования данных мониторинга в комплексную оценку.

Необходимо заметить, что выделы одного типа из числа возможных могут существенно отличаться друг от друга по параметрам биотического

X — X

состояния: устойчивости к рекреационным нагрузкам усту 1 усту 7 и стадии

X — X

дигрессии дигру 1 дигру7.

Указанные параметры определяются экспертно для каждого выдела на основании экспертного анализа данных мониторинга. Их свертка (1)

X (X X ) — X (X X ) у^ устуV дигруо Vл устУ7 дигрут) характеризует социальную значимость

выдела (доступности, просматриваемости, эстетичности и т.д.).

Следующий этап агрегирования предполагает определение

X — X

комплексных оценок 1 7 отдельных территорий лесопарка, соответствующих каждому типу выделов, с учетом размеров занимаемой

с

выделами площади у. Данному виду свертки (2) подвергаются множества

характеристик выделов ^ ^1} — 7, . Данная процедура может

выполняться как для лесопарка в целом у, так и для отдельных кластеров Укя на основе реализации кластерного подхода.

Заключительным этапом агрегирования является свертка (3) комплексных оценок состояния растительности лесопарка (кластера) по

X — X X X

типам выделов 1 7 в ее итоговую комплексную оценку раст ( расткл).

Биотическое состояние лесопарка главным образом определяется уровнем состояния растительного сообщества (флоры), являющегося средой обитания (ареалом) животных (фауны). Присутствие в лесопарке представителей животного мира и положительная динамика показателей устойчивости их развития служит дополнительным подтверждением благополучия лесопарка или его рекреационной ценности. Важной характеристикой рекреационной привлекательности лесопарка является его санитарно-эпидемиологическое состояние (СЭС). Процедуры агрегирования результатов мониторинга, соответствующих классификаторам животного

X X

мира и СЭС, строятся на основе экспертных сверток (4),(5): жив и СЭС, соответственно, значения которых могут быть приведены к общей шкале комплексного оценивания для участия в итоговой свертке (6) как уровень биотического состояния лесопарка (кластера) в целом. Как уже подчеркивалось выше, этот результат необходим для изучения лесничеством динамики развития биотического состояния лесопарка и конкурсного выбора наиболее привлекательных проектов его развития.

С учетом планируемого (желаемого) уровня устойчивого развития

-у Ж ~

лесопарка б устанавливается рассогласование и разрабатывается техническое задание на проекты, предусматривающие достижению этого уровня при нормативных ограничениях и представляющие собой множество альтернатив для принятия решения. Результат выбора, произведенного в соответствии с конкурсным механизмом (7), направляется на реализацию предусмотренных выбранным проектом мероприятий по благоустройству лесопарка как биологического объекта с последующим контролем эффективности соответствующей формой мониторинга.

Концептуальная модель управления уровнем абиотического состояния лесопарка представлена на рисунке 3.

Разработка концептуальной модели управления абиотического состояния лесопарка (кластера) выполнена в рамках той же стратегии что и

биотического состояния, поскольку преследует своей целью описание результативной процедуры комплексного оценивания уровня данного аспекта для отслеживания его динамики и конкурсного выбора приоритетных проектов восстановления, то есть управление этим аспектом. Вместе с тем необходимо учитывать принципиальные различия между этими двумя аспектами задачи устойчивого развития городского лесопарка:

— лесопарк как абиотический объект является важнейшим фактором благополучия лесопарка как биотического объекта. Однако последствия негативного воздействия данного фактора являются слабо прогнозируемыми. Поэтому общепринятая основная стратегия управления абиотическим состояния лесопарка строится на строгом соблюдении предусмотренных допустимых для лесопарка норм от каждого источника техногенного воздействия.

— уровень каждого классификатора в любой группе определяется посредством приведения к непрерывной стандартной качественной шкале [1,4] в новой интерпретации её дискретных целочисленных значений:

4 - отсутствие признаков воздействия;

3 - воздействие в точности соответствует предельно допустимой концентрации (ПДК) и обозначает способность внутренних ресурсов выдела к устранению последствий при такой интенсивности воздействия;

2 - условно допустимый уровень воздействия, предполагающий существование средств и методов, достаточных для ликвидации (устранения) последствий при соответствующих материальных затратах;

1 - уровень воздействия, начиная с которого в зоне выдела возникают необратимые для биотического состояния процессы;

Рис 3. Концептуальная модель управления уровнем абиотического состояния лесопарка (кластера) Уровень группы источников техногенных воздействий (ИТВ) для каждого кластера определяется по наиболее низкому уровню среди всех классификаторов данной группы.

По результатам мониторинга ИТВ представлены четырьмя группами данных, каждая из которых содержит набор групповых компонентов в принятых единицах измерений и масштабе: группа характеристик атмосферы АТ, группа характеристик поверхностных вод ПВ, недр и подземных вод НПВ, группа характеристик почвенного покрова ПЧ.

На первом этапе обработки данных количественные характеристики абиотического состояния переводятся в качественную форму для подготовки к прохождению процедур агрегирования.

На первом этапе агрегирования процедура (1) выделяет для каждого

№ }

выдела и в каждой группе характеристик 1 ^ те, мониторинговые значения которых в качественной форме совпадают, занимая при этом нижнюю ступень. Это значение в соответствии с описанной ранее стратегией становиться комплексной оценкой абиотического состояния выдела у с

с

площадью у в конкретной группе классификаторов, то есть осуществляет

преобразование (свертку) }ат ^ {УдтУ

На следующем этапе агрегирования сверткой (2) с учетом «веса»

с

площади у выделов в общей площади лесопарка (кластера) определяется комплексная оценка лесопарка (кластера) по каждой группе классификаторов

абиотического состояния: ^Ату} ^ ^Ат и т.д.

Комплексная оценка абиотического состояния лесопарка (кластера) определяется сверткой (3) учитывающей важность групп классификаторов и их текущие значения, то есть, являясь нелинейной процедурой.

Остальная часть разработанной концептуальной модели подобна предыдущей, что следует учитывать при разработке комплексной модели устойчивого развития лесопарков.

Концептуальная модель управления уровнем рекреационного, социально-экономического развития лесопарка представлена на рисунке 4.

Оценки выделов

Рис. 4. Концептуальная модель управления уровнем рекреационного, социально-экономического развития кластера

Данный аспект, как правило, охватывает лишь наиболее подготовленную часть лесопарка, составленную из выделов, характеризуемых достаточно высокими уровнями биотического и абиотического состояний. Выделение кластеров в общей массе выделов лесопарка выступает как отдельная частная задача управления его устойчивым развитием подлежащей рассмотрению в данном исследовании.

База данных, необходимая для управления, пополняется из общего мониторинга лесопарка и из других контуров управления в виде наборов значений классификаторов для каждого выдела, вошедшего в кластер.

Рассматриваемый уровень рекреационного, социально-экономического развития кластера характеризуется высокой степенью сложности по числу классификаторов, касающихся: устойчивости, стадий дигрессии, эстетичности, проходимости и просматриваемости.

Шкала оценки устойчивости (Устойчивость) 3 Насаждения совершенно здоровые, подрост, подлесок и напочвенный покров характерен для нормальных древостоев

2 Насаждения с замедленным ростом, рыхлым строением кроны, хвоя и листва с бледно-зеленой окраской, категория санитарного состояния 2 - 3, подрост лесообразующих пород отсутствует, напочвенный покров из характерных для типа леса лесных видов изрежен, преобладают сорно-рудеральные виды

1 Насаждения с резко ослабленным ростом. Подрост отсутствует, подлесок и напочвенный покров вытаптоны, почва сильно уплотнена, деревья имеют механические повреждения, поражены вредителями и болезнями, категория санитарного состояния 3-4; Насаждения с прекратившимся ростом. Подрост, подлесок и живой напочвенный покров отсутствуют, почва сильно уплотнена, категория санитарного состояния более 4.

Стадии рекреационной дигрессии (Стадии дигрессии) 5 Изменения лесной среды не наблюдается: подрост, подлесок и напочвенный покров не нарушен и является характерным для данного типа леса. Проективное покрытие мхом составляет 30-40%, травостоя из лесных видов 20-30%. Древостой совершенно здоров с признаками хорошего роста и развития. Регулирование рекреационного использования не требуется

4 Изменение лесной среды незначительно. Проективное покрытие мохового покрова уменьшается до 20%, травяного увеличивается до 50%. Появляются в травяном покрове луговые травы (5-10%), не характерные данному типу леса. В подросте и подлеске поврежденные и усыхающие экземпляры составляют 5-20%. В древостое больные деревья составляют не более 20% от их общего количества. Требуется незначительное регулирование рекреационного использования путем увеличения дорожно-тропиночной сети.

3 Изменение лесной среды средней степени. Мхи встречаются только около стволов деревьев (5-10%). Проективное покрытие травостоя 80-90%, из них 10-20% луговые травы. Подрост и подлесок средней густоты усыхающих и поврежденных экземпляров до 50%. В древостое больных и усыхающих деревьев от 20 до 50%. Требуется значительное регулирование рекреационной нагрузки различными лесопарковыми мероприятиями -дорожно-тропиночная сеть, защитные операции и др.

2 Изменение лесной среды сильной степени. Мхи отсутствуют. Травяной покров составляет 40%, из них половина луговые травы. В древостое от 50 до 70% больных и усыхающих деревьев. Подрост и подлесок редкий, сильно поврежденный или отсутствует. Требуется строгий режим рекреационного использования

1 Лесная среда деградирована. Моховой покров отсутствует. Травяной покров составляет не более 10%, причем состоит почти полностью из злаков. Подрост и подлесок отсутствуют. Древостой изрежен, больные и усыхающие

деревья составляют 70% и более. Рекреационное использование запрещается, требуется восстановление лесной среды.

Шкала эстетической оценки (Эстетичность)

3 Обозримость и проходимость хорошие, захламленности и сухостоя нет, разнообразный живой напочвенный покров

2 Обозримость и проходимость пониженные, захламленность и сухостой до 5 кубм/га, травяной покров однообразный, сорные виды, кочки

1 Открытые пространства заболоченные или требуют осушения, недоступные для посещения места

Шкала оценки проходимости участка (Проходимость)

3 Передвижение удобно во всех направлениях

2 Передвижение ограничено

1 Передвижение затруднено

Шкала просматриваемости участка (Просматриваемость)

3 Просматриваемость более 40м

2 Просматриваемость 21-40м

1 Просматриваемость Менее 20м

На первом этапе обработки данных качественные характеристики рекреационного состояния приводятся к стандартной шкале комплексного оценивания для подготовки к прохождению процедур агрегирования.

Первым шагом агрегирования сверткой (1) с учетом «веса» площади

с

у выделов в общей площади лесопарка (кластера) определяется комплексная оценка лесопарка (кластера) по каждой группе классификаторов

рекреационного состояния: {Су, ^ ^ и т.д.

Комплексная оценка рекреационного состояния кластера определяется сверткой (2) учитывающей важность групп классификаторов и их текущие

значения, то есть, являясь нелинейной процедурой

™ { Z3, ^

С учетом планируемого (желаемого) уровня устойчивого развития

1 ж л

лесопарка рек устанавливается рассогласование и разрабатывается техническое задание на проекты, предусматривающие достижению этого уровня при нормативных ограничениях и представляющие собой множество альтернатив для принятия решения.

Предложения по благоустройству территории лесопарка отображаются на карте экологической характеристики. Каждый проект благоустройства характеризуется набором частных критериев социально-экономической эффективности.

Социально значимые критерии:

— допустимая интенсивность функционального использования территории (Фи),

— полнота предоставления рекреационных услуг (Ру),

— ценовая доступность услуг для населения (Цу),

— дополнительные рабочие места (Др);

критерии экономической эффективности:

— снижение трудопотерь работоспособного населения (Тп),

— размер прибыли от оказания рекреационных услуг (Пр),

— выделяемые затраты на приведение к экологическим стандартам (Э)

— объем предполагаемого инвестирования (И),

— время окупаемости (Во).

3 Положения концепции интеллектуальной поддержки принятия решений в задачах управления сложными объектами (на примере

городских лесничеств)

На основе анализа концептуальных моделей управления отдельными состояниями городского лесопарка: биотическим (см. рис. 2), абиотическим (см. рис. 3) и санитарно-эпидемиологическим (см. рис. 4), сформулированы следующие положения концепции интеллектуальной поддержки принятия

решений в задачах управления сложными объектами (на примере городских лесничеств).

1. Прикладные задачи управления устойчивым развитием городского лесопарка предполагают обслуживание как одного из трех ранее названных аспектов, так и любую комбинацию из них. Однако глубокое единство аспектов данного особо охраняемого природного объекта (городского лесопарка) в каждом варианте задачи управления его устойчивым развитием требует учета всех аспектов, хотя бы в форме ограничений. Поэтому структура комплексной модели управления устойчивым развитием городского лесопарка должна быть трехконтурной.

2. Главное достоинство городского лесопарка представляет его рекреационный аспект. Однако размеры социального (здоровье, работоспособность, восстанавливаемость потраченной энергии) для социума и экономического (бизнес) для предпринимателей эффектов зависят от уровней биотического и абиотического состояний, определяющих рекреационные возможности лесопарка. Оптимальные с учетом предпочтений заинтересованных лиц управленческие решения на рекреационном, социально-экономическом уровне состояния лесопарка должны быть строго подчинены установленным ограничениям, заключающимися в не превышении допустимых нагрузок на лесопарк как биологический объект.

3. Прогнозы динамики развития биотического уровня состояния лесопарка аналитически не определены в виду отсутствия прямых зависимостей биотического состояния от вешних факторов. Поэтому на практике используются известные неразрушающие природную среду предельные уровни воздействия, как правило, рекреационного характера. С другой стороны, восстанавливающие биотическое состояния лесопарка мероприятия также параметрически на прямую не связанны с ожидаемой положительной динамикой развития лесопарка, что усложняет формулировку критериев оптимизации подобных управленческих решений. Их приходится заменять интуитивными рекомендациями опытных сотрудников лесничества.

Это в равной степени относиться не только к растительной составляющей (флоре), но и к животной, санитарно-эпидемиологической составляющим лесопарка, управленческие решения в которых в значительной степени связанны с предшествующими натурными экспериментами и нацелены на расширение возможностей рекреационных нагрузок.

4. Решения в области управления абиотическим уровнем состояния лесопарка связанно ограничениями на допустимые воздействия, исходя из сохранения необходимых условий жизнедеятельности лесопарка как биологической системы: состояние атмосферы, почвенного покрова, поверхностных вод, недр и подземных вод и др. Состояние данного аспекта также вносит существенные поправки на размер допустимых рекреационных нагрузок и возможности предпринимательства в зоне лесопарка.

5. Анализ задач управления устойчивым развитием городских лесопарков в соответствии с общими принципами управления, сформулированными еще Норбертом Винером: принцип измерения, принцип неопределенности, принцип обратной связи, приводит нас к необходимости и систематизации учета человеческого фактора в форме обобщенной схемы контура управления объектом, представленной на рисунке 5.

Специальныеинстр-ные ср-ва

Выбор проекта

Инте

рпретация состо

яния

X

ЧФ6

ЧФ2Х

\ /

ЧФ1

\ /

V У

ЧФ7

V ;

ЧФ5

/ \ V У

Рисунок 5. Обобщенная схема контура многокритериального ЧФ3 управления объектом

Принцип измерения - предполагает определение текущего состояния объекта управления, которое не совпадает со значениями множества

существенных характеристик х 7 объекта управления. Устранение этого

несоответствия делает необходимым субоптимизацию переменных на основе

\ )

функций приведения, т.е. их перевод в частные критерии, где происходит первое проявление человеческого фактора (ЧФ1 ). Эта процедура создает

условия для свертки частных критериев X ]? в комплексный X на основе её интерпретации ЛПР в виде модели предпочтений (ЧФ2).

X

Задание желаемого значения ж -ж состояния объекта управления является очередным проявлением человеческого фактора (ЧФз) и

способствует реализации принципа обратной связи путем формирования

ЧФ4 дх рассогласования ДА .

Выявление «узких» мест связано с выбором на основе предпочтений

ЛПР (ЧФ4) среди допустимых состояний объекта управления изменений

характеристик объекта дх , приводящих к желаемой коррекции его

I ~ \

состояния.

Разработка множества альтернативных проектов (управлений) {х} может быть возложена на специалистов (ЧФ5) в форме технического задания. Среди предлагаемых проектов ЛПР (ЧФ6) должен сделать выбор наилучшего

X

°р: в рамках его предпочтений, принимающих во внимание обстоятельства

X

его реализации. Реализация управления °р: осуществляется в соответствии с рекомендациями теории управления проектами и человеческим фактором

Базовые инструментальные средстЕ

(ЧФ7).

ГЛХ I-й-1

Главное внимание в системах управления устойчивым развитием городских

лесопарков, отвечающих обобщенной схеме контура управления объектом, -►

следует обратитД Х необходимость учета мнений заинтересованных лиц.

Формы их естественного представления в недостаточной степени отвечают требованиям достоверности, обоснованности, прозрачности и неманипулируемости, предъявляемым к^урравленческим решениям. Поэтому

з

появляется востребованность в интеллектуальной поддержке этих решений,

тз

Л)

построенной на основе моделей ииндивидуальных и коллективных

е

предпочтений, описывающих поведенЦе^яюдей в задачах выбора. Модель предпочтений, ориентированная на множество представления альтернатив, приобретает свойства высокой степени обоснованности и прозрачности, а также форму целеполагания и способность противостоять попыткам манипулирования решениями на представляемом множестве. 7. Основной задачей моделей предпочтений заинтересованных лиц является ранжирование объектов сопоставления (состояний отдельных объектов) с

г выявление «узких» мест 4 ^ '

поддержки решений многокритериальных задач выбора в широком

А|яв

целью

диапазоне варьирования частных критериев. Это обстоятельство, в данном положении, ограничивает использование линейных сверток в пользу нелинейных матричных сверток и предполагает, в общем случае, композиции сверток различного вида. Известные инструментальные средства моделирования предпочтений при таком подходе нуждается в существенной

модернизации п екоатлораям и должнава плшдгнгатцВимх прформу интеллектуальных технологий моделирования предпочтений участников принятия решений с широким спектром процессов и методов преобразования исходных данных в искомый результат.

вания

8. Интеллектуальные—технологии моделирования—предпочтений должны

Субоптимизация на основе фунЙЦъаймтриВциально-экономичесКая система)

включать в се^я дополнительные возможности, связ^ныреалазарвшеоием обратных задач, заключающихся в локализации «узких мест» среди характеристик объектов управления, ответственных за целенаправленное изменение состояний этих объектов. На этой основе строятся задачи

оптимизации управления в системе ценностей (предпочтений) всех заинтересованных лиц.

9. Эффективность алгоритмов интеллектуальной поддержки на этапах разработки и исследования моделей предпочтения зависит от их функциональной полноты и избыточности. Гармоническое сочетание этих обеспечивает оперативность работы системы поддержки принятия решений и адаптивность к разнообразным прикладным задачам, внося в управленческие решения высокий уровень достоверности, обоснованности, прозрачности и неманипулируемости. Последнее свойство обеспечивается тем, что модель предпочтений субъекта ориентирована на полное множество представления альтернатив, а не на представляемое множество.

10. Интеллектуальные технологии моделирования индивидуальных и коллективных предпочтений всех заинтересованных лиц должны эффективно обслуживать управление в широком спектре уровней их специальной подготовки к этим технологиям. Это обстоятельство должно быть отражено в алгоритмах интеллектуальной поддержки и программных решениях с дружественным интерфейсом.

11. Первой, но не главной функцией интеллектуальных технологий является комплексное оценивание сопоставляемых объектов или состояний одного объекта, способное осуществлять мониторинг динамики в их ранжированном ряду. Однако основной их функцией становиться обоснование перспективных направлений развития объектов (состояний), выполняющих роль технического задания на разработку множества альтернативных управлений (проектов).

12. Интеллектуальные технологии, являясь универсальным инструментом создания систем поддержки принятия решений, в конкретных предметных областях при решении прикладных задач управления должны быть дополнены специальными алгоритмами, предназначенными для узкого применения, и сопрягаемые с этими интеллектуальными технологиями.

Сформулированные положения концепции интеллектуальной поддержки принятия решений при управлении устойчивым развитием лесопарка становится методологической основой достижения целей и задач данного исследования, начиная с разработки комплексной модели управления устойчивым развитием лесопарков и критериев оптимизации.

4 Разработка комплексной модели управления устойчивым развитием лесопарков

В соответствии с положениями 1-6 концепции интеллектуальной поддержки принятия решений при управлении устойчивым развитием лесопарка о трех аспектности этой задачи с учетом её соответствия общим принципам управления и формам проявления человеческого фактора разработана комплексная трехконтурная модель управления устойчивым развитием лесопарков, представленная на рисунке 6.

Рисунок 6. Комплексная модель управления устойчивым развитием

лесопарка

Единство биотического, абиотического и рекреационного контуров управления устойчивым развитием лесопарков отражается в объединении блоков разработки технического задания и проектов (альтернатив), а также проведения конкурса альтернативных проектов и реализации мероприятий в обобщенном объекте управления - лесопарке.

Трехканальная структура управления предполагает постановку разнообразных задач оптимизации. На основе анализа этих задач можно обосновать требования к алгоритмам интеллектуальной поддержки их решение в функциональном и пользовательском отношениях. С этой целью осуществлена формализация оптимальных задач управления.

Основу алгоритмов интеллектуальной поддержки в задачах оптимального управления устойчивым развитием лесопарка составляют комплексные оценки биотического абиотического и рекреационного уровней, а также конкурсные механизмы выбора на множестве альтернативных проектов.

Алгоритм комплексного оценивания биотического состояния в комплексную оценку можно представить в виде композиции сверток биотического контура:

свертка №4 — Х Б = fБ (Х раст, Х жив, Х сэс), (1)

V

где уровни состояния животного мира жив и санитарно-

V

эпидемиологического состояния сэс устанавливаются методом экспертного

XV

оценивания, а уровень растительности раст вычисляется с помощью свертки №3

Х раст = Граст (ХI ; * е 1,7),

где ! вычисляется с помощью сверток 2

V. = Г ({5У1, }); * е 1,7

(2)

с V X

где У - доля площади ; выдела в лесопарке, а У вычисляется с помощью

свертки №1

= ^ (ХУ,дигр, ХУ, уст); V е У ; , е 1,7

(4)

X X

где ууст уровни дигрессии и устойчивости, устанавливаемые методом

V ,

экспертного оценивания для каждого выдела 1, принадлежащего типу.

Алгоритм комплексного оценивания абиотического состояния в комплексную оценку можно представить в виде композиции сверток абиотического контура:

свертка 3 — Уа6 _ ^а6 (уат, Упч, Упв, ^Лнпв) (5)

где уровни источников техногенного воздействия (ИТВ) в группах

У У У У

1 Лт 1 1 П„ ч -1 ГТп * -1 и

^ ' -*Пч> -*Пв> Нпв

вычисляется с помощью сверток №2

^Ат _ /Ат ({СУ , УАтУ }) УПч = Гпч({СУ , УПчУ }) УПв = Гпв({СУ , УПвУ }) ^^Нпв _ /Нпв ({ СУ , УНпвУ } )

(6)

(7)

(8) (9)

У У У У

где Ату, Пчу, Пву, Нпву для каждого выдела вычисляются с помощью свертки №1

УАтУ _ /АтУ ({УУ }Ат) , УПчУ _ /ПчУ ({УУ }Пч) ,

УПеУ _ /ПвУ ({УУ }Пв) , УНпвУ _ /НпвУ ({УУ }НПв) , (10)

где {Уу}ат,{Уу,{Уу}пв,{Уу}нпв - результаты мониторинга в виде наборов физических значений характеристик ИТВ после их приведения к качественной шкале на основе описанной выше стратегии оценивания абиотических характеристик.

Алгоритм комплексного оценивания рекреационного, социально-экономического состояния в комплексную оценку можно представить в виде композиции сверток рекреационного контура:

свертка №2 -

7Век _ /Рек (7Уст , 7Дигр, ^Эст, 7Прох, ^^Просм)

(11)

7

где элементы рекреационной привлекательности ^ Дигр, совпадают с

X X

элементами устУ' дигрУ абиотического состояния, но имеют другую интерпретацию, поскольку касаются задачи определения допустимых рекреационных нагрузок а не прогноза динамики развития растительности в выделах. На ряду с другими элементами рекреационной привлекательности

7 7 7

Эст' Прох' Просм

они вычисляется с помощью сверток №1

7У£т = /У&г , 7 Ут }) (12)

7Дигр _ /Дигр ({, 7Дигр}) (13)

7Эст = /Эст({^У, 7Эст }), (14)

7Прох _ /прох^^У , 7Прох }) (15)

7Просм _ /Просм({^У , 7Просм}) (16)

В общем случае в зависимости от динамики развития лесопарка, планируемых рекреационных задач и условий финансирования лесничеством

V Ж

обосновываются желаемые значения уровней биотического х б ,

уж 7 ж

абиотического аб и рекреационного Вк состояний, вычисляются отклонения

от этих значений , необходимых для разработки технического

задания на конкурсное проектирование мероприятия по благоустройству. Результаты конкурса представляют собой воздействие на общей для всех контуров объект - лесопарк.

При разработке алгоритмов интеллектуальной поддержки в виде механизмов комплексного оценивания на основе расширенных функциональных возможностей появляются эффективные процедуры

выявления проблемных ситуаций для лесопарка, использующие информацию, содержащуюся в проведенной на предварительном этапе процедуре комплексного оценивания. При этом повышается уровень достоверности, обоснованности, прозрачности и неманипулируемости принимаемых оптимальных для лесничества решений, обеспечивающих устойчивое развитие лесопарка с учетом предпочтений других заинтересованных лиц. Возникающие различные проблемные ситуации требуют разработки соответствующей стратегии, которую целесообразно сформулировать в виде подлежащей решению оптимизационной задачи. Наиболее часто встречающиеся проблемные ситуации.

Проблемная ситуация 1. На территории лесопарка выявлен подходящий для рекреационных целей кластер, возможности которого используются не в полной мере. Возникшая проблема заключается в недостаточной привлекательности этого кластера для нуждающегося в рекреационных услугах социума.

Стратегия управления устойчивым развитием лесопарка состоит в разработке мероприятий по благоустройству выделенного кластера при условии поддержания достигнутых уровней биотического и абиотического состояний лесопарка, неразрушающих его природной основы. Соответствующую оптимизационную задачу можно сформулировать как

задачу выбора из множества альтернативных проектов {7и} одного (ему

и 7

присваивается индекс ор), максимизирующего комплексную оценку и уровня рекреационной привлекательности данного кластера по параметрам ( 7 7 7

Эст' Прох' Просм) при условии не ухудшения ранее достигнутых уровней биотического Х и абиотического У состояний лесопарка

иор1 = Ы шах^и(7эст, 7п , 7Просм); Хи > X,Уи > У)

№ и} . (17)

Данная стратегия поддерживается до тех пор пока ситуация не начнет приближаться к состоянию исчерпания рекреационных возможностей кластера.

Проблемная ситуация 2. На территории лесопарка подходящий для рекреационных целей кластер используется на пределе своих рекреационных возможностей. Возникшая проблема заключается в ограниченных возможностях лесопарка удовлетворять возросшие потребности населения в рекреационных услугах.

Стратегия управления устойчивым развитием лесопарка состоит в увеличении рекреационных возможностей имеющегося кластера или выделенных новых кластеров рекреационного назначения при условии поддержания достигнутых уровней биотического и абиотического состояний лесопарка, неразрушающих его природной основы.

Соответствующую оптимизационную задачу можно сформулировать

как задачу выбора из множества альтернативных проектов {7и} одного,

7

максимизирующего комплексную оценку и уровня рекреационной

7 7

привлекательности данного кластера по параметрам ^' Дигр, определяющим размеры рекреационной нагрузки на рассматриваемой территории лесопарка,

при условии не ухудшения ранее достигнутых уровней биотического X и

абиотического У состояний лесопарка

иор1 = Ш шах(и(7ут, 7д ); Xи > X-,Уи > У)

{7кл и} . (18)

Данная стратегия поддерживается до тех пор пока ситуация не изменится таким образом, что в лесопарке появится заданный (прогнозируемый) рекреационный ресурс.

Проблемная ситуация 3. На территории лесопарка средствами мониторинга обнаружено ухудшение биотического или абиотического состояний, произошедшее по причинам техногенных, природных или иных негативных воздействий, но не затронувшие рекреационной зоны. Возникшая

проблема заключается в востребованности мероприятий по оперативному устранению последствий экологического характера и обоснования необходимого для этого объемов финансирования.

Стратегия управления устойчивым развитием лесопарка состоит в повышении уровней биотического или абиотического состояний до их прежних значений с сохранением имеющихся рекреационных возможностей кластера.

Соответствующую оптимизационную задачу можно сформулировать

как задачу выбора из множества альтернативных проектов {х и} одного,

восстанавливающего комплексную оценку хБ (Уаб) уровня биотического (19) (абиотического (20)) состояний пострадавшей территории при поддержании текущего уровня рекреационной привлекательности кластера

иарг = ^ та^ХБи ; 7кли * 7кП' Укли * О

, (19)

{ Хи }

ир = Ш тах(УАБи; ¿ти * Т., Хти * Х^)

{Уи }

(20)

Данная стратегия поддерживается до полного устранения негативных последствий в лесопарке.

5 Заключение

Решение сформулированных выше оптимизационных задач по управлению устойчивым развитием лесопарка с высоким уровнем достоверности, обоснованности, прозрачности и неманипулируемости принимаемых управленческих решений требует разработки эффективных

алгоритмов интеллектуальной поддержки принятия решений. Эта поддержка должна строиться на основе интеллектуальных технологий моделирования предпочтений участников процессов принятия решений, а также специальных алгоритмов, обусловленных особенностями объекта управления. Разработанные концепция и комплексная модель определяют

структуру и содержание интеллектуальных технологий моделирования предпочтений людей в задачах выбора.

Разработка алгоритмов связанна, в первую очередь, с выбором тех или иных информационных технологий, на основе которых они и будут разрабатываться.

Понятие «технология» в широком смысле слова по определению [6] означает совокупность методов и процессов чего-либо для чего-либо.... Множество вариантов наполнения технологических процессов разнообразными методами формирует множество «технологий», отличающихся в том или ином смысле удачным сочетанием свойств и возможностей, востребованным особыми условиями конкретного производства.

Применительно к задачам моделирования предпочтений, приобретающим все большую актуальность в high-hume технологиях, понятие «интеллектуальная технология» в узком смысле слова связывается с процессами выбора из достаточно большого множества моделей, относящихся к классу механизмов МКО на основе деревьев критериев и матриц свертки, моделей, адекватных предпочтениям прототипа (ЛПР), и методами математического моделирования.

Системный анализ положений концепции и комплексной модели управления устойчивым развитием лесопарков, а также поставленных оптимизационных задач для ряда проблемных ситуаций позволил обосновать требования к функциональной полноте алгоритмов интеллектуальной поддержки в форме интеллектуальных технологий моделирования предпочтений участников процессов принятия решений.

Библиографический список

1. Интеллектуальные технологии обоснования инновационных решений / [Харитонов В.А. и др.] под научной редакцией В.А. Харитонова: монография. - Пермь: Изд-во Перм. гос. техн. ун-та, 2010. - 345 с.

2. Белых А.А., Шайдулин Р.Ф., Гуреев К.А., Харитонов В.А., Алексеев А.О. Принцип многомодельности в задаче моделирования индивидуальных предпочтений // Управление большими системами. Специальный выпуск 30.1 «Сетевые модели в управлении». - М.: ИПУ РАН, 2010. - С. 128-143.

3. Белых А.А., Шайдулин Р.Ф., Харитонов В.А. Интеллектуальные технологии повышения эффективности информационных систем // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. -Краснодар: КубГАУ, 2010. - №06(60). С. 539 - 570. - Шифр Информрегистра: 0421000012\0122. - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2010/06/pdf/35.pdf. 2 у.п.л.

4. Бурков В.Н., Новиков Д.А., Щепкина А.В. Механизмы управления эколого-экономическими системами / Под ред. академика С.Н. Васильева. - М.: Издательство физико-математической литературы, 2008. - 244 с.

5. Варжапетян, А.Г. Квалиметрия // Учебное пособие Текст. / А.Г. Варжапетян . СПб.: СПбГУАП, 2005 . - 176 с.

6. Крысин Л.П. Толковый словарь иноязычных слов. - М.: Рус.яз., 1998. - 848 с.

7. Стаматин В.И. Предынвестиционный экспресс-анализ промышленных предприятий аналитическим методом на основе аппроксимированных производственных функций // Пермский государственный университет, 2005г. (автореферат на соискание ученой степени кандидата экономических наук)