Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему

Исследование технологии визуального моделирования в геоинформатике

ВАК РФ 25.00.35, Геоинформатика

Автореферат диссертации по теме "Исследование технологии визуального моделирования в геоинформатике"

На правах рукописи

Мазина Анастасия Сергеевна

ИССЛЕДОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИИ ВИЗУАЛЬНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ В ГЕОИНФОРМАТИКЕ

Специальность 25 00 35 - "Геоинформатика"

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических на) к

Москва 2004 г

Работа выполнена на кафедре "Геодезия и геоинформатика" Государственного общеобразовательного учреждения высшего профессионального образования "Московский государственный университет путей сообщения Министерства путей сообщения Российской Федерации" (МИИТ).

Научный руководитель - доктор технических наук, профессор Цветков Виктор Яковлевич

Научный консультант - доктор технических паук, профессор Бучкин Виталий Алексеевич

Официальные оппоненты - доктор технических наук, профессор Масленников Александр Сергеевич:

кандидат технических наук, доцент Алтынов Александр Ефимович

Ведущая организация - Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Петербургский государственный университет путей сообщения»

Защита состоится «О? Ь » на заседании диссертационного совета

Д 218.005.11. при Московском государственном университете путей сообщения по адресу: 127994, г. Москва, ул. Образцова, 15, МИИТ, ауд 1235

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета

Отзыв на автореферат в двух экземплярах, заверенный печатью, просим направлять в адрес диссертационного совета.

Автореферат разослан

<«¿7» (^С^ЙиЛ 2004 г.

Ученый секретарь диссертационного совета доктор технических наук, профессор

Ю.А Быков

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы.

С ростом информатизации общества возникла проблема обработки все более информативных сообщений. Это поставило задачу обработки файлов большего объема и разработки методов человеко-машинного анализа этой информации Одним из решений этой проблемы является визуальное моделирование.

Возрастает требование к оперативности принятия решений. Визуальные модели широко используются в существующих технологиях управления проектированием систем, сложность, масштабы и функциональность которых постоянно возрастают. Визуальные модели позволяют наладить плодотворное взаимодействие между заказчиками, пользователями и командой разработчиков.

Сложность разрабатываемых систем продолжает увеличиваться, и поэтому возрастает актуальность использования визуальных методов моделирования.

Визуальные модели широко используются, но не разработаны общие подходы к ним. В настоящее время не выполнено научное обобщение методов визуального моделирования, не дана классификация подходов, не дано научное обоснование применения визуального моделирования. Это обуславливает актуальность диссертационных исследований.

Цель работы Исследование и развитие теоретических вопросов, а также разработка методов и технологий визуального моделирования.

Данная цель приводит к необходимости решения следующих задач:

1) Исследовать и обобщить методы визуального моделирования в геоинформатике:

2) На основе разработанных методов создать методику и алгоритм визуальной модели оптимизации графика движения железнодорожного транспорта

3) Исследовать применение методики на реальном примере участка «Белогорск -Благовещенск» Забайкальской железной дороги;

Методика исследования. Исследование опиралось на основы геоинформатики, теорию оптимизации, а также на научно-методологические принципы геоинформационного и математического моделирования.

В основу практической части диссертации положены методы математического и визуального моделирования, и как дополняющие их численные методы и методы оптимизации.

Научная новизна.

1) Проведена классификация методов визуального моделирования;

2) Исследованы и обобщены методы

'библиотека

! ¿ЧЯЕЙР.,

3) Разработана технологическая модель визуального моделирования в геоинформатике;

4) Методы, предложенные в данной работе, могут быть использованы в качестве оперативного и эффективного способа анализа большого объема информации;

5) Разработана математическая модель оптимизации графиков движения железнодорожных транспортных средств, которая служит основой дальнейшего визуального моделирования;

6) Разработана визуальная модель коррекции графика движения железнодорожных транспортных средств при возникновении внештатных ситуаций;

7) Результаты исследования являются новым развитием методов моделирования в геоинформатике.

На защиту выносится

1) Классификация методов визуального моделирования;

2) Технологическая модель визуального моделирования в геоинформатике;

3) Визуальная модель коррекции графика движения железнодорожных i ранспортных средств при возникновении внештатных ситуаций.

Практическая ценность

1) На основе предложенных методов снижается информационная нагрузка на лицо, принимающее решение;

2) Повышается безопасность движения за счет оперативных, оптимальных корректировок внештатных ситуаций;

3) Результаты исследования позволяют оптимально сочетать разные методы визуального моделирования для комплексного решения сложных задач геоинформатики.

Реализация работы Основные положения данной работы были применены для решения задачи оптимизации графика движения железнодорожного транспорта участка «Белогорск-Благовещенск» Забайкальской железной дороги.

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались на заседаниях кафедры «Математического анализа и моделирования» Амурского государственного университета, научно-практической конференции МГУПС (2004 г.), научно-практической конференции МГУГ'иК (2004 г.)

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 5 работ.

Структура и объем работы Диссертация состоит из введения, четырех глав, основных выводов, 4 приложения, а также списка используемых источников, включающего наименований 112. Работа изложена на 157 страницах, содержит 13 рисунков.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, определены цель и задачи исследований, дается основная характеристика работы и обосновывается необходимость данного исследования.

В первой главе «Визуальное моделирование» объектом исследования является визуальное моделирование как современный этап обработки информации.

Информатизация общества привела к возрастанию информационной нагрузки и необходимости находить новые научные и технологические решения для обработки и анализа информации. Одним из решений пой проблемы является визуальное моделирование.

Визуальное моделирование использует в своей основе изображения. Изображение обычно обладает большей информативностью (на 2-3 порядка больше чем текст) и меньшей степенью абстрактности, то есть является более гибким каналом, чем текст или цифра.

В настоящее время можно определить следующую классификацию визуального моделирования по предметным областям(рис. 1).

Большинство из этих методов применяются в геоинформатике.

Одними из основных информационных систем в геоинформатике являются геоинформационные системы.

Следует отметить важность визуального моделирования для ГИС.

Т.к. ГИС является интегрированной информационной системой, то главной целью ее является ввод, унификация, интеграция, хранение, обработка, анализ и представление информации(рис.2).

В подсистеме обработки данных можно выделить не только блок картографического представления, как это было ранее, а так же блок визуального моделирования, который включает в себя: 3Э-моделирование, эвристическое моделирование, анимацию, визуальное моделирование процессов, визуальную оптимизацию. Кроме того, картографическое представление также является частью визуального моделирования.

Рис.1. Классификация визуального моделирования

Визуальные модели по аспекту реализации можно разделить на статические (электронные карты, неизменяемые изображения) и динамические (анимации, интерактивные изображения, изменяемые изображения). По аспекту размерности визуальные модели делятся на плоские (2D), квазиобъемные (2,5D) и трехмерные (3D). В аспекте цвета можно выделить: контроль пороговых значений, цветопередачу объектов и цветопередачу характеристик.

Визуальные модели в отличие от статических изображений могут выполнять три основные функции, позиционную, индикационную, знаковую.

Знаковая функция заключается в указании значения того, что за объект отображается в данной визуальной модели. Т.е. исследователь должен понимать смысл изучаемой визуальной модели.

Рис.2. Визуальное моделирование в геоинформатике

Позиционная функция заключается в указании места пространства, в котором проходит исследование или анализ.

Индикационная функция заключается в указании наличия данного объекта (явления) или наличия его состояния (изменения).

Выделяют три вида программных средств, работающих с визуальными моделями:

К первому относятся методы, позволяющие СОЗДАВАТЬ исходные модели.

Во второй вид входят методы, предназначенные для ОБЪЕДИНЕНИЯ исходных графических моделей в системы, сценарии, включая, если надо текст, звук или анимацию.

В третий вид входят методы, предназначенные для показа (визуализации) готовых сценариев визуального моделирования. Они в частности, позволяют осуществлять и межплатформенный обмен.

Визуальное моделирование в геоинформатике можно определить как визуальное геоинформационное моделирование (ВГМ).

Основу геоинформационного моделирования как специализированной ГИС-технологии составляют преобразования,- основанные на теоретико-множественных отношениях, законах формальной логики, алгоритмах обработки изображений и многом другом.

Таким образом, ВГМ основано на теоретико-множественном подходе с включением в процесс моделирования лица, принимающего решение (ЛПР).

ВГМ включает цветопередачу статической информации для отображения различных интервалов статистических значений. Кроме того, оно использует динамические визуальные модели, доступные прямому воздействию оператора.

Визуальное моделирование позволяет проводить, в первую очередь, качественный анализ, во вторую, количественный.

Качественный анализ основан на обобщении количественных показателей и выделении пороговых значений с помощью цвета, формы.

Количественный анализ основан на детализации визуальных характеристик, доступных глазу.

Визуальное моделирование основано на прямой и обратной связи визуальных моделей с числовыми характеристиками

Прямая связь служит основой построения визуальной модели на основе числовых данных или расчетов.

Обратная связь заключается в том, что изменения визуальной модели в ручную приводит к изменению числовых данных или к изменению условий расчета и новым расчетным процедурам, включая оптимизационные задачи.

Определив условия развития ситуации или набор сценариев, на основе визуального моделирования можно изменить визуальную модель вручную, задав тем самым новые условия оптимизации и получить новые оптимизационные решения в рамках заданных сценариев.

Во второй главе «Визуальное программирование как часть визуального моделирования» содержится общая характеристика методов объектно-ориентированного подхода, и как дополняющего его визуального программирования.

Рассмотрен и проанализирован ряд важных вопросов, касающихся основных преимуществ объектно-ориентированного программирования перед событийным и структурным программированием.

В результате анализа процедурного подхода программирования были выявлены определенные недостатки, связанные с тем, что в ходе программирования происходит разделение данных и процедур на фрагменты.

Это вызывает необходимость использования принципиально новых методов и подходов.

Стремление сделать разработку программ наглядной и, за счет этого, эффективной привело к формированию специального направления, получившего название "визуальное программирование".

Визуальное программирование поддерживает различные виды деятельности по созданию программ - от проектирования до сборочного производства. Средства визуального программирования обычно решают задачи построения пользовательского интерфейса и упрощения разработки приложения путем замены метода написания программы на метод конструирования. Сводя разработку к компоновке наглядных представлений, которые в итоге задают программные компоненты, визуальное программирование позволяет создавать прикладные программы практически "без программирования". Позволяя непрофессиональным пользователям создавать программы на основе наборов примитивных компонентов, упрощается разработка приложений и повышается эффективность решения прикладных задач. Как правило, основой визуальных языков программирования является объектно-ориентированное программирование.

Визуальное программирование, бесспорно, обладает достоинством наглядного представления информации и гораздо лучше соответствует природе человеческого восприятия, чем методы традиционного, текстового программирования. Однако практически все визуальные средства нуждаются в дополнении функциями, которые не могут быть представлены в виде графических конструкций и требуют текстового выражения.

В третьей главе «Построение и визуализация цифровых моделей» объектом исследования являются определение и особенности ГИС, цифровое моделирование, а также визуальная обработка информации и визуализация цифровых моделей.

Современные геоинформационные системы (ГИС) представляют собой новый тип интегрированных информационных систем, которые, с одной стороны, включают методы обработки данных многих ранее существовавших автоматизированных систем (АС), с другой - обладают спецификой в организации и обработке данных. Практически это определяет ГИС как многоцелевые, многофункциональные системы.

Автоматизированная обработка информации в ГИС предполагает использование ряда технологических процессов из различных смежных предметных областей: фотограмметрии, САПР, АСНИ и т. д.

Моделирование в ГИС носит наиболее сложный характер по отношению к другим автоматизированным системам. Но, с другой стороны, процессы моделирования в ГИС на каждом, системном уровне и в какой-либо из рассмотренных систем весьма близки. В целом основы моделирования и построения моделей в ГИС должны базироваться на известных принципах и подходах, которые применяют в других АС.

В силу этого были рассмотрены технологии функционирования достаточно апробированных автоматизированных систем, таких, как АСНИ, САПР, АСИС, экспертные системы (ЭС), что позволило при оптимальном учете их специфики использовать технологические достижения и решения, применимые во всех исследуемых предметных областях.

Во всех системах можно выделить общее - использование цифровых моделей.

Термин «цифровое моделирование» - синоним термина «компьютерное моделирование». В отличие от теоретических моделей цифровые являются их формой представления для обработки на ЭВМ.

В отличие от теоретических моделей цифровые являются их формой представления для обработки на ЭВМ. Из этого следует, что цифровая модель может иметь в качестве структурной основы иерархическую, реляционную, сетевую или комплексную модель.

Рис.3. Основные типы информации

В геоинформатике цифровое моделирование заключается в использовании возможностей математических методов и программных средств для моделирования объектов земной поверхности

Цифровые модели оперируют с различными типами информации (рис.3).

Первые два типа информации (метрическая и атрибутивная) определяются логической структурой ЦМ и не зависят от выбора СУБД. В силу этого их можно назвать внутренними по отношению к ЦМ- Синтаксическая информация зависит от технологии использования ЦМ с учетом конкретных технических средств и их возможностей. Она является внешней по отношению к ЦМ, зависит от выбора СУБД и технологии обработки информации и по этому находится в тесной взаимосвязи с физической структурой ЦМ.

Понятия логической и физической структуры ЦМ являются развитием и расширением понятий логической и физической модели данных.(рис.4)

Структура

Логическая

Топология Информационная основа

Схемы Логические записи

Физическая

Топология Информационные потока

Схемы Физические записи

Рис. 4. Логическая и физическая структура ЦММ

Свойства цифровой модели местности можно представить виде следующей схемы (рис. 5).

Для повышения производительности обработки данных в ГИС используется метод визуальной обработки информации, основанный на выделении и обобщении необходимых данных и представлении их в визуальной форме.

Представление данных в графической форме позволяет на порядки быстрее анализировать информацию.

Визуальная обработка информации эффективна тем, что она позволяет представить ситуацию в виде образов. Это обобщает информацию и позволяет принимать решения.

Визуальная обработка основана на использовании систем компьютерной графики, включающих в свой состав базы данных моделей и методы их обработки.

Рис.5. Свойства цифровой модели местности

Визуальная обработка на уровне пользователя упрощает процесс обработки данных и снижает уровень, требуемых при обычных методах обработки, специачьных знаний в области программирования и предметной области.

ГИС как интегрированная информационная система включает в свой состав систему компьютерной графики и базы данных. Поэтому в ГИС поддерживается визуальная обработка информации. Ото делает привлекательными и доступными ГИС для широкого круга пользователей.

ГИС можно рассматривать как особый вид систем компьютерной графики, который позволяет визуально представлять разные объекты и явления в единой системе поверхности Земли.

Основой визуальной обработки информации служат графические модели, хранимые в ГИС. Ими являются цифровые карты и цифровые модели. Цифровая карта позволяет моделировать обычную карту средствами компьютерной графики. Цифровая модель больше соответствует реальному расположению точек местности.

Цифровая карта наиболее удобна для простой визуальной обработки двухмерной информации. Работа с цифровой картой как с визуальным объектом требует меньших вычислительных ресурсов.

Цифровые модели применяются при проектировании и моделировании. Обработка трехмерных цифровых моделей требует значительных вычислительных ресурсов и аналитических средств.

Визуальная обработка информации позволяет пользователю, не рассматривая атрибутивные табличные данные, работать с графическими данными, что существенно повышает скорость обработки и анализа данных.

В четвертой главе «Применение геоинформационного визуального моделирования для решения практических задач» в ходе исследований выявлены различия между визуальным моделированием в геоинформатике и объектным моделированием, например в компьютерной графике.

Первое основное различие состоит в том, что визуальное моделирование в геоинформатике (ВМГ) должно использовать (и использует) ассоциативные связи между графическими объектами и объектами базы данных или ситуации.

Под ситуацией понимают связанный набор сценариев развития некой ситуации (например на железнодорожном транспорте) или набор альтернатив одного "дерева решений" или нескольких связанных.

Это различие заключается в наличии свойства ассоциативности графики — базы данных - ситуации Или прямой связи базы данных - графики.

Второе важное различие заключается в создании свойства активизации визуальных моделей в геоинформатике

В отличии от большинства графических моделей, представляющих собой изображения чего-либо, в ВМГ существует возможность активизации модели для воздействия на нее оператором или ЛПР (лицо, принимающее решение)

Это свойство создает возможность обратной связи между графикой и базой данных или ситуацией. В свою очередь, это создает возможность управления базой данных или ситуацией путем изменения графики.

Третье различие состоит в неоднородности общей визуальной модели в геоинформатике, т.е. состоит из разных классов графических моделей (точечных, линейных, полигональных) и, кроме того, независимых моделей в каждом классе Каждая модель (графический объект) может быть активизирована независимо от других объектов этого же или других классов.

Четвертое различие состоит в том, что в отличии от изображения графические модели в геоинформатике образуют систему связанных отдельных графических моделей.

Это достигается за счет интеграции данных в геоинформатике Это свойство дает возможность осуществлять взаимодействие между различными моделями разных или общих классов при сохранении целостности и непротиворечивости базы данных или ситуации, ассоциативно связанной с визуальной моделью.

Все эти свойства: ассоциативности, возможности активизации частей визуальной модели, неоднородности, интеграции - дают возможность организации визуального моделирования в геоинформатике.

Схематически геоинформационное визуальное моделирование в геоинформатике представляется в виде следующей обобщенной последовательности действий.

1) Создание системы визуальных моделей, ассоциативно связанных с базой данных, с реальной ситуацией или с базой данных и реальной ситуацией совместно,

2) Активизация элемента (элементов) общей визуальной модели. Воздействие на активизированную визуальную модель ЛПР при эвристическом подходе или оператором при наличии регламентированных предписаний (перемещение, объединение, наложение переходов от одного сценария к другому, переход от одной альтернативы к другой по "дереву решений")

3) Изменение качества активной части визуальной модели в следствии воздействия на нее. Изменение количественных характеристик базы данных, ситуации или условий выбора альтернатив за счет ассоциативных связей между активизированной частью визуальной модели и ее описания в базе данных, ситуации или дереве решений.

4) Обновление базы данных или передачи количественных характеристик в оптимизационную задачу ситуации или в набор альтернатив дерева решений.

5) Получение обновленной базы данных или нового оптимизационного решения, или нового условия выбора альтернатив

6) Обеспечение целостности и непротиворечивости решений за счет интеграции или выбора решений в рамках заданных сценариев или услой ограничения.

7) Исследование прямой связи и вывод результатов: обновленной базы данных, нового оптимизационного решения, новой альтернативы.

Этим создается возможность оперативного анализа и управления ситуациями без необходимости длительного ввода большого числа цифровых данных.

Данный подход демонстрируется ниже на примере управления ситуацией на участке железной дороги.

Геоинформационные системы можно применять практически во всех областях, т. к. они предназначены для решения различных задач науки и производства на основе использования пространственно-локализованных данных об объектах и явлениях природы и общества. Основой ГИС является возможность связывания пространственной и описательной информации, а также ее совместного анализа.

На данном этапе развития ГИС актуально применение их в транспорте.

ГИС является средством принятия более обоснованных решений. Тес помощью ГИС можно решать задачи планирования, оптимизации и управления на железной дороге.

Для нормального функционирования железнодорожной транспортной сети немаловажным является обеспечение передвижения поездов на участке железной дороги согласно установленным графикам движения

В главе рассмотрены методы разрешение внештатных ситуаций, возникающих по причине уклонения движения поездов от установленного расписания

Осуществлено решение задачи логистики при возникновении внештатной ситуации необходимо так оптимизировать движение железнодорожных средств, чтобы их расхождение с существующим графиком движения было минимально.

Эта задача решается с применением математических моделей и включением в решение методов визу&чьного моделирования На основе этого строится решение поставленной выше задачи

Для этого решение исходной задачи разбивается на два этапа.

а) Построение математической модели графика движения железнодорожных поездов,

б) Оптимизация графика движения железнодорожных поездов при возникновении внештатной ситуации

Математическая модель движения железнодорожных составов включает базовую и составную части Базовой частью модели является движение поезда от одного раздельного пункта до другого, т.е. движение состава на одном перегоне Для того, чтобы получить математическую модель движения состава на заданном участке пути, достаточно решить задачу на каждом перегоне, а затем совместить эти решения. Это является составной моделью.

Такой подход приводит к тому, что принцип решения задачи на каждом перегоне будет одинаков, различны только входные значения. Кроме того, функция оптимального движения при нештатной ситуации и движения по расписанию будет иметь один общий вид, различны будут только коэффициенты.

Для решения введены анализируемые характеристики и входные значения:

Перегон - расстояние от одного раздельного пункта до другого.

Перегон делится на участки ограничения скорости.

Участок ограничения скорости - это часть железнодорожного пути, на котором установлена определенная скорость и которая может меняться в зависимости от условий.

Количество участков ограничения скорости

Значение расстояния участков ограничения скорости -

Максимальная скорость, развиваемая поездом -

Максимальная скорость, развиваемая на каждом участке ограничения скорости -

Начальная точка пути перегона Начальная скорость на перегоне Начальное время на перегоне Конечная точка пути перегона - 5Л,

Определяется целевая функция функция имеет

разрывы первого рода, обусловленные изменением скорости движения на участках пути По заданными исходным значениям необходимо аппроксимировать непрерывную функцию скорости движения V на перегоне используя метод взвешенных невязок

Получено первое приближение функции движения железнодорожного состава Это приближение необходимо улучшить

Используя кубический сплайн, находится корреляционная функция

и и)

т

Второе приближение функции движения железнодорожного состава принимает вид

I/

(2)

Следует ввести нормировочный коэффициент для удержания аппроксимирующего многочлена не выше верхней границы

Используя (3) и применив к (4) метод взвешенных невязок находится функция V(s)

УМ = Ув + г (5)

\

ЛГ;,„ = 1 <1,т< М,

\ S ,

«„=Г «п. (б)

Аппроксимирующая функция зависит от s Следует наЙ1и ее зависимость от времени

dS

где

Л

= V(s),

Время пут и на перегоне определяется следующим выражением

dS „ \ dS

dt = -

т

r = t»+ f-

(7)

(8)

Г -время п\ти на перегоне

Для того, чтобы наЙ1И зависимость аппроксимированной функции скорости от времени решается дифференциальное уравнение первого порядка (7) с краевыми условиями 5(/„) = 50, 5(7„) = 5„ с использованием метода взвешенных невязок

(9)

Нормировочный коэффициент г для 5,(г) находится по правилу

, edert = \0, i = 1,999,

/•„, = min

Г,

' T-L

" dS(t,) _S„-S1) dt T-L

Тогда решение будет иметь вид

' -'о »..I

А =г-А„.

(10) (И)

Таким образом-- = У(1) - функция скорости, зависящей от времени

dt .

Т к функция У(1) найдена численным методом, то не исключена погрешность в решении Эта погрешность уменьшается следующим способом

Введем 7] - время, соответствующее графику движения. Тогда Тг = 7] - Г. Используя (8) можно записать:

¿ум

Используя (5) и (6) получается'

Вводится коэффициент Я, такой что

Решив следующее уравнение, находится значение Я.

1

|Л = 0

(12)

(13)

(14)

(15)

Теперь легко найти аппроксимирующую функцию, зависящую от 5, которая будет являться функцией скорости соответствующей графику движения.

(16)

Процедура нахождения ее зависимости от времени аналогична предыдущей процедуре нахождения зависимости функции от времени Т.е. следует решить

дифференциальное уравнение

Таким образом ^^^ = !>'({) - функция скорости, соответствующая графику движения.

Следующая часть решения - оптимизация движения железнодорожных составов при возникновении внештатной ситуации.

Рассматриваются две возможные ситуации.

Первая ситуация - это ситуация возможного нагона поездом графика движения I. Вводятся следующие обозначения

5(0 = 5(7|).

где — движение, соответствующее граф и.к(у), - движение с изменением стоянки. Строится кривая время отправления со станции.

Если t„p^\)<f„p{T\) (гДе -время прибытия на конечную станцию), то точка совмещения находится следующим образом

¿чГ + ДО >5(Г +ДО, Д/-»0,

т е t — точка совмещен - множество расстояний раздельных пунктов Тогда

стоянка S(f) совмещается со с гоянкой S(t) и далее движение поезда происходит по S(t)

скрещения двух поездов вне остановочных

пунктов между двумя раздельными пунктами

II Поиск ведется с первоначальной станции до конечной станции участка пути Исключительная ситуация возникает тогда, когда S(tllt/I)i Roclll , где tm„ — время скрещения

Эта задача сводится к нахождению минимальных значений функции общего опоздания при помощи изменения времени стоянки поездов на раздельном пункте Составляется оптимизационная функция At, а, —> mm ,

где At, — увеличение времени стоянки i-го поезда, а>, - ранг i-го поезда

J t, + At, дt,

[/, + Dl, + At, <tJ + Dtl + At, '

где Dt, — длительности движения i-го поезда на рассматриваемом перегоне, всевозможные пары поездов

Т к отправление поездов со станции может происходить в разное независимо дру г от друга время, то рассматриваются всевозможные ситуации отправления поездов, количество которых количество поездов на участке

Используя полученные результаты, строится визуальная модель решаемой задачи в среде Delphi

Используя вышеупомянутые методы, производится постоянный визуальный контроль за соответствием графиков движения Информация, о каких - либо изменениях в системе движения, вносится в базу данных Затем происходит автоматический расчет новых

параметров движения по итогам изменения в базе данных. На основе полученных данных оператор производит визуальную коррекцию графиков движения и принимает решение.

Схема работы оператора с использованием программного продукта можно представить в виде изображенном на рисунке 6.

Вышеизложенные методы направлены не только на принятие решения, но и на подготовку рекомендаций для лица, принимающего решения (ЛПР). Таким образом, мы имеем систему поддержки принятия решений, которая включает три этапа: Получению не одного, а совокупности решений; Подготовке критериев для оценки полученных решений; Выбор решения из имеющейся совокупности

Выбор решений использует механизмы: оценки альтернатив, разработки сценариев, прогнозов результативности и эффективности.

Запуск программы

Выведение на экран графика движения

I

Выведение на экран таблицы с параметрами, которые поступают от диспетчерской службы

Визуальный контрольна соответствием графиков движения

1 Г

Получение информации об изменениях по системе телекоммуникаций

г

«- Внесение новых параметров в базу данных

Автоматический расчет новых параметров движения на основе изменений в базе данных

I

Принятие решения оператором и визуальная коррекция оптимального графика движения

I

Автоматическое внесение изменений в базу данных

Рис.6. Этапы работы оператора

В основе визуального моделирования используется набор аналитических методов, которые выполняют функции поддержки и принятия решений. Окончательное принятие решения осуществляется непосредственно при визуальном моделировании.

Оператор взаимодействует с аналитическими методами через визуальную модель. Он может ввести несколько вариантов, для того чтобы спрогнозировать результаты своих

действий. В зависимости от конкретной ситуации он выбирает тот или иной сценарий для движения по участку (рис. 7.).

недопустим»

допустимо Принятие решения

Рис.7. Технология визуального моделирования

В итоге, на основе предложенных методов снижается информационная нагрузка на лицо, принимающее решение; повышается безопасность движения за счет оперативных, оптимальных корректировок внештатных ситуаций. Кроме того, корректировки можно производить как вручную, так и автоматически

Одним из результатов проведенного исследования является методика разрешения нештатных ситуаций графика движения поездов (в том числе, в процессе его исполнения) средствами визуального моделирования.

На основе проведенных исследований решена задача оптимизации расписания железнодорожного транспорта. Кроме того, эта методика исследована на реальном примере участка «Белогорск - Благовещенск» забайкальской железной дороги

Методы, предложенные в данной работе, могут быть использованы в качестве оперативного и эффективного способа анализа большого объема информации

Заключение. В диссертации получены следующие результаты.

1) На основе проведенных исследований решен комплекс задач по применению методов аналитического и визуального моделирования для оптимизации движения железнодорожного транспорта,

2) Проведена классификация, а также исследованы и обобщены методы визуального моделирования; разработана технологическая модель визуального моделирования,

3) На основе разработанных методов создана методика и алгоритм визуальной модели оптимизации расписания железнодорожного транспорта на примере участка «Белогорск - Благовещенск»,

4) Программный продукт разработан таким образом, что его применение возможно не только для построения оптимизации расписания на участке «Белогорск-Благовещенск», но и на любых других участках железнодорожного пути;

5) Методы, предложенные в данной работе, могут быть использованы в качестве оперативного и эффективного способа анализа большого объема информации,

6) Результаты исследования являются новым развитием методов моделирования в геоинформатике,

7) На основе предложенных методов снижается информационная нагрузка на лицо, принимающее решение; повышается безопасность движения за счет оперативных, оптимальных корректировок внештатных ситуаций,

8) Результаты исследования являются новым развитием методов моделирования в геоинформатике, позволяя оптимально сочетать разные методы визуального моделирования для комплексного решения сложных задач геоинформатики;

9) Сделаны выводы, предложения и рекомендации по внедрению полученных результатов в филиал ОАО «Российские железные дороги» Забайкальской железной дороги Свободненского отделения

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах'

1) Решетнева Т.Г., Мазина А С. Цифровая модель как сложная система. // Вестник

Амурского государственного университета, 2003 №21, с. 23-25

2) Цветков В.Я., Решетнева Т Г, Булгакова Т.В., Мазина А.С. Основы геоинформационного мониторинга // Вестник Амурского государственного университета, 2003 №21, с. 75-78

3) Мазина А С, Решетнева Т Г. Применение метода взвешенных невязок к косвенному методу решения прямой геодезической задачи. // Вестник Амурского государственного университета, 2003 №23, с. 30-32

4) Цветков В.Я, Мазина А.С. Визуальное моделирование в геоинформатике // Геодезия и аэрофотосъемка, 2004 №5, с. 128-136

5) Мазина А.С. Технология визуального моделирования при решении транспортных задач // Сборник трудов МИИТа. 2004, с. 25-28

№22 7 3 ё

Мазина Анастасия Сергеевна

Исследование технологии визуального моделирования в геоинформатике

Специальность 25.00 35 - "Геоинформатика"

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано в печать- ¿3,//, 04-, Формат -

Печать офсетная Бумага для множит, апп. Объем - 5

Тираж£0 экз Заказ

Типография МИИТ, 127994 г. Москва ул. Образцова д. 15.

Содержание диссертации, кандидата технических наук, Мазина, Анастасия Сергеевна

Введение

1. Визуальное моделирование

1.1. Предпосылки возникновения визуального моделирования

1.2. Основы визуального моделирования

1.3. Визуальное моделирование в геоинформатике 17 1.3.1 Визуальное геоинформационное моделирование

1.3.2. Технологии геоинформационного моделирования

1.3.3. Концептуальные основы моделирования в ГИС

1.3.4. Характеристики и основные виды моделей пространственных объектов

1.3.5. Методы моделирования Пространственных объектов

1.4. Основы представления графических данных

1.4.1. Растровая графика

1.4.2. Векторная графика

1.4.3. Фрактальная графика

1.5. 3D Моделирование

1.5.1. Системы моделирования

1.5.2. Общие принципы создания 3D объектов

1.6. Анимация

2. Визуальное программирование и объектно-ориентированный подход

2.1. Объектно-ориентированное программирование как основа визуального программирования

2.1.1. Основные понятия объектно-ориентированного программирования

2.1.2. Преимущества объектно-ориентированных систем

2.2. Методы и языки визуального программирования

3. Построение и визуализация цифровых моделей

3.1. ГИС как система цифрового моделирования

3.1.1. Развитие и определение ГИС как автоматизированной информационной системы

3.1.2. Основные характеристики ГИС

3.1.3. Многофункциональность ГИС

3.2. Интеграция ГИС с другими автоматизированными системами 82 3.2.1. ГИС и автоматизированные системы научных исследований

3.2.2. ГИС и системы автоматизированного проектирования

3.2.3. ГИС и автоматизированные справочно-информационные системы

3.2.4. ГИС и экспертные системы

3.3. Цифровое моделирование

3.3.1. Понятия цифровой карты и цифровой модели

3.3.2. Цифровые модели местности

3.3.3. Характеристики и свойства цифровых моделей

3.3.4. Особенности построения ЦМР

3.4. Визуальная обработка информации и визуализация цифровых моделей в ГИС 114 4. Применение геоинформационного визуального моделирования для решения практических задач 116 4.1. Анализ визуального моделирования в геоинформатике

4.2 Применение ГИС на железнодорожном транспорте

4.3 Логистический подход к постановке задачи.

4.4 Анализ и решение поставленной задачи

4.4.1 Построение математической модели графика движения железнодорожных поездов

4.4.2 Оптимизация графика движения железнодорожных поездов при возникновении внештатной ситуации. 136 Заключение 143 Список литературы 145 Приложение 1. График движения поездов по расписанию на заданном участке в указанном промежутке времени 154 Приложение 2. График движения поездов на заданном участке в текущий момент времени 155 Приложение 3. Оптимизационный график движения поездов на заданном участке в текущий момент времени 156 Приложение 4. Таблица оптимального времени простоя поезда на раздельных пунктах

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Исследование технологии визуального моделирования в геоинформатике"

Применение компьютерной техники в современной жизни стало незаменимым. Огромное количество отраслей используют вычислительные машины для ускорения решения задач. До недавнего времени вся компьютерная техника была лишь вспомогательным устройством для человека. Компьютер проводил различные вычисления, а основная работа лежала всё равно на человеке. Перед человечеством же стояли задачи масштабных строительств, проектов на будущее, испытаний, которых компьютер решить не мог. С появлением мощных графических станций, а так же компьютеров, способных решать не только математические задачи, но и визуализировать сложнейшие технологические процессы на экране, начинается новая эра в компьютерной промышленности.

Достаточно долгое время немаловажную роль в информационных технологиях и системах играла дискретная алфавитно-цифровая информация. Основной причиной тому была малая мощность вычислительных систем с одной стороны. С другой стороны алфавитно-цифровая информация требовала меньшей памяти для хранения. Кроме того, долгое время при обработке информации использовались файлы небольшого объема. Поэтому обработка файлов, содержащих малые информационные объемы, была на порядки оперативней. В процессе эволюции вычислительных систем появилась возможность обрабатывать файлы большего объема, которые могли содержать изображения, а также объединять алфавитно-цифровую информацию и графические объекты в статистическом и динамическом режимах.

Информатизация общества привела к возрастанию информационной нагрузки и необходимости находить новые научные и технологические решения для обработки и анализа информации. Одним из решений этой проблемы является визуальное моделирование.

Визуальные модели широко используются в существующих технологиях управления проектированием систем, сложность, масштабы и функциональность которых постоянно возрастают. Визуальные модели позволяют наладить плодотворное взаимодействие между заказчиками, пользователями и командой разработчиков. Они обеспечивают ясность представления выбранных архитектурных решений и позволяют понять разрабатываемую систему во всей ее полноте. Сложность разрабатываемых систем продолжает увеличиваться, и поэтому возрастает актуальностьО использования визуальных методов моделирования.

Несмотря на то, что визуальные модели широко используются в разных сферах и особенно в геоинформатике, они используются в основном на уровне технологий.

В настоящее время не выполнено научное обобщение этих методов, не дана классификация подходов, не дано научное обоснование применения визуального моделирования. Это обуславливает актуальность диссертационных исследований.

В диссертации исследованы и обобщены методы визуального моделирования в геоинформатике, а также проведена их классификация. Разработана технологическая модель визуального моделирования в геоинформатике. Разработана математическая модель оптимизации скорости движения железнодорожных транспортных средств, которая служит основой дальнейшего визуального моделирования.

На основе проведенных исследований решена задача оптимизации графиков движения железнодорожного транспорта. Кроме того, эта методика исследована на реальном примере участка «Белогорск - Благовещенск» Забайкальской железной дороги.

Методы, предложенные в данной работе, могут быть использованы в качестве оперативного и эффективного способа анализа большого объема информации.

Заключение Диссертация по теме "Геоинформатика", Мазина, Анастасия Сергеевна

Результаты исследования являются новым развитием методов моделирования в геоинформатике, позволяя шире применять методы визуального моделирования в геоинформатике при решении различных задач; оптимально сочетать разные методы визуального моделирования для комплексного решения сложных задач геоинформатики.

Теоретические методы, предложенные в данной работе, могут быть использованы в геоинформатике для построения технологий визуального моделирования.

На основе разработанных методов создана методика и алгоритм визуальной модели оптимизации графиков движения железнодорожного транспорта. Кроме того, эта методика исследована на реальном примере участка «Белогорск - Благовещенск» Забайкальской железной дороги.

Программный продукт разработан таким образом, что его применение возможно не только для построения оптимизации графиков движения на участке «Белогорск-Благовещенск», но и на любых других участках железнодорожного пути.

Сделаны выводы, предложения и рекомендации по внедрению полученных результатов в филиал ОАО «Российские железные дороги» Забайкальской железной дороги Свободненского отделения.

Доказано теоретически и подтверждено практически, что данный подход применим в качестве оперативного и эффективного способа анализа большого объема информации.

Заключение

В ходе теоретических и практических исследований была решена основная задача диссертации - исследование теоретических принципов и разработка практических методов визуального моделирования в геоинформатике.

Исследование опиралось на основы геоинформатики, теорию оптимизации, а также на научно-методологические принципы геоинформационного и математического моделирования.

В основу практической части диссертации положены методы математического, аналитического и визуального моделирования, и как дополняющие их численные методы и методы оптимизации.

На основе проведенных исследований решен комплекс задач по применению методов аналитического и визуального моделирования для оптимизации движения железнодорожного транспорта.

Проведена классификация, а также исследованы и обобщены методы визуального моделирования; разработана технологическая модель визуального моделирования. Проведены теоретические исследования, на основе которых разработана математическая модель графика движения железнодорожных поездов, а также модель оптимизации графика движения железнодорожных поездов при возникновении внештатной ситуации, послужившая основой визуального моделирования.

Методы, предложенные в данной работе, могут быть использованы в качестве оперативного и эффективного способа анализа большого объема информации.

На основе предложенных методов снижается информационная нагрузка на лицо, принимающее решение; повышается безопасность движения за счет оперативных, оптимальных корректировок внештатных ситуаций.

Библиография Диссертация по наукам о земле, кандидата технических наук, Мазина, Анастасия Сергеевна, Москва

1. Акоф Р., Сасиени М. Основы исследования операций. М.: Мир, 1971.

2. Андрианов В., Гис на транспорте. ArcReview №1(13), 2000г.

3. Бауер Ф., Гооз Г. Информатика . — М.: Мир, 1976. —486 с.

4. Бахвалов Н. С. Численные методы. — М.: Наука, 1975.

5. Бахвалов Н.С., Жидков Н.П., Кобельков Г.М. Численные методы.— М.: Наука, 1987.

6. Бахвалов Н.С., Жидков Н.П., Кобельков Г.М. Численные методы.— М.: Лаборатория базовых знаний, 2000.

7. Белов И.В., Каплан А.Б. Математические методы в планировании на железнодорожном транспорте. М.: Транспорт, 1972

8. Березин И. С. Жидков Н. П. Методы вычислений. Т. 2. — М.: Физмат-гиз, 1962.

9. Березин И. С. Жидков Н. П. Методы вычислений. Т. 1. —М.: Наука, 1966.

10. Ю.Берж К. Теория графов и ее применение. М.: Из-во иностр. лит., 1962

11. Берлянт A.M. Геоиконика. М.: МГУ, АЕН РФ, "Астрея", 1996. -208 с.

12. Берлянт A.M., Ушакова Л.А. Картографические анимации М.: Народный мир, 2000

13. Билич Ю.С., Васмут А.С. Проектирование и составление карт. М.: Недра, 1984.

14. Бугаевский Л.М. Математическая картография. М.: Златоуст, 1998.

15. Бугаевский Л.М., Вахромгева Л.А. Картографические проекции. -М.: Недра, 1992.-293 с.

16. Бугаевский Л.М., Цветков В.Я. Геоинформационные системы: Учебник для вузов. М.: Златоуст, 2000. 224с.

17. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. —М.: Наука, 1978

18. Вагнер Г. Основы исследования операций/ т1, т2, тЗ. М.: Мир, 1973

19. Васильев Ф. П. Численные методы решения экстремальных задач.1. М.: Наука, 1980.

20. Венцель Е.С. Введение в исследование операций. М.: Сов. радио, 1964.

21. Вентцель Е.С. Исследование операций. —М.: Сов. радио, 1972.

22. Венцель Е.С. Исследование операций. Задачи, принципы методология.- М.: Наука, 1980.

23. Вилкас Э.И., Майминас Е.З. Решения: теория, информация, моделирование. М.: Радио и связь, 1981. -328 с.

24. Волков Е. А. Численные методы.— М.: Наука, 1982.

25. Гиглавый А.В., Громов А.И., Цветков В.Я. Автоматизированные системы научных исследований / Аналитический обзор.- М.: ГКНТ, ВНТИЦентр, 1988. 52 с. ( ДСП ).

26. Гинзбург Г.А., Салманова Т.Д. Пособие по математической картографии. Тр. ЦНИИГАиК, Вып. 160-М.:ЦНИИГАиК, 1964.

27. Глушков В.М. Основы безбумажной информатики. М.: Наука, 1987. -557 с.

28. Горелик В.А., Ушаков И.А. Исследование операций. — М.: Машиностроение, 1986.

29. Громов Г.Р. Очерки информационной технологии. М.: Наука, 1993, с. 19-20.

30. Джамбруно Марк. Трехмерная графика и анимация.

31. Дробышевич В. И., Дымников В. П., Ривин Г. С. Задачи по вычислительной математике.— М.: Наука, 1980.

32. Жалковский Е.А., Халугин Е.И., Комаров А.И., Серпуховитин Б.И. Цифровая картография и геоинформатика. М.: "Картоцентр-Геодезиздат", 1999

33. Жданов С.А. Экономические модели и методы в управлении. М.: Дело и Сервис, 1998.

34. Журкин И .Г., Цветков В.Я. О месте ГИС среди автоматизированных информационных систем// Геодезия и аэрофотосъемка. 1997- N5 с. 7379. 0.3

35. Завьялов Ю. С., Квасов Б. И., Мирошниченко B.JI. Методы сплайн-функций.—М.: Наука, 1980.37.3айченко Ю.П. Исследование операций. — Киев: Выща школа, 1986.

36. Зенкевич О., Морган К. Конечные элементы и аппроксимация.— М.: Мир, 1986.

37. Зрительное опознание и его нейрофизиологические механизмы/ Под ред. В.Д. Глезера. Л.: Наука, 1975

38. Иванников А.Д., Кулагин В.П., Тихонов А.Н., Цветков В.Я. Геоинформатика. М.: МаксПресс, 2001.-349 с.

39. Информатика/под ред. Н.В. Макаровой. М.: Финансы и статистика, 1997.

40. Информатика: Базовый курс/под ред. С.В. Симоновича. СПб.: Питер, 2002

41. Исследование операций. — В 2-х т./Под ред. Дж. Моудера и С. Элмаграби. Пер. с англ. —М.: Мир, 1981.

42. Исследование операций/Под ред. М.А. Войтенко и Н.Ш. Кремера. — М.: Экономическое образование, 1992.

43. Исследование операций в экономике: Учебн. пособие для вузов/ Н.Ш. Кремер, Б.А. Путко, И.М. Тришин, М.Н. Фридман; Под ред. проф. Н.Ш. Кремера. М.: Банки ибиржи, ЮНИТИ, 1997

44. Карасев А.И., Кремер Н.Ш., Савельева Т.И. Математические методы и модели в планировании. — М.: Экономика, 1987.

45. Комаров А.А., Цветков В.Я. Эффективность применения САПР в строительстве/ Межвуз. сб.// Экономика и технический прогресс втранспортном строительстве. -Новосибирск.: НИИЖТ, 1988, с. 43 47.

46. Копченова Н. В., Марон И. А. Вычислительная математика в примерах и задачах. — М.: Наука, 1972.

47. Кофман А. Методы и модели исследования операций/Пер. с франц. — М.: Мир, 1966.

48. Кошкарев А.В., Тикунов B.C. Геоинформатика. М.: Картоцентр -Геодезиздат, 1993. -213 с.

49. Кравков С.В. Глаз и его работа. М.; JL: Биомедгиз, 1936

50. Крылов В. И. Бобков В. В., Монастырный П. И. Вычислительные ме-» тоды. Т.1. —М.: Наука, 1976.

51. Крылов В. И., Бобков В. В., Монастырный П. И. Вычислительные методы. Т.2. — М.: Наука, 1977.

52. Кулагин В.П., Цветков В.Я. Новые информационные технологии и геоинформационные технологии // Информационные технологии, 2002, №2. С.52-55.

53. Кумсков М., Interface Ltd. http://www.nwsta.com/Soft/devel/csO 15-06.php

54. Кэнту М. DELPHI 4 для профессионалов. СПб: Издательство «Питер», 1999

55. Левин Б.А., Матвеев С.И., Цветков В.Я. Концепция создания геоинформационных систем железнодорожного транспорта /Геодезия и геоинформатика в транспортном строительстве. М.: МПС РФ, МГУПС (МИИТ), 2001. С. 3-7.

56. Мазина А.С., Решетнева Т.Г. Применение метода взвешенных невязок к косвенному методу решения прямой геодезической задачи. // Вестник

57. Амурского государственного университета, 2003 №23, с.30-32

58. Макарочкин A.M. Оптимизация развития пропускной способности железнодорожных линий. М.: Транспорт, 1969

59. Максимович Г.Ю., Романенко А.Г., Самойлюк О.Ф. Информационные системы. М.: Рос. эконом, академия, 1999.

60. Максудова Л.Г., Цветков В.Я. Информационное моделирование как фундаментальный метод познания. // Геодезия и аэрофотосъемка, 2001, № I.e. 102-106

61. Матвеев С.И., Коугия В.А., Цветков В.Я. Геоинформационные системы и технологии на железнодорожном транспорте. М.: УМП МПС России, 2002 - 288 с. (18 п.л.)

62. Монахов С.В., Савиных В.П., Цветков В.Я. Общая геоинформатика. М.: Макс Пресс 2004 100 с.

63. Николайчук В.Е. Логистика. СПб.: Питер, 2003. - 160 с.

64. Объектно-ориентированные системы. Концепции и их применение. http ://www.math.rsu.ru/ smalltalk/obzornew-2 .ru.html.

65. Орлов. В. Концепция визуального программирования в IBM Visualage Smalltalk. http://www.citforum.urbannet.ru/programming/prg96/95.shtml

66. Особенности современных языков программирования. http://elmech.mpei.ac.ru/homes/Petrichenko/bac6.html71 .Поляков А. А., Цветков В .Я. Прикладная информатика М.: Янус- К, 2002. 392 с.

67. Решетнева Т.Г., Мазина А.С. Цифровая модель как сложная система. // Вестник Амурского государственного университета, 2003 №21, с. 23-25

68. Роберт Дж. Оберг Технология СОМ+. Основы и программирование.:

69. Пер. с англ. : Уч. пос. М.: Издательский дом «Вильяме», 2000. - 480 с.

70. Романов Г.М., Туркин Н.В., Колпащиков JI.C. Человек и дисплей. Д.: Машиностроение, Ленингр. отд-ние, 1986

71. Сабоннадьер Ж.-К., Кулон Ж.-Л. Метод конечных элементов и САПР. М.: Мир, 1989

72. Савиных В.П., Цветков В .Я. Особенности интеграции геоинформационных технологий и технологий обработки данных дистанционного зондирования // Информационные технологии. 1999, №10. с. 36-40.

73. Савиных В.П., Цветков В.Я. Особенности интеграции технологий ГИС и технологий обработки данных дистанционного зондирования Земли // Исследование Земли из космоса .- 2000. №2. С. 83-86.

74. Советов Б.Я„ Яковлев С.А. Моделирование систем. —М.: Высшая школа, 1987.

75. Создание электронных карт. Обзорная информация. М.: ЦНИИГАиК, 1994.-59 с.

76. Стечкин С. Б., Субботин Ю.Н. Сплайны в вычислительной математике.—М.: Наука, 1976.

77. Стрэнг Г., Фикс Дж. Теория метода конечных элементов.— М.: Мир, 1977.

78. Тикунов B.C. Моделирование в картографии. М.: Изд-во МГУ, 1997.

79. Тихонов А.Н., Костомаров Д.П. Вводные лекции по прикладной математике. М.: Наука, 1984.- 192 с.

80. Тихонов А.Н., Цветков В.Я. Методы и системы поддержки принятия решений. М.: МАКС Пресс, 2001

81. Фоли Дж., вэн Дэм А. основы интерактивной машинной графики: В 2-х книгах. М.: Мир, 1985

82. Фридман А.Л. Основы объектно-ориентированной разработки программных систем.—М.: Финансы и статистика, 2000. 192 с.

83. Цветков В.Я. Развитие средств автоматизации обработки информации на базе малых ЭВМ // Аналитический обзор.- М.: ГКНГ, ВНТИЦентр, 1987. 86 с.

84. Цветков В.Я. Информатизация: Создание современных информационных технологий. — Ч. 1. Структуры данных и технические средства.- М.: ГКНТ, ВНТИЦентр, 1990. 118 с.

85. Цветков В.Я. Моделирование в научных исследованиях и проектировании.- М.: ГКНТ, ВНТИЦентр, 1991. 125 с.

86. Цветков В.Я. Геоинформационные системы и технологии. / Учебное пособие. М.: МГУГиК, 1996.

87. Цветков В.Я. Геоинформационные системы и технологии. М.: Финансы и статистика, 1998.

88. Цветков В.Я. Деловая графика и геомаркетинг / Электронное учебное пособие МГУГиК., Гос. регистр баз данных. -1998. - 102 с. Регистрационный номер № 0229804841.

89. Цветков В.Я. Математические методы исследования операций в экономике / Электронное учебное пособие М.: МГТУ (МАМИ)., Гос. регистр баз данных. 1998 - 82 с. Регистрационный номер № 0229804846

90. Цветков В.Я. Основы геоинформатики // Электронный учебник -М: Министерство общего и профессионального образования РФ. Центр информатизации, 1998.

91. Цветков В.Я. Основы компьютерной графики / Электронное учебное пособие М.: МГУГиК. Гос. регистр баз данных. 1998 - 37с. Регистрационный номер № 0229804843

92. Цветков В.Я. Геоинформационные системы как системы пространственно -локализованных данных./.ЭИ. М.: НИИ ИТТ, 1999, -113 с. № гос.рег. 032900095

93. Цветков В.Я. Геоинформационные системы и технологии М.: МГУГиК, 2000 -69 с.

94. Цветков В.Я. Перспективные средства автоматизации / / Геодезия и картография. 1990. - N 2. - с. 50 - 52 .

95. Цветков В.Я. Геоинформационное моделирование // Информационные технологии, 1999, №3. с. 23- 27.

96. Цветков В.Я. Методы прогнозирования в геоинформационных технологиях // Информатика машиностроение, 1999, № 4. с. 44-47.

97. Цветков В.Я. Основы геоинформационного моделирования // Геодезия и аэрофотосъемка 1999 №4, с.55 59.

98. Цветков В.Я. ГИС глобальная информационная система // Машиностроитель, 2000, № 2 с.27-29.

99. Цветков В.Я. ГИС как система визуальной обработки информации // Геодезия и аэрофотосъемка 2000 №2, с. 143-147.

100. Цветков В.Я. Создание интегрированной информационной основы ГИС // Геодезия и аэрофотосъемка, 2000, №4. с. 150-154

101. Цветков В.Я Цифровые карты и цифровые модели// Геодезия и аэрофотосъемка, 2000 №2, с. 147-155.

102. Цветков В.Я., Кужелев П.Д. Геоинформационные системы как новые автоматизированные системы управления // Геодезия и аэрофотосъемка, №1, 2003. С.115-124.

103. Цветков В.Я., Решетнева Т.Г., Булгакова Т.В., Т.Г. Мазина А.С. Основы геоинформационного мониторинга // Вестник Амурского государственного университета/ серия: Естественные и экономические науки. 2003.-21.С.75-78

104. Цветков В.Я., Соколова И.А. Системный подход к разработке информационной основы интегрированной информационной системы

105. Тезисы докладов межд. конфер. и дискуссионый научный клуб "Новые информационные технологии в науке, образовании и бизнесе. Украина, Крым,Ялта-Гурзуф 1997 . с 209 -210.

106. Цветков В.Я, Мазина А.С. Визуальное моделирование в геоинформатике // Геодезия и аэрофотосъемка, 2004 №5, с.128-136

107. Чермен У., Акоф Р., Арноф JL Введение в исследование операций. М.: Наука, 1968. - 486 с.

108. Шенон Р. Имитационное моделирование искусство и наука. -М. Мир, 1978

109. График движения поездов по расписанию на заданном участке в указанномпромежутке времениj

110. График движения поездов на заданном участке в текущий момент времени1. СI Paint