ПРОЕКТИРОВАНИЕ БАЗ ДАННЫХ АВТОДОРОЖНОЙ ОТРАСЛИ НА ОСНОВЕ ТЕОРЕТИКО-МНОЖЕСТВЕННОГО АНАЛИЗА СЛОЖНЫХ СИСТЕМ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Научная статья УДК 05.23.11

https://doi.org/10.21285/2227-2917-2022-2-214-223

Проектирование баз данных автодорожной отрасли на основе теоретико-множественного анализа сложных систем

© Анна Александровна Степаненко, Владимир Иванович Мартьянов

Иркутский национальный исследовательский технический университет, г. Иркутск, Россия Автор, ответственный за переписку: Мартьянов Владимир Иванович, [email protected]

Аннотация. Цель - разработка методики проектирования баз данных автодорожной отрасли, удовлетворяющих требованиям цифровой экономики. В работе применен теоретико-множественный анализ сложных систем, реализуемых реляционными базами данных (БД). Такой подход соответствует современным тенденциям мировой цифровой экономики, где реляционные БД обеспечивают эффективную работу банковского сектора, управления промышленным производством, быструю обработку данных (банковские карты клиентов, поиск в интернет-пространстве) и др. Кафедрой автомобильных дорог ИРНИТУ создана и развивается БД по автомобильным дорогам Иркутской области. В работе рассматривается идеология этого проекта и планы его дальнейшего развития в перспективе возможности использования данной базы данных удаленными пользователями. Специфика цифровой экономики РФ требует создания отраслевых и территориальных баз данных, включая БД по автомобильным дорогам регионов РФ. В статье предлагаются достаточно эффективные решения такой БД, включая, в частности, подключение удаленных пользователей к серверной базе данных на основе атрибутивных характеристик для ограничения доступного контента для удаленного пользователя и допустимых для него изменений серверной части данных.

Ключевые слова: цифровая экономика, реляционные базы данных, теоретико-множественный анализ, автодорожная отрасль

Для цитирования: Степаненко А. А., Мартьянов В. И. Проектирование баз данных автодорожной отрасли на основе теоретико-множественного анализа сложных систем // Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость. 2022. Т. 12. № 2. С. 214-223. https://doi.org/10.21285/2227-2917-2022-2-214-223.

Original article

Design of databases in road industry using set-theory analysis of complex systems

Anna A. Stepanenko, Vladimir I. Martyanov

Irkutsk National Research Technical University, Irkutsk, Russia Corresponding author: Vladimir I. Martyanov, [email protected]

Abstract. In the article, a method for designing databases for the road industry that meets the requirements of the digital economy was developed. The set-theory analysis of complex systems implemented by relational databases (RDBs) was used. This approach meets current trends in the global digital economy, where relational databases provide efficient operation of the banking sector, industrial production management, fast data processing (bank cards, Internet search), etc. The Department of Roads at Irkutsk National Research Technical University designed and is developing the road database for the Irkutsk region. The paper considers the concept of this project and prospects of its further development with a view to the possible use of this database by remote users. The specifics of digital economy in the Russian Federation call for establishing branches and territorial databases, including the road database for the Russian regions. The efficient solutions for such a database were proposed, including, in particular, integrating remote users with the back-end database based on the attribute characteristics to limit the available content and allowable changes to the backend data.

ISSN 2227-2917 Том 12 № 2 2022 г\лл (print) Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость с. 214-223 214 ISSN 2500-154X Proceedings of Universities. Investment. Construction. Real estate Vol. 12 No. 2 2022 _(online)_pp. 214-223

Keywords: digital economy, relational databases, set-theoretic analysis, road industry

For citation: Stepanenko A. A., Martyanov V. I. Design of databases in road industry using set-theory analysis of complex systems. Izvestiya vuzov. Investitsii. Stroitel'stvo. Nedvizhimost' = Proceedings of Universities. Investment. Construction. Real estate. 2022;12(2):214-223. (In Russ.). https://doi.org/10.21285/2227-2917-2022-2-214-223.

Введение

Специфика цифровой экономики [1] требует создания отраслевых и территориальных баз данных (БД), включая БД по автомобильным дорогам регионов РФ. Кафедрой автомобильных дорог ИРНИТУ создана и развивается БД по автомобильным дорогам Иркутской области [2-4]. Идеология этого проекта и планы дальнейшего развития в перспективе возможности ее использования удаленными пользователями рассматриваются в данной статье.

Методы

1. Теоретико-множественный анализ организации проекта БД

БД по автомобильным дорогам Иркутской области является реляционной [5, 6], что соответствует современным тенденциям и позволяет использовать технологии BigTable1 [7], обеспечивающие эффективную работу вне зависимости от объема данных.

С точки зрения теоретико-множественного анализа домены реляционной БД M1, M2, ..., Mn и таблицы T1, T2, ..., Tk образуют многоосновную модель < M1, M2, ..., Mn ; T1, T2, ..., Tk>, где вычислимость отношений T1, T2, ..., Tk линейно зависит только от числа n, что и является математической основой, при этом вопрос о принадлежности кортежа (m1, m2, ., mn) отношению Ti сводится к проверке не пустоты курсора, полученного после выполнения SQL-запроса:

SELECT * FROM Ti WHERE Mi = mi AND M2 = m2 AND ... AND Mn = mn, что выполняется со скоростью, линейно зависящей от n [8-11].

2. Принцип обратной связи: данные и структуры управления

В программном комплексе обрабатываемые данные и структуры организации численного решения задач вычисления представлены одинаковыми структурами организации данных, а именно деревьями, что реализует идеологию обратной связи (раньше основной принцип кибернетических систем, а теперь искусственного интеллекта). Фрагменты программ, иллюстрирующие реализацию данного подхода, будут приведены на подмножестве С++-подобного алгоритмического языка.

Отметим, что приходится использовать и стандартные средства, такие как: хеширование, двоичный поиск, сортировка и др.

Структура, определяющая элемент дерева:

struct Tree {

int value; // число, имя, операция и др.; int down; // вниз; int right; // вправо;

}

Результаты и их обсуждение

1. Проект реляционной базы данных программного комплекса

1.1. Экономическая часть

В табл. 1-7 описаны элементы экономической части проекта БД по автомобильным дорогам Иркутской области.

1.2. Конструктивные элементы

В табл. 8-16 описаны конструктивные элементы проекта БД по автомобильным дорогам Иркутской области.

Таблица 1. RoadObjects (типы дорожных объектов)

№ Имя поля Тип данных Комментарий

1 TreeType int Тип в дереве

2 QueryToSelect text Запрос на получение объектов

3 FieldsToShowRus varchar Русские названия полей

4 id int Системный счетчик

5 Parent id int Код родителя

6 RO title varchar Название дорожного объекта

7 Table id int Код таблицы

8 Condition int Код типа участка

''BigTable [Электронный ресурс]. URL: http://ru.wikipedia.org/wiki/BigTable (08.04.2022).

Том 12 № 2 2022

с. 214-223 Vol. 12 No. 2 2022 pp. 214-223

Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость Proceedings of Universities. Investment. Construction. Real estate

ISSN 2227-2917

(print) ISSN 2500-154X (online)

Таблица 2. RoadObjectProps (свойства дорожных объектов) Table 2. RoadObjectProps (properties of road objects)_

№ Имя поля Тип данных Комментарий

1 id int Системный счетчик

2 RoadObject id int Код дорожного объекта

3 Prop title varchar Наименование свойства

4 Field id int Код поля

5 Flag bit Флаг значимости свойства

Таблица 3. ListTransportChart (транспортные схемы) Table 3. ListTransportChart (transport charts)_

№ Имя поля Тип данных Комментарий

1 id int Системный счетчик

2 NumBase int Код базы

3 Position numeric Адрес на дороге

4 Coverl numeric Усовершенствованные дороги

5 Cover2 numeric Гравийные дороги

6 Cover3 numeric Грунтовые дороги

7 Cover4 numeric Городские дороги

Таблица 4. ListMaterialsBase (список материалов по базам) Table 4. ListMaterialsBase (list of materials by base)_

№ Имя поля Тип данных Комментарий

1 Kolvo numeric Количество материала на базе

2 NumBase int Код базы

3 NumMaterials int Код материала

4 NumOrganization int Код предприятия

5 total numeric Всего

6 Cover1 numeric Усовершенствованные дороги

7 Cover2 numeric Гравийные дороги

8 Cover3 numeric Естественные грунтовые дороги

9 Cover4 numeric Городские дороги

10 ProviderCost numeric Цена от поставщика

11 id int Системный счетчик

Таблица 5. ListMeansBase (список средств механизации по базам)

able 5. ListMeansBase (list of mec hanization tools эу bases)

№ Имя поля Тип данных Комментарий

1 id int Системный счетчик

2 NumMeans int Код механизма

3 RestoreCost numeric Восстановительная стоимость

4 BalanceCost numeric Балансовая стоимость

5 BuildYear int Год выпуска средств механизации

6 NumBase int Код базы

7 Kolvo int Количество

Таблица 6. ListWorkersBase (список рабочих по базам) Table 6. ListWorkersBase (list of workers by base)

№ Имя поля Тип данных Комментарий

1 NumWorkers int Код рабочего

2 id int Системный счетчик

3 NumBase int Код базы

4 Kolvo int Количество рабочих данного типа

Том 12 № 2 2022

Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость с. 214-223 Proceedings of Universities. Investment. Construction. Real estate Vol. 12 No. 2 2022 _pp. 214-223

ISSN 2227-2917 (print)

216 ISSN 2500-154X (online)

Таблица 7. Av_Defect_registry (дефектная ведомость)

Table 7. Av_Defect_registry (defective register)

№ Имя поля Тип данных Комментарий

1 id int Системный счетчик

2 Road id int Код дороги (ListRoad)

3 StartPos numeric Начало участка

4 EndPos numeric Конец участка

5 RO type int Тип объекта (ListRoadObjects)

6 Obj id int Ссылка на объект

7 Defect id int Ссылка на дефект (ListDefects)

8 moveDat smalldat Дата устранения

9 Volume int Объем дефекта

10 Flag bit Флаг существования дефекта

11 Finder id int Обнаружил дефект (ListOfficials)

12 Inspector id int Инспектор (ListOfficials)

13 Org_id int Обслуживающая организация (ListOrganizations)

Таблица 8. AverageYearTraffic (сезонная и среднегодовая интенсивность и состав движения)

№ Имя поля Тип данных Комментарий

1 id int Код

2 NumRoad int Код дороги

3 Displacement numeric Расположение учетного пункта

4 Traffic int Интенсивность движения (авт./сут)

5 LightTrucks int Грузовые легкие

6 MediumTrucks int Грузовые средние

7 TrailersMediumTrucks int Грузовые средние, автопоезда

8 HeavyTrucks int Грузовые тяжелые

9 TrailersHeavyTrucks int Грузовые тяжелые, автопоезда

10 Cars int Легковые автомашины

11 Buses int Автобусы

12 Trafficlncrease numeric Прирост интенсивности

13 ValidDate Datetime Утвержденная дата

14 NumDataSource smallint Источник данных

15 Year int Год

16 Numlnvent int Код инвентаризации

17 KNADR numeric Километры

18 MNADR numeric Метры

19 NumQuater int Сезон

20 OverHeavyTrucks int Грузовые сверхтяжелые

21 TrailersOverHeavyTrucks int Грузовые сверхтяжелые, автопоезда

Таблица 9. CharactRoadSides (характеристики обочин)

№ Имя поля Тип данных Комментарий

1 id int Код

2 NumRoadSide int Код обочины

3 RowNumber int Номер ряда (земляного полотна)

4 RowWidth numeric Ширина

5 NumTypeStrengthening int Код укрепления

6 NumCondition int Код состояния

7 Numlnvent int Код инвентаризации

8 DataSource smallint Источник данных

Том 12 № 2 2022 ISSN 2227-2917

с. 214-223 Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость (print) 0-I7 Vol. 12 No. 2 2022 Proceedings of Universities. Investment. Construction. Real estate ISSN 2500-154X 217 pp. 214-223_(online)_

Таблица 10. Classifier (классификаторы) Table

№ Имя поля Тип данных Комментарий

1 id int Код

2 Class id int Код типа классификатора

3 ShortTitle char Сокращение

4 FullTitle char Полное название

5 DataSource smallint Источник данных

Таблица 11. KmColumnDistance (расстояние между километровыми столбами) Table

№ Имя поля Тип данных Комментарий

1 id int Код

2 NumRoad int Код дороги

3 StartKm int Начальный столб

4 FinalKm int Конечный столб

5 Distance numeric Дистанция

6 ValidDate Datetime Утвержденная дата

7 Numlnvent int Код инвентаризации

8 NumDataSource smallint Источник данных

Таблица 12. ListBarriers (барьерные ограждения) Table

№ Имя поля Тип данных Комментарий

1 NumDataSource smallint Источник данных

2 id int Код

3 NumBarrierGroup int Группа ограждения

4 NumBarrierConstruction int Конструкция ограждения

5 NumTypeGuidingStructure int Тип направляющих устройств

6 GuidingStructuresCount int Кол-во направляющих устройств (шт.)

7 NumPlace int Расположение

8 NumMaterial int Материал

9 NumlnhabitedLocality int Ближайший населенный пункт

10 NumCondition int Состояние

11 ValidDate Datetime Утвержденная дата

12 EndPos numeric Конец

13 NumRoad int Дорога

14 StartPos numeric Начало

15 Numlnvent int Код инвентаризации

16 KNADR numeric Километры

17 MNADR numeric Метры

18 KKADR numeric Адрес начала

19 MKADR numeric Адрес центра

Таблица 13. ListBridges (мосты) Table

№ Имя поля Тип данных Комментарий

1 Numlnhabited int Ближайший населенный пункт

2 Displacement numeric Расположение моста

3 Height numeric Габарит моста по высоте

4 Clearance char Высота

5 WalkWayWidth numeric Ширина тротуара

6 UnderBridgeWidth numeric Подмостовая ширина

7 WayPartTransSlope numeric Поперечный уклон ездового полотна

8 BridgeScheme char Схема моста

ISSN 2227-2917

(print) ISSN 2500-154X (online)

Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость Proceedings of Universities. Investment. Construction. Real estate

Том 12 № 2 2022

с. 214-223 Vol. 12 No. 2 2022 pp. 214-223

Окончание табл. 13

№ Имя поля Тип данных Комментарий

9 TonnageNorm char Нормативная грузоподъемность

10 TonnageFact numeric Фактическая грузоподъемность

11 id int Код

12 ShortTitle char Сокращение

13 FullTitle char Название моста

14 NumRoad int Дорога

15 NumType int Тип конструкции моста

16 NumBrgMaterial int Материал моста

17 NumControlOrg int Управляющая организация

18 NumRoadOrg int Обслуживающая организация

19 DiagnosticInfo char Информация по диагностике моста

20 TonnageGenerallnStream numeric Грузоподъемность в потоке общая

21 TonnageAxiallnStream numeric Грузоподъемность в потоке осевая

22 TonnagelnSingleOrder numeric Грузоподъемность в одиночном порядке

23 BuildingYear int Год постройки моста

24 ActivateDate Datetime Дата ввода в эксплуатацию

25 LastTestYear int Год последнего испытания

26 LastRepareYear int Год последнего ремонта

27 AntiseptitionYear int Год антисептирования

28 NumState int Состояние

29 NumDriveWPMaterial int Материал ездового полотна

30 AvglceDriftingDate Datetime Средняя дата начала ледохода

31 AvgFreezeDate Datetime Средняя дата начала ледостава

32 RiverMirrorWidth numeric Ширина зеркала реки по УМВ, м

33 MaxDepth numeric Наибольшая глубина по УМВ, м

34 FlowSpeed numeric Скорость течения при УМВ, м/с

35 OwnerDocument char Документ на право собственности

36 BalanceCost numeric Балансовая стоимость

37 EstimationDateBC Datetime Дата оценки балансовой стоимости

38 RestCost numeric Остаточная стоимость

39 EstimationDateRC Datetime Дата оценки остаточной стоимости

40 DeteriorationCost numeric Износ

41 EstimationDateDC Datetime Дата оценки износа

42 Comments text Комментарий

43 Extent numeric Полная длина моста

44 Width numeric Габарит моста по ширине

45 DriveWayWidth numeric Ширина ездового полотна

46 UnderBridgeHeight numeric Подмостовая высота

47 WayPartLongSlope numeric Продольный уклон ездового полотна

48 ObstacleName char Наименование препятствия

49 NormativeLoad char Расчетная нормативная нагрузка

50 Numlnvent int Код инвентаризации

51 KNADR numeric Километры

52 MNADR numeric Метры

53 NumTypeObstacle int Тип препятствия

54 NumDataSource smallint Источник данных

Таблица 14. ListBusStops (автобусные остановки) Table

№ Имя поля Тип данных Комментарий

1 NumDataSource smallint Источник данных

2 NumMaterial int Материал павильона

Том 12 № 2 2022 ISSN 2227-2917

с. 214-223 Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость (print) O-IQ Vol. 12 No. 2 2022 Proceedings of Universities. Investment. Construction. Real estate ISSN 2500-154X 2 >9 pp. 214-223_(online)_

Окончание табл. 14

№ Имя поля Тип данных Комментарий

3 id int Код

4 NumRoad int Код дороги

5 Displacement numeric Дислокация остановки

6 NumPlace int Расположение

7 BusStopName char Наименование остановки

8 StopArea bit Наличие остановочной площадки

9 EmbarkationArea bit Наличие посадочной площадки

10 Pavilion bit Наличие павильона

11 Numlnvent int Код инвентаризации

12 KNADR numeric Километры

13 MNADR numeric Метры

14 SwitchSpeedLines bit Наличие переходно-скоростных полос

15 BalanceCost numeric Балансовая стоимость

16 EstimationDateBC Datetime Дата оценки балансовой стоимости

17 RestCost numeric Остаточная стоимость

18 EstimationDateRC Datetime Дата оценки остаточной стоимости

19 DeteriorationCost numeric Износ

20 EstimationDateDC Datetime Дата оценки износа

21 ActiveDate Datetime Дата приема в эксплуатацию

22 NumOrganization int Организация

23 Comments text Комментарий

24 ValidDate Datetime Утвержденная дата

Таблица 15. ListClassifiers (список классификаторов)

Table 15. ListClassifiers (list of classifiers)

№ Имя поля Тип данных Комментарий

1 id int Код

2 EngTitle char Английское название

3 RusTitle char Название

Таблица 16. ListCommunicationStruct (коммуникационные сооружения)

Tabte 16. ListCommunicationStruct ^ (communication ^ structures)

№ Имя поля Тип данных Комментарий

1 Numlnvent int Код инвентаризации

2 KNADR numeric Километры

3 MNADR numeric Метры

4 KKADR numeric Адрес начала

5 MKADR numeric Адрес центра

6 NumDataSource smallint Источник данных

7 id int Код

8 NumRoad int Дорога

9 StartPos numeric Дислокация коммуникационного сооружения

10 EndPos numeric Протяженность коммуникационного сооружения

11 NumTypeComStructure int Тип сооружения

12 NumPlaceRoad int Расположение относительно дороги

13 NumPlaceGround int Расположение относительно земли

14 NumCondition int Состояние

15 NumOrganization int Организация

16 Comments text Комментарий

17 ValidDate Datetime Утвержденная дата

Том 12 № 2 2022

Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость с. 214-223 Proceedings of Universities. Investment. Construction. Real estate Vol. 12 No. 2 2022 _pp. 214-223

ISSN 2227-2917

oon (Print)

220 ISSN 2500-154X (online)

2. Проект базы данных: организация и технические решения

База данных организуется для мониторинга автодорожной отрасли региона и выработки для нее рекомендаций [2-4]. Это позволяет реализовать программное обеспечение, которое должно иметь точные данные о характеристиках объектов из тех или иных хранилищ данных. Так как в разных хранилищах информации содержатся различные данные о дорогах, то

возникает необходимость организации информации в БД в наиболее полной, просто обобщаемой форме.

Обычно данные об автодорогах организованы таблицами, которые составляются ниже представленным способом (табл. 17-21), строки которых содержат данные по объекту, а отдельные ячейки - атрибутивные характеристики объекта.

Таблица 17. Представление атрибутики данных

Table 17. Represen tation of data attributes

Идентификатор Атрибут 1 Атрибут 2 Атрибут 3

01011 122 31.01.2022 Объяснение строки 1

01022 155 01.11.2022 Объяснение строки 2

Отметим, что каждой атрибутивной характеристике соответствует только одна запись (табл. 18). Непротиворечивость данных поддерживается программными модулями

комплекса. Ревизии данных объектов приведены в табл. 19, 20.

Такая организация данных позволяет продемонстрировать их изменение по частям автодорог, что представлено в табл. 21.

Таблица 18. Представление атрибутики по значениям

ИИО ИКД ЗНАЧ

01011 01010011 122

01011 01010022 01.11.2022

01011 01010032 Комментарий к строке 1

01021 01010012 155

Примечания:

Иерархический идентификатор объекта (ИИО) - HOI - Hierarchy Object Identification. Иерархический классификатор данных (ИКД) - HDC - Hierarchy Data Classification. Значение (ЗНАЧ) - VAL - Value.

Таблица 19. Ревизии объектов Table 19. Object revisions_

Идентификатор Ревизия Дата 1 Дата 2

01011 1 01.01.2012 Null

01021 1 01.12.2013 01.11.2016

01022 2 01.30.2018 Null

Таблица 20. Ревизии свойств объектов

Table 20. Object property revisions

Идентификатор Свойство Ревизия 1 Ревизия 2 ЗНАЧ

0101 0101001 1 0 10

0102 0101001 1 2 11

0102 0101001 2 0 12

Таблица 21. Ревизии участков дорог Table 21. Revisions of road sections

№ № № Начало Конец Ссылка Значе- Ревизия № Дата

участка дороги данных ние оператора ревизии

9 510 l 0 90 457 102 1 3 01.11.2016

Том 12 № 2 2022 ISSN 2227-2917

с. 214-223 Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость (print) ООЛ Vol. 12 No. 2 2022 Proceedings of Universities. Investment. Construction. Real estate ISSN 2600-164X 221 pp. 214-223_(online)_

Заключение

Реляционная база данных по автомобильным дорогам Иркутской области, проект которой представлен в настоящей работе, может быть использована для мониторинга состояния участков автодорог и выработки рекомендаций для автодорожной отрасли региона.

Для подключения удаленных пользователей к серверной базе данных используются атрибутивные характеристики, которые позволяют ограничивать доступные данные для удаленного пользователя и допустимые для него изменения серверной части данных.

Разработка программного обеспечения для глубокого рефакторинга базы данных может быть осуществлена с использованием языка запросов Ms SQLServer T-SQL и идеологии организации данных, описанной в результатах данной работы.

Это обеспечивает проектирование баз данных автодорожной отрасли, удовлетворяющих требованиям цифровой экономики в плане возможности формирования ее отраслевых и региональных частей.

СПИСОК ИСТОЧНИКОВ

1. Garben S. The regulatory challenge of occupational safety and health in the online platform economy // International Social Security Review. 2019. Vol. 72. Iss. 3. p. 95-112. https://doi.org/10.1111/issr.12215.

2. Мартьянов В. И., Пахомов Д. В., Архипов В. В. Сетевое планирование содержания сети автомобильных дорог Иркутской области // Новые технологии в инвестиционно-строительной сфере и ЖКХ: сб. науч. трудов: в 2 т. Т. 1. Иркутск: ИрГТУ, 2005. С. 123-129.

3. Мартьянов В. И. Теоретико-множественный анализ организации данных и алгоритмы сетевого планирования расписания с элементами искусственного интеллекта // Прикладные проблемы дискретного анализа: сб. науч. трудов. Сер. «Дискретный анализ и информатика» / под. ред. О. В. Кузьмина. Вып. 7. Иркутск: ИГУ, 2021. С. 90-100.

4. Пахомов Д. В., Каташевцев М. Д., Мартьянов В. И., Степаненко А. А. Автоматизация создания проектов организации дорожного движения для автомобильных дорог // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2012. № 3 (35). С. 123-129.

5. Codd E. F. The Relational Model for Database Management: Version 2. Massachusetts, USA: Addison-Wesley, 1990. 538 p.

6. Garvey M. A., Jackson M. S. Introduction to Object-Oriented Databases // Inf. and Software Tech-nol. 1989. Vol. 31. № 10. p. 521-528.

7. Кнут Д. Искусство программирования для ЭВМ. Сортировка и поиск. М.: Мир, 1978. 848 с.

8. Мартьянов В. И. NP-трудные задачи: автоматическое доказательство теорем и машины Тьюринга // Baikal research journal. 2021. Т. 12. № 4. С. 11. https://doi.org/10.17150/2411-6262.2021.12(4).11.

9. Van Hentenryck P. Constraint Satisfaction in Logic Programming. Cambridge: MIT Press, 1989. 224 p.

10. Корольков Ю. Д., Мартьянов В. И. Дискретные модели: Представление конечными деревьями и разрешимость формальных теорий. Иркутск: ИРНИТУ, 2017. 160 с.

11. Dasgupta S., Papadimitriou C. H., Vazirani U. Algorithms. Boston: McGraw-Hill Higher Education, 2006. 336 p.

REFERENCES

1. Garben S. The regulatory challenge of occupational safety and health in the online platform economy. International Social Security Review. 2019;72(3):95-112. https://doi.org/10.1111/issr.12215.

2. Martyanov VI, Pakhomov DV, Arkhipov VV. Network planning of the maintenance of the highway network of the Irkutsk region. Novye tekhnologii v investitsionno-stroitel'noi sfere i ZhKKh: sb. nauch. trudov: in 2 vol. Vol. 1. Irkutsk: ISTU; 2005. p. 123-129. (In Russ.).

3. Martyanov VI. Set-theoretic analysis of data organization and network planning algorithms schedules with elements of artificial intelligence.

Prikladnye problemy diskretnogo analiza: sb. nauch. trudov. Ser. "Diskretnyi analiz i informat-ika". Iss. 7. Irkutsk: ISU; 2021. p. 90-100. (In Russ.).

4. Pakhomov DV, Katashevtsev MD, Martyanov VI, Stepanenko AA. Automation of the creation of traffic management projects for highways. Sovremennye tekhnologii. Sistemnyi analiz. Mod-elirovanie = Modern technologies. System analysis. Modeling. 2012;3(35):123-129. (In Russ.).

5. Codd EF. The Relational Model for Database Management: Version 2. Massachusetts, USA: Addison-Wesley; 1990. 538 p.

ISSN 2227-2917 Том 12 № 2 2022 •)•)•) (print) Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость с. 214-223

222 ISSN 2500-154X Proceedings of Universities. Investment. Construction. Real estate Vol. 12 No. 2 2022 _(online)_pp. 214-223

6. Garvey MA, Jackson MS. Introduction to Object-Oriented Databases. Inf. and Software Tech-nol. 1989;31 (10):521 -528.

7. Knuth D. The art of computer programming. Sorting and searching. Moscow: Mir; 1978. 848 p. (In Russ.).

8. Martyanov VI. NP-difficult tasks: automatic proof of theorems and Turing's machine. Baikal research journal. 2021; 12(4): 11. https://doi.org/ 10.17150/2411-6262.2021.12(4).11. (In Russ.).

9. Van Hentenryck P. Constraint Satisfaction in Logic Programming. Cambridge: MIT Press; 1989. 224 p.

10. Korolkov YuD, Martyanov VI. Discrete models: Representation by finite trees and solvability of formal theories. Irkutsk: INRTU; 2017. 160 c. (In Russ.).

11. Dasgupta S, Papadimitriou CH, Vazirani U. Algorithms. Boston: McGraw-Hill Higher Education, 2006. 336 p.

Информация об авторах

A. А. Степаненко,

старший преподаватель кафедры автомобильных дорог,

Иркутский национальный исследовательский

технический университет,

664074, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83,

Россия,

e-mail: [email protected] https://orcid.org/0000-0002-9441-9157

B. И. Мартьянов,

доктор физико-математических наук,

профессор кафедры автомобильных дорог,

Иркутский национальный исследовательский

технический университет,

664074, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83,

Россия,

e-mail: [email protected] https://orcid.org/0000-0003-2659-0355

Вклад авторов

Степаненко А. A., Мартьянов В. И. имеют равные авторские права. Мартьянов В. И. несет ответственность за плагиат.

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.

Статья поступила в редакцию 15.04.2022. Одобрена после рецензирования 11.05.2022. Принята к публикации 12.05.2022.

Information about the authors Anna A. Stepanenko,

Senior lecturer of the Department of Automotive Highways,

Irkutsk National Research Technical University, 83 Lermontov St., Irkutsk, 664074, Russia, e-mail: [email protected] https://orcid.org/0000-0002-9441-9157

Vladimir I. Martyanov,

Dr. Sci. (Phys.-Math.), Professor of the Department of Automotive Highways, Irkutsk National Research Technical University, 83 Lermontov St., Irkutsk, 664074, Russia, e-mail: [email protected] https://orcid.org/0000-0003-2659-0355

Contribution of the authors

Stepanenko A. A., Martyanov V. I. have equal author's rights. Martyanov V. I. bears the responsibility for plagiarism.

Conflict of interests

The authors declare no conflict of interests regarding the publication of this article.

The final manuscript has been read and approved by the co-authors.

The article was submitted 15.04.2022. Approved after reviewing 11.05.2022. Accepted for publication 12.05.2022.

Том 12 № 2 2022 ISSN 2227-2917

с. 214-223 Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость (print) OO'i Vol. 12 No. 2 2022 Proceedings of Universities. Investment. Construction. Real estate ISSN 2600-164X 223 pp. 214-223_(online)_