Компьютерные математические модели социально-экономических систем c использованием гис-технологий

Полный текст

Данная статья посвящена памяти нашего коллеги и товарища, известного ученого профессора В. В. Славского, который почти 20 лет проработал на кафедре высшей математики Югорского Государственного Университета.

Виктор Владимир Славский, обладая высоким уровнем знаний и невероятной энциклопедичностью, смог обеспечить руководство в решении научных задач из предметных областей широкого круга. Благодаря своему профессионализму и лидерским качествам Виктор Владимирович выступал в коллективе в роли учителя и наставника. Ему сопутствовали такие личные качества, как отзывчивость, деликатность, надежность, ответственность и тонкое чувство юмора, что делало его настоящим и верным другом, незаменимым в любом научном и жизненном вопросе.

Под руководством профессора В. В. Славского в последнее десятилетие выполнялись научные гранты РФФИ, а именно: № 15-41-00092 «Фолксономический подход в разработке социально-ориентированных геоинформационных систем» и № 18-47-860016 «Компьютерное моделирование динамики социально-экономической системы ресурсодобывающего региона севера России c использованием теории роста, агентного подхода и ГИС-технологий», в работе над которыми принимали участие и авторы данной статьи.

Работа над грантами сопровождалась серией публикаций в различных международных изданиях, 12 из которых входят в реестр базы данных SCOPUS, 17 публикаций изданы в сборниках, включенных в перечень ВАК, 36 публикаций в изданиях, входящих в РИНЦ [1–8]. Помимо этого, были изданы 3 методических пособия, принималось участие в 43 международных и российских конференциях.

В рамках исследовательской работы над грантом РФИИ № 15-41-00092 «Фолксономический подход в разработке социально-ориентированных геоинформационных систем» был получен ряд результатов, наиболее значимые из которых следующие:

• Произведен анализ социально-ориентированных Российских и зарубежных разработок, направленных на удовлетворение информационных потребностей, а также и социально-ориентированных ГИС-продуктов. Установлены возможности и задачи, реализуемые данными продуктами, определен их функционал и средства разработки. Выявлены наиболее удачные решения, применительно к задаче удовлетворения информационных потребностей маломобильных групп граждан [1].
• Произведен анализ информационной потребности маломобильных граждан и людей с ограниченными возможностями. Выработаны решения по наиболее выгодной организации информационных ресурсов, направленных на удовлетворение информационной потребности определенной категории граждан.
• Произведен анализ средств разработки и выявление наиболее оптимальных подходов к созданию проблемно-ориентированных социальных информационных ресурсов [2].
• Спроектировано и реализовано программно-техническое решение для обеспечения возможности сотрудничества группы людей с целью накопления, хранения, анализа и обмена социально-ориентированными данными.
• Спроектирована и реализована интерактивная социально-ориентированная геоинформационная система, предназначенная для получения информации об объектах социальной инфраструктуры, направленная на удовлетворение потребностей маломобильных групп граждан и людей с ограниченными возможностями. На рисунке 1 представлен скриншот созданной геоинформационной системы для МГН, опубликованный в сети Интернет по адресу geowheel.ru [3].

 

Рисунок 1 – Скриншот геоинформационной системы geowheel.ru

 

• Изучены подходы классификации данных. Выявлены недостатки и преимущества методов классификации применительно к задачам сортировки и упорядочивания социально-ориентированных данных. Экспериментальным способом выявлены наиболее адекватные методы классификации данных с целью проведения анализа формальных признаков метода классификации. Онтология представлена как знаковая система, следующим образом:  ON = ⟨C, R, L, Pc, P_LS, P_LR ⟩ , где: C = {c₁,......c_m} – множество понятий в онтологии; R = {r₁,......r_m} – множество бинарных отношений  между понятиями; L = {l₁,......l_m}  – множество лексических меток (словарь онтологии).

• Исследованы возможности комбинирования фолксономического и таксономического подходов классификации данных с целью выявления и объединения наилучших качеств каждого из подходов. Выработаны алгоритмические решения по объединению различных методов классификацию с целью более точного описания свойств и характеристик объектов предметной области. Фолксономическую структуру данных можно трактовать в виде множеств, обладающих свойствами: $O ={\left\{O\right\}}_{i-1}^I$ – множество объектов; $P ={\{ p_j\}}_{j=1}^J$ ; множество признаков объектов $U ={\left\{u_n\right\}}_{n=1}^N$-  множество пользователей; первые два множества O, P генерируются третьим множеством $U, O, P, U ={\left\{o_i, p_j, u_n, \right\}}_{i=1,j=1,n=1}^{IJN}$ ;
• Проанализированы особенности классификации слабосвязанных социально-ориентированных данных. Выявлены наиболее оптимальные подходы упорядочивания и сортировки контекстной и семантической информации применительно к социально-ориентированным данным.
• Исследованы возможности динамического обновления свойств объектов предметной области. Выявлены методы и алгоритмы динамического обновления свойств и характеристик объектов для увеличения релевантности объекта классификации.
• Проанализированы методы публичного использования информационных социально-ориентированных ресурсов. Исследованы возможности классификации одного объекта предметной области сразу несколькими аутентичными логически несвязными свойствами.
• Исследованы возможности формально-контекстного анализа с целью организации классификации социально-ориентированных и пространственных данных и выявления наиболее оптимальных семантических решений. Для обозначения отношения между множествами объектов и признаков  введено множество (O, P введено множество $Y={\left\{<o_i, p_j\right\}}_{i=1,j=1}^{IJ}$ , которое содержит информацию о том, каким набором из множества признаков наделен каждый объект из множества ОСИ, Y 0× P , отношение $<o_i, p_j>$ означает, что объект $o_i$ обладает признаком $p_j$. Формальный контекст выражен как K = (O, P, Y) и представлен в виде бинарной матрицы.
• Изучены возможности установления связей между объектами предметной области, исследованы инструменты и алгоритмы поиска связей между данными. Реализован оригинальный подход поиска связности и близости социально-ориентированных данных с целью организации классификации данных.
• Произведен анализ методов и возможностей построения математических моделей организации классификации социально-ориентированных данных с помощью инструментов формально-контекстного анализа. На основе двух множеств (объекты и их признаки) и известного бинарного отношения между ними, используя операторы Галуа, можно получить формальные понятия. Для произвольных A P и B O определены операторы Галуа: $A^{\text{'}}= \left\{p \in P|\forall o \in A:(oYp) \right\}; B^{\text{'}}=\left\{o \in A|\forall p\in B: (oYp)\right\}. A^{\text{'}}$ - это множество признаков, которыми наделены все объекты, представленные в множестве . $A. B^{\text{'}}$ – это множество признаков, которыми наделены все объекты, представленные в множестве B. Формальное понятие (A, включает в себя множество объектов A ⊆ O  и множество признаков  B ⊆ P, удовлетворяющих условию $B^{\text{'}}=A$ и $A^{\text{'}}=B$.
• Построены новые алгоритмы, направленные на выявление наиболее оптимальных информационно-аналитических решений посредством анализа единиц естественного языка и речи в многообразии семантической информации социально-ориентированных данных.
• Спроектирован и реализован программный модуль, осуществляющий классификацию данных на основании разработанных подходов и алгоритмов классификации данных. Произведена интеграция модуля в разработанную ГИС-систему. На рисунке 2 представлена структурно-функциональная схема геоинформационной системы для МГН в которой отражены элементы и модули ГИС.
• Произведен анализ эффективности исследования применительно к задаче удовлетворения информационной потребности маломобильных групп граждан и людей с ограниченными возможностями [4, 5].

 

Рисунок 2 – Структурно-функциональная схема системы

 

В рамках исследовательской работы над грантом РФФИИ № 18-47-860016 «Компьютерное моделирование динамики социально-экономической системы ресурсодобывающего региона севера России c использованием теории роста, агентного подхода и ГИС-технологий» был получен ряд результатов, наиболее значимые из них следующие:

• Изучены современные подходы и возможности многоагентного моделирования социально-экономических систем и средств распределенного программирования с использованием ГИС-технологий.
• Исследованы технологии мобильных программных агентов для решения задач имитационного моделирования динамических процессов в сложных социально-экономических системах.
• Разработаны концептуальные агентно-ориентированные модели социально-экономических процессов (транспортных, производственных, демографических, и пр.), направленных на изучение влияния экономических параметров на качество жизни ресурсодобывающего региона севера России на примере одного города. Описаны алгоритмы, концептуальные и логические схемы модели, входные и выходные параметры [6].
• Разработана интерактивная агентно-ориентированная динамическая модель с использованием ГИС-технологий города северного региона России. На примере г. Ханты-Мансийска выполнено создание модели с помощью компьютерных средств имитационного моделирования [6]. С созданной моделью проведен ряд экспериментов, выявлены различные сценарии работы модели, определены критические показатели, построены графики и диаграммы на основе полученных в ходе экспериментов данных. На рисунке 3 представлена структурно-функциональная схема разработанной модели.

 

Рисунок 3 – Концептуальная схема модели

 

Уход из жизни В. В. Славского – руководителя проекта, произошел во время работы по гранту. Научное исследование и работа в рамках поставленных грантом задач продолжены членами коллектива и авторами данной статьи.

Об авторах

Сергей Петрович Семенов

Югорский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: samarina_ov@mail.ru

Кандидат физико-математических наук, доцент Института цифровой экономики

Россия, 628012, Ханты-Мансийский автономный округ - Югра, г. Ханты-Мансийск, ул. Чехова, 16

Виктор Владимирович Славский

Югорский государственный университет

Email: info@eco-vector.com

Доктор физико-математических наук, профессор Института цифровой экономики

Россия, 628012, Ханты-Мансийский автономный округ - Югра, Ханты-Мансийск, ул. Чехова, 16

Мария Викторовна Куркина

Email: KocherginGA@uriit.ru

Кандидат технических наук, руководитель Центра космических услуг

Россия

Артём Олегович Ташкин

Югорский государственный университет

Email: anozer_sky@mail.ru

Аспирант Института цифровой экономики

Россия, 628012, Ханты-Мансийский автономный округ - Югра, Ханты-Мансийск, ул. Чехова, 16

Ольга Владимировна Самарина

Югорский государственный университет

Email: samarina_ov@mail.ru

кандидат физико-математических наук, доцент Института цифровой экономики

Россия, 628012, Ханты-Мансийский автономный округ - Югра, Ханты-Мансийск, ул. Чехова, 16

Антон Анатольевич Финогенов

Югорский государственный университет

Email: aafin@ya.ru

кандидат физико-математических наук, доцент Института цифровой экономики

Россия, 628012, Ханты-Мансийский автономный округ - Югра, Ханты-Мансийск, ул. Чехова, 16

Список литературы

Дополнительные файлы