CC BY
14о <
о
о о
Модель и система критериев выбора комплектующих автоматизированной системы тепличного комплекса
A Model and Criteria for the Selection of Components for an Automated Greenhouse System
УДК 338.43
Иванов Сергей Александрович
аспирант Астраханского государственного технического университета 414056, г. Астрахань, ул. Татищева, д. 16
Sergey A. Ivanov
Astrakhan' State Technical University
Tatishcheva Str. 16, Astrakhan', Russian Federation, 414056
Настоящее исследование направлено на решение задачи автоматизации тепличных комплексов в условиях минимизации ресурсов. Цель. Повышение эффективности поддержки принятия решения при выборе комплектующих для автоматизированной системы закрытого грунта на основе разработанных модели выбора комплектующих.
Задачи. Общую поставленную задачу выбора комплектующих для автоматизированной теплицы можно разбить на три подзадачи: выбора конструктивных решений; выбора системы датчиков для автоматизированной теплицы; выбора элементной базы для автоматизированной теплицы. Методология. Для решения поставленных задач использованы методы системного анализа, математического моделирования, методы принятия решений для многокритериальных задач.
Результаты. Проведена аналитика рынка агропромышленных комплексов, занимающихся выращиванием тепличных овощей; рассмотрены основные тенденции этого рынка. Разработана модель выбора комплектующих для автоматизированной системы закрытого грунта. Решена задача многокритериального выбора и ранжирования альтернатив. Предложенная модель системы управления соединяет в себе как систему критериев, разработанную экспертами в области тепличного производства, так и алгоритм выбора комплектующих по трем позициям: конструкциям, датчикам и покрытию теплиц. Выводы. Производство тепличной продукции на современном рынке непрерывно требует улучшения технологического процесса. Автоматизация выращивания полезных культур растений на сегодняшний день является главным трендом агропромышленного комплекса. Выбор соответствующего оборудования для разных нужд (малые и средние сельскохозяйственные предприятия, частные фермеры, крупные промышленные теплицы) нуждается
в автоматизации. Разработка информационно-советующих систем, помогающих лицу, принимающему решение, подготовить готовое технологическое решение, является важной задачей развития отрасли. Ключевые слова: модель выбора оборудования, автоматизированная система закрытого грунта, тепличный комплекс, система критериев, экспертные оценки
Для цитирования: Иванов С. А. Модель и система критериев выбора комплектующих автоматизированной системы тепличного комплекса // Экономика и управление. 2018. № 8 (154). С. 66-69.
The present study solves the problem of automation of greenhouse complexes in the context of resource minimization.
Aim. The study aims to improve the efficiency of decision support in the selection of components for an automated protected cultivation system based on the developed-component selection model.
Tasks. The general task of selecting components for an automated greenhouse can be divided into three subtasks: selecting structural solutions; selecting a sensing system for the automated greenhouse; selecting hardware components for it.
Methods. This study uses systems analysis, mathematical modeling, and decision-making techniques for multi-criteria problems. Results. The market for agroindustry complexes involved in the cultivation of greenhouse vegetables is analyzed, and its major trends are examined. A model for the selection of components for an automated protected cultivation system is developed. The problem of multi-criteria selection and ranking of alternatives is solved. The proposed management system model combines a set of criteria developed by experts in the greenhouse industry and an algorithm for selecting components of three
types: structures, sensors, and coverings for greenhouses.
Conclusion. Cultivation of greenhouse products in modern markets requires continuous improvement of technological processes. Nowadays, the automated cultivation of useful plants has become a major trend in the agroin-dustry complex. The process of selecting equipment for different purposes needs to be automated, such as small- to medium-sized agricultural enterprises, private farmers, and large industrial greenhouses. Therefore, developing advisory information systems that would help decision makers come up with ready-made technological solutions is crucial for the future development of this industry. Keywords: equipment selection model, automated protected cultivation system, greenhouse complex, set of criteria, expert assessment
Citation: Ivanov S. A. Model' i sistema kriteriev vybora komplektuyushchikh avtomatizirovannoy sistemy teplichnogo kompleksa [A Model and Criteria for the Selection of Components for an Automated Greenhouse System]. Ekonomika i Upravlenie, 2018, no. 8 (154), pp. 66-69.
Современные технологии выращивания овощей, рассады, цветов требуют непрестанного поддержания определенного микроклимата в системах закрытого грунта — автоматизированных теплицах [1]. При этом сами эти теплицы нуждаются в постоянном поддержании определенного технического состояния. Общую задачу выбора комплектующих для автоматизированной теплицы можно разбить на три подзадачи.
1. Задача выбора конструктивных решений.
2. Задача выбора системы датчиков для автоматизированной теплицы.
3. Задача выбора элементной базы для автоматизированной теплицы.
Объектом исследования является автоматизированная система закрытого грунта.
Предметом исследования являются модель обработки информации и информационные технологии принятия решения при выборе комплектующих для автоматизированной системы закрытого грунта.
Целью работы является повышение эффективности поддержки принятия решения при выборе комплектующих для автоматизированной системы закрытого грунта на основе специальной модели выбора комплектующих.
Методы исследования. Для решения поставленных задач использованы методы системного анализа, математического моделирования, методы принятия решений для многокритериальных задач.
Научная новизна работы заключается в том, что разработана модель для решения задачи выбора комплектующих автоматизированной системы закрытого грунта (на примере кон-
структивных характеристик каркаса, системы ™
датчиков и элементов изменения микрокли- ^
мата теплицы) на основе системного исследо- ^
вания множества параметров, отличающаяся ^
глубиной декомпозиции системы критериев. ^
Как уже указывалось, современные техно- ^
логии выращивания овощей, рассады, цветов 2
требуют непрестанного поддержания определен- §
ш
ного микроклимата в системах закрытого грун- ^ та — автоматизированных теплицах. Любая ав- « томатизированная теплица представляет собой ш объект управления температурно-влажностным ^ режимом, сложность работы с которым заклю- < чается в нестабильности параметров [2].
В России, как и за рубежом, пристальное внимание уделяется поискам новых технологических решений в области управления микроклиматом закрытого грунта. В современных условиях проблема выбора материалов и видов конструкций, а также оборудования для закрытого грунта стоит достаточно остро. Лицо, принимающее решение (ЛПР), может иметь разный уровень информированности и не являться экспертом во всех вариантах выбора [3].
Эту проблему призван решать класс информационных систем, определяющихся как информационно-советующие системы (ИСС). В области сельского хозяйства вообще и тепличного производства, в частности, слабо представлены ИСС, позволяющие пользователю, не имеющему специальных знаний, подобрать наиболее удовлетворяющее его нуждам оборудование. Модель выбора комплектующих можно обобщенно представить в виде следующего множества:
МВКо = {СК, ВИ, АВ},
где СК — система критериев, по которым происходит выбор; ВИ — входная информация; АВ — алгоритм выбора.
Система критериев состоит из четырех подмножеств и может быть представлена следующим образом:
СК = {ХР, ХК, ХД, ХЭ},
где ХР — система критериев выбора типа растения (срок жизнедеятельности, температурный режим, уровень влажности, освещение, концентрация углекислого газа); ХК — система критериев выбора конструкций и материалов для теплицы (конструкция, покрытие, материал для каркаса); ХД — система критериев выбора датчиков (влажность воздуха, влажность почвы, температура воздуха, концентрация углекислого газа, уровень освещенности); ХЭ — система критериев выбора элементной базы для системы изменения микроклимата (полив, освещение, отопление, вентиляция).
Входная информация включает в себя знания ЛПР по всем четырем составляющим орга-
о
о о
низации работы автоматизированной системы закрытого грунта, по каждому из которых выше обозначена система критериев.
Укрупненная схема предлагаемого алгоритма представлена на рис. 1.
Рис. 1. Алгоритм выбора
Все процессы, представленные в алгоритме, обязательны для выбора комплектующих тепличного комплекса, но нельзя заранее определить уровень знаний ЛПР по каждому из рассмотренных вопросов. В этой связи возникает неопределенность.
Для работы с системой критериев необходимо ввести систему исключений, которая представляет собой отношения между выбранными альтернативами, ориентированные на исключение тех пар альтернатив, которые не могут между собой взаимодействовать. Для решения задачи многокритериального выбора необходимо провести ранжирование альтернатив каждого критерия первого уровня по степени важности, установленной либо ЛПР, либо системой, и представить ЛПР две альтернативы по каждому критерию — альтернативу с максимальными рисками, удовлетворяющую условиям выбора, и альтернативу с минимальными рисками, удовлетворяющую условиям выбора.
Сбор данных для формирования системы критериев осуществляется путем опроса экспертов. Для назначения весов предлагается использовать вербально-числовую шкалу Хар-рингтона, представленную в табл. 1.
Таблица 1
Вербально-числовая шкала
Степень соответствия Диапазон
Высокое соответствие 0,80-1,00
Среднее соответствие 0,60-0,79
Низкое соответствие 0,40-0,59
Очень низкое соответствие 0,20-0,39
Не достигает необходимого уровня соответствия 0,00-0,19
Все вершины ец ранжируются экспертом по уровню их значимости в отношении соответствия комплектующих при автоматизации закрытого грунта [4]. При этом каждой у'-й вершине е,у, 1-го уровня ставится в соответствие ее весовой коэффициент '№(вц) е [0, 1],
Сп
причем ^^ (в1!) = 1.
1=1
Для формирования системы весовых коэффициентов вершин с целью формирования рейтинга вершин эксперт осуществляет ранжирование вершин (элементов) по степени их значимости:
> Чу >
> е,.
где х Ф у Ф г — индексы вершин [5].
Весовые коэффициенты ребра назначаются экспертами заранее, и в условиях неполной информации эти коэффициенты ранжируются по убыванию их предпочтений с использованием формулы Фишера:
™ ) =
2-(Сп - 1 +1) Сп -(Сп + 1) '
где Сп — количество вершин.
Описанный способ позволяет упорядочить элементы по степени их значимости с учетом мнения эксперта.
Для решения задачи подбора конструкций, материалов покрытий, датчиков и элементной базы необходимо разработать модель поддержки принятия решения, которую можно представить в виде совокупности следующих объектов:
Мпр = {ОМ, МП, СК, ФВ, ВИ},
где ОМ — объект моделирования. Под объектом моделирования в данной работе понимается автоматизированная система; МП — входное множество параметров. Это множество значений параметров конструкций, материалов покрытия, видов датчиков, видов элементов (которые добавляются в базу данных информационной системы); значения коэффициентов важности, которые определяются пользователем (посредством естественного языка); СК — система критериев, которая определяется согласно классификациям всех элементов, входящих в систему автоматизированной теплицы, представленная множеством: СК = {ХР, ХК, ХД, ХЭ}; ФВ — функция выбора, т. е. алгоритмы, методики и функции перевода входных параметров в выходные (метод и алгоритмическое обеспечение выбора комплектующих теплицы); ВИ — выходная информация. Она представляет собой варианты подбора комплектующих для теплицы, ранжированные по оценке рисков — варианты системы с большим риском и с малым риском,
ег.х >
Ч
Данные о критериях с числовыми значениями
Данные о коэффициентах важности критериев
о <
Функция выбора комплектующих
Упорядоченность комплектующих по риску
о
о о
Рис. 2. Схема выбора комплектующих
каждая из которых удовлетворяет предпочтениям ЛПР.
Схема выбора комплектующих для теплицы представлена на рис. 2.
Входные данные, необходимые для решения многокритериальной задачи выбора комплектующих для теплицы, можно определить следующим образом:
ВИ = {ТК, ТД, ТЭ, ТР, СК, а, р, ф, X},
где ТК = {k1, k2
kr} — множество типов
конструктивных решений, используемых в тепличном производстве; ТД = d2, ..., dn} — множество типов датчиков, представленных на рынке; ТЭ = e2, ..., ef} — множество вариантов элементов, используемых в автоматизированной теплице; ТР = {p1, p2, ..., ps} — множество типов растений, которые могут выращиваться в теплице; СК = u2, ..., uy} — множество критериев, по которым производится выбор комплектующих теплицы; а 1, I = 1, М — множество значений коэффициентов важности для множества ТК критериев; р] = 1,Q — множество значений коэффициентов важности для множества ТД критериев; фг, г = 1, X — множество значений коэффициентов важности для множества ТЭ критериев; XН, Н = 1, В - множество значений коэффициентов важности для множества ТР решений.
Для ранжирования устройств был выбран метод, основывающийся на критерии Вальда. В данном случае пользователь может получить набор параметров как с минимальными, так и с максимальными рисками, основываясь на экспертной оценке, поставленной каждой из альтернатив.
Предложенная модель соединяет в себе как систему критериев, разработанную экспертами в области тепличного производства, так и алгоритм выбора комплектующих по трем позициям: конструкциям, датчикам и покрытию теплиц. Информационная система, позволяющая выполнять подборку оборудования, учитывает незнание пользователя в некоторых вопросах выбора продукта и осуществляет поддержку принятия решения при подборе комплектующих автоматизированной системы закрытого грунта.
Литература
1. Иванов С. А., Чишиев Э. Р., Квятковская И. Ю. Функциональная схема управления комбинированным отоплением в условиях минимизации ресурсов // Вестник технологического университета. 2016. Т. 19, № 20. С. 137-140.
2. Пындак В. И., Новиков А. Е., Амчеславский О. В. Теплицы для малоземельных хозяйств // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: наука и высшее профессиональное образование. 2016. № 1 (41). С. 234-240.
3. Еремина Е. А. Модель выбора поставщика материалов и комплектующих на основе метода нечеткого логического вывода // Альманах современной науки и образования. 2010. № 2-1. С. 144-146.
4. Бродягина Н. А., Мякушко В. В. Согласованность экспертных оценок на основе математической теории нечетких множеств // Глобальная ядерная безопасность. 2013. № 4 (9). С. 23-28.
5. Савельев Л. Я. Вероятностная модель экспертных оценок // Социология: методология, методы, математические модели (4М). 2007. № 24. С. 169-182.
References
1. Ivanov S. A., Chishiyev E. R., Kvyatkovskaya I. Yu. Funktsional'naya skhema upravleniya kombinirovannym otopleniyem v usloviyakh minimizatsii resursov [Functional diagram of combined heating control in conditions of resource minimization]. Vestnik tekhnologicheskogo universiteta, 2016, vol. 19, no. 20, pp. 137-140.
2. Pyndak V. I., Novikov A. E., Amcheslavskiy O. V. Teplitsy dlya malozemel'nykh khozyaystv [Greenhouses for small-scale farms]. Izvestiya Nizhne volzh-skogo agrouniversitetskogo kompleksa: Nauka i vys-sheye professional'noye obrazovaniye, 2016, no. 1 (41), pp. 234-240.
3. Eremina E. A. Model' vybora postavshchika materi-alov i komplektuyushchikh na osnove metoda nechetk-ogo logicheskogo vyvoda [Model of the choice of supplier of materials and components on the basis of the method of fuzzy inference]. Al'manakh sovremennoy nauki i obrazovaniya, 2010, no. 2-1, pp. 144-146.
4. Brodyagina N. A., Myakushko V. V. Soglasovannost' ekspertnykh otsenok na osnove matematicheskoy teo-rii nechetkikh mnozhestv [Consistency of expert assessments on the basis of the mathematical theory of fuzzy sets]. Global'naya yadernaya bezopasnost', 2013, no. 4 (9), pp. 23-28.
5. Savel'yev L. Ya. Veroyatnostnaya model' ekspertnykh otsenok [Probabilistic model of expert assessments]. Sotsiologiya: metodologiya, metody, matematiches-kiye modeli, 2007, no. 24, pp. 169-182.
