CC BY
10
4. Файзиев М. М., Тошев Т. У., Ниматов К. Б., Умиров А. П. Обобщенные характеристики магнитного усилителя // Наука, техника и образование. № 4 (22), 2016. С. 24-27.
SOFTWARE OF INTELLECTUAL DECISION SUPPORT MANAGEMENT OF LARGE INDUSTRIAL REGION Ilmetov R.1, Efremova O.2, Mavlyutov A.3 ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДЛЯ ОРГАНИЗАЦИИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО УПРАВЛЕНИЮ КРУПНЫМ ПРОМЫШЛЕННЫМ РЕГИОНОМ Ильметов Р. К.1, Ефремова О. А.2, Мавлютов А. Р.3
'Ильметов Роберт Кадимович /Ilmetov Robert — студент;
2Ефремова Оксана Александровна / Efremova Oksana — кандидат технических наук, доцент;
3Мавлютов Артур Рустамович /Mavlyutov Arthur — студент, кафедра геоинформационных систем, факультет информатики и робототехники, Уфимский государственный авиационный технический университет, г. Уфа
Аннотация: в данной статье рассматриваются понятие онтологии в информатике, подходы к созданию онтологической структуры. Возможности использования данной концептуальной схемы при организации поддержки принятия решений по управлению крупным промышленным регионом. Описывается алгоритм реализации поставленных требований перед информационной системой, интегрированной с онтологической структурой, и способы ранжирования полученных данных с помощью весовых коэффициентов, внедряемых в процессе разработки подсистемы поиска данных.
Abstract: this article discusses the concept of ontology in informatics approaches to create an ontological structure. Use of this conceptual scheme of the organization of decision support for the management of large industrial region. An algorithm of realization of requirements to information system integrated with the ontological structure and ways of ranking data obtained by means of weight coefficient introduced in the process of developing data retrieval subsystem.
Ключевые слова: онтология, поддержка принятия решений, ранжирование данных. Keywords: ontology, decision support, data ranking.
Прогресс нынешнего общества требует модернизации подходов в управлении промышленными регионами в условиях непрерывного и быстрого изменения потребностей, технологии и не менее важного фактора - роста объема информации в огромных масштабах. Сегодня исполнительная власть РФ имеет дело с необходимостью принимать множество решений, основываясь при этом на большие объемы данных, требующих обработки в малые сроки. В связи с чем одной из основных целей становится разработка программного обеспечения для интеллектуальной поддержки принятия решений [1].
Исследование данной проблематики остается актуальным вопреки большому количеству работ, связанных с решением задач в области поддержки принятия решений, и обусловлено это следующими факторами:
- возрастающее число источников информации;
- особое внимание нужно уделить и росту потребителей данной информации;
- и фактор, вытекающий из предыдущего, - способы представления этих данных для различных органов исполнительной власти с учетом их специфики работ.
Для удовлетворения всех потребностей предлагается использовать онтологический подход, позволяющий упростить работу с информацией из большого количества источников за счет создания онтологии предметной области, приведение ее к единообразию терминов, понятий и правил.
Любая онтология создается множеством итерации для полноты и адекватности описания предметной области. Для реализации интеллектуальной поддержки принятия решений в крупном промышленном регионе требуется получить композицию из массива данных и описать их в онтологическую структуру. Поставленная задача сформулирована таким образом, что на данном этапе внедрения онтологии в программное обеспечение требуется обеспечить
полной, всеобъемлющей информацией всех ветвей исполнительной власти не ограничиваясь только данными ведомства, из которой происходит запрос.
Реализация
В целях реализации этих требований были выполнены следующие шаги:
1. Проанализированы входные данные и созданы понятия, за которыми закреплены экземпляры объектов из баз данных;
2. Установлены связи между сущностями, которые позволяют в ответе на запросы пользователей выводить не только конкретные объекты указанные в поисковом запросе, но и те данные, которые могут быть связаны с этими объектами;
3. Построены SQL команды для формализации запросов пользователей.
Для наилучшего соответствия результатов поиска с запросами пользователя требуется введение весового коэффициента W, который позволит ранжировать полученные данные. Параметры, которые учитывается в весовом коэффициенте, устанавливаются на определенном этапе внедрения системы и от них зависит эффективность интеллектуальной поддержки принятия решений. Данный коэффициент можно задать суммой:
w = Z'?=1ki*pi (1)
где к Е (0; 1} - коэффициент, показывающий влияние параметра P е (0; да} на ранжирование результатов в целом.
Для наглядного представления работы системы интеллектуальной поддержки принятия решений была построена упрощенная онтология включающая 6 элементарных понятий:
1. Районы;
2. Населенные пункты;
3. Озера;
4. Реки;
5. Точки интереса (сфера услуг, обслуживания, туризма и т.д.);
6. Пути сообщения между населенными пунктами.
Каждый район включает в себя населенные пункты, озера и реки. Населенные пункты сообщаются путями и имеют точки интереса.
Таким образом, при запросе пользователя «Районы» система выдаст ответ (Рис. 1).
Для выполнения поискового запроса по всем данным был использован массив SQL запросов, после выполнения которых выводится вся найденная информация из всех доступных источников, соответствующих поисковой строке.
► Найдено по:Районы
► Районы включают населенные
► Районы включают озера:
► Районы включают реки:
Рис. 1. Результат выполнения запроса
Для ранжирования полученных данных при входе запроса присвоили каждому ответу вес W, включающий 3 параметра P:
1. t - актуальность данных. Для этого в базе данных создана отдельная таблица, в которую заносится информация о последнем обновлении той или иной таблицы. Данные обновляются с помощью триггеров;
2. x - коэффициент, указывающий приоритет для той или иной таблицы;
3. ! - какую часть запроса включает объект. Коэффициент к был принят за единицу.
В дальнейшем при внедрении системы количество используемых параметров может вирироваться в зависимости от решаемых задач. Заключение
Предлагаемый алгоритм работы программного обеспечения для организации интеллектуальной поддержки принятия решений по управлению крупным промышленным регионом решает проблемы обработки неформальных запросов пользователей и ранжирования полученных результатов, а также проблему адекватности представление данных из большого количества источников. Использование онтологии для интеллектуальной поддержки в ГИС имеет преимущество перед остальными методами поиска, так как предоставляет пользователю не только данные о том объекте, что требуется найти, но связанную с ним информацию, что может упростить работу для конечного потребителя.
Литература
1. Ефремова О. А., Павлов С. В. Опыт организации информационной поддержки принятия решений органов исполнительной власти Республики Башкортостан. Уфа: УГАТУ, 2015.
2. Ефремова О. А. Геоинофрмационные технологии и информационная поддержка принятия решений органов исполнительной власти региона: опыт Республики Башкортостан // «Геоинформационные науки и экологическое развитие: Новые подходы, методы, технологии»: сб. тр. VI Международная конференция «Геоинформационные технологии и космический мониторинг», 2013. Т. 2. С. 185-188.
