CC BY
46
можно исключить несколько ТУ Они и составят группу риска. Данные, приведенные в примере алгоритма, носят условный характер и служат только для иллюстрации метода.
Литература
1. Арефьев И.Б., Мартыщенко Л.А. Теория управления. СПб: Изд-во СЗТУ, 2000. 176 с.
2. Пасевич В. Анализ и прогнозирование транспортных систем. СПб: Система, 2005. 84 с.
3. Арефьев И.Б., Кивалов А.Н., Мартыщенко Л.А. Аналитическая логистика. СПб: Изд-во СЗТУ, 2007. 94 с.
4. Клавдиев А.А., Пасевич В. Адаптивные технологии информационно-вероятностного анализа транспортных систем. СПб: Изд-во СЗТУ, 2009. 305 с.
5. Родников А.Н. Логистика. Терминологический словарь. М.: ИНФРА, 2000. 139 с.
УДК 004.942
ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ МОДЕЛИРОВАНИЯ МЕДИКО-ЭКОЛОГО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ
(Работа выполнена при финансовой поддержке РГНФ, грант № 09-02-00650, и междисциплинарного интеграционного проекта СО РАН № 79)
А.И. Павлов, к.т.н.; А.Б. Столбов
(Институт динамики систем и теории управления СО РАН, г. Иркутск,
[email protected], [email protected])
Рассматривается интеллектуальный программный комплекс для поддержки процесса математического моделирования медико-эколого-экономических систем. Описываются основные возможности комплекса, его функциональные модули и архитектура. Применение программного комплекса позволяет автоматизировать процесс формирования медико-эколого-экономических моделей за счет использования формализованного опыта экспертов.
Ключевые слова: системы поддержки принятия решений, математическое моделирование.
Значительный интерес во всем мире вызывают исследования взаимодействия экологических и экономических систем с учетом здоровья населения. Их результаты востребованы при разработке социально-экономической политики регионов на разных уровнях. Проведение таких исследований в силу междисциплинарного характера проблемы невозможно без использования подходов математического моделирования. Один из таких подходов предложен в [1, 2]. Согласно ему, в медико-эколого-экономических моделях (МЭЭМ) исследуемые факторы рассматриваются и описываются как равноправные взаимодействующие составляющие единой динамической системы. Математическое описание МЭЭМ представляет собой систему балансовых и обыкновенных дифференциальных уравнений. Основная часть используемых моделей и принципов их построения представлена в [1, 2].
Постановка задачи. Как известно, математическое моделирование - сложный, трудоемкий итеративный процесс [3], требующий привлечения специалистов в разных областях знаний. Каждая МЭЭМ является результатом совместной работы коллектива экспертов-предметников и экспертов в математическом моделировании. Поэтому возникает проблема сохранения опыта построения МЭЭМ с целью его дальнейшего использования при проектировании и реализации других подобных моделей. Для решения этой проблемы предла-
гается разработанный интеллектуальный программный комплекс поддержки моделирования медико-эколого-экономических систем (ИПК «МЭЭМ»).
Рассматриваемый ИПК предназначен для поддержки процесса моделирования на следующих этапах: формирование информационного наполнения (ввод, редактирование данных); структурная идентификация (определение состава показателей модели и выбор компонентов МЭЭМ из банка моделей); параметрическая идентификация; верификация; формирование сценариев, расчет и анализ результатов. С точки зрения системного анализа эти этапы согласуются с классическими этапами моделирования.
Основные особенности применяемого для построения МЭЭМ подхода связаны с методиками определения параметров модели. В классическом методе черного и серого ящиков для идентификации параметров используется информация о значении входов и выходов, полученная в результате либо наблюдений, либо различных типов экспериментов. В используемом подходе каждый параметр может также рассматриваться с точки зрения предметного смысла факторов, взаимодействие которых он должен описывать. Это позволяет применить для их определения методики, использующие при расчетах данные, относящиеся напрямую к физическому смыслу параметра. Например, в эколого-экономической модели при оп-
ределении параметра влияния численности населения на загрязнение атмосферного воздуха используются следующие данные: средний пробег 1 машины в год; средний расход бензина на 1 км пути (тонн); количество машин у населения; численность населения; объем нижнего слоя атмосферы; удельные выбросы ингредиентов при сгорании бензина. Следовательно, при проведении этапа идентификации возникает задача выбора подходящей в конкретной ситуации методики. Это, в свою очередь, означает, что конкретную ситуацию необходимо предварительно формально описать. В результате появляется еще одна задача - создание баз знаний об исследуемом объекте и используемых при его моделировании методах. Рассмотрим эти базы знаний более подробно.
Логическая модель предметной области (ЛМПО) содержит описание предметной области с точки зрения эксперта-предметника. В ЛМПО знания носят описательный характер и организованы в виде фреймов. С их помощью эксперт-предметник описывает основные элементы и отношения исследуемой системы. При этом не предполагается, что эксперт должен иметь представление о способах построения математической модели. База знаний математического моделирования (БЗММ) содержит информацию о структуре моделей, принципах их построения и применяемых при этом методах. Объекты БЗММ, которые используются в процессе формирования модели, на самом верхнем уровне можно разбить на 4 группы множеств: переменных модели, V; компонент структурных моделей, М8; методов идентификации параметров МЭЭМ, I; процедур исследования модели, А.
Под построением модели с использованием ИПК «МЭЭМ» будем подразумевать преобразование формализованных экспертных знаний специалиста-предметника, представленных в ЛМПО, в знания о математической модели, представленные в БЗММ. Такое преобразование назовем формированием модели.
Типовые процедуры, возникающие при формировании моделей для конкретных классов задач, назовем процедурами формирования моделей (ПФМ). Под такими процедурами понимается набор элементарных ходов, традиционно выполняемых модельером и экспертом на каждом этапе процесса построения МЭЭМ. ПФМ представляются в виде тройки <ЛП, ПДД, ПВМ>, где ПВМ - процедура выполнения моделей, обеспечивающая проведение необходимых в процессе формирования модели вычислений (генерация данных на основе имитационных моделей, определение параметров модели, использование численных методов для решения систем уравнений, задающих МЭЭМ, и др.); ПДД - процедура доступа к данным, заключающаяся в извлечении необходимых в процессе формирования модели данных, источниками
которых могут быть БД, данные, использованные ранее при создании других МЭЭМ или являющиеся результатами вычислений по этим моделям; ЛП - логические правила, то есть продукционные правила, моделирующие действия экспертов и модельеров в процессе построения МЭЭМ. Общая схема формирования математической модели представлена на рисунке 1.
Добавив к рассмотренным выше задачи, связанные с расчетами и анализом результатов моделирования, получим следующие основные функции программного комплекса.
1. Редактирование БЗ: добавление знаний через определение новых фреймов-экземпляров ЛМПО и создание ПФМ.
2. Определение параметров модели с помощью различных методов идентификации: автоматизация расчетов, выбор подходящих методик.
3. Проведение многовариантных расчетов, формирование различных типов сценариев.
4. Сохранение полученных результатов моделирования для дальнейшего анализа: база просчитанных сценариев, база построенных моделей, различные виды отображения результатов моделирования.
Архитектура программного комплекса. Современный уровень развития ПО позволяет разработчикам решать свои задачи, используя уже существующие программы и добавляя собственные наработки. В данном случае выбран именно такой подход: к существующему прототипу системы автоматизации расчетов добавлены известные средства, которые в разной степени модифицировались. В результате разработаны модули, составляющие основу ИПК. Их взаимодействие показано на рисунке 2. Рассмотрим коротко возможности каждого модуля.
МЭЭМ-расчет. Данный модуль основан на программной системе моделирования динамики заболеваемости населения [4]. В рамках рассматриваемого ИПК поддержки процесса моделирования его возможности были значительно расширены. Модуль содержит большое количество процедур идентификации параметров МЭЭМ, позволяет проводить многовариантные расчеты и имеет графический пользовательский интерфейс и программный интерфейс, через который осуществляется доступ к внутренним функциям, не-
Пользователь
Эксперт в предметной области
Эксперт в математическом моделировании
Протокол Т вывода
Рис. 2. Архитектура программного комплекса
обходимым при построении модели (создание и удаление объектов, вычисления, отображение результатов и т.д.).
МЭЭМ-конвертор. Данные, используемые при идентификации параметров модели и в сценарных расчетах, поступают из разных источников в разных форматах. Для решения задачи автоматического преобразования информации из разных форматов и типов файлов (в основном текст и MS Excel) в форматы программной системы разработан модуль преобразования данных. Информация о том, как интерпретировать данные в исходном форматировании, содержится в файлах-настройках (XML-файл).
МЭЭМ-Protégé. Для сбора информации от пользователей и экспертов как средство приобретения знаний используется свободно распространяемая программа Protégé-frames. На основе разработанной объектной модели предметной области Protégé предоставляет несколько вариантов графических элементов, с помощью которых возможен ввод информации. В случае МЭЭМ-Protégé заполнение логической модели предметной области пользователем происходит преимущественно через визуальный элемент Protégé - GraphWidget, который позволяет в удобной форме отобразить объекты ЛМПО и связывающие их отношения.
МЭЭМ-CLIPS. Прикладная экспертная система МЭЭМ-CLIPS моделирует действия экспертов при построении МЭЭМ. С целью реализации системы была выбрана оболочка CLIPS, использующая для представления знаний продукции, фреймы и объекты (встроенный объектно-ориентированный язык COOL). Основные характеристики CLIPS: является одной из самых популярных бесплатных оболочек для создания ЭС в настоящее время, реализует прямой логический вывод; использует несколько стратегий разрешения конфликтных ситуаций; предоставляет интерфейсы для доступа к своим внутренним функциям и содержит механизмы для вызова функций, объявленных во внешних модулях; написана на языке С (МЭЭМ-расчет реализован на С++).
МЭЭМ-CLIPS осуществляет взаимодействие с тремя модулями ИПК: МЭЭМ-Protege, МЭЭМ-
Twiki, МЭЭМ-расчет. Protege-frames использует для внутреннего хранения введенной в него информации расширенную нотацию CLIPS, поэтому передача заполняемой пользователем в МЭЭМ-Protege ЛМПО осуществляется практически без изменений (лишь добавляется служебная информация для CLIPS). Благодаря реализованному в CLIPS механизму протоколирования процесса логического вывода, существует возможность сохранить для дальнейшего анализа действия, осуществленные ЭС при формировании модели. Протокол вывода передается в МЭЭМ-Twiki для дальнейшего отображения и анализа.
Экспертная система управляет процессом формирования модели и активно взаимодействует с модулем МЭЭМ-расчет, вызывая ее расчетные процедуры.
Возможность модульной организации правил в CLIPS позволяет реализовать экспертную систему с доской объявлений, так как каждый модуль имеет собственный процесс сопоставления образцов и план решения задачи. На самом верхнем уровне для каждого этапа моделирования создается свой модуль. Далее правила, относящиеся к определенной ПФМ, также группируются в отдельный модуль. В результате получается двухуровневая система досок объявлений, что значительно облегчает анализ и сопровождение БЗ.
МЭЭМ-Twiki. Одной из важных задач при формировании моделей является документирование процесса их построения. Это становится еще более важным, когда отдельные этапы данного процесса выполняются в автоматическом режиме. Результаты вычислений и решений, принятых в экспертной системе, сохраняются в МЭЭМ-Twiki. Данный модуль разработан на основе свободно распространяемой системы Twiki, которая используется для создания структурированных web-эн-циклопедий. Благодаря расширяемости Twiki за счет плагинов, возможны различные формы представления информации: текст, таблицы данных, графики и диаграммы. МЭЭМ-Twiki может также использоваться как MQ-система, средство для удаленного взаимодействия разработчиков моделей, архив файлов с исходными данными или сформированными моделями.
Программный комплекс применялся для параметрической идентификации и проведения многовариантных расчетов по МЭЭМ хозяйственного развития азиатской части России [5].
В заключение можно сделать следующие выводы. ИПК «МЭЭМ» обеспечивает возможность сохранения опыта, полученного в процессе построения МЭЭМ для некоторого объекта в формализованном виде (БЗ математического моделирования, процедуры формирования модели).
Таким образом, полученный опыт может использоваться для автоматизации следующих задач моделирования:
- формирование исходного набора моделей на основе информации из ЛМПО в соответствии с различными методиками построения (ПФМ);
- автоматическое обновление модели при изменениях в ЛМПО (добавление новых факторов и отношений);
- использование МЭЭМ, разработанной для некого региона, для автоматического формирования модели другого региона с учетом его специфических особенностей; в этом случае для новой модели требуется задание ЛМПО, а для базовой -ЛМПО и самой модели, представленной в БЗММ.
Такой подход значительно сокращает время разработки МЭЭМ.
Программный комплекс можно использовать и для моделирования систем из другой предметной области, не связанных с МЭЭМ, но анализ пригодности встроенного множества моделей для систем другой природы и создание новой структуры ЛМПО - сложная задача, требующая отдельного рассмотрения.
Модули ИПК «МЭЭМ» разработаны на языках C++, Perl, Java на основе объектно-ориентированного подхода.
Его апробация и тестирование проведены на
ОС Microsoft Windows XP.
Литература
1. Гурман В.И. [и др.]. Эколого-экономическая стратегия развития региона: Математическое моделирование и системный анализ на примере Байкальского региона. Новосибирск: Наука, 1990. 184 с.
2. Моделирование и оценка состояния медико-эколого-экономических систем; [под ред. В.А. Батурина]. Новосибирск: Наука, 2005. 249 с.
3. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981. 487 с.
4. Ефимова Н.В., Столбов А.Б., Урбанович Д.Е. Разработка программной системы моделирования динамики заболеваемости населения // Вест. ТГУ 2006. № 18. С. 161-166 (Приложение).
5. Батурин В.А. [и др.]. Сценарный анализ эколого-экономического развития азиатской части России // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2009. № 4. С. 13-18.
УДК 004.422.8:551.509
ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС ПОДГОТОВКИ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ОТЧЕТОВ AMIS.UTILS
А.В. Коробейников; В.Д. Тутарова, к.т.н.
(Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова, [email protected], [email protected])
В работе приводится описание программного комплекса AMIS.Utils, применяемого для подготовки метеорологических отчетов на авиационно-метеорологической станции аэродрома г. Магнитогорска. Кратко рассматриваются программная платформа и назначение комплекса, приводится пример подготовки отчета оператором.
Ключевые слова: программный комплекс, метеорология, отчет, СУБД Oracle, ODBC, ADO, АМИС-РФ.
Исследование состояния погоды и климата является одной из основных задач метеорологии. В последние годы интенсивно и широкомасштабно изменяется состав атмосферы под воздействием антропогенных факторов, а также в результате естественных процессов. Поэтому изучение атмосферных явлений, которыми определяются погода и климат, - чрезвычайно актуальная и сложная задача. Их исследование условно можно разделить на два этапа:
- сбор, предварительная обработка и передача метеоинформации в центры коммутации сообщений;
- обработка полученной информации и построение прогностических моделей динамики погодных явлений и климата в целом, а также предоставление данной информации в картографической форме.
Для сбора и обработки метеорологической информации метеорологи всего мира используют
различные программно-аппаратные комплексы (ПАК) [1], которые можно разделить на три группы: по сбору метеоинформации, по ее обработке, для приема и передачи метеосообщений.
Как правило, на современных метеостанциях используют сразу три типа ПАК.
Комплексы первой группы применяются для сбора метеоданных на метеостанциях техниками-метеорологами и/или наблюдателями. Сбор данных осуществляется как в ручном режиме, так и автоматически, например, с помощью погодных датчиков видимости, влажности, температуры, направления и скорости ветра и пр. К таким комплексам можно отнести КРАМС и АМИС-РФ.
Вторая группа ПАК применяется для построения и анализа различных метеорологических и гидрологических карт. Данные для обработки обычно поступают из центра коммутации сообщений (ЦКС). К данной группе относится ПАК ГисМетео.
