CC BY
13DOI: 10.24412/2619-0761-2022-2-45-52 УДК 378.147:004.9
ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ГЕОИНФОРМАТИКИ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ДИСКРЕТНЫХ ПОТОКОВ
Козлов А.В.
Физико-технологический институт РТУ МИРЭА, г. Москва, Россия *E-mail: avkoziov82@bk.ru
Аннотация. Статья исследует дискретные потоки, которые существуют в реальном пространстве. Такие потоки существуют в животном мире и возникают при движении транспортных средств. Дискретные потоки в реальном пространстве являются дискретными пространственными потоками. Дискретность потока обуславливает применение методов дискретной оптимизации для оптимизации таких потоков. Потоки являются пространственными. Поэтому для анализа дискретных пространственных потоков необходимо применение геоинформатики. В статье проводится аналогия между потоками жидкости и дискретными пространственными потоками. Показано сходство и различие между этими потоками. Показана аналогия между ламинарным движением жидкости и синхронным движением дискретного потока. Показана аналогия между турбулентным движением жидкости и асинхронным движением дискретного потока. Статья вводит понятие вектора действия дискретного потока и понятие векторного поля дискретного пространственного потока. Описано понятие комплементарности и субсидиарности. Дискретный пространственный поток можно рассматривать как систему, состоящую из простых систем. Показано, что дискретный пространственный поток можно описывать с помощью геоданных.
Ключевые слова: геоинформатика, дискретные потоки, геоданные, пространственные потоки, геоинформационные технологии, характеристики потока, элементарные системы, синхронность движения, асинхронность движения, субсидиарность, комплементарность.
Введение.
искретные потоки, в отличие от потоков жидкости газа, представляют собой I ш последовательности дискретных объектов или частиц. В экономике дискретным потоком называют последовательный поток платежей. В сетевых технологиях потоками называют процессы, происходящие в сетях. В природе дискретные потоки существуют при движении рыб в косяке [1] или поведении львов при охоте [2, 3]. Дискретные потоки имеют место при проведении боевых действий. Геоинформатика исследует пространственные явления и потоки, протекающие в реальном пространстве. Поэтому исследование дискретных пространственных потоков попадает в сферу геоинформатики. Дискретные потоки имеют слабую аналогию с потоками жидкости. В потоке жидкости капли жидкости тесно связаны с друг другом. Между ними существует физическая связь, которая обуславливает взаимность и диссипацию в таком потоке при взаимодействии между собой и с границами потока (стенками трубы). В дискретном потоке объекты потока не связаны с друг другом. Между ними существуют только отношения и определенная относительная свобода перемещения. Гидродинамическая диссипация или ее аналог в дискретном потоке объектов потоке отсутствуют. В то же время в дискретном потоке существуют аналоги ламинарного движения и турбулентного движения. Дискретные пространственные потоки встречаются в реальном мире при миграции животных и при перемещении групп дронов и роботов [4]. Дискретные пространственные потоки встречаются в сфере транспорта, особенно при движении в мегаполисе. Дискретные потоки
(сс) (j) Содержимое этой работы может использоваться в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution 4.0. Любое дальнейшее распространение этой работы должно содержать указание на автора (ов) и название работы, цитирование в журнале и DOI.
имеют более высокий уровень сложности по сравнению с потоками жидкости. Дискретные потоки могут быть рассмотрены как сложные системы [5], состоящие из мелких систем. С позиций системного анализа это позволяет рассматривать их как системы систем. Это делает актуальным их исследование.
Сравнение потоков жидкости и дискретных пространственных потоков Поток жидкости обычно описывают параметрами: живое сечение S, расход жидкости Q О), средняя скорость движения жидкости V. Ламинарным движением называют движение жидкости без перемешивания между ее соседними слоями. При ламинарном течении перемешивания не происходит, а силы трения - значительны. При увеличении скорости до некоторого порогового значения ламинарный режим течения переходит в турбулентный.
Турбулентным движением называют движение жидкости, при котором ее частицы совершают перемешивание между соседними слоями и осуществляют беспорядочное движение по сложным траекториям. При турбулентном течении скорость жидкости и ее давление в каждой точке потока хаотически изменяется, при этом происходит интенсивное перемешивание движущейся жидкости. На рис. 1, а показано турбулентное течение, на рис. 1, б показано ламинарное течение.
Частичная синхронность и частичная асинхронность сосуществуют в одной системе. Полная синхронность существует при прохождении парада колонной военнослужащих.
Аналогом средней скорости движения жидкости V в дискретных потоках является групповая скорость Vg. Для дискретного а б потока уместно введение вектора Vе
Рис. 1. Турбулентное и ламинарное течения скорости элемента потока. На рис. 2
На рис. 1 стрелками показано направле- показано синхр°нн°е движение дискретн°го ние скорости течения в потоке. Для обоих потока. видов течения существует диссипация. Для турбулентного течения диссипация больше. Это показано большим разбросом скоростей рис. 1, а. Он обуславливает дугу скоростей (рис. 1) с большей кривизной. Для турбулентного течения диссипация больше, для ламинарного - меньше. Для жидкости всегда существует физическая граница. Для дискретных пространственных потоков такая граница может быть физической или информационной. Например, разметка на дороге задает границу, но ее можно пересекать. При отсутствии разметки водители ориентируются на соседние потоки транспортных средств.
Для дискретных потоков аналогом ламинарного и турбулентного течений являются синхронность и асинхронность движения. Синхронность означает согласованность движения. Различают полную синхронность и частичную синхронность. Различают полную асинхронность и частичную асинхронность.
Vg
Уе
Ve
Уе
Рис. 2. Синхронное движение дискретного потока
Каждый элемент дискретного потока на рис. 2 показан вектором. Совокупность векторов создает векторное поле. В отличие от рис. 1, в котором вектора движения связаны дугой диссипации скоростей, на рис. 2 вектора скоростей не связаны и это исключает физическую диссипацию, но допускает диссипацию отношений. Рис. 2 также называют схемой векторного поля дискретного потока. Рис. 1 является схемой векторного поля для течения жидкости.
Элементарные системы дискретного потока (е1, е2., ... , еЫ) связаны отношениями и могут взаимодействовать. Отношения между элементами потока обеспечивают
синхронность движения. Общей характеристикой дискретного потока является вектор групповой скорости потока Vd (рис. 2). Частными характеристиками дискретного потока являются вектора действия элементов потока Vе (рис. 2 ). Вектора действия элементарных систем Vе образуют векторное поле.
На рис. 3 приведена схема дискретного пространственного потока с появлением асинхронности.
(х, у, г), и характеризуется временем нахождения в данной точке ({). С позиций пространственного перемещения любой элемент дискретного потока т в динамике имеет пространственные координаты (х, у, г) и скорость движения Vе. Скорость элемента потока определяется как производная по времени
Уе1
Уе2
£4
Уе5
Уе3
Уе9 Уе8 Уе7
- Уд
Рис. 3. Модель дискретного потока с асинхронностью
В модели на рис. 3 элементы потока Ve1, Ve2, Ve3, Ve4, Ve5 совершают асинхронные действия. В жидкости такие действия приводят к турбулентности, а в дискретном потоке они приводят к перемешиванию. Особенность дискретных потоков в сравнении с непрерывным потоком жидкости заключается в том, что каждый дискретный элемент имеет две условные степени свободы. Любая элементарная система в потоке характеризуется двумя возможными перемещениями. Первое - это согласованное перемещение в потоке имеет два вектора скорости: вектор комплементарной скорости Vc и вектор субсидиарной (независимой) скорости Vs. Общий вектор скорости элемента дискретного потока определяется как
Ve = Vc + Vs. (1)
Для схемы на рис. 2 все Vs = 0. Для схемы на рис. 4 Vs1 ф 0, Vs2 ф 0, Vs3 ф 0, Vs4 ф 0, Vs5 ф 0. Для управления дискретными потоками применяют информационные модели и информационные ресурсы [6]. В ходе исследования дискретных пространственных потоков происходит накопление опыта и формирование пространственных знаний [7, 8].
Применение геоинформатики в субсидиарных потоках Дискретные пространственные потоки требуют пространственного анализа или применения методов геоинформатики. С позиций пространственного перемещения любой элемент дискретного потока т в статике имеет пространственные координаты
V =
х, у, г)
(1)
Она имеет компоненты по координатам.
Ve = Vx +Vy + VI.
Та к и м образом, в дискретном потоке у объектов потока появляются векторные свойства, которые задаются скоростью. На рис. 4 показаны скалярный и векторный элементы.
т т, Ув
а б
Рис. 4. Скалярный (а) и векторный (б) элементы дискретного потока
Скалярный элемент характеризует неподвижный объект и имеет координаты места нахождения. Векторный элемент характеризует подвижный объект и имеет коорд инаты и вектор скорости. В геоинфор-мати к е существуют геоданные [9, 10] GD, которые имеют следующую структуру.
GD = F(x, у, г, ^ а^
(2)
В выражении (2) at - атрибуты, то есть параметры о свойствах объекта или семантика. Сравнивая GD и элемент потока т(х ,у, г), приходим к выводу, что
V, =
ОП( х, у, г, а1)
(3)
Выражение (3) говорит о том, что геоданные не только позволяют описывать эле м енты дискретного пространственного потока, но и содержат дополнительную
информацию об элементах потока и о потоке в целом. Следовательно, геоданные являются удобным инструментом описания дискретных потоков.
При анализе пространственных потоков используют ГИС. Для ГИС применяют не геоданные, а интегрированные модели [11, 12]. Для управления дискретными транспортными потоками в условиях интеллектуализации необходимо создание интеллектуальной среды поддержки [13] таких потоков.
При анализе и управлении дискретными пространственными потоками в геоинформатике применяют геоинформационное моделирование [14, 15]. Двойственность геоинформационного моделирования в том, что оно служит дополнительно основой принятия решений [16...18]. При анализе потоков применяют понятие элемента или единицы потока. С учетом этого для дискретных пространственных потоков применима теория информационных единиц [19, 20].
Дискретный пространственный поток подвержен воздействию внешней среды, что требует постоянного контроля за его движением. Средством контроля потока в пространстве является геомониторинг [21]. Поскольку движение дискретного потока сопровождается изменением ситуаций, то необходимо проводить ситуационный анализ и регулярно систематизировать информационные ситуации [22...24] в которых находятся элементы потока. Это определяет необходимость ситуационного моделирования [25, 26].
Важными характеристиками дискретных пространственных потоков являются комплементарность и субсидиарность. Комплементарность [27] означает согласованность и она создает возможность сплочения элементов потока в группы. Субсидиарность [28] означает независимость поведения. Она создает условия для независимого поведения элементов потока и даже для выхода из группы. Эта независимость имеет два разных следствия: может либо выравнивать асинхронность, либо ее увеличивать. Для субсидиарности существуют границы допустимого поведения в группе. Это определяет наличие трех алгоритмов поведения или развития элементов дискретного потока: групповой алгоритм для всей группы, комплементарный алгоритм отдельного элемента в группе, субсидиарный алгоритм отдельного поведения элемента в группе. Эта схема близка к схемам мультиагентных систем.
Заключение.
Дискретные потоки состоят из элементарных систем и могут рассматриваться как системы систем. Особенность таких систем в наличии отношений между элементами большой системы, а не в наличии жестких связей. Это приводит к тому, что дискретные пространственные потоки являются слабосвязанными системами. Геоинформатика и геоданные являются удобными инструментами для описания и управления такими потоками. Дополнительными инструментами являются геомониторинг и геоинформационное моделирование.
Замена связей на отношения в дискретных пространственных потоках делает эти потоки адаптивными к воздействиям внешней среды и повышает их устойчивость по отношению к внешним воздействиям. В аспекте сложности в дискретных пространственных потоках существует три группы сложности: групповая сложность потока, сложность поведения элемента потока, сложность взаимодействия элементов потока. Групповая сложность является динамической характеристикой. Она меняется от внутренних и внешних взаимодействий. Внутренние взаимодействия используют субсидиарность и обеспечивают комплементарность или синхронность потока. Преимуществом дискретных пространственных потоков является отсутствие физической диссипации.
Приложением для дискретных пространственных потоков является движение транспорта в мегаполисе. Другим приложением является групповая робототехника. Дискретные пространственные потоки применяют в логистике. В области геоинформатики это понятие исследуется впервые. Дискретные пространственные потоки представляют интерес для системного анализа как процессуальные сложные системы с переменной структурой. Дискретные пространственные потоки являются перспективным направлением развития и требуют дальнейшего исследования.
Литература:
1. Yang L. et al. A dual attention network based on efficientNet-B2 for short-term fish school feeding behavior analysis in aquaculture // Computers and Electronics in Agriculture. 2021. Т. 187. С. 106316.
2. Scheel D., Packer C. Group hunting behaviour of lions: a search for cooperation // Animal behaviour. 1991. Т. 41. №. 4. С. 697-709.
3. Peterson C.J. et al. Habitat selection by wolves and mountain lions during summer in western Montana // PloS one. 2021. Т. 16. №. 7. С.e0254827.
4. Павловский В.Е., Павловский В.В., Андреева М.В. Анализ связности карты стаей роботов с коммуникацией // Пятый Всероссийский научно-практический семинар" Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта" (БТС-ИИ-2019). 2019. С. 121-128.
5. Цветков В.Я. Теория систем. М.: МАКС Пресс, 2018. 88 с.
6. Tsvetkov V.Ya. Information Models and Information Resources // European Journal of Technology and Design. 2016. №2(12). С. 79-86.
7. Цветков В.Я. Формирование пространственных знаний. М.: МАКС Пресс, 2015. 68 с.
8. Lin J., Cao L., Li N. How the completeness of spatial knowledge influences the evacuation behavior of passengers in metro stations: A VR-based experimental study // Automation in Construction. 2020. Т. 113. С. 103136.
9. Кудж А.С. Сбор и измерение геоданных в науках о Земле // Славянский форум. 2013. № 2(4). С. 135-139.
10. Коваленко Н.И. Глобализация, пространственная информация, геоданные // Славянский форум. 2015. № 4(10). С. 147-156.
11. Цветков В.Я. Создание интегрированной информационной основы ГИС // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. 2000. №4. С. 150-154.
12. Коваленко А.Н. Системный подход создания интегрированной информационной
модели // Славянский форум. 2014. №2 (6). С. 51-55.
13. Розенберг И.Н., Цветков В.Я. Среда поддержки интеллектуальных систем // Транспорт Российской Федерации. 2011. № 6. С. 6-8.
14. Булгаков С.В. Геоинформационное моделирование. М.: МАКС Пресс, 2019. 68 с .
15. Цветков В.Я. Основы геоинформационного моделирования // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. 1999. №4. С. 147-157.
16. Степанова М.Г., Пахомов А.В. Информационно-коммуникационные технологии поддержки принятия решений в образовании // Славянский форум. 2015. № 3 (9) . С. 268-276.
17. Ц в етков В.Я. Применение геоинфор-м ац и о н н ых технологий для поддержки принятия решений // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. 2001. №4. С. 128-138.
18. Бахарева Н.А. Поддержка принятия решений при оценке земель // Государственный советник. 2015. №1. С. 50-56.
19. Ц в етков В.Я. Информационные единицы как средство построения картины мир а // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2014. № 8-4. С. 36-40.
20. К уд ж С.А. Тринитарные информационные единицы // Славянский форум. 2016. №4(14). С. 137-143.
21. Маркелов В.М., Цветков В. Я. Ге о мон иторин г // Славянский форум. 2015. № 2(8). С. 177-184.
22. Ожерельева Т.А. Информационная ситуация как инструмент управления // Славянский форум. 2016. №4(14). С . 1 7 6 - 1 8 1.
23. Цветков В.Я. Систематика информа-ц и онных ситуаций // Перспективы науки и образования. 2016. №5 (23). С. 64-68.
24. Павлов А.И. Пространственная и нф о р мационная ситуация // Славянский форум. 2016. №4(14). С. 198-203.
2 5 . Цветков В.Я. Ситуационное моделирование в геоинформатике // Информационные технологии. 2014. №6. С. 64-69.
26. Бучкин В.А., Потапов А.С. Геоинформационное ситуационное моделирование // Славянский форум. 2020. № 2(28). С. 210-228.
27. Щенников А.Н. Неопределенность и комплементарность // Славянский форум. 2018. 4 (22). С. 85-90.
Контактные данные:
Козлов Александр Вячеславович, e-maii.ru: avkoziov82@bk.ru
© Козлов А.В., 2022
2 8 . Коз л ов А.В. Принципы субсидиарно-сти // С л авянский форум. 2018. 2(20). С. 28-35.
APPLICA TION OF GEOINFORMA TICS METHODS FOR THE STUDY OF DISCRETE FLOWS
Kozlov A V
institute of Physics and Technology of the RTU MiREA, Moskow, Russia
E-mail: avkozlov82@bk.ru
Abstract. The article explores discrete flows that exist in real space. Such streams exist in the animal world and occur during the movement of vehicles. Discrete flows on in real space are discrete spatial flows. The discreteness of the flow determines the use of discrete optimization methods for optimizing such flows. Flows are spatial. Therefore, the analysis of discrete spatial flows requires the use of geoinformatics. The article draws an analogy between fluid flows and discrete spatial flows. Similarities and differences between these streams are shown. An analogy is shown between the laminar motion of a fluid and the synchronous motion of a discrete flow. An analogy is shown between the turbulent motion of a fluid and the asynchronous motion of a discrete flow. The article introduces the concept of the action vector of a discrete flow and the concept of a vector field of a discrete spatial flow. The concept of complementarity and subsidiarity is described. A discrete spatial flow can be considered as a system consisting of simple systems. It is shown that a discrete spatial flow can be described using geodata.
Keywords: geoinformatics, discrete flows, geodata, spatial flows, geoinformation technologies, flow characteristics, elementary systems, motion synchronism, motion asynchrony, subsidiarity, complementarity.
References
1. L. Yang et al., A dual attention network based on efficientNet-B2 for short-term fish school feeding behavior analysis in aquaculture, Computers and Electronics in Agriculture 187 (2021) 106316.
2. D. Scheel, C. Packer, Group hunting behavior of lions: a search for cooperation, Animal behavior 41(4) (1991) 697-709.
3. C.J. Peterson et al., Habitat selection by wolves and mountain lions during summer in western Montana, PloS one 16(7) (2021) e0254827.
4. V.E. Pavlovsky, V.V. Pavlovsky, M.V. Andreeva, Analysis of the connectivity of a map by a flock of robots with communication, in: Fifth All-Russian Scientific and Practical Seminar "Unmanned Vehicles with Elements of Artificial Intelligence" (BTS-II-2019) 2019, pp. 121-128.
5. V.Ya. Tsvetkov, Theory of systems, MAKS Press, Moskow, 2018.
6. V.Ya. Tsvetkov, Information Models and Information Resources, European Journal of Technology and Design 2(12) (2016) 79-86.
7. V.Ya. Tsvetkov, Formation of spatial knowledge, MAKS Press, Moskow, 2015.
8. J. Lin, L. Cao, N. Li, How the completeness of spatial knowledge influences
the evacuation behavior of passengers in metro stations: A VR-based experimental study, Automation in Construction 113 (2020) 103136.
9. A.S. Kudzh, Collection and measurement of geodata in the Earth sciences, Slavic Forum 2(4) (2013) 135-139.
10. N.I. Kovalenko, Globalization, spatial information, geodata, Slavic forum 4(10) (2015) 147-156.
11. V.Ya. Tsvetkov, Creation of an integrated information basis for GIS, News of higher educational institutions. Geodesy and aerial photography 4 (2000) 150-154.
12. A.N. Kovalenko, A systematic approach to creating an integrated information models, Slavic forum 2(6) (2014) 51-55.
13. I.N. Rozenberg, V.Ya. Tsvetkov, Intelligent systems support environment, Transport of the Russian Federation 6 (2011) 6-8.
14. S.V. Bulgakov, Geoinformation modeling, MAKS Press, Moscow, 2019.
15. V.Ya. Tsvetkov, Fundamentals of geoinformation modeling , News of higher educational institutions, Geodesy and aerial photography 4 (1999) 147-157.
16. M.G. Stepanova, A.V. Pakhomov, Information and Communication Technologies for Decision Support in Education, Slavic Forum 3 (9) (2015) 268-276.
17. V.Ya. Tsvetkov, Application of geoinformation technologies for decision support, News of higher educational institutions. Geodesy and aerial photography 4 (2001) 128-138.
18. N.A. Bakhareva, Decision support in land assessment, State Advisor 1 (2015) 50-56.
19. V.Ya. Tsvetkov, Information units as a means of building a picture of the world, International Journal of Applied and Fundamental Research 8-4 (2014) 36-40.
20. S.A. Kudzh Trinitarian information units, Slavic forum 4(14) (2016) 137-143.
21. V.M. Markelov, V.Ya. Tsvetkov, Geomonitoring, Slavic Forum 2(8) (2015) 177-184.
22. T.A. Ozherel'eva, Information situation as a management tool, Slavic Forum 4(14) (2016) 176-181.
23. V.Ya. Tsvetkov, Systematics of inform ati on situations, Prospects of science and e du c ati on 5 (23) (2016) 64-68.
24. A.I. Pavlov, Spatial Information Situation, Slavic Forum 4 (14) (2016) 198-203.
25. V.Ya. Tsvetkov, Situational modeling in geoinformatics, Information technologies 6 (2014) 64-69.
26. V.A. Buchkin, A.S. Potapov, Geoinformation situational modeling, Slavic forum 2(28) (2020) 210-228.
27. A.N. Shchennikov, Uncertainty and Complementarity, Slavic Forum 4(22) (2018) 85-90.
28. A.V. Kozlov, Principles of subsidiarity, Slavic Forum 2(20) (2018) 28-35.
Contacts:
Alexander V. Koziov, avkoziov82@bk.ru
© Kozlov, A.V., 2022
Козлов А.В. Применение методов геоинформатики для исследования дискретных потоков //Вектор ГеоНаук. 2022. Т.5. №2. С. 45-52. DOI: 10.24412/2619-0761-2022-2-45-52.
Kozlov, A.V., 2022. Application of geoinformatics methods for the study of discrete flows. Vector of Geosciences. 5(2). Pp. 134-141. DOI: 10.24412/2619-0761-2022-2-45-52.
