CC BY
231
2. Смирнов И. Г Клиентоориентированная логистика: как учесть потребительский фактор в цепях поставок в условиях экономического кризиса / И. Г. Смирнов // Логистика: проблемы и решения. — 2009. — № 4.
3. Прокофьева Т. А. Логистика транспортно-распределительных систем: региональный аспект / Т. А. Прокофьева, О. М. Лопаткин. — М.: РКонсульт, 2003. — 400 с.
4. Сумец А. М. Эффективность использования логистических технологий в производстве / А. М. Сумец // Логистика: проблемы и решения. — 2009. — № 4.
5. Савченко Л. «Точно в срок»: история, мировой опыт и проблемы внедрения в Украине / Л. Савченко, А. Романенко // Логистика: проблемы и решения. — 2011. — № 2.
6. Гладченко А. Just-in-time. Плюсы и минусы поставок точно в срок — [Электронный ресурс]. — Электрон. дан. — Режим доступа: http://biztimes. ru/index.php.Artid=1054
7. Миротин Л. Б. Эволюция логистической отрасли / Л. Б. Миротин // Логистика: проблемы и решения. — 2009. — № 1.
8. Мартынович Е. «ФМ Ложистик»: восточноевропейский вектор // Транспорт і логістика /
Е. Мартынович. — 2006. — № 13.
9. Гураль Л. Что нам стоит склад построить: группа компании FIM Group — первопроходцы украинского складского девелопмента / Л. Гураль // Транспорт і логістика. — 2006. — № 9-10.
10. Сценко В. А нужно ли отказываться от EXCEL? / В. Сценко // Транспорт і логістика. — 2007. — № 4.
УДК 338.364:656.615.003
О. Н. Панамарева,
канд. экон. наук, доцент, ФГБОУ ВПО «Государственный морской университет имени адмирала Ф. Ф. Ушакова»
ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ГЕОГРАФИЧЕСКИХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ ДЛЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ТЕРРИТОРИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ
ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGY IN GIS FOR THE AUTOMATED CONTROL SYSTEMS OF TERRITORIAL-ECONOMIC PROCESSES
Изучены и обобщены направления исследования искусственного интеллекта (ИИ). Выделены базовые современные технологии ИИ и требования к ним при их использовании в ГИС для автоматизированных систем управления территориально-экономическими процессами в сфере морского транспорта. Указаны причины, определяющие необходимость интеллектуализации ГИС для АСУ ТЭП. Детерминированы новые возможности интеллектуальных ГИС.
Directions of research of artificial intelligence (AI) are studied and summarized. The underlying technologies of AI and requirements for them to use in GIS are identified. The reasons for determining the necessity of intel-lectualization of GIS for automated control system of territorial-economic process are specified. New features and K163 examples of possible intelligent GIS implementations are shown.
Ключевые слова: технологии искусственного интеллекта, ГИС, автоматизированная система управления, территориально-экономический объект, морской транспорт.
Key words: artificial intelligence technology, GIS, automated control system, territorial-economic object, sea transport.
Выпуск 3
ПРЕЖДЕ чем исследовать возможности и перспективы использования технологий искусственного интеллекта (ИИ) в географических информационных системах (ГИС), применяемых для автоматизированных систем управления территориально-экономическими процессами (ТЭП) на морском транспорте (МТ), определимся с понятием ГИС как таковой. Сегодня существует целый ряд определений понятия «географическая информационная система».
Географическая информационная система (ГИС) — система, предназначенная для сбора, хранения, анализа и графической визуализации пространственных данных и связанной с ними информации о представленных в ГИС объектах [1]; также ГИС включают в себя системы управления базами данных (СУБД), редакторы растровой и векторной графики и аналитических средств и применяются в картографии, геологии, метеорологии, землеустройстве, экологии, муниципальном управлении, на транспорте, в экономике, обороне и многих других областях.
Вопросы формирования, использования географических информационных систем (ГИС) занимают умы ученых и практиков уже с середины 1950-х гг., можно сказать, с периода развития научного течения «Исследование операций», когда был осуществлен запуск первого искусственного спутника Земли, появились электронные вычислительные машины (ЭВМ), шифрователи, плоттеры, графические дисплеи и иные периферийные устройства, программные алгоритмы и процедуры графического отображения информации на дисплеях и с помощью плоттеров, осуществилось создание формальных методов пространственного анализа и программных средств управления базами данных (БД).
Геоинформационные системы (ГИС) — это интегрированные в единой информационной среде электронные пространственно-ориентированные изображения (карты, схемы, планы и др.) и базы данных [2]. Они — оптимальная платформа для разработки и принятия системных решений в сфере транспорта, в том числе и морского транспортного комплекса. Территориальная распределенность транспортных систем, состоящих из многочисленных взаимосвязанных ТЭО — участников территориально-экономических процессов (ТЭП), обеспечивающих осуществление транспортировки грузов и пассажиров, обусловливает возможность и необходимость создания единой автоматизированной системы управления (АСУ), базирующейся на реализации ГИС-технологий. В настоящее время в ГИС наблюдается переход от применения простых программ, предназначенных для просмотра электронных цифровых карт, к комплексным программным приложениям, используемым для пространственного моделирования процессов, протекающих не только в модельном, но и в реальном времени. При этом известные традиционные технологии программирования для разработки высокоуровневых ГИС-прило-жений со сложносистемной внутренней логикой — тормозящий фактор в этом направлении. Практика подтверждает, что в современных условиях хозяйствования транспортных территориально-экономических объектов в состав ГИС уже сегодня необходимо включать элементы искусственного интеллекта (ИИ).
<ч Согласно информации, представленной в источниках [3, с. 7-11; 6, с. 40-45; 7; 12, с. 195—
|? 207], ИИ имеет все характеристики отдельной научной дисциплины. Поэтому в целях данного
ш научного исследования на основе упорядочения полученных в рамках указанной сферы научных
164 результатов, данных, знаний, используемых в различных направлениях исследований на рис. 1 представлена обобщенная классификация направлений исследования ИИ; в ее основе лежат такие базовые аспекты, как теория, технология, практика.
Рис. 1. Обобщенная классификация направлений исследования ИИ на базе трех основных аспектов — теория, технология и практика
Необходимо также отметить, что интеллектуальные информационные технологии незаменимы в слабоструктурированных предметных областях, где отсутствуют строгие математические теории и точные алгоритмы обработки информации (особенно это касается сложных (взаимосвязанных технических, технологических, организационных, управленческих, информационных, финансовых, экономических и др.) процессов, протекающих в рамках сферы деятельности ТЭО на морском транспорте и смежных видах транспорта). Кроме того, большинство ГИС-приложений также относятся именно к таким предметным областям. В то же время интеллектуальные технологии могут применяться и для решения традиционных задач геоинформатики, имеющих хорошо структурированную теоретическую основу. Главные результаты ИИ, включая образцы разработок в рамках концепции ЭВМ пятого поколения и экспертные системы, были достигнуты в рамках символьного направления на базе традиционных вычислительных систем последовательного действия (при решении ситуационных задач). К настоящему времени в рамках символьного направления ИИ создан широкий набор технологий контроля над управлением знаниями. Использование результатов этого направления в достаточно узких областях, где существуют строгие правила и современные компьютеры превосходят возможности мозга (вычислительные задачи, перебор альтернатив и др.), может быть особенно эффективным. Помимо этого, наблюдается все возрастающий интерес к решению проблем распределенного интеллекта, связанного с многоагентными (многопрограммными) системами, без которых сегодня трудно представить работу и организацию системы управления ТЭО, участвующими в ТЭП, обусловливающих реализацию транспортного процесса.
Исходя из вышесказанного, важно провести исследование именно технологических и прикладных решений на предмет возможности их интеграции в ГИС для АСУ ТЭП. Базовые современные технологии ИИ, развитие которых позволяет говорить о прикладном характере их реализации, в обобщенном виде представлены на рис. 2, сформированном на основе изучения информации из источников [3; 6; 7; 12].
Выпуск 3
го
*
л
CÛ
|16в]
Рис. 2. Базовые современные технологии искусственного интеллекта
Именно на базе этих данных был проведен анализ применимости различных технологий интеллектуализации для предметной области ГИС для АСУ ТЭП. При этом предполагается, что их применимость определяется выполнением основных требований, которые представлены на рис. 3.
I ОСНОВНЫЕ ТРЕБОВАНИЯ, ПРЕДЪЯВЛЯЕМЫЕ К ТЕХНОЛОГИЯМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА, ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ВОЗМОЖНОСТИ
ИХ ПРИМЕНЕНИЯ В ОБЛАСТИ ГИС ДЛЯ АСУ ТЭП
Полный и легкий доступ к информации
Легкость сопровождения и модификации при изменении требований к работающим приложениям (программам)
Открытость архитектуры для интеграции дополнительных функциональных модулей
Поддержка различных стандартов форматов данных
Высокая степень повторного использования исходного кода и других информационных ресурсов приложений
Динамическая настройка программной системы на предметную область (решаемую задачу) без дополнительного программирования и перекомпиляции
У Общность архитектуры программной системы как для работы на автономных компьютерах, так и в локальных и глобаль ных вычислительных сетях
Рис. 3. Основные требования для определения возможности применения технологий ИИ
в области ГИС для АСУ ТЭП
£
Основные причины, определяющие необходимость интеллектуализации ГИС для АСУ ТЭП
5
Ограниченность применяемых традиционных математических методов моделирования и невозможность решения с их помощью неформализованных задач (это большинство управленческих задач). вызванная этим необходимость имитации в программной среде отдельных элементов мыслительной деятельности человека
и
Сложность общения пользо-вателя-диспетчера (оператора) с вычислительной средой, обеспечения диалога между человеком и машиной, решения задач пользователем на естественном для человека языке без участия посредни-ка-программиста
гг
Отсутствие наглядных средств оценки достоверности результатов моделирования планируемых управленческих решений и связное с этим психологическое недоверие к ним
Рис. 4. Основные причины, определяющие необходимость интеллектуализации ГИС для АСУ ТЭП
Я
Учитывая вышеуказанные причины (см. рис. 4) при разработке современного программного обеспечения вопросу внедрения методов ИИ в ГИС уделялось достаточно большое внимание, что подтверждается осуществленными исследованиями [5, с. 72-79; 7; 9, с. 45-61; 11] и научнопрактическими разработками [10; 18]. Так, известны работы и по внедрению средств ИИ в АСУ транспортом, системы глобального позиционирования и навигации [4; 5]. Результатом этих работ стало внедрение средств обоснования решений в соответствующих пунктах систем управления и их комплексах прикладного программного обеспечения.
Подобные исследования проводились так же и за рубежом. Изучение информации из некоторых зарубежных источников [13, р. 91-96; 14, р. 395-398; 15, р. 105-114; 16; 17] позволило обобщить информацию по зарубежному опыту интеллектуализации ГИС. Так, по заключению
Выпуск 3
иностранных специалистов, исследования и технологические проработки в области применения средств ИИ на ГИС-платформе в последнее время постоянно расширяются и уже дают практические результаты. Но при этом следует отметить, что анализ работ отечественных и иностранных авторов [4; 5; 10-18] позволяет утверждать, что геоинформационные приложения с элементами ИИ не получили широкого внедрения и распространения в процессе деятельности управленческих служб, департаментов, отделов, подразделений и систем ТЭО, особенно на морском транспорте. Уровень российских разработок сегодня находится на концептуально-исследовательском уровне изучения и опытного внедрения, а уровень разработок отдельных ведущих зарубежных стран поднялся лишь в единичных случаях выше опытной эксплуатации. Таким образом, основное количество разработок находится на уровне «исследовательского прототипа», «опытного образца» или «пилотного» проекта.
Наиболее значимый прогресс в сфере ИИ достигнут в рамках программных систем, основанных на знаниях, в частности в рамках технологии экспертных систем. Именно интеграция экспертных систем как типичных представителей систем ИИ в состав ГИС для АСУ ТЭП может позволить осуществить их достаточно полную интеллектуализацию.
В основе разработки моделей представления знаний (МПЗ) сегодня лежит концепция онтологий. При разработке профессионального тезауруса — точной спецификации структуры определенной предметной области, описанной средствами специализированной среды инженерии знаний или языка описания метаданных (RDF, OWL и др.) — так же как и для классических МПЗ, выполняется выявление состава понятий предметной (исследуемой) области и логических связей (отношений) между ними, их идентификация и формализация. Конечный результат разработки профессионального тезауруса как базиса для представления концепций (элементов знаний) и связей между ними в предметной области приложения — иерархия классов, отражающих понятия предметной области и связи между ними (в рамках объектно-ориентированного подхода).
Применение экспертных систем как средства поддержки и принятия управленческих решений [8] с использованием ГИС для АСУ ТЭП обеспечивает получение качественно новых возможностей при их моделировании, в обосновании сложных управленческих решений. На рис. 5 показаны такие возможности.
(Ч
*
U
ш
Рис. 5. Новые возможности в моделировании территориально-экономических процессов при применении экспертных систем с использованием ГИС
Экспертная система при этом используется в качестве средства поддержки и принятия управленческих решений ЛПР в рамках ТЭО в целом и в рамках его отдельных элементов при реализации ТЭП, то есть:
— во-первых, как традиционное средство интеллектуальной поддержки ЛПР;
— во-вторых, как система управления различными процессами, в частности моделированием, работающая в соответствии с определенными «сценариями».
Указанные на рис. 5 возможности сегодня актуальны, особенно в условиях реализации Транспортной стратегии Российской Федерации на период до 2030 г., ФЦП «Развитие транспортной системы России (2010-2015 годы)», ФЦП «Государственная граница РФ (2012-2020 гг.)», Морской доктрины на период до 2030 г. [19, с. 14-90], ФЦП «Электронная Россия». Аспекты использования этих возможностей в области транспорта, и в первую очередь морского транспорта, требуют серьезной научной и более детальной технико-экономической проработки. Подтверждением является то, что в рамках заседания Морской коллегии РФ 29.03.2013 г., проведенного на базе ФГОУ ВПО «ГМУ им. адмирала Ф. Ф. Ушакова», так же поднимались вопросы совершенствования транспортного процесса на базе применения современных инновационных информационных технологий и глобальных информационных систем.
Список литературы
1. Географическая информационная система — [Электронный ресурс]. — Электрон. дан. — Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/ — (дата обращения: 04.10.2012).
2. Геоинформационные системы на базе инструментальных средств фирмы ДИАС — [Электронный ресурс]. — Электрон. дан. — Режим доступа: http://www.dias.ru/products/gis/ — (дата обращения: 04.10.2012).
3. Берлянт А. М. К концепции развития ГИС в России / А. М. Берлянт, Е. А. Жалковский // ГИС-обозрение. 1996. — № 1 (7).
4. Джонс Дж. К. Методы проектирования / К. Дж. Джонс; пер. с англ. Т. Г. Бурмистровой, И. В. Фриденберга; под ред. В. Ф. Венды, В. М. Мунипова. — 2-е изд., доп. — М.: Мир, 1986. — 326 с.
5. Диггелен Ф. GPS для ГИС. Аналитический обзор / Ф. Диггелен // ГИС-обозрение. — 1995. — № 3-4.
6. Мусаев А. А. Интеграция автоматизированных систем управления крупных промышленных предприятий: принципы, проблемы, решения / А. А. Мусаев, Ю. М. Шерстюк // Автоматизация в промышленности. — 2003. — № 10.
7. Наумов В. Н. Информационная технология корабельных АСУ / В. Н. Наумов, Я. А. Ива-кин. — Петродворец, ВМИРЭ, 2001. — 142 с.
8. Попов Э. В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ /
Э. В. Попов. — М.: Наука, 1997. — 288 с.
9. Попович В. В. Интеллектуальная ГИС в системах мониторинга / В. В. Попович [и др.] // Тр. СПИИРАН. — СПб.: Наука, 2006. — Вып. 3, т. 1.
10. Панамарев Г. Е. Геоинформационная поддержка управления сложными территориальными объектами и системами: моногр. / Г. Е. Панамарев, С. И. Биденко. — Новороссийск: МГА им. адм. Ф. Ф. Ушакова, 2011. — 257 с.
11. Перепелкин С. П. Обоснование требований к оценкам контролирующих кибернетических устройств. Применение технических средств и программированного обучения в высшей школе / С. П. Перепелкин. — М.: Сов. радио, 1965. — 169 с.
Выпуск 3
12. Печников А. Н. Проектирование и применение компьютерных технологий обучения / А. Н. Печников, Ю. А. Ветров. — СПб.: БГТУ, 2002. — Ч. 1: Концепция систем автоматизированного обучения и моделирование процессов деятельности: [текст]. — Кн. 1, 2.
13. Popovich V. Data for Geographic Information Systems / V. Popovich, A. Pankin, Y. Ivakin // 11th International Conference on Urban Regional Development in the in information society (CORP 2006), February 12-16: Proc. — Vien, 2006.
14. Sorokin R. Intelligent Geoinformation Systems for Modeling and Simulation / R. Sorokin // The International Workshop on Harbor, Maritime and Multimodal Logistics Modeling & Simulation (HMS-2003): Proc. — Riga, 2003.
15. Sorokin R. Application of artificial intelligence methods in geographic information systems / R. Sorokin, Y. Ivakin // Information Fusion and Geographic Information Systems: International Workshop (IF&GIS2005), September 25-27: Proc. — St. Petersburg, 2005.
16. Tomlin C. D. Geographic Information System and Cartographic Modeling / C. D. Tomlin. — N. Y.: Prince Hall, 1990. — 249 p.
17. Intelligent Situation Awareness on GIS Basis. MILCOM 2006, November 17-21: Proc. / M. Voronin [et al.]. — Washington, 2006.
18. WalfordN. Geographical Data Analysis / N. Walford. — N. Y.: John Wiley & Sons, 1995.
19. Южный флот — авангард России // Морская политика России. Люди, события, факты. — Официальный печатный орган Морской коллегии при Правительстве Российской Федерации. — 2013. — № 4.
УДК 629.122.004.62 Е. П. Копцева,
канд. экон. наук, доцент, ГУМРФ имени адмирала С. О. Макарова;
А. Н. Лазарев,
д-р техн. наук, профессор, ГУМРФ имени адмирала С. О. Макарова
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ОЦЕНКИ НАКОПЛЕННОГО ИЗНОСА СУДОВ THEORETICAL FRAMEWORK FOR THE ASSESSMENT OF ACCUMULATED DEPRECIATION OF SHIPS
Рассматриваются существующие методы оценки наколенного износа судов. Проанализированы временныiе параметры, связанные с возрастом судна и возможными сроками его физической и экономической жизни.
Выделен метод оценки, обусловливающий актуальность и позволяющий сочетать простоту и точность получения уровня накопленного износа.
The article reviews existing evaluation methods for assessment of accumulated depreciation of ships. The temporal parameters associated with the age of the vessel and the possible timing of its physical and economic lives are analyzed.
The selected Method of evaluation, specifies the currency and combines the simplicity and accuracy of the level of accumulated depreciation.
Ключевые слова: накопленный износ, эффективный возраст, физическая жизнь, экономическая жизнь.
Key words: accumulated depreciation, effective age, physical lives, economic lives.
