Корпоративная интеллектная технология обработки пространственно-распределенных данных в задачах управления регионом

Бычков, Игорь Вячеславович

Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему
Корпоративная интеллектная технология обработки пространственно-распределенных данных в задачах управления регионом
ВАК РФ 25.00.35, Геоинформатика

Автореферат диссертации по теме "Корпоративная интеллектная технология обработки пространственно-распределенных данных в задачах управления регионом"

На правах рукописи

БЫЧКОВ Игорь Вячеславович

Корпоративная интеллектная технология обработки пространственно-распределенных данных в задачах управления регионом

25.00.35 - Геоинформатика

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Кемерово, 2003

Работа выполнена в Институте динамики систем и теории управления (ИДСТУ) Сибирского отделения Российской академии наук.

Научный консультант: член-корреспондент РАН

Васильев Станислав Николаевич.

Официальные оппоненты: доктор технических наук

Потапов Вадим Петрович, доктор технических наук

Тятюшкин Александр Иванович, доктор физико-математических наук Федотов Анатолий Михайлович.

Ведущая организация: Институт вычислительного моделирования

Сибирского отделения Российской академии наук.

Защита диссертации состоится «7» февраля 2003 г. в 10 часов на заседании диссертационного совета Д 003.036.01 в Институте угля и углехимии СО РАН по адресу: 650610, г. Кемерово, ГСП, ул. Рукавишникова, 21.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института угля и углехимии СО РАН

Автореферат разослан «6» января 2003 г.

Учёный секретарь диссертационного совета доктор технических наук, профессор

Власенко Б.В.

* щ ъъъ

2005-4 ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

6674

--актуальность работы. В конце двадцатого столетия одной из главных

особенностей, определяющих развитие цивилизации, явилась необычайно возросшая мощь информационных и коммуникационных технологий. Происходит переход к информационному обществу, в том числе в сфере государственной власти и управления с целью повышения качества подготовки и принятия решений. Так, информационные модели, построенные на цифровых картах, используются сегодня все шире в различных задачах управления, отражая воспроизводственные процессы территориально-распределенных ресурсов (материальных, финансовых, природных, трудовых) и динамику их изменений.

Информационная политика в России разрабатывается и реализуется на следующих пяти уровнях, организованных и взаимодействующих в горизонтальных разрезах (территориапьно-распределенные связи) и вертикальных (иерархические связи соподчиненности): индивидуальном, отдельного хозяйствующего субъекта, региональном, отраслевом, государственном (федеральном). Важнейшим системообразующим фактором, например, является агрегирование пространственно-распределенных данных (ПРД) и решений от уровня к уровню. В целом же обобщение и комплексирование данных, а также формирование и выбор альтернативных вариантов управленческих решений на основе технологий вычислительного моделирования, поиска логического вывода, многокритериального принятия решений и цифровых коммуникаций позволяют поддержать системный подход к построению информационных систем и систем поддержки принятия решений органами государственной власти и управления (ОГВ). Один из первых циклов исследований в этих направлениях выполнен в Международном институте прикладного системного анализа (K.Fedra, Лаксенбург, Австрия) еще в середине 80-х годов, хотя каких-либо полных технологий, обеспечивающих решение проблемы эффею-ивной технологической поддержки указанной деятельности, нет.

Данная диссертация посвящена решению проблемы в части создания корпоративной (т.е. функционирующей в рамках глобальных и/или локальных вычислительных сетей и предоставляющей своим пользователям особые корпоративно-технологические возможности) интеллектной (т.е. обеспечивающей поддержку процессов подготовки и принятия решений на основе методов искусственного интеллекта) технологии обработки распределенного информационного ресурса, аккумулируемого пространственно (территориально и иерархически), с ее апробацией на задачах регионального управления и природопользования.

Основополагающими работами для создания удовлетворяющей указанным потребностям технологии явились работы ряда ведущих специалистов в области геоинформационных систем, распределенной обработки данных, многокритериального принятия решений и интеллектуализации программных систем (Берлянт A.M., Васильев С.Н, Воробьев В.В., Калиниченко JI.A., Кошкарев

юс н Ч'-ИАЛЬНА*

F>H' 3 -СКА

- -pjypr

A.B., Ларичев О.И., Ноженкова Л.Ф., Подиновский В.В., Свентэк Ю.В., Симонов A.B., Тикунов B.C., Федотов A.M., Fedra К., Date C.J. и многие др.).

Указанные выше потребности автоматизации и интеллектуализации решения задач возникают в самых разных задачах поддержки управленческих решений. Эти задачи часто характеризуются также большими объемами и разветвленной структурой данных, сложными связями подсистем, неполнотой и неточностью исходной информации.

Необходим новый подход к реализации геоинформационных систем (проектов), основанный на технологических решениях, которые обеспечивают значительное повышение эффективности создаваемых систем путем создания единой корпоративной информационной среды и использования более мощных средств интеллектуализации этих систем с применением знаний экспертов, формализованных в разной степени, что и определяет актуальность работы.

Результаты диссертационной работы являются обобщением пятнадцатилетних исследований и разработок автора в области технологий обработки ПРД и их приложений. Исследования, разработка и применение предлагаемой в диссертации технологии выполнены в течение 1987-2001гг. по заданию директивных органов, в том числе в рамках Федеральной целевой научно-технической программы "Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития науки и техники гражданского назначения" приоритетное направление "Информационные технологии и электроника" подпрограмма «Перспективные информационные технологии», и в соответствии с основным научным направлением ИДСТУ СО РАН - автоматизация научных исследований и разработок: темы 1.Ü. 12.1 «Исследования и разработка инструментальных программных средств для создания систем с элементами искусственного интеллекта» (№ гос.регистрации 1.9.10 013194), 2.2.7 "Разработка интегрированной информационно-вычислительной сети "Байкал" (ИИВС "Байкал") и геоинформационных технологий" (№ гос.регистрации 01.99.00 07827) и 2.2.2 "Методы автоматизации исследования и разработки интеллектных систем" (№ гос.регистрации 01.99.00 07820), а также в рамках проектов РФФИ (95-07-20058, 97-07-90151, 98-07-90314, 00-07-90411), Tacis (ENVRUS 9501), Института открытое общество - фонд Сороса (IEB80Hu, IEB80Hw, №1ЕВ80А) и Глобального экологического фонда № I010010-S3.

Целью диссертации является разработка корпоративной интеллектной технологии обработки пространственно-распределенных данных, позволяющей повысить эффективность подготовки, анализа и принятия решений в задачах управления регионом и природопользования на основе применения распределенной обработки данных и методов искусственного интеллекта.

данных, возможностей логических методов, вычислительного моделирования для генерирования множества альтернативных решений и многокритериальной оптимизации для сужения его на основе качественных оценок.

Методы исследований. В работе использован комплекс методов исследований, включающий:

методы математического моделирования динамических систем с конечным числом состояний;

методы автоматического доказательства теорем; методы формирования и анализа системы целей; методы многокритериальной оценки альтернатив;

методы проектирования концептуальных и логических схем БД, организации среды хранения данных, планирование путей доступа к данным; методы формализации информационных и функциональных требований к информационным системам (CASE);

методы создания программных комплексов для функционирования в Ин-тернет/Интранет (DCOM);

методы пространственного анализа, сбора, хранения, преобразования, отображения и доступа пространственно-распределенных данных.

Основные научные положения, защищаемые автором:

- корпоративная интеллектная технология обработки пространственно-распределенных данных обеспечивает повышение эффективности подготовки, анализа и принятия решений в задачах управления регионом на основе применения распределенной обработки данных (атрибутивных и картографических), методов логического вывода и многокритериального принятия решений;

- формализация описания корпоративного поля обеспечивает реализацию абстрактного хранилища метаданных о корпоративных пространственно-распределенных данных;

- реализация корпоративной обработки пространственно-распределенных данных в глобальных и/или локальных сетях на основе Интернет/Интранет-технологий с обеспечением межклиентского взаимодействия по схеме "клиент]-...^-клиентп-сервер", используя пространственно-распределенные данные сервера и клиентов обеспечивает создание динамически связанных компонент, расположенных на различных компьютерах (в локальных и/или глобальных сетях) и совместное использование данных (атрибутных и картографических) распределенных, в том числе, и по клиентам;

- инкорпорирование логического вывода (по-формул) и автоматизации процессов вычислительного моделирования при обработке пространственно-распределенных данных позволяет на основе формализованных знаний провести генерирование альтернативных вариантов управленческих решений;

- инкорпорирование многокритериального выбора решений на основе качественных оценок с сужением парето-оптимального множества позволяет пред-

ставить пользователю специалисту значительно сокращенную выборку альтернатив;

- разработка продукционного подхода к обработке экспертных знаний с формализацией с использованием файлов в формате сМ повышает эффективность обработки пространственно-распределенных данных;

- подсистемы геоинформационной системы органов власти и управления Иркутской области "Социально-экономический паспорт территории", "Жилищно-коммунальное хозяйство", "Электрические сети напряжением 500кВ -ЮкВ ", "Опорные предприятия", "Экологически опасные предприятия", "Культурно-историческое наследие";

- автоматизация построения вычислительных моделей для моделирования динамики управления древостоем, как одного класса математических моделей динамики природных ресурсов и окружающей среды, с последующим применением созданных моделей для прогнозирования и многокритериальной оптимизации вариантов природопользования.

Достоверность. Научные положения и выводы обоснованы:

- корректным применением опубликованных методов логического вывода и многокритериального выбора решений;

- использованием известных механизмов и методов построения корпоративных систем;

- преимуществами разработанной технологии над отечественными и зарубежными аналогами;

- применением разработанных систем в ОГВ администрации Иркутской области для подготовки и принятия управленческих решений.

Научная новизна работы заключается в следующем:

- вскрыты (исследованы) основные тенденции развития технологий обработки пространственно-распределенных данных, определяющие актуальные направления их развития для задач управления регионом и природопользования;

- сформулирован методический подход к построению корпоративной интел-лектной технологии обработки пространственно-распределенных данных;

- выявлены характеристики пространственно-распределенных данных для формирования формального описания корпоративной интеллектной информационной среды;

- обоснованы информационно-технологические решения применения логического вывода (по-формул) и автоматизации процессов вычислительного моделирования при обработке пространственно-распределенных данных для генерирования альтернативных вариантов управленческих решений;

- обоснованы информационно-технологические решения использования в задачах обработки пространственно-распределенных данных многокритериального выбора решений, в том числе в слабоструктурированной среде, когда критерии задаются качественно - в виде отношений предпочтения;

- впервые разработаны архитектура и алгоритмы корпоративных интеллект-ных систем обработки пространственно-распределенных данных на основе синтеза продукционного и логического формализмов представления знаний, многокритериальной оптимизации, клиент-серверных, геоинформационных и Интернет-технологий;

- разработан комплекс программ в рамках предложенной корпоративной ин-теллектной технологии с использованием настольных геоинформационных систем Mapinfo и К AM AT1. Выбор базовых систем обусловлен, в том числе и тем, что ГИС Mapinfo является одной из наиболее распространенных коммерческих ГИС, а КАМАТ - сертифицированной Роскартографией программной системой, активно используемой в ОГВ Иркутской области.

Практическая значимость результатов исследований.

Внедрение изложенной в диссертации технологии обеспечивает повышение эффективности создания, эксплуатации и развития систем подготовки и принятия региональных управленческих решений и путем тиражирования вносит значительный вклад в развитие экономики региона. Практическое применение разработанной интеллектной технологии позволяет принципиально расширить класс решаемых геоинформационных задач, повысить производительность, уровень автоматизации и качество получаемых решений, а также расширить круг специалистов, применяющих данные технологии. Предлагаемая система организации удаленного доступа позволяет оптимальным образом использовать информационные ресурсы: исключается обязательность размещения сертифицированных данных на каждом локальном рабочем месте и необходимость закупки как локальных (для каждого рабочего места), так и сетевых версий ГИС. Упрощается администрирование (на уровне организации доступа к серверу), так как устраняется необходимость тиражирования данных и программного обеспечения; обновление данных выполняется на рабочих местах у владельцев информации, где осуществляется администрирование, как данных, так и программ в рамках технической поддержки соответствующих серверов/клиентов.

Личный вклад автора. Рассматриваемые в диссертации исследования и практические работы выполнены в руководимых автором Иркутском региональном центре геоинформационных технологий СО PAII и лаборатории "Методов и систем искусственного интеллекта" ИДСТУ СО РАН в рамках обозначенных ранее тем и грантов, по которым автор являлся научным руководителем (или соруководителем) и/или ответственным исполнителем. Все результаты, включенные автором в диссертацию, получены лично автором или в неделимом соавторстве. К числу последних относятся только использование языка по-формул для интеллектуализации ГИС и программная реализация для задачи динамики управления древостоем (ДУД) совместно с Васильевым С.Н. и Чер-кашиным Е.А., постановка и решение задачи многокритериального выбора альтернатив в задаче ДУД с Васильевым С.Н. и Котловым Ю.В., концепция меж-

1 Аббрсв от КАртографо-Матемэтический Анализ Терр>ггорий

клиентского взаимодействия с Хмельновым А.Е. и Кухаренко Е.Л., формализм описания геоданных с Кухаренко Е.Л.; реализация программной части системы, которая выполнена автором совместно с коллективом указанной лаборатории под руководством и при непосредственном участии автора. Результаты, составляющие новизну, получены лично автором.

Реализация результатов работы. Полученные научные результаты и выводы использованы при разработке концепции создания геоинформационной системы органов власти и управления Иркутской области, проекта муниципальной геоинформационной системы г.Иркутска, целевой программы "Информационно-телекоммуникационные ресурсы Сибирского отделения РАН", проекта «Создание и развитие научно-аналитического центра мониторинга образовательных ресурсов Восточно-Сибирского региона (Республика Бурятия, Республика Тыва, Иркутская область, Читинская область)», ряда научных проектов, в том числе по конкурсам РФФИ, РГНФ, интеграционным проектам СО РАН и т п Осуществлена программная реализация и апробация разработанных программных средств путем решения информационно-управленческих задач в интересах ряда комитетов администрации Иркутской области (контракты с администрацией Иркутской области №№1.8.1.98, 1.8.3.98, 1.1.4.00, 43-2000, 552000, 56-2000).

Разработанные программы внедрены в администрации Иркутской области, ИГ СО РАН, ИрГТУ, ИГУ, ВостСибАГП.

Апробация результатов работы. Основные результаты работы, отдельные положения, а также результаты конкретных прикладных исследований и разработок докладывались на научных семинарах и конференциях ИДСТУ СО РАН, на региональных научных и научно-практических конференциях и совещаниях, а также на совещаниях СО РАН, посвященных информатике, искусст-иенному интеллекту, распределенным и геоинформационным системам

Результаты диссертационной работы докладывались также ча ряде конференций всероссийского и международного уровня, из которых укажем лишь доклады последних лет: на Международном семинаре "Методы прикладной математики и информационные технологии в многодисциплинарных исследованиях и проектах" (МДИ-98, Омск), на VI Национальной конференции с международным участием по искусственному интеллекту " (КИИ-98, Пущино), на Международной конференции 'ТИС для устойчивого развития территорий" (ИНТЕРКАРТО-5, Якутск, 1999), на Международной конференции "Математика, информатика и управление" (МИУ-2000, Иркутск), Международной конференции "ГИС для устойчивого развития территорий" (ИНТЕРКАРТО-6, Апатиты, 2000), на V Международном симпозиуме "Интеллектуальные системы" (ИНТЕЛС'2000, Москва), на Международной научно-практической конференции "Геоинформатика-2000" (Томск, 2000), на Всероссийском форуме ГИС-Ассоциации (Москва, 2001), Международной конференции "Интеркарто 7: ГИС для устойчивого развития территорий", (Петропавловск-Камчатский, 2001).

Публикации. Основные научные результаты диссертации опубликованы в 42 печатных работах, в том числе в 3 монографиях, 8 работах, опубликованных в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях, 6 свидетельствах на программные продукты, зарегистрированных в РОСАПО, 25 работах, опубликованных в материалах всероссийских и международных конференций и симпозиумов.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 6 глав, заключения, 5 приложений, библиографии 106 наименований, 36 рисунков и 22 таблицы. Общий объем работы 240 страниц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Актуальные направления развития технологий обработки пространственно-распределенных данных для задач управления регионом и природопользования

Развитие сетевых технологий, Интернет, разнообразие информации и функций обработки, желание учесть особенности пользователя и многие другие причины ставят перед специалистами, создающими корпоративные и другие информационные ресурсы, задачи по синтезу различных информационных технологий. В качестве системообразующей для организации удаленного доступа к таким ресурсам многими авторами рассматривается WWW-технология. Заметим, что в рамках этой технологии имеется возможность создавать корпоративные ресурсы, используя возможность протоколов HTTP и FTP и их комбинации, подключая СУБД, их приложения, а также другие "внешние" программы, работающие на основе таких решений, как CGI, ISAPI и др. При включении в состав клиентского обеспечения так называемых модулей Plug-in обеспечивается возможность прямого просмотра и работы с документами, выполненными в иных, нежели HTML, форматах (SWF, SVG, VRML и т.д.). Использование языков JAVA, Delphi, С++ позволяет создавать оригинальные интерфейсные и иные приложения, которые существенно расширяют способы работы с информацией в режиме удаленного доступа. Весь представленный спектр технологий должен использоваться и при создании корпоративных ресурсов, включающих ПРД, на основе интеграции WWW- и ГИС-технологий.

формационного узла, так и находящихся в различных информационных узлах региональной компьютерной сети. В последнее время активно развивается направление формализации описания данных на основе XML (подмножества SGML), т.е. создания языков разметки с элементами и атрибутами, адаптированными под специфические особенности решаемых задач, в частности, задач формирования документов. Применение данного подхода позволяет плоскую модель данных (принятую в HTML-документах) превратить на основе введенных элементов описания в иерархическую систему с множеством возможных связей между элементами и достигнуть кардинального снижения себестоимости разработки информационных проектов (имеется в виду стоимость поддержки и масштабирования). Для представления ПРД Консорциум геоданных открытых систем2 предложил язык картографической разметки (Geography Markup Language - GML), разработанный на основе XML. Компанией Autodesk разработана спецификация LandXML - расширение языка XML в области землеустройства, геодезии и генпланирования, предоставляющая возможность обмениваться данными разных платформ проектирования. В настоящее время XML становится стандартом обмена информацией, который поддерживается все большим количеством программных систем, включая последние версии браузеров и СУБД.

В соответствии с общей тенденцией активного внедрения сетевых технологий производится разработка новых корпоративных геоинформационных технологий, расширяющих функциональную обработку коллективом пользователей единого набора ПРД в рамках локальных и/или глобальных сетей. Тем самым создаются технологические предпосылки для построения территориаль-но-распределенных, проблемно-ориентированных и корпоративных информационных сетей и систем в виде логических и других надстроек над единой телекоммуникационной средой. В частности, к уже традиционным функциям ГИС, реализующим элементарные операции над картами (масштабирование, сдвиг, ввод и модификация объектов, а также задание слоев, вывод атрибутивной информации об объекте и др.), добавляются новые возможности: формирование сложных запросов, вычислительное моделирование, оценка ситуации, поддержка принятия решений и т.п. Кроме того, существует ряд ГИС-задач, эффективное решение которых, применяя традиционные средства ГИС и даже в сочетании с аппаратом численного моделирования, получить достаточно трудно (даже когда известно, в каком классе математических моделей следует проводить их идентификацию силами как специалистов по моделированию, так и экспертов той предметной области, к которой относятся моделируемые объекты). Таковой, например, может оказаться задача моделирования процессов динамики той или иной природной среды, когда в качестве верхнего уровня моделирования требуются те или иные методы искусственного интеллекта, позволяющие поднять степень автоматизированности решения задачи параметриче-

* » <|«Ы| 11>..|.|.|Ы InlbHH'HIH" «Inn» < ни-.'НИип

ской идентификации системы дифференциальных уравнений динамики древостоя с учетом управляющих воздействий (лесонасаждения и рубки) и неконтролируемых факторов (пожары, заболевания леса от вредителей и т.п.). В этих и других задачах поддержки принятия решений (например, распознавания образов при обработке данных дистанционного зондирования) полезны как алгоритмы, так и исчисления (логические, продукционные и др.), по существу, являющиеся «исчислениями возможностей» и позволяющие заменить процедурный (алгоритмический) стиль решения, предполагающий профессиональное программирование, на декларативный стиль, приближенный к конечному пользователю и предполагающий ввод задачи в терминах «что дано» и «что требуется» без явного указания алгоритма решения (решение ищется средствами искусственного интеллекта).

Другим средством интеллектуализации информационных технологий поддержки управленческих решений являются методы многокритериального принятия решений, способные работать в слабоструктурированной среде, в частности, когда задача многокритериального выбора формализуется заданием только обобщенных ранжировок альтернативных решений по каждому критерию, т.е. таких, в которых предпочтение задается лишь качественно («строго предпочтительнее», «равноценны»).

На основе выше сказанного можно сформулировать следующую совокупность требований к разрабатываемой технологии создания информационных систем для решения задач поддержки принятия решений с использованием корпоративной обработки данных. Методы и средства данной технологии для снижения трудоемкости процессов накопления и обработки данных, повышения надежности и оперативности, а также обоснованности принимаемых управленческих решений, должны:

- реализовывать корпоративную обработку ПРД в глобальных и/или локальных сетях на основе Интернет/Интранет-технологий;

- обеспечивать межклиентское взаимодействие по схеме "клиентг-...-клиентп-сервер" с использованием ПРД, расположенных на сервере и клиентах;

- обеспечивать формализацию описания корпоративного поля ПРД;

- обеспечивать возможность использования машины вывода и вычислительного моделирования для обработки экспертных знаний, ПРД и генерирования альтернативных вариантов управленческих решений;

- использовать многокритериальный выбор решений, в том числе в слабоструктурированной среде, когда критерии задаются качественно - в виде отношений предпочтения;

- обеспечивать дружественность интерфейса с пользователем;

- предоставлять возможность независимого ввода данных от системы обработки и визуализации ПРД;

- реализовывать администрирование системы только на сервере;

- обеспечивать разнообразность форм представления результатов (в виде таблиц, графиков, карт).

Концепция корпоративной интеллектной технологии обработки пространственно-распределенных данных

С учетом того, что наиболее широкое распространение в настоящее время получили ГИС, функционирующие под управлением операционной системы Windows, для обеспечения взаимодействия между параллельно работающими процессами (приложениями) в концепции было предложено использовать технологию OLE 2.0, которая содержит механизм OLE-automation. Технологии OLE поддерживаются большей частью ГИС, и позволяют реализовать эффективные механизмы вставки и привязки объектов, обеспечивающих интеграцию приложений на уровне объектов, таких, как документы, графические изображения или электронные таблицы. При построении систем удаленного доступа на платформе Windows традиционно выделяются два основных модуля - OLE (DDE)-cepeep и удаленный клиент. Для связи сервера с удаленным клиентом, учитывая постановку задачи, было предложено использовать протоколы семейства TCP/IP, на которых базируются Интернет/Интранет-сети.

В отличие от существующих в настоящее время коммерческих ГИС, использующих Интернет-технологии для удаленного доступа, которые достаточно эффективно реализуют основные функции визуализаторов информации, расположенной, как правило, на сервере, и в которых клиент выступает только в роли "пассивного" потребителя заранее подготовленных данных, расположенных на сервере, и не имеет возможности интегрировать свои данные с данными сервера для совместного использования, в концепции обоснована "активность" клиента - клиенту доступны для обработки данные и формализованные-знания экспертов (далее данные/знания) корпоративных ГИС-клиентов (далее, если не уточнено дополнительно, под клиентами будут пониматься ГИС-клиенты) совместно с данными/знаниями ГИС-сервера, в том числе и для изменения его состояния, т.е., во-первых, обеспечивается не только просмотр заранее подготовленных данных (что реализовано в большинстве коммерческих Интернет-ГИС, которые поэтому могут быть отнесены к классу справочно-поисковых систем), но и предоставляется возможность объединения данных/знаний сервера с данными/знаниями других клиентов для их совместной обработки, и, во-вторых, используя DCOM-сервер, который также обрабатывает и SQL-запросы клиента, изменять данные/знания сервера. Таким образом, организуется технологическая основа единого корпоративного пространства данных/знаний.

В настоящее время во многих случаях пропускная способность сетей является фактором ограничения, а не развития. Пространственно-распределенные данные имеют большой объем и, как следствие, при организации удаленного доступа к ним необходимо организовать оптимальный трафик между сервером и клиентом. Поэтому в концепции предусмотрена передача графических фай-

лов не только в виде растровых изображений, но и в векторных форматах (SWF, SVG), которые при значительном снижении объемов передаваемых данных обеспечивают достаточное качество их отображения.

Применение средств и методов искусственного интеллекта в данной концепции предложено реализовывать в два этапа, первый - генерирование альтернатив (с использованием логических методов на основе языка позитивно-образованных формул и вычислительного моделирования) и второй - выбор альтернатив (на основе качественных оценок альтернатив с сужением множества парето-оптимальных решений).

Язык описания пространственно-распределенных данных CGML3

Язык CGML позволяет организовать структуру информационного поля корпоративной ГИС. Данный формализм, в соответствии с вложенностью элементов XML, содержит описание сервера данных (geoserver), имеющего в своем составе ПРД (geodata), относящиеся к некоторой территории (areas) и состоящие из описательных атрибутов (attr), объединенных в слои семантической информации (layers). Производя поиск в этом документе, программа ГИС-клиента опирается на информацию, заложенную в структуру этого описания, т.е. разметку (тэги) документа. Например, для нахождения данных о требуемой территории в рамках приведенного фрагмента документа необходимо проанализировать содержимое конкретного элемента <areas>, находящегося внутри конкретного элемента <geodata>. Такая организация документа обеспечивает реализацию более эффективных механизмов поиска, чем обработка неструктурированного документа. В XML-документе, как правило, определяется хотя бы один элемент, называемый корневым; в данном случае - это </geoterritory>, задающий информационное поле ПРД. Использование этого формализма позволяет реализовать на ГИС-сервере репозиторий - абстрактное хранилище метаданных о распределенных ПРД на основе языка CGML. Применение разработанного языка представления ПРД позволяет организовать эффективное представление и структурирование информации для корпоративной ГИС на основе интерпретации тегов, структурирующих все доступное клиенту поле ПРД.

Принципы функционирования корпоративных ГИС

Корпоративная ГИС должна быть ориентирована на работу пользователя не только с данными, поставляемыми ГИС-сервером, но и с одновременным использованием данных (например, тематических слоев), размещенных на разных ГИС-клиентах и данных, хранящихся на сервере (например, топографической основы), что расширяет область использование ГИС, функционирующих в локальных и глобальных сетях (Рис. 1).

Для реализации модели взаимодействия "клиент]-...—клиент„-сервер" в ГИС-клиент добавлены функции формирования и передачи запросов данных у других клиентов и передачи локальных данных ГИС-серверу по запросам дру-

3 Аббрев от Corporative Geography Markup Language

гого ГИС-клиента, т.е. обеспечено совместное использования данных (атрибутных и картографических), распределенных, в том числе, и по клиентам.

Каждый клиент одновременно является ОСОМ-сервером, который предоставляет интерфейс для использования собственных данных другим клиентам. Клиенты, в соответствии с правами доступа, получают список доступных данных других клиентов (т.е. клиент выступает, как сервер данных) и могут подключиться к любому из них. Далее по списку таблиц пользователь выбирает и открывает необходимые таблицы (фактически это тематические слои на карте). Например, взаимодействие двух ГИС-клиентов 1-го и .¡-го и ГИС-сервера представлено на Рис. 2.

ГИС-сервер ГИС-илиенг

Рис. 1 Схема взаимодействия ГИС-клиентов и ГИС-сервера. (по данным).

Для совместного использования данных 1-ый клиент вызывает на ]-ом клиенте функцию открытия выбранной таблицы (находящейся у ]-го клиента), потом ]-ый клиент упаковывает все файлы, принадлежащие этой таблице, в массив и передает их серверу, указывая идентификатор клиента, запросившего данные.Таким образом, в БД ГИС-сервера для совместного использования помещаются данные не только ¡-го, но и ^го клиентов. Также, каждый ГИС-клиент может выступать в качестве ГИС-сервера, т.е. при наличии на рабочем месте пользователя соответствующей ГИС проводится загрузка дополнительных методов, позволяющих другим клиентам использовать его в качестве ГИС-сервера.

Преимущество данного подхода состоит в том, что пользователь может использовать данные не только ГИС-сервера, но и любого ГИС-клиента корпоративной сети, а использование объектной модели позволяет легко дополнять программную систему новыми функциональными блоками.

Методы и средства интеллектуализации обработки пространственно-распределенных данных в задачах управления регионом Разработана интеллектная технология автоматизации процессов моделирования обработки ПРД, которая построена на основе механизмов логического вывода.

ГИС-клиент; ГИС-клиент,

Рис. 2 Взаимодействие ГИС-сервера и двух ГИС-клиентов.

В рамках данной технологии предложена следующая структура (Рис. 3) системы поддержки принятия решений (СППР): информационное обеспечение - база данных, база знаний, база моделей (в виде правил синтеза модели), и программные блоки - система управления базой данных, машина логического вывода (включая подсистему автоматического доказательства теорем и модуль построения структуры модели), вычислитель, система визуализации результатов (ГИС, Excel и т.п.) и интерфейсного модуля, реализованного с помощью языка расширения и обеспечивающего комплексирование этих модулей и обмен данными. Совместное использование геоинформационных, сетевых, интел-лектных технологий и математического моделирования, включая многокрите-

риальную оптимизацию, в рамках предложенной концепции корпоративной ин-теллектной системы, опирающейся на беспрецедентно быстрое развитие сети Интернет, успешное первичное накопление цифровых геоинформационных ресурсов и перенос их на информационные серверы, а также на последние результаты в области формализации экспертных знаний позволило определить новые решения по поддержке выработки и принятии управленческих решений на уровне региона, удовлетворяющие требованиям, сформулированным в начале данной главы.

Визуализатор результатов расчетов (ГИС, Ехсе! итп)

Вычислитель

Рис. 3 Архитектура СППР на основе логических механизмов обработки знаний.

Архитектуры корпоративных систем обработки пространственно-

распределенных данных в задачах управления регионом При разработке архитектур систем обработки ПРД о регионе (включая анализ, сопоставление и т.д.), построенных на основе предложенной технологии и с использованием в качестве базовых ГИС Мар1пАэ и КАМАТ, учитывалось, что, с одной стороны, данные распределены не только внутри одного учреждения, но и по всему региону, а с другой - существует развитая региональная инфраструктура информационных сетей4, позволяющая передавать большие объемы, в том числе и картографической информации.

* Так, в настоящее время в Иркутской области и г Иркутске активно используются оптоволоконные сети с пропускной способностью от 10 Мбит/с до 100 Мбит/с и выше

Так как система КАМАТ позволяет дополнить ее кодом, реализующим функции ОЬЕ-автоматизации, а ГИС Мар1пК> содержит их, были реализованы структуры и механизмы межобъектного взаимодействия на основе технологии ОСОМ. В созданной системе удаленного доступа выделяются ГИС-сервер и ГИС-клиенты. ГИС-сервер включает базовую версию ГИС (например, Мар1пК> (Рис. 4) или КАМАТ (Рис. 5)), модуль МарМакег, обеспечивающий обработку исходной картографической информации, формирование команд для ГИС и передачу карт клиенту, и БД-сервера.

Рис. 4 Архитектура корпоративной системы (на ГИС-сервере ГИС Maplnfo).

Алгоритмы взаимодействия удаленного клиента с ГИС Maplnfo. ГИС-клиент (является DCOM-объектом) вызывает на основе DCOM функции ГИС-сервера (запущен для всех ГИС-клиентов в одном экземпляре в виде "демона", реализующего контейнер), который в свою очередь через OLE взаимодействует с ГИС Maplnfo (формируя и выполняя команды внутреннего языка Maplnfo -MapBasic). Согласно методологии "интегрированной картографии" ГИС Maplnfo, ГИС-сервер получает возможность контролировать эту ГИС, то есть ГИС Maplnfo будет выводить результаты выполнения запросов ГИС-сервера в "псреподчимснпос окно". Далее клиент формирует и передает ГИС-серверу локальные данные. Сервер для каждого клиента создает временный каталог (удаленный кэш клиента) и загружает данные в Maplnfo. При отключение клиента соответствующие таблицы выгружаются из Maplnfo, а данные уничтожаются. Клиент в соответствии со списком доступных ему таблиц формирует и передает ГИС-серверу запрос на использование данных сервера, включая переданные на первом этапе таблицы клиента, после чего вызывается функция ГИС-сервера, в которой реализованы следующие методы: создание дочернего окна и объекта, ассоциированного с ним; переподчинение вывода ГИС Maplnfo в дочернее окно и отрисовки карты в соответствии с данными; сохранение карты в

ВМР-формате и ее преобразование в С1Р-формат. На следующем этапе работы, ГИС-сервер заносит этот файл в буфер и отдает ГИС-клиенту. При этом не происходит наложение наборов данных разных клиентов - процесс скрыт как для оператора ГИС-сервера ("переподчиненные" окна не отображаются на мониторе), так и для самой ГИС: реализуется схема "запрос-ответ" под контролем программного обеспечения ГИС-сервера. ГИС-Клиент, используя многодокументный интерфейс, выводит получаемые карты в собственные окна. Таким образом, ГИС-клиент, взаимодействуя с ГИС-сервером, может открыть сразу несколько карт, предоставляя возможности масштабирования, перемещения относительно окна, добавления тематических слоев, изменения порядка следования слоев и т.д Данный подход развивает технологию удаленного доступа к ресурсам ГИС Мар1пй) (на основе компонентной объектной модели СОМ), предложенную автором в [8].

Рис. 5 Архитектура корпоративной системы (на ГИС-сервере ГИС КАМАТ).

Применение OLE-клиента, реализованного в качестве ISAPI-расширения WWW-сервера IIS позволяет использовать адаптированный комплекс "Территория" системы КАМАТ как в рамках локальной сети (Интранет), так и в рамках глобальной сети Интернет. Расширение было создано как библиотека динамической загрузки DLL с учетом того, что, когда такое расширение активизируется в первый раз, оно загружается в адресное пространство процесса WWW-сервера, начинает свою работу и постоянно доступно, что позволяет повысить производительность WWW-сервера, т.к. в памяти всегда находится только одна копия соответствующей библиотеки DLL, поэтому при одновременном обра-

щении к ISAPI-расширению нескольких пользователей системные ресурсы WWW-сервера расходуются более экономно, а, кроме этого, не тратится время на дополнительные загрузки и выгрузки программного кода. В основе клиентского места пользователя такой системы лежит общедоступный браузер Microsoft Internet Explorer с установленной поддержкой языка программирования Java. Для формирования тематических слоев на основе БД сервера был реализован соответствующий модуль DataLib, специфический для разрабатываемого приложения.

Архитектура интеллектных корпоративных систем обработки пространственно-распределенных данных (на основе продукционного и логического формализмов представления знаний эксперта и многокритериальной оптимизации) Интеллектуализация обеспечивает решение задачи подготовки и поддержки принятия решений при обработке ПРД, которое осуществляется в два этапа - генерирование (с использованием логических методов и вычислительного моделирования) и выбор альтернатив (на основе качественных оценок альтернатив с сужением множества парето-оптимальных решений).

В настоящее время сформированы большие объемы информации, описывающей различные аспекты состояния регионов (земельные кадастры, месторождения ресурсов, зоны загрязнения и т.д.), которые либо представлены в DBF-формате, либо могут быть легко в него конвертированы. DBF-формат поддерживается многими ГИС. Учитывая это обстоятельство, был разработан подход к созданию экспертных систем (ЭС), при котором знания эксперта представляются в DBF-формате. Это позволило органично совместить как данные, описывающие некоторый объект, так и знания эксперта об этом объекте, его поведении, развитии и т.д. Знания экспертов в такой ЭС представлены в виде продукций, в левых и правых частях которых используются ссылки на данные, хранящиеся в БД. При обработке продукций используются встроенные в СУБД механизмы, оптимизирующие обработку DBF-файлов.

Продукция описывается следующим образом: "если DEF, то АСТ", где DEF - условие, задается в виде Di v D2 v... vDm; АСТ - действие, представлено как Еа, & E^ &... &Еаь D,- конъюнкт, имеет вид Е,, & Е,2 &... &Е1|П; Еч - элемент продукции, заданный тройкой <Kod var,Z,Kod_mean>1J; Kodvar - код переменной; Z - знак (>,<,=,!,&,v); K.od_mean - код значения.

Условие продукции считается выполненным, если хоть один из D, истинен, интерпретация действия заключается в смене значения переменной, код которой задан в Еа1.

Список продукционных правил представлен в виде набора взаимосвязанных DBF-файлов, фрагмент структуры соответствующей БД приведен на Рис.6.

Так как системы продукций чаще всего порождают пространство состояний, в котором целевые вершины расположены на разных уровнях, то разработанный формализм представления знаний эксперта и процедура

вывода, реализуя поиск "вширь", когда на каждом шаге поиска отрабатываются все выполнимые продукции, позволяет проводить эффективную обработку знаний при решении различных задач - таких, как диагностика состояния региональных ресурсов, выбор рекомендаций и т.п.

Рис. 6 Структура продукции на основе DBF-файлов.

Таким образом, разработан формализм представления знаний на основе синтеза фреймового и продукционного подхода, который позволяет эффективно представлять декларативные и процедурные знания.

Применение дедуктивных построений для повышения эффективности обработки ПРД и моделирования динамики ПРД рассматривается на примере важного класса задач моделирования динамики и управления древостоем (ДУД). Для формализации правил и приемов моделирования используется известный язык L позитивно-образованных формул (по-формул)5. Язык по-формул является новым полным языком первопорядкового типа. По-формулы -это древовидные структуры (Рис. 7а), в каждой вершине которых содержится следующая информация: знак вершины V,3 (для любого..., существует...), список квантифицируемых в этой вершине переменных и так называемое типовое условие как конъюнкцию атомарных формул (предикатов), описывающих элементарные отношения между объектами (фактами), обозначаемые этими переменными.

Введена классификация вершин по-формулы: вершины уровня II - так называемые базы, в которых в процессе вывода аккумулируются факты, и вершины III уровня - вопросы к этим базам.

Семантика по-формулы определяется обычной семантикой соответствующей формулы Fнп (Рис. 76) классического (первопорядкового) исчисления предикатов. Логический вывод на экспертных знаниях осуществляется на основе известного исчисления по-формул J 6, в котором доказательство утверждения осуществляется путем опровержения его отрицания. Корень дерева (уровень I) - суть дизъюнктивное объединение баз и для опровержения F необходимо в каждой базе независимо получить противоречие.

5 С Н Васильев, А К Жсрлов Об исчислении тнпово-кванторных формул//Докл Акад наук -Т 343, №5, 1995, С 583-585

б) Р"" = Тгие -» {Нх, Зх,:[А*&ЧУ1 Уу^В? ^ 3=, ЭглД*)&.

ЛГ = {ж,..а,}, = {у,,, „д}, /■= 1Я ^ = {-V „^}, у = Т4 = Тгие, А* = & а, В* = & Ь, / = 1^, О* = & у =

иеЛ АеА, у

Рис. 7 Структура по-формулы ^ и ее образ в языке предикатов.

Язык ь применен не только для решения дескриптивных задач, т.е. доказательства-опровержения утверждений, но и для решения конструктивных задач - как язык программирования, поддерживающий конкретное отыскание (построение) решений (объектов), удовлетворяющих спецификации задачи пользователя. В отличие от языка ПРОЛОГ, при этом обеспечивается расширение класса решаемых задач путем обработки более широкого класса формул, а именно, формула Р может иметь дизъюнктивные ветвления (в универсально-квантифицируемых вершинах дерева), т.е. в конструктивных задачах используется некоторое подмножество языка ¿, но более широкое, чем только хорнов-ские формулы.

При подготовке управленческих решений на уровне региона часто получаемое множество альтернативных решений является большим, а критерии, характеризующие оценку альтернатив, являются в основном не количественными, а качественными. Сведение таких задач к «жестким» оптимизационным только с количественными критериями и запрашиваемыми у экспертов весовыми коэффициентами их значимости бывает мало обоснованным и нецелесообразно (даже если известно, что одна альтернатива предпочтительнее другой, количественную оценку степени предпочтения зачастую бывает дать очень трудно). Таким образом, одним из средств интеллектуализации систем обработки ПРД является применение многокритериальной оптимизации.

Использованные алгоритмы6 поддерживают следующие этапы многокритериального выбора:

* Ю В Котлов Программный комплекс многокритериальной оптимизации МАТОП // Труды конференции «Ляпуновскне чтении», ИДСТУ СО РАН, Иркутск - 2001 - С 17

- получение непротиворечивых и полных частных отношений предпочтения на основе по парного сравнения;

- построение множества парето-оптимальных и слабо эффективных решений;

- сужение множества парето-оптимальных альтернатив.

Программная реализация технологии В качестве инструментальной основы для разработки систем использованы среда разработки приложений Borland Delphi и Microsoft Visual С++. Данный выбор определяется наличием в них развитых средств для реализации предложенной архитектуры: поддержка работы с серверами OLE-automation (функции CreateOleObject, CreateComObject, тип данных Variant, который является интерфейсом к OLE серверам и т.д.), а также обеспечением работы с протоколами TCP/IP и HTTP. Были использованы следующие модули и системы: NMFTP (FTP-клиент), Borland Socket Server и SocketConnection (реализуют возможность взаимосвязи удаленных приложений по протоколу UDP), Microsoft Internet Information Server, Borland Database Engine.

Программная реализация корпоративной ГИС в случае использования на ГИС-сервере ГИС Mapinfo. С использованием Visual С++ из пакета разработчика Microsoft® Visual Studio™ 6.0 в соответствии с предложенной архитектурой были реализованы следующие приложения для ГИС-сервера и ГИС-клиента (Рис. 8).

Рис. 8 Иерархия приложений ГИС-сервера и ГИС-клиента.

Основным управляющим классом в ГИС-сервере является объект Cdcom (см. ниже), который реализует функции создания карт, упаковки и распаковки данных, добавления новых слоев и т.д.

Для создания связи или подключения к объекту ГИС-сервера, ГИС-клиент использует указатель на интерфейс imapinfo, с помощью которого ГИС-клиент может удаленно вызывать любые функции, описанные в этом интерфейсе и реализованные в CDcom. Для создания карты ГИС-клиент либо использует функцию ОрепТаЫео, чтобы открыть таблицу ГИС Mapinfo, лежащую на сервере, либо OpenTabieOuro, чтобы открыть локальную таблицу. Во втором случае файлы данных пересылаются ГИС-серверу для помещения их в "хранилище данных ГИС-сервера". На следующем шаге ГИС-клиент вызывает createMapo, которая создает карту и возвращает номер виртуального окна в памяти с отрисованной картой. Затем вызывается функция MapGoo с номером окна в параметре, которая возвращает размер представления карты в виде GIF и далее клиент принимает от сервера представление карты, которое выводится в реальное окно.

Программный комплекс КАМАТ-визуализатор. Модуль GeoLib.dll предназначен для взаимодействия с системой "Территория" комплекса КАМАТ, реализует функции картографического сервера и обеспечивает обработку клиентских запросов на предоставление картографической информации. Модуль можно рассматривать в качестве универсального инструмента публикации в сетях Иптернет/Интранет картографических данных в форматах ГИС КАМАТ. Также данный модуль можно использовать со специализированными системами обработки ПРД.

Таблица действий модуля:

Наименование Описание

ShowLayersAction Дерево слоёв КАМАТ

TreeDatAction Представление дерева слоёв КАМАТ структурами данных ^уавспр!, вызывается из вЬошЬауегвАсИоп

ShowNodeAction Страница с изображением заданной области на карте

Страница с иауа-апплетом, служащим для просмотра карты

Страница с описанием выбранного объекта

MaplmageAction Изображение заданной области на карте

JavaCmdAction Обработка запросов иауа-апплета, возвращает команды для управления ап-ллетом

Алгоритм функционирования данного модуля. На первом этапе производится отображение тематических слоёв КАМАТ в виде дерева на HTML-странице; структура дерева кодируется командами JavaScript, шаблон страницы хранится в файле. После выбора соответствующего узла дерева (тематического слоя) возможно получение:

- HTML-страницы с изображением заданной области на карте, которая содержит элементы управления, позволяющие перемещать по карте видимую область и изменять её масштаб, а также получать информацию об объектах карты;

- страницы с Java-апплетом, служащим для просмотра карты, дальнейшее взаимодействие апплета с картографическим сервером позволяет вносить изменения в раскраску объектов карты, обеспечивает обработку гиперссылок для связи с другими системами, которые могут содержать дополнительную информацию о выбранном объекте (эти сис-

темы должны содержать в своих базах данных информацию о соответствии между парой «номер слоя>, «номер объекта» и внутренней индексацией объектов).

Далее происходит запрос у OLE-сервера системы КАМАТ изображения указанной области карты; полученный результат преобразуется в формат GIF.

Модуль DataLib.dll служит для просмотра информации из баз данных ГИС ОГВ, реализовано два режима - на основе HTML и Java-апплета. Для отображения показателей на карте используется модуль GeoLib.dll.

Таблица действий модуля:

Наименование Описание

AttrMainAction Главная страница с тремя окнами (рамками) дерево показателей, выбора интервала времени и карты (либо в виде HTML, либо в рамках находятся аппле-ты)

JSAttrHTMAction Дерево показателей на JavaScript

JavaAttrHTMAction Дерево показателей на Java

J SAttrAction Представление дерева показателей структурами данных JavaScript

JavaAttrAction Описание дерева показателей для апплета, отображающего дерево

IntrvAction Наименование показателя и выбор интервала времени

JintrvAction Наименование показателя и выбор интервала времени (на Java)

MapAction, MapActionJ Страница, которая переадресовывает на geolib.dll/shownode

MainAction Главная страница окна значений показателей с тремя окнами выбора района области, выбора интервала времени и дерева значений показателей

ObjUstAction Выбор района области

ObjIntrvListAction Выбора интервала времени для заданного района

JSTreeHTMAction Страница с деревом показателей со значениями для заданного райоса и интервала времени на JavaScript

JSTreeAction Представление дерева значений показателей для заданного района и интервала времени структурами данных JavaScript

XMLTreeAction Дерево значений показателей для заданного района и интервала времени в формате XML

ShowObjAction Страница с деревом значений показателей для заданного района и интервала времени без использования JavaScript

IntrvListAction Представление списка интервалов времени для апплета

SelAction Строка, в которой закодированы требуемые изменения в раскраске объектов карты для отображения значений заданного показателя в заданный период времени

Главная страница содержит три окна (frames), в которых представлены следующие данные:

- дерево показателей;

- интервал времени;

- картографическое представление.

Страница формируется из соответствующих шаблонов для HTML/JavaScript и для Java-версий системы.

Структура дерева показателей может кодироваться как командами JavaScript, так и в текстовом файле, возвращаемом действием JavaAttrAction. В первом случае дерево показателей отображается на HTML-странице, а во втором - в Java-апплете.

Наименование выбранного показателя и интервал времени, за который требуется отобразить его на карте, обрабатывается либо с помощью апплета (в Java-версии), либо с помощью скриптов ( HTML-версия).

После выбора показателя производится переадресация на Geolib.dll/shownode запросов по отображению на карте значений выбранного показателя за заданный период времени. Для HTML-версии при выводе окна карты используется шаблон irk_reg.htm, а для Java-версии - шаблон irk_regj.htm. Оба шаблона содержат код для переадресации запроса на kamatlib.dll: <МЕТА HTTP-EQUIV="REFRESHh CONTENT="0; URL=/scripts/kamatlib.dll/shownode ? node=5 & sel=<#sel>">, который также включает в себя ссылку на номер конкретного узла в дереве тематических слоев КАМАТ данной ГИС (параметр node), подстановка sel - строка, в которой закодированы требуемые изменения в раскраске объектов карты для отображения значений выбранного показателя за заданный период времени. Эта строка используется апплетом, находящимся на странице, порождаемой действием JintrvAction, для управления апплетом, находящимся на странице отображения карты. Строка изменений в раскраске объектов КарТЫ имеет Следующий формат: ([«Номер слоя» ][<Цвет>-][<Номер объекта»], I [«Номер слоя>][<Цвет>])\

Главная страница окна значений показателей содержит три фрейма:

- выбора объекта;

- выбора интервала времени;

- дерева значений показателей.

Любой объект (например, некоторая территория) может бьггь выбран как по его коду, так и по адресу соответствующего ему объекта карты в системе КАМАТ.

Для организации взаимодействия внешних программ с системой "Территория" комплекса КАМАТ была реализована возможность ее работы в качестве OLE-сервера.

Апробации технологии корпоративных интеллектных систем обработки пространственно-распределенных данных (на примере геоинформационной системы органов власти и управления Иркутской области)

ГИС ОГВ Иркутской области по направлениям разработки, составу решаемых задач и обрабатываемых данных соответствует, уточняет и дополняет ГИС ОГВ Российской Федерации с соответствующей региональным условиям детализацией, как в постановках задач, так и в составе данных.

Основным назначением ГИС ОГВ Иркутской области как комплекса интегрированных функциональных геоинформационных систем является оперативное предоставление всем структурам управления достоверной информации об инфраструктуре и социальном развитии области в территориально-временном разрезе для обеспечения качественной реализации функций управления территориальным административно-хозяйственным комплексом. Поль-

зователями ГИС ОГВ являются подразделения (комитеты и департаменты) администрации Иркутской области, объединенные локальной вычислительной сетью с ситуационным центром губернатора, основной функцией которого является организация эффективного комплексного и проблемно-целевого информирования высших должностных лиц администрации Иркутской области. Таким образом, предлагаемая технология обработки ПРД, когда множество клиентов не только передает и/или использует данные центрального сервера, но и обеспечивается обмен данными между клиентами адекватно инфраструктуре ОГВ Иркутской области. Учитывая необходимость защиты информации в ГИС ОГВ от несанкционированного доступа, особенно в той ее части, которая является секретной или коммерческой, на данном этапе ограничения по доступу к базам данных обеспечивается средствами администрирования ЛВС. Сформированы соответствующие тематические слои цифровых карт в рамках единого геоинформационного пространства, разработана подсистема ввода информации, создана унифицированная запросная система к ПРД, реализованы методы и средства сетевого взаимодействия. Применяемая Интернет/Интранет-технология позволяет организовать свободный доступ к открытой информации о социально-экономическом положении в области. ГИС ОГВ внедрена в комитет по экономике, информационно-аналитический комитет, комитет по топливно-энергетическому комплексу и химической промышленности, комитет по жилищно-коммунальному хозяйству администрации области.

Реализация подсистем ГИС ОГВ осуществлена на основе данных, представленных в виде баз данных (MS SQL, Paradox) и цифровых карт. Ввод данных осуществлялся, в том числе, с помощью таблиц Excel.

Информационная база ГИС ОГВ включает следующие основные информационные компоненты: цифровые карты местности и тематические карты7; информационные БД различной тематики, в том числе и БД территориально привязанных данных.

В ГИС ОГВ ИО использованы программные продукты фирмы ESRI и Maplnfo, а также разработка ВостСибАГП система КАМАТ.

Для принятия обоснованных решений по управлению регионом, в первую очередь объединенной БД ГИС ОГВ ИО, включены: БД "Социально-экономические паспорта территорий", БД "Опорные предприятия Иркутской области", БД "Инфраструктура энергетики", БД "Экологическое состояние", БД "Жилищно-коммунальное хозяйство".

Для обеспечения интеграции с WWW-сервером администрации Иркутской области был разработан OLE-клиент (Рис. 9) для визуализации данных, представленных в форматах системы КАМАТ. Использование реализованного в качестве приложения системы Windows OLE-клиента обеспечило применение КАМАТ-визуализатора в рамках локальной сети администрации ИО для реше-

7 Геоинформационное обеспечение ОГВ ИО базируется на единой топографо-геодезической основе (М 1 1000000 и 1 200000), переданных Восточно-Сибирским аэрогеодезическим предприятием №1 Роскартографии (ВостСибАГП), единых классификаторах информации, форматах и согласованных структурах баз данных

ния задач, связанных с формированием и представлением тематических слоев цифровых карт и другой информации по районам Иркутской области.

OLE-клиент позволяет использовать адаптированный комплекс "Территория" системы КАМАТ как в рамках локальной сети (Интранет), так и в рамках глобальной сети Интернет для интеграции информационных систем служб администрации Иркутской области. На клиентском месте пользователя ГИС ОГВ ИО используется общедоступный браузер HTML-страниц Microsoft Internet Explorer с установленной поддержкой языка программирования Java (Рис. 10).

Р'2*19»шг4в_ > psiosaaamm

J11573006651753

tm . //

[ (5951Эв9ЯШвйв

Твррмгоряя L3 Гкрвичиыо слон 'J ВТйрЧ'ЧШ слои •к « СНГ

■fc ij Дополнительная ztutmmt г» 'id Иркутск» область Адымиистри jftf Адмии дол ИрьОбй & Осиоаа GOOOOOO » Ирсутспл область 1 1000000

Рис. 9 OLE-клиент КАМАТ-визуализатора ПС "Территория".

Это позволяет свести к минимуму непроизводственные затраты на настройку и обслуживание клиентских мест пользователей создаваемой корпоративной геоинформационной системы для органов государственной власти Иркутской области. ГИС ОГВ ИО позволяет визуализировать ранжирование территорий области по различным показателям, причем цвета и их интенсивности показывают качественную и количественную характеристику данного индикатора.

Реализованы подсистемы ГИС ОГВ ИО, обеспечивающие обработку индикаторов социально-экономического развития территорий (около 200), показателей состояния ЖКХ (около 100), мониторинг экологически опасных, в случае возникновения ЧС, предприятий Иркутской области (более 200 предприятий по 12 показателям), "Электрические сети напряжением 500кВ -ЮкВ (более 900

линий и подстанций); "ГИС "Экомониторинга" (этап 2)", "Культурно-историческое наследие Иркутской области" (более 1000 объектов) на основе предложенных распределенных геоинформационных технологий с целью принятия управленческих решений по вопросам социально-экономического развития Иркутской области.

Рис. 10 МУА-юшент КАМАТ-вьювера ПС "Территория" и модуля баз данных в качестве клиентского места пользователя ГИС ОГВ ИО.

Автоматизация построения вычислительных моделей Автоматизация построения вычислительных моделей проведена на примере одного класса математических моделей динамики природных ресурсов и окружающей среды с последующим применением созданных моделей для прогнозирования и многокритериальной оптимизации вариантов природопользования. Поскольку проблема рационализации лесопользования является одной из приоритетных задач многих субъектов РФ, в том числе и для ОГВ Иркутской области, то этапы автоматизации моделирования и многокритериальной оптимизации разработанной технологии иллюстрированы на примере решения именно этой проблемы. Модели динамики и управления древостоем (ДУД) конструируемого класса отражают пространственно-временную динамику состояния леса, в известной типизации имеют субрегиональный порядок пространственной размерности (например, область или лесхоз). В модели ДУД лесные ресурсы региона классифицируются в соответствии с породо-возрастной структурой произрастающего на территории региона леса. Порода

и возрастной класс леса определяют в породо-возрастной структуре породо-возрастной тип. Лесная территория региона представляется в виде лесных площадей, где каждая площадь соответствует совокупности участков леса одного породо-возрастного типа. Дополнительно выделена площадь участков, непокрытых лесом - это совокупность гарей, вырубок, участков леса, погибшего от вредителей и т.п. Породо-возрастной тип каждого лесного участка определяется экспертно лесоустроительными организациями в соответствии с определенными правилами по преобладанию породы леса определенного возрастного класса.

Структура модели задается в виде ориентированного графа, вершины которого соответствуют лесным площадям определенного породо-возрастного типа (или площади участков непокрытых лесом), а дуги - смене участками своего породо-возрастного типа с определенной интенсивностью. Например, рост леса одной породы представляется как переход занимаемой площади в площадь, соответствующую той же породе, но следующего его возрастного класса.

Структура лесных ресурсов Иркутской области представляется 7-ю основными породами: ель, сосна обыкновенная, сосна сибирская (кедр), лиственница, пихта, береза и осина; возрастная классификация состоит из 6-ти возрастных классов: «молодой лес возрастного класса I», «молодой лес возрастного класса II», «средневозрастные», «приспевающие», «спелые» и «перестойные» леса. Комбинации породы и возрастного класса порождают 42 породо-возрастных типа (вершины графа динамики). Вершины графа динамики соединяются дугами, отражающими зарастание непокрытых лесом площадей, рост леса, пожары, рубка леса. Например, рубка леса представляется в виде подграфа, состоящего из 1 вершины и 3 дуг для каждой вырубаемой породы, соединяющих вершины графа «спелого» и «перестойного» класса возраста с этой вершиной и вершиной, соответствующей площадям участков, непокрытых лесом. Так как в Иркутской области запрещена рубка сосны сибирской, то в граф добавляется 6 вершин и 18 дуг. Таким образом, построенный граф динамики содержит 50 вершин и 104 дуги.

Граф позволяет определить структуру правых частей системы дифференциальных уравнений породо-возрастной динамики участков территории региона:

I ш '««(Л '«*(/)

Здесь х; - суммарная площадь участков леса, имеющих у -й породо-возрастной тип; ет(у') (соответственно кЦ)) - множество всех породо-возрастных типов г, из которых осуществляется переход в породо-возрастной тип j (соответственно, из породо-возрастного типа У), у /, с интенсивностью перехода ац (соот-

ветственно, aJt) (т.е. atJ - интенсивность смены площади одного породо-возрастного типа i на другой у), ач,а>0, m(j)(~}k(j) = 0, п - число вершин графа динамики (для вышеописанного примера л = pv+e+1+r, где р - количество пород, v - количество классов возрастов, е = \ - вершина, соответствующая непокрытой лесом площади, / - количество пород, высаживаемых в процессе лесонасаждения, г - количество вырубаемых пород). Этот класс моделей сбалансирован по критериям точности, сложности идентификации и последующего анализа.

Выразительность языка продукционной системы недостаточна для формализации системы знаний о модели, и был использован формализм по-формул.

Формализованные знания о структурной и параметрической идентификации модели представляются в языке по-формул, реализованных в системе КВАНТ/18.

На начальном этапе идентификации устанавливается соответствие сведений о задаче и свойствах исследуемого объекта, имеющихся в базе по-формул, области применимости модели ДУД в известной типизации. В результате применения к этой базе подформулы:

V Проблема(а.моделдинамики), 3 m,sO: Тип_модели(т,а, ДУД, Ю),

a,lO: Прогноз(а,десятки_лет,Ю), CocmoHHue(m,sO, безлеса,

Ранг_геосистемы(а, ландшафт), площадь(а,_, без_леса, Ю),_)

Тип_ландшафта(а, лес) «ДЛЯ ВСЯКОЙ геосистемы а ранга ландшафта, тип ландшафта - лес, для которой требуется получить прогноз на десятки лет, начиная с момента времени lo, СУЩЕСТВУЮТ модель т типа ДУД и состояние so, отражающее лесные площади, не покрытые лесом».

в базу добавляются модель т объекта а и характеристика s0. Начальное значение s0 в регионе а в момент времени /0 определяется с помощью запроса к БД: терм ппощадь(а,_,без_леса,Ю).

Для построения графа динамики роста леса как последовательности смены участками леса своих возрастных классов, используется следующая подформула:

Va,m,tO, Тип_модели(т,а,ДУД,Ю), 3 sl: Состояние(т,51 ,cll,

k,cl,cll,s Вид_леса(а,к), площадь(а,к,с!1 ,Ю),к),

Класс_возраста(с1), Tlepexod(m,s,sl,

После (с/, eil), интенс(с1, eil, k, tO))

CocmoRHue(m,s, cl, Площадь(а, к, cl, tO),k)

«ДЛЯ ВСЯКОЙ модели т типа ДУД, описывающей объект а с начального момента tg, для всякой породы к леса, любых возрастных классов cl и с!/, таких, что cli непосредственно следует за cl, и для всякой вершины графа s, соответствующей породо-возрастному типу возрастного класса cl породы к, СУЩЕСТВУЕТ породо-возрастной тип si, характеризую-

1Н А Cherlcashin, S N Vassityev, А К Zherlov Modtficrs of Logical Calculi and Their Applications to Intelligent Control of Dynamic Systems // Procs of First International Conference on Mechatronics and Robotics (M&R'2000), S -Petersburg - 2000 - Vol 1 -P21-27

щийся той же породой к и возрастным классом с!/, из породо-возрастного типа 5 происходит переход участков леса в

Она отражает рост леса как последовательный переход участка из одного породо-возрастного типа (к, с/) в другой, характеризующийся той же породой к, но более старшего возрастного класса с!/ (непосредственно следующего), но только при наличии в типовом условии базы информации о смежности (По-сле(с1,с11)) возрастных классов с/ и с//. Начальная площадь и интенсивность перехода из 5 в 5/ определяются с помощью запроса к БД: терм ин-тенс(с1,с11,к,Ю).

Входные данные для формирования базы по-формулы определяются алгоритмически, используя различные источников данных (БД, Ехсе11 и др.). Для задачи автоматизации построения модели ДУД определены следующие входные данные:

- формулировки подзадач, которые требуется решить для выбранного объекта, например, моделирование динамики, расчеты вырубок, пожаров и т.п. (атомы Проблема/2);

- характеристики исследуемого объекта (атомы Ранг_геосистемы/2, Тип_ландшафта/2, Имеет _место/2);

- характеристики задач (атомы Прогноз/3);

- виды пород леса, вырубаемых на рассматриваемой территории (атомы Вид_леса/2);

- типы классов возраста леса (атомы Класс возраста/1);

- характеристики смены классов возраста в процессе роста леса (атомы После/2);

- характеристики классов возраста, соответствующих лесу, который можно вырубать (атомы Вырубается/1).

Идентификация модели в автоматическом режиме начинается с заполнения экранной формы, содержащей совокупность характеристик решаемой задачи, т.е. декларативно задается постановка задачи и далее производится ее трансляция в текст базы по-формулы. Например, для одного из сценариев прогнозирования динамики лесных ресурсов Иркутской области построено следующее типовое условие базы (Рис. 11).

В базу добавлена информация о произрастающих породах, возрастных классах, последовательности смены возрастных классов в процессе роста, вырубаемых породах леса, лесонасаждениях и т.п. Необходимая информация получается алгоритмически через БД. Построение графа динамики осуществляется модулем КВАНТ/1, входящим в машину вывода и использующим знания о построении структуры этого графа, идентификации параметров и поиске начальных условий соответствующей модели.

Интерфейсный уровень ПС ДУД, обеспечивая взаимодействие между модулями и доступ к данным об объекте исследования, реализован с помощью набора классов объектов, входящих в общую иерархию. В основе этой иерархии лежит базовый класс РогезШо<1е1, который представляет собой схему

процесса построения модели, ее вычисления и передачи данных «потребителям». Класс ForestModel подключается к интерфейсу запроса данных из источника данных. Классы-наследники, ExcelForestModel, GlSForestModel реализуют этот интерфейс. Класс ExcelForestModel реализует интерфейс доступа к данным из электронной таблицы Microsoft Excel через ODBC интерфейс, выходные данные передаются в блок анализа критериев. Класс GlSForestModel является наследником ExcelForestModel и он реализует интерфейс доступа к данным ГИС ArcView, для доступа к данным, находящихся в таблицах Microsoft Excel, используется класс ExcelForestModel.

Высказывание в языке Ь Высказывание на естественном языке

Проблема(Иркутская_область, модел_динамики), Прогноз(Иркутская_область, десяткилет, 1973), Ранг_геосистемы(Иркутская_область, ландшафт), Тип_ландшафта(Иркутская_область, лес) Имеет_место(Иркутская_область, лесонасаждения, да), Проблема(Иркутская область, модел пожары), Проблема(Иркутская_область, модел_ру6ка_леса), Проблема(Иркутская_область, модел санитарные рубки) Для Иркутской области необходимо произвести расчет динамики лесных ресурсов рассчитать прогноз на десятки лет, начиная с 1973 года,... ...ранггеосистемы- ладшафт, . .тип ландшафта - лесной На территории Иркутской области проводятся лесонасаждения При расчете прогноза учитывать пожары, . промышленную заготовку леса . . и санитарные рубки

Рис. 11 Пример декларативной постановки задачи прогнозирования динамики

лесных ресурсов.

Каждый сценарий обозначается своей переменной зсеп_<параметр1_параметр2_ параметрп>. Например, сценарий «слабые пожары (napaMeTp!=low), малые объемы лесонасаждения (параметр2=1оуг), средняя интенсивности рубки (napaMeTp3=middle), высокий уровень гибели леса от вредителей (параметр4=ЫдЬ) и средний уровень санитарной рубки (napaMeTp5=middle)» обозначается как scen_low_low_middle_high_ middle.

Расчеты прогноза динамики по построенной модели проводятся модулем ForestModeller. После выполнения шага интегрирования все значения вершин графа (состояние элементов) записываются в структуру ModelParameter, с помощью которой в дальнейшем проводятся эксперименты с результатами расчета модели.

Результаты расчетов представляются в виде таблиц (Рис. 12), графиков (Рис. 13) или карт (данные передаются через ODBC интерфейс) (Рис. 14).

Сценарий Значение критерия №1 Значение критерия №2 Значение критерия №3 Значение критерия №4 Значение критерия N85

ow low low low low 7377 16970342 6094 90630134 32611 2842588 28920 4126696 822 63776797

low low low low middle 7331 88446774 3273 99659484 32335 7289371 ?8642 8481844 319 9638261

low low low low high 3559 96399454 »280 28460417 27635 8689195 23906 4100316 572 71388318

low low low middle low 7301 94036236 6409 384812 32228 0734851 28577 312964 518 92587071

lowjow low middle middle 7256 99132448 5586 35597175 31955 7564836 28303 0090897 516 27272843

low low low middle hiqh 3494 38789154 9556 98572791 27311 2362262 23622 3169817 569 3878262

owjow low_high low 7227 5363431 3720 88577963 31849 3212773 28238 2213765 315 24255285

low low low high middle 7183 11730531 5895 74240183 31580 2052807 27967 140556 512 61003319

Рис. 12 Фрагмент таблицы результатов расчетов.

biomo»«, biomo«».

biomo»«, biomo«. Ыото •*. biomo»» biomo»», biomo««, biomo«».

.tow_low_

.k>w_Jow. ,low_low.

ow_lov»_lo» ow ,low„ml< ow_k>w_hlgh ow_m idd I •_ lo w ow_mlddl€_trUddl« .middlo^hlfh

ew_hlQh,l(M

о w _ h i g h_ml Od I* 0«»_hlgh_high Tr^ddl*_low_low

10 20 SO

time (yeore)

Рис. 13 Пример представления результатов расчетов в виде графиков (динамика изменения объема биомассы по разным сценариям).

Рис. 14 Пример представления результатов расчетов в ГИС (прогноз доли (более 70%) спелых и перестойных лесов через 7 лет по лесхозам Иркутской области).

Построенная в результате синтеза модель ДУД была апробирована на данных по лесам Иркутской области в целом и с конкретизацией на уровне лесхозов. В первом случае рассмотрена задача многокритериального рационального лесопользования с учетом рубки (в том числе санитарной), лесонасаждений, пожаров, заболеваний и т.п., а для второго - решалась задача прогнозирования доли спелых и перестойных лесов.

Начальные данные для решения этих задач представляли собой базу данных по соотношениям лесных земель на 1973 г., предоставленных Управлением лесами Иркутской области.

Сценарии расчета сгенерированы на основе следующих данных:

- пожары (га/год): слабые (15 013), средние (195 172), сильные (372 335);

- лесонасаждения (га/год): малые (1 230), средние (19 356), интенсивные - соответствующие нормативам (37 482);

- рубка леса (га/год): минимальная (6 330), средняя (16 666), интенсивная (24 291);

- гибель леса от вредителей (% к площади пожаров): отсутствует (0), средняя (75), большая (150);

- санитарная рубка (% к площади перестойных лесов): отсутствует (0), средняя (0.025), интенсивная (0.5).

Сгенерировано 243 различных сценария, для анализа которых были использованы методы многокритериальной оптимизации со следующими критериями:

- шах min VbO,), где V^t,) - объем биомассы (по всем породам и возрастам),

j I

рассчитанный по j-му сценарию в году t,;

- min max Sg(t,), где SJg(t,) - площадь «непокрытая лесом», рассчитанная по j-му

j '

сценарию в году t„ на которой лес может произрастать;

- max (SJp +SJs), где S p,SJs - соответственно площадь перестойных и спелых лесов

(запас деловой древесины), рассчитанная по j-му сценарию за прогнозируемый период.

- min max S^t,), где S^t,) - площадь перестойных лесов, рассчитанная по j-му

j '

сценарию в году t,;

- max V,., где V, - суммарный объем рубок, рассчитанный по j-му сценарию

за прогнозируемый период.

В результате многокритериальной оптимизации (используя ПК «МАТОП»6) на основе частных обобщенных ранжировок выделено 68 альтернативных сценариев, составляющих множество парето-оптимальных решений. Используя в качестве алгоритма сужения множества парето-оптимальных решений алгоритм выделения из множества Парето решений, "близких" к идеальной точке, оставлено для рассмотрения экспертом 4 альтернативных сценария (кодировка сценария приведена на стр. 32):

1ом_ЫдК_Ыд11_т1йс11е_ЫдЬ 1 ow_h i дЬ_ЫдЬ_111 дЪ_Ь1 дЬ

е_111д11_пи.ас11 е_пи (М1 е_1 ок Применяя алгоритм сужения множества Парето на основе последовательного усиления отношения предпочтения, сначала в 1 итерации было выделено 27 сценариев, а во второй - один сценарий - 1ои_МдЬ_1оы_1оы_1оы, означаю--1 щий, что при мероприятиях, не допускающих высокий уровень пожаров, и од-

новременно проводя лесонасаждения на уровне утвержденных в Иркутской области нормативов, осуществима достаточно интенсивная рубка леса - на уров-ч не максимально зарегистрированной в прошлом (с 1973г.) интенсивностью.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе на основании выполненных автором исследований изложены научно обоснованные корпоративная интеллектная технология обработки пространственно-распределенных данных и ее программная реализация, внедрение которых вносит значительный вклад в развитие экономики страны и ее регионов.

Проведенные исследования позволяют сформулировать следующие научные и практические результаты.

1. Современное состояние и тенденции развития систем управления регионом и природопользованием предопределяют необходимость информационной поддержки принятия решений на новом технологическом уровне - на основе корпоративной обработки пространственно-распределенных данных с использованием методов и средств искусственного интеллекта.

2. Для задания структуры информационного поля при корпоративной обработке пространственно-распределенных данных достаточно формального описания, в соответствии с вложенностью элементов XML, сервера данных (geoserver), имеющего в своем составе пространственно-распределенные данные (geodata), относящиеся к некоторой территории (areas) и состоящие из описательных атрибутов (attr), объединенных в слои семантической информации (layers). Использование этого формализма позволяет реализовать на ГИС-сервере репозиторий абстрактное хранилище метаданных о распределенных в рамках глобальной/локальной сети данных на основе разработанного формализма - языка CGML.

3. Обработка больших объемов информации, описывающей различные аспекты состояния региона, в том числе и в проблематике природопользования, представленных в dbf-формате совместно с формализованными знаниями экспертов в виде продукций, также в dbf-формате

ПОПМШЯРТ урлПРЧЬ КПМППРКПфПВЯНИЯ ПЯИИЫХ И ЧНЯПИЙ НЯ ПГНОВР иг-

пользования однородных механизмов доступа, фильтрации, построения запросов и т.п.

4. Применение средств и методов искусственного интеллекта при обработке пространственно-распределенной информации эффективно реализуется в два этапа - генерирование (с использованием логических методов и вычислительного моделирования) и выбор альтернатив (на основе качественных оценок альтернатив с сужением множества паре-то-оптимапьных решений) и позволяет принципиально расширить класс решаемых геоинформационных задач, повысить производительность, уровень автоматизации и качество получаемых решений, а также расширить круг специалистов, применяющих данные технологии.

5. Применение формализма по-формул на этапе генерирования альтернативных вариантов управленческих решений обеспечивает расширение класса решаемых задач (по сравнению с ПРОЛОГОМ) путем обработки более широкого класса формул, а именно, по-формула может иметь дизъюнктивные ветвления (в универсально-квантифицируемых вершинах дерева), т.е. в конструктивных задачах используется некоторое подмножество языка по-формул, но более широкое, чем только хорновские формулы.

6. Использование в задачах обработки пространственно-распределенных данных многокритериального выбора решений, в том числе в слабоструктурированной среде, когда критерии задаются качественно - в виде отношений предпочтения обеспечивают выбор альтернатив без сведения таких задач к «жестким» оптимизационным - только с количественными критериями и запрашиваемыми у экспертов весовыми коэффициентами их значимости, которые бывает мало обоснованными, так, как даже если известно, что одна альтернатива предпочтительнее другой, количественную оценку степени предпочтения зачастую бывает дать очень трудно.

7. Корпоративная интеллектная технология обеспечивает эффективную обработку пространственно-распределенных данных за счет использования протоколов семейства TCP/IP, на которых базируются Интер-нет/Интранет- сети; обеспечения "активности" клиента - клиент должен иметь возможность не только использовать данные/знания ГИС-сервера, но и изменять его состояния, а также ему должен быть обеспечен непосредственный доступ к данным/знаниям других ГИС-клиентов (то есть обеспечивать объединение данных/знаний сервера с данными/знаниями других клиентов для их совместной обработки и, используя DCOM-сервер, который также обрабатывает и SQL-запросы клиента, изменять данные/знания сервера; передавать графические файлы не только в виде растровых изображений, но и в векторных форматах (SWF, SVG); включения средств и методов искусственного интеллекта для генерирования множества альтернативных управлен-

ческих решений на основе логических методов и вычислительного моделирования и механизмы выбора альтернатив на основе качественных оценок.

8 Корпоративные интеллектные системы обработки пространственно-распределенных данных на основе синтеза продукционного и логического формализмов представления знаний, многокритериальной оптимизации, клиент-серверных, геоинформационных и Интернет-технологий должны включать информационное обеспечение - база данных, база знаний, база моделей (в виде правил синтеза модели), база описания корпоративных данных (метаданных) и программное обеспечение - система корпоративной обработки данных (включая подсистемы удаленного доступа), система управления базой данных, интеллектуализирующая система (включая машину логического вывода с подсистемой автоматического доказательства теорем и модулем построения структуры модели), вычислитель, система визуализации результатов (ГИС, Excel и т.п.) и интерфейсный модуль клиента, реализованного с помощью языка расширения и обеспечивающего локальный обмен данными.

9. Разработанный и реализованный комплекс программ в рамках предложенной корпоративной интеллектной технологии с использованием ГИС Maplnfo, являющейся "сервером автоматизации", и ГИС КАМАТ, для которой был реализован дополнительный программный код, реализующий функции OLE-сервера и обеспечивающий необходимый интерфейс для работы с ресурсами данных ГИС на основе DCOM обеспечивает взаимодействие с удаленными ГИС-клиентами и практическое построение геоинформационной системы органов власти и управления на уровне субъекта РФ, направленной на анализ проблемы, прогнозирование возможных последствий реализации вариантов управленческих решений на основе математического моделирования с использованием методов и систем искусственного интеллекта, выработку альтернативных вариантов управленческих решений и поиск наиболее предпочтительных решений по набору критериев на основе методов многокритериальной оптимизации.

10.Разработанные и программно реализованные в рамках разработанной технологии подсистемы ("Социально-экономический паспорт территории" (около 200 показателей по каждому району), "Жилищно-коммунальное хозяйство" (около 100 показателей по каждому району), "Электрические сети напряжением 500кВ -ЮкВ" (данные более чем по 900 линиям и подстанциям), "Опорные предприятия" (данные более чем по 200 предприятиям), "Экологически опасные предприятия" (более 200 предприятий по 12 показателям), "Культурно-историческое наследие" (более 1000 объектов)) геоинформационной системы органов власти и управления Иркутской области обеспечили автоматиза-

цию выполнения комплекса задач соответствующих комитетов и департаментов администрации, а также повысили уровень интеграции и доступности разнородных данных, эффективность их обработки.

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах:

Монографии:

1. Черкашшь-А. 1С,Геоинформационная система управления территорией / А.Д КЙтоБ^итЗтцпод ред. А.К.Черкашина - Иркутск: Издательство Института географии СО РАН, 2002. - 151 с.

2. Батурин В.А. Математическое моделирование развития на уровнях региона и страны/ В.А.Батурин, И.В.Бычков, С.Н.Васильев и др.; под ред. С.Н.Васильева - М,- Физматлит,- 2001,- 432с.

3. Кузеванова E.H. Компьютерные технологии и экологическая информация в Байкальском регионе/ Е.Н.Кузеванова, И.В.Бычков, В.Н.Сергеева и др.; под ред. Е.Н.Кузевановой - Иркутск,- 1999.- 190 с.

Публикации в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях:

4. Бычков И.В. ГИМ инвентаризации и визуализации данных ГИС "Редкие и исчезающие растения Селенгинского Прибайкалья" / И.В.Бычков, Е.Л.Кухаренко, А.В.Сидоров // Вычислительные технологии,- 2000,- №5.-С.3-8.

5. Бычков И.В. Доступ к ресурсам распределенной ГИС ИНЦСО РАН на основе технологии DCOM / И.В.Бычков, Е.Л.Кухаренко, Р.К.Федоров // Вычислительные технологии.- 2000,- №5.- С.9-13.

6. Грачев М.А. Перспективы использования банка знаний о Байкале для решения лимнологических задач / М.А.Грачев, И.В.Бычков, В Н.Сергеева и др. // Сибирский экологический журнал.- 1999.- №6,- С.591-596.

7. Бычков И.В. WWW-доступ к ресурсам ГИС Mapinfo / И.В.Бычков, Е.Л.Кухаренко, Г.В.Ступин // Программные продуюы и сиыемы- 1999 - N 2,- С.20-23.

8. Бычков И В Организация WWW-доступа к картографической информации /И.В. Бычков, Е.Л.Кухаренко // Вычислительные технологии - 1998 - Т.З.-N5.- с.18-22.

9. Бычков И.В. Интегрированная геоинформационная система ИНЦ СО РАН для поддержки фундаментальных исследований / И.В. Бычков, С.Н.Васильев, В.А.Кузьмин, Г.В.Ступин // Вычислительные технологии.-1998.- T.3.-N5.- с.11-18.

Ю.Бычков И.В. Интеллектное информационно- картографическое обеспечение устойчивого развития Байкальского региона / И.В Бычков, В.В Воробьев, С.Н.Васильев, А.Н.Антипов, М.В.Почтаренко и др. // География и природные ресурсы. - 1995. - №1,- С.5-18.

11 .Бычков И.В. О поддержке знаниями технологии решения задач /И.В.Бычков, О.Г. Диваков, В.А. Кузьмин // Управляющие системы и машины (УСиМ). -1988. - N5.- С. 58-62.

Программные продукты, зарегистрированные в РОСАПО:

12.Бычков ИВ., Кухаренко Е.Л., Хмельнов А.Е., Базаров П.С., Бендер М.В., Овчинников И.П. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ, №2000620078 "БД "Особо охраняемые природные территории Иркутской области" (БД "ООПТ ИО")", 16.10. 2000;

1 З.Бычков И.В., Кухаренко Е.Л., Хмельнов А.Е., Азовский М.Г., Бардунов Л.В., Казановский С.Г., Киселева A.A., Макрый Т.В., Пензина Т.А., Петров А.Н., Плешанов A.C., Плешанова Г.И., Тощаков С.Ю. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ, №2000620077 "БД "Редкие и исчезающие растения и сообщества Селенгинского Прибайкалья" (БД "Селенга")", 16.10.2000.

М.Бычков И.В., Кухаренко Е.Л., Федоров Р.К., Хмельнов А.Е. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ, №2000610849 "Система визуализации корпоративных геоданных на основе DCOM ", 02.10.2000;

15.Бычков И.В., Кухаренко Е.Л., Сидоров A.B. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ, №2000610848 "Геоинформационный модуль инвентаризации и визуализации ArcView (ГИМ "Визуализатор")", 02.10.2000;

16 Бычков И.В., Кухаренко Е.Л., Хмельнов А.Е., Базаров П.С., Бендер М.В., Овчинников И.П. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ, №2000620079 "БД "Редкие и исчезающие растения Иркутской области (БД "РИР-ИО")", 16.01.2000;

17.Бычков И.В., Кухаренко Е.Л., Ступин Гр. В., Хмельнов А.Е. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ, №990556 " Интернет-Визуализатор данных ГИС Mapinfo (Визуализатор)", 03.09.1999.

Работы, опубликованные в материалах всероссийских и международных

конференций и симпозиумов:

18 Бычков ИВ. Аэрокосмическая информация для индикации изменения территории в ГИС органов государственной власти / И.В.Бычков, Р.К.Федоров, А.Е Хмельнов, А.Д.Китов, А.К.Черкашин // Тр. Сибирской региональной ГИС-конференции. - М.: ГИС-Ассоциация. - 2002. - С. 3-5.

19.Бычков И.В. ГИС органов государственной власти как интегрирующая система ГИС-проектов региона / И.В.Бычков, А.Д.Китов, Е.Л.Кухаренко, Г.М.Ружников, А.К.Черкашин // Тр. Международной конференции "Интер-карто 7: ГИС для устойчивого развития территорий" (2001; Петропавловск-Камчатский), Международная Картографическая Ассоциация. - 2001. - С. 34-39.

20.Бычков И.В. Корпоративная геоинформационная система на основе технологий распределенных вычислений и языка описания геоданных CGML / И.В.Бычков, Е.В.Кухаренко, Р.К.Федоров // Тр. Всероссийской научно-технической конференции "Теоретические и прикладные вопросы современных информационных технологий" (ТиПВСИТ-2000) (2000; Улан-Удэ), Восточно-Сибирский государственный технологический университет. - 2000.-С.48-52.

21.Бычков И.В. Применение автоматического логического вывода для решения ГИС-задач / И.В.Бычков, С.Н.Васильев, А.К.Черкашин, Е.А.Черкашин, А.К.Жерлов // Тр. Международной научно-практической конференции "Гео-информатика-2000"(2000; Томск), НПО "Сибгеоинформатика.- 2000,- С.22-26.

22.Бычков И.В. Формализм описания корпоративных геоданных /И.В.Бычков, Е.Л.Кухаренко // Тр. Международной научно-практической конференции "Геоинформатика-2000"(2000; Томск), НПО "Сибгеоинформатика.- 2000.-С.123-125.

23.Бычков И.В. ГИС органов власти и управления Иркутской области (этап 1)" / И.В.Бычков, Е.Л.Кухаренко, А.Е.Хмельнов, В.А.Оглоблин, Г.М.Ружников // Тр. Международной научно-практической конференции "Геоинформатика-2000" (2000; Томск), НПО "Сибгеоинформатика,- 2000.- С.291-293.

24.Бычков И.В. Принципы построения и программное обеспечение корпоративных ГИС на основе технологий распределенных вычислений / И.В.Бычков, Е.Л.Кухаренко, Р.К.Федоров // Тр. Международной научно-практической конференции "Геоинформатика-2000"(2000; Томск), НПО "Сибгеоинформатика.- 2000.- С.76-78.

25.Бычков И.В. ГИС органов власти и управления Иркутской области / И.В.Бычков, Е.Л.Кухаренко, А.Е.Хмельнов, В.А.Оглоблин, Г.М.Ружников // Тр. Международной конференции "ГИС для устойчивого развития территорий (ИНТЕРКАРТО 6)" (2000; Апатиты), Апатиты,- 2000,- Т. 2,- С.62-65.

26.Бычков И.В. Визуализатор данных ГИС Mapinfo на основе DCOM / И.В.Бычков, Е.Л.Кухаренко, Р.К.Федоров // Тр Международной конференции "ГИС для устойчивого развития территорий (ИНТЕРКАРТО 6)" (2000; Апатиты), Апатиты.- 2000,- Т. 1.- С.49-51.

27.Бычков И.В. ГИС в задачах мониторинга: ГИМ инвентаризации и визуализации / И.В.Бычков, Е.Л.Кухаренко, А.В.Сидоров, С.Ю.Тощаков // Тр. Международной конференции "ГИС для устойчивого развития территорий (ИНТЕРКАРТО 6)" (2000; Апатиты), Апатиты,- 2000,- Т. 2,- С.24-27.

28.Бычков И.В. Методы логического вывода для обработки пространственно-распределенной информации / И.В.Бычков, С Н.Васильев, А.К.Черкашин, Е.А.Черкашин // Тр. V Международного симпозиума 'Интеллектуальные Системы(ИНТЕЛС'2000)" (2000; Москва).- 2000,- С.21-24.

29.Bychkov I.V. Internet technologies and services in ISC SB RAS (1999-2000) / I.V.Bychkov, E.L.Kukharenko , Wilver P.J., Sergeeva V.N., Timoshkin O.A.,

Zemskaya T.I., Pleshanov A.S., Toshchakov S. J. // The Proc. of the 1st International IEEE/Popov Workshop on Internet technologies and services. Moscow.-1999,- P.81-84.

30.Васильев C.H. Опыт и перспективы применения информационных технологий в управлении и охране природных ресурсов Восточной Сибири и КНР /

B.К.Аргучинцев, А.В.Аргучинцева, В.А.Батурин, О.В.Васильев,

C.Н.Васильев, В.В.Воробьев, А.В.Белов, И.В.Бычков и др. // Тр. Международной научной конференции "Россия-Китай: Вчера, Сегодня, Завтра".- Иркутск,- 1999.-С.8-12.

31.Bychkov I.V. Distributed, GIS "Bank of knowledge about Baikal" // Proc. of the 8th Workshop Information Technologies and Computer Software, Tokyo, Japan.-1999.- P.121-125.

32.Bychkov I.V. GIS ISC SB RAS with using GIS Maplnfo / I.V.Bychkov, E.L.Kukharenko // Symposium GIS for Sustainable Development of Territories (InterCarto-5), Yakutsk.- 1999.- P.125-130.

33.Bychkov I.V. Organization of WWW-access to Resources Corporative GIS ISC SB RAS / I.V.Bychkov, E.L.Kukharenko // Proc. of the 1st Intern. Workshop on Computer Science and Information Technologies (CSIT99).- 1999.- P.144-149.

34.Бычков И.В. Разработка распределенной ГИС ИНЦ СО РАН / И.В. Бычков, Е.Л.Кухаренко // Математические структуры и моделирование: Сборник научных трудов Международного семинара «Методы прикладной математики и информационных технологий в многодисциплинарных исследованиях и проектах»,- Вып. 3.- 1999.- С.10-15.

35.Bychkov I.V. Representation of Expert Knowledge in Intelligent Geoinformation Systems / I.V.Bychkov, S.N.Vassilyev, V.A.Kuzmin, P.J.Wilver // Труды III международного симпозиума "Интелектуальные системы" (INTELS'98), Псков, Россия,- 1998,- С.111-115.

36.Бычков И.В. Представление экспертных знаний в интеллектных ГИС / И.В.Бычков, С.Н.Васильев, П.Ю.Вильвер, В.А.Кузьмин // Труды VI национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-98, Пущино,- 1998.- С. 115-119.

37.Bychkov I.V. The Integrated Geoinformation System ISC SB RAS for Support of the Fundamental Studies / I.V. Bychkov, V.A.Kuzmin, G.V.Stupin, S.N.Vassilyev // Proc. of the Intern.Conf. "GIS for Nature Management Optimization for Sustainable Development of Territories", INTERCARTO-4, Barnaul, Russia.-1996.- P.101-106.

38.Bychkov I.V. A software tool for design of integrated GIS "Baikal" / I.V.Bychkov, L.V.Arshinsky, G.M.Ruzhnickov, S.N.Vassilyev // Proc. of the In-terCarto 2 : GIS for environmental studies and mapping, Irkutsk.- 1996.- P.68-71.

39.Bychkov I.V. Representation of expert knowledge in intelligent geoinformation systems / I.V.Bychkov, V.A.Kuzmin, G.M.Ruzhnickov, S.N.Vassilyev // Topics InterCarto 2 : GIS for environmental studies and mapping, Irkutsk.- 1996,- P.48-52.

Работы в сборниках научных статей:

40.Ружников Г.М. Геоинформационная система органов государственной власти Иркутской области / А.Н.Моисеев, В.А.Оглоблин, Г.М.Ружников, И.В.Бычков и др. // Информационный бюллетень ГИС-Ассоциации,- М,-2001 .-№2(29)-3(30).- С. 30-32.

4¡.Бычков И.В. База знаний для решения задач в разнародных и слабоформали-зованных предметных областях (проект) / И.В.Бычков, О.Г.Диваков, В.А.Кузьмин, А.В.Орлов // В сб.: Инструментальные системы и моделирование. Новосибирск: Наука.- 1988,- С. 51-62.

42.Бычков И.В. Об одном подходе к автоматическому моделированию экономических систем (на примере ППП "Моделирование") // В сб.: Пакеты прикладных программ. Новосибирск: Наука.- 1986.- С. 87-93.

Редакционно-издательский отдел Института динамики систем и теории управления СО РАН. л 664033, г. Иркутск, ул.Лермонтова, д.134.

Подписано к печати 28.12.02 г. Формат бумаги 60x84 1/16, объем 2 п.л. ^ Заказ 10. Тираж 100 экз.

Отпечатано в ИДСТУ СО РАН.

&.ÛC'

РНБ Русский фонд

2005-4 6674

Содержание диссертации, доктора технических наук, Бычков, Игорь Вячеславович

Введение.

Обзор развития корпоративных интеллектных систем обработки пространственно-распределенных данных.

A utodesk Inc., США.

AutoCAD Map 3.0.

Autodesk Word Release 2.0.

Autodesk MapGuide Release 3.0.

Maplnfo Corp., США.

MapXsite.

MapXtreme.

ESRIInc., США.

Intergraph Corp., США.

Bentley Corp., США.

MEXES (К. Fedra).

ЭСПЛА (ИВМ CO PAH).

Структура работы в виде кратких аннотаций глав.

1. Концепция корпоративных интеллектных систем обработки пространственно-распределенных данных в задачах управления регионом.

1.1. Информационные технологии в задачах управления регионом.

1.2. Технология корпоративных информационных систем.

1.3. Цифровое картографирование в задачах управления регионом.

1.4. Геоинформационные технологии.

1.5. Распределенная обработка геоданных.

1.5.1. Технологические основы интеграции приложений.

1.5.2. Формализм описания корпоративных геоданных.

1.6. Интеграция ГИС и Интернет-технологий.

1.6.1. Интеграция ГИС и Интернет-технологий на основе СОМ.

1.6.2. Интеграция ГИС и Интернет-технологий на основе DCOM.

1.7. Интеллектные технологии обработки пространственно-распределенных данных.

2. Архитектуры корпоративных систем обработки ПРД.

2.1. Архитектура корпоративной системы для ГИС Maplnfo на основе технологии СОМ.

2.2. Архитектура корпоративной системы для ГИС Maplnfo и КАМАТ на основе технологии DCOM.

3. Архитектура интеллектных корпоративных систем обработки пространственно-распределенных данных.

3.1. Представление знаний на основе DBF форматов.

3.2. Формализм позитивно-образованных формул для интеллектулизации ГИС.

3.3. Многокритериальная оптимизация как средство интеллектулизации систем обработки ПРД.

4. Программная реализация системы.

4.1. Программная реализация системы в случае использования на ГИС-сервере ГИС Maplnfo.

4.1.1. Программная реализация системы для ГИС Maplnfo на основе технологии СОМ.

4.1.2. Программная реализация системы для ГИС Maplnfo на основе технологии DCOM.

4.2. Программная реализация организации корпоративного доступа для ГИС КАМАТ.

OLE-интерфейс.

5. Построение ГИС органов власти Иркутской области на основе технологий корпоративных интеллекных систем обработки пространственно-распределенных данных.

5.1. Основные направления создания ГИС ОГВ.

5.2. Структуры ГИС ОГВ Иркутской области.

5.2.1. ГИС ОГВ ИО "Электрические сети Иркутской области 500-10 Квольт", "Опорные предприятия Иркутской области".

5.2.2. ГИС ОГВ ИО "Историко-культурное картирование Иркутской области"

5.2.3. ГИС ОГВ ИО "Предприятия Иркутской области, имеющие потенциальную возможность возникновения ЧС с нанесением экологического ущерба".

6. Автоматизация построения моделей динамики природных ресурсов.

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Корпоративная интеллектная технология обработки пространственно-распределенных данных в задачах управления регионом"

Актуальность проблемы.

В конце двадцатого столетия одной из главных особенностей, определяющих развитие цивилизации, явилась необычайно возросшая мощь информационных и коммуникационных технологий. Происходит переход к информационному обществу, в том числе в сфере государственной власти и управления с целью повышения качества подготовки и принятия решений. Так, информационные модели, построенные на цифровых картах, используются сегодня все шире в различных задачах управления, отражая воспроизводственные процессы территориально-распределенных ресурсов (материальных, финансовых, природных, трудовых) и динамику их изменений.

Информационная политика в России разрабатывается и реализуется на следующих пяти уровнях, организованных и взаимодействующих в горизонтальных разрезах (территориально-распределенные связи) и вертикальных (иерархические связи соподчиненности): индивидуальном, отдельного хозяйствующего субъекта, региональном, отраслевом, государственном (федеральном). Важнейшим системообразующим фактором, например, является агрегирование пространственно-распределенных данных (ПРД) и решений от уровня к уровню. В целом же, обобщение и комплексирование данных, а также формирование и выбор альтернативных вариантов управленческих решений на основе технологий вычислительного моделирования, поиска логического вывода, многокритериального принятия решений и цифровых коммуникаций позволяют поддержать системный подход к построению информационных систем и систем поддержки принятия решений органами государственной власти и управления (ОГВ). Один из первых циклов исследований в этих направлениях выполнен в Международном институте прикладного системного анализа (K.Fedra, Лаксенбург, Австрия) еще в середине 80-х годов, хотя каких-либо полных технологий, закрывающих проблему эффективной технологической поддержке указанной деятельности нет. Эффективное и полное решение проблемы еще далеко от завершения. Да и вряд ли в будущем кто-либо сможет сказать в этой сфере, что последнее слово принадлежит ему.

Данная диссертация посвящена продвижению решения проблемы в части создания корпоративной (т.е. функционирующей в рамках глобальных и/или локальных вычислительных сетей и предоставляющий своим пользователям особые корпоративно-технологические возможности) интеллектной (т.е. обеспечивающей поддержку процессов подготовки и принятия решений на основе методов искусственного интеллекта) технологии обработки распределенного информационного ресурса, аккумулируемого пространственно (территориально и иерархически), с ее апробацией на региональных управленческих задачах. Использование такой технологии должно поддержать, помимо прочего, решение следующих важных информационно-аналитических задач ОГВ:

- анализ существа проблем путем выделения наиболее существенных факторов, обнаружения причинно-следственных связей, прогнозирования возможных последствий реализации вариантов управленческих решений на основе математического моделирования с использованием методов и систем логического вывода;

- выработку рекомендаций и условий по достижению желаемых результатов, альтернативных вариантов управленческих решений, поиск компромисса и выделение наиболее предпочтительных решений по набору обычно противоречащих друг другу критериев на основе методов многокритериальной оптимизации.

Основополагающими работами для создания удовлетворяющей указанным потребностям технологии явились работы ряда ведущих специалистов в области ГИС, распределенной обработки данных, многокритериального принятия решений и интеллектуализации программных систем (Берлянт A.M., Васильев С.Н, Воробьев В.В., Калиниченко JI.A., Кошкарев А.В., Ларичев О.И., Ноженкова Л.Ф., Подиновский

В.В., Свентэк Ю.В., Симонов А.В., Тикунов B.C., Федотов A.M., Fedra К., Date C.J. и многие др).

Рассмотрим состояние проблемы, решаемой в диссертации.

Развитие сетевых технологий, Интернет, разнообразие информации и функций обработки, желание учесть особенности пользователя и многие другие причины ставят перед специалистами, создающими корпоративные и другие информационные ресурсы, задачи по синтезу различных информационных технологий. В качестве системообразующей, для организации удаленного доступа к таким ресурсам многими авторами рассматривается WWW'-технология. Заметим, что в рамках этой технологии имеется возможность создавать корпоративные ресурсы, используя возможность протоколов HTTP2 и FTP3 и их комбинации, подключая СУБД, их приложения, а также другие "внешние" программы, работающие на основе таких решений, как CGI4, ISAPI5, и др. При включении в состав клиентского обеспечения так называемых модулей Plug-in обеспечивается возможность прямого просмотра и работы с документами, выполненными в иных, нежели HTML6, форматах (SWF7, SVG8, VRML9 и т.д.). Использование языков JAVA, Delphi, С++ позволяет создавать оригинальные интерфейсные и иные приложения, которые позволяют существенно разнообразить способы работы с информацией в режиме удаленного доступа. Весь представленный спектр технологий используется и при создании корпоративных ресурсов, включающих ПРД, на основе интеграции WWW- и ГИС-технологий.

Под термином "геоинформационная система" (ГИС) здесь и далее понимается компьютерная информационная система для обработки пространственно

1 Аббрев. от World Wide Web

2 Аббрев. от Hyper Text Transfer Protocol

3 Аббрев. от File Transfer Protocol

4 Аббрев. от Common Gateway Interface

5 Аббрев. от Internet Server Application Programming Interface

6 Аббрев. от HyperText Markup Language

7 Аббрев. от Shockwave Flash

8 Аббрев. от Scalable Vector Graphics

9 Аббрев. от Virtual Reality Markup Language распределенных данных о Земле (характеризующих различные аспекты - природные ресурсы, ландшафты, экология, урбанизация и пр.) основой интеграции которых служит географическая информация. Среди лидеров коммерческих ГИС можно выделить фирмы ESRI (системы Arclnfo, Arc View, IMS, SDE), Maplnfo (Maplnfo, MapXsite), Autodesk (Autodesk MapGuide), Intergraph (GeoMedia), CadDY (CadDY). Наиболее успешные коммерческие разработки в нашей стране представлены фирмами GeoCad, ИГ РАН (GeoDraw), ГИС Sinteks ABRIS (ТРИСОФТ), ГИС ПАРК (Ланэко), ГИС ПАНОРАМА (КБ ПАНОРАМА).

ПРД, в отличие от многих других данных, имеют довольно устоявшуюся структуру, накоплены разнообразные методические и технологические решения их представления и обработки. Но до не давнего времени практически отсутствовала возможность их публикации в Интернет, и только благодаря появлению новых каналов связи и развитию микроэлектронной базы ЭВМ появились десятки WWW-серверов, содержащих ПРД, в частности, топографические данные. До настоящего времени эти серверы обеспечивали выбор и просмотр заранее определенного набора изображений в графических форматах. Такая организация работ учитывала невысокую пропускную способность телекоммуникационного канала и имела следующие достоинства: простота публикации, низкие требования к аппаратному обеспечению сервера, использование клиентом стандартного браузера. С учетом дальнейшего развития коммуникационных каналов в настоящее время активно начали применяться при создании информационных систем для ОГВ такие современные информационные технологии, как Интернет/Интранет технологии, "клиент-серверные" технологии и ГИС-технологии. Указанные выше технологии обеспечивают сопряжение различных типов информационных серверов (SQL, WWW и т.д.) как в составе одного информационного узла, так и находящихся в различных информационных узлах региональной компьютерной сети. В последнее время активно развивается s ]0 направление формализации описания данных на основе XML (подмножества SGML11), т.е. создания языков разметки с элементами и атрибутами, адаптированными под специфические особенности решаемых задач, в частности задач формирования документов. Применение данного подхода позволяет плоскую модель данных (принятую в HTML-документах) превратить на основе введенных элементов описания в сложную иерархическую систему с множеством возможных связей между элементами и достигнуть кардинального снижения себестоимости разработки информационных проектов (имеется в виду стоимость поддержки и масштабирования). 1

Для представления ПРД Консорциум геоданных открытых систем OGISC предложил язык картографической разметки GML13, разработанный на основе XML. Компанией Autodesk разработана спецификация LandXML - расширение языка XML в области землеустройства, геодезии и генпланирования, предоставляющая возможность обмениваться данными разных платформ проектирования. В настоящее время XML становится стандартом обмена информацией, который поддерживается все большим количеством программных систем, включая последние версии браузеров и СУБД.

В соответствии с общей тенденцией активного внедрения сетевых технологий, производится разработка новых корпоративных геоинформационных технологий, расширяющих функциональную обработку коллективом пользователей единого набора ПРД в рамках локальных и/или глобальных сетей. Тем самым создаются технологические предпосылки для построения территориально-распределенных, проблемно-ориентированных и корпоративных информационных сетей и систем в виде логических и других надстроек над единой телекоммуникационной средой. В частности, к уже традиционным функциям ГИС, реализующим элементарные операции над картами (масштабирование, сдвиг, ввод и модификация объектов, а также задание слоев, вывод атрибутивной информации об объекте и др.), добавляются новые

10 Аббрев. от eXstensible Markup Language

11 Аббрев. от Standard Generalized Markup language

12 Аббрев. от Open Geodata Information Systems Consortium возможности: формирование сложных запросов, вычислительное моделирование и т.п. Кроме того, существует ряд ГИС-задач, эффективное решение которых, применяя традиционные средства ГИС и даже в сочетании с аппаратом численного моделирования, получить достаточно трудно (даже когда известно, в каком классе математических моделей следует проводить их идентификацию силами как специалистов по моделированию, так и экспертов той предметной области, к которой относятся моделируемые объекты). Таковой, например, может оказаться задача моделирования процессов динамики той или иной природной среды, когда в качестве верхнего уровня моделирования требуются те или иные методы искусственного интеллекта, позволяющие поднять степень автоматизированности решения задачи параметрической идентификации системы дифференциальных уравнений динамики древостоя, с учетом управляющих воздействий (лесонасаждения и рубки) и неконтролируемых факторов (пожары, заболевания леса от вредителей и т.п.). В этих и других задачах (например, распознавания образов при обработке данных дистанционного зондирования) полезны как алгоритмы, так и исчисления (логические, продукционные и др.), по-существу являющиеся «исчислениями возможностей» и позволяющие заменить процедурный (алгоритмический) стиль решения, предполагающий профессиональное программирование, на декларативный стиль, приближенный к конечному пользователю и предполагающий ввод задачи в терминах «что дано» и «что требуется» без явного указания алгоритма решения (решение ищется средствами искусственного интеллекта).

Другим средством интеллектуализации информационных технологий поддержки управленческих решений являются новые средства многокритериального принятия решений, способные работать в слабоструктурированной среде, в частности, когда задача многокритериального выбора формализуется заданием только обобщенных

13 Аббрев. от Geography Markup Language ранжировок альтернативных решений по каждому критерию, т.е. таких, в которых предпочтение задается лишь качественно («строго предпочтительнее», «равноценны»). Указанные выше потребности автоматизации и интеллектуализации решения задач возникают в самых разных задачах поддержки управленческих решений. Эти задачи часто характеризуются также большими объемами и разветвленной структурой данных, сложными связями подсистем, неполнотой и неточностью исходной информации.

Необходим новый подход к реализации крупных ГИС-проектов, основанный на технологических решениях, которые обеспечивают значительное повышение эффективности создаваемых систем путем создания единого корпоративного поля данных и использования более мощных средств интеллектуализации этих систем с применением знаний экспертов, формализованных в разной степени.

В результате обзора, приведенного во введении диссертации, сформулирована совокупность требований к разрабатываемой технологии. Методы и средства данной технологии для снижения трудоемкости процессов накопления и обработки данных, повышения надежности и оперативности, а также обоснованности принимаемых управленческих решений должны:

1) реализовывать корпоративную обработку ПРД в глобальных и/или локальных сетях на основе Интернет/Интранет-технологий;

2) обеспечивать межклиентское взаимодействие по схеме "клиент!-.-клиентп-сервер", с использованием ПРД сервера и клиентов;

3) обеспечивать формализацию описания корпоративного поля ПРД;

4) обеспечивать возможность использования машины вывода и вычислительного моделирования для обработки экспертных знаний, ПРД и генерирования альтернативных вариантов управленческих решений;

5) использовать многокритериальный выбор решений, в том числе в слабоструктурированной среде, когда критерии задаются качественно - в виде отношений предпочтения;

6) обеспечивать дружественность интерфейса с пользователем;

7) предоставлять возможность независимого ввода данных от системы обработки и визуализации ПРД;

8) реализовывать администрирование системы только на сервере;

9) обеспечивать разнообразность форм представления результатов (в виде таблиц, графиков, карт).

Основная идея работы заключается в использовании механизмов распределенной модели многокомпонентных объектов (DCOM) для организации взаимодействия с ГИС-клиентами и обмена информацией между процессами в среде Windows для реализации ГИС-сервера (OLE-automation), концепции расширяемого языка разметки (XML) для описания корпоративного пространства данных, возможностей логических методов, вычислительного моделирования для генерирования множества альтернативных решений и многокритериальной оптимизации для сужения его на основе качественных оценок.

Методы исследований. В работе использован комплекс методов исследований, включающий:

- методы математического моделирования динамических систем с конечным числом состояний;

- методы автоматического доказательства теорем;

- методы формирования и анализа системы целей;

- методы многокритериальной оценки альтернатив;

- методы проектирования концептуальных и логических схем БД, организации среды хранения данных, планирование путей доступа к данным;

- методы формализации информационных и функциональных требований к информационным системам (CASE);

- методы создания программных комплексов для функционирования в Интернет/Интранет (DCOM);

- методы пространственного анализа, сбора, хранения, преобразования, отображения и доступа пространственно-распределенных данных.

Основные научные положения, защищаемые автором: корпоративная интеллектная технология обработки пространственно-распределенных данных обеспечивает повышение эффективности подготовки, анализа и принятия решений в задачах управления регионом на основе применения распределенной обработки данных (атрибутивных и картографических), методов логического вывода и многокритериального принятия решений; формализация описания корпоративного поля обеспечивает реализацию абстрактного хранилища метаданных о корпоративных пространственно-распределенных данных; реализация корпоративной обработки пространственно-распределенных данных в глобальных и/или локальных сетях на основе Интернет/Интранет-технологий с обеспечением межклиентского взаимодействия по схеме "клиент!-.-клиентп-сервер", используя пространственно-распределенные данные сервера и клиентов обеспечивает создание динамически связанных компонент, расположенных на различных компьютерах (в локальных и/или глобальных сетях) и совместное использование данных (атрибутных и картографических) распределенных, в том числе, и по клиентам; инкорпорирование логического вывода (по-формул) и автоматизации процессов вычислительного моделирования при обработке пространственно-распределенных данных позволяет на основе формализованных знаний провести генерирование альтернативных вариантов управленческих решений; инкорпорирование многокритериального выбора решений на основе качественных оценок с сужением парето-оптимального множества позволяет представить пользователю специалисту значительно сокращенную выборку альтернатив; разработка продукционного подхода к обработке экспертных знаний с формализацией с использованием файлов в формате dbf повышает эффективность обработки пространственно-распределенных данных; подсистемы геоинформационной системы органов власти и управления Иркутской области "Социально-экономический паспорт территории", "Жилищно-коммунальное хозяйство", "Электрические сети напряжением 500кВ -ЮкВ ", "Опорные предприятия", "Экологически опасные предприятия", "Культурно-историческое наследие"; автоматизация построения вычислительных моделей для моделирования динамики управления древостоем, как одного класса математических моделей динамики природных ресурсов и окружающей среды, с последующим применением созданных моделей для прогнозирования и многокритериальной оптимизации вариантов природопользования.

Достоверность. Научные положения и выводы обоснованы: корректным применением опубликованных методов логического вывода и многокритериального выбора решений; использованием известных механизмов и методов построения корпоративных систем; преимуществами разработанной технологии над отечественными и зарубежными аналогами; применением разработанных систем в ОГВ администрации Иркутской области для подготовки и принятия управленческих решений.

Научная новизна работы заключается в следующем:

- сформулирован методический подход к построению корпоративной интеллектной технологии обработки пространственно-распределенных данных;

- впервые разработаны архитектура и алгоритмы корпоративных интеллектных систем обработки пространственно-распределенных данных на основе синтеза продукционного и логического формализмов представления знаний, многокритериальной оптимизации, клиент-серверных, геоинформационных и Интернет-технологий;

- разработан комплекс программ в рамках предложенной корпоративной интеллектной технологии с использованием настольных геоинформационных систем Maplnfo и КАМАТ14. Выбор базовых систем обусловлен, в том числе и тем, что ГИС Maplnfo является одной из наиболее распространенных коммерческих

14 Аббрев. от КАртографо-Математический Анализ Территорий.

ГИС, а КАМАТ - сертифицированной Роскартографией программной системой, активно используемой в ОГВ Иркутской области.

Практическая значимость результатов исследований.

Личный вклад автора. Рассматриваемые в диссертации исследования и практические работы выполнены в руководимых автором Иркутском региональном центре геоинформационных технологий СО РАН и лаборатории "Методов и систем искусственного интеллекта" ИДСТУ СО РАН в рамках обозначенных ранее тем и грантов, по которым автор являлся научным руководителем (или соруководителем) и/или ответственным исполнителем. Все результаты, включенные автором в диссертацию, получены лично автором или в неделимом соавторстве. К числу последних относятся только использование языка по-формул для интеллектуализации ГИС и программная реализация для задачи динамики управления древостоем (ДУД) совместно с Васильевым С.Н. и Черкашиным Е.А., постановка и решение задачи многокритериального выбора альтернатив в задаче ДУД с Васильевым С.Н. и Котловым Ю.В., концепция межклиентского взаимодействия с Хмельновым А.Е. и Кухаренко E.JL, формализм описания геоданных с Кухаренко E.JL; реализация программной части системы, которая выполнена автором совместно с коллективом указанной лаборатории под руководством и при непосредственном участии автора. Результаты, составляющие новизну, получены лично автором.

Реализация результатов работы. Полученные научные результаты и выводы использованы при разработке концепции создания геоинформационной системы органов власти и управления Иркутской области, проекта муниципальной геоинформационной системы г.Иркутска, целевой программы "Информационно-телекоммуникационные ресурсы Сибирского отделения РАН", проекта «Создание и развитие научно-аналитического центра мониторинга образовательных ресурсов Восточно-Сибирского региона (Республика Бурятия, Республика Тыва, Иркутская область, Читинская область)», ряда научных проектов, в том числе по конкурсам РФФИ, РГНФ, интеграционным проектам СО РАН и т.п. Осуществлена программная реализация и апробация разработанных программных средств путем решения информационно-управленческих задач в интересах ряда комитетов администрации Иркутской области (контракты с администрацией Иркутской области №№1.8.1.98, 1.8.3.98, 1.1.4.00, 43-2000, 55-2000, 56-2000).

Разработанные программы внедрены в администрации Иркутской области, ИГ СО РАН, ИрГТУ, ИГУ, ВостСибАГП.

Апробация результатов работы. Основные результаты работы, отдельные положения, а также результаты конкретных прикладных исследований и разработок докладывались на научных семинарах и конференциях ИДСТУ СО РАН, на региональных научных и научно-практических конференциях и совещаниях, а также на совещаниях СО РАН, посвященных информатике, искусственному интеллекту, распределенным и геоинформационным системам.

Результаты диссертационной работы докладывались также на ряде конференций всероссийского и международного уровня, из которых укажем лишь доклады последних лет: на Международном семинаре "Методы прикладной математики и информационные технологии в многодисциплинарных исследованиях и проектах" (МДИ-98, Омск), на VI Национальной конференции с международным участием по искусственному интеллекту " (КИИ-98, Пущино), на Международной конференции "ГИС для устойчивого развития территорий" (ИНТЕРКАРТО-5, Якутск, 1999), на Международной конференции "Математика, информатика и управление" (МИУ-2000, Иркутск), Международной конференции "ГИС для устойчивого развития территорий" (ИНТЕРКАРТО-6, Апатиты, 2000), на V Международном симпозиуме "Интеллектуальные системы" (ИНТЕЛС'2000, Москва), на Международной научно-практической конференции "Геоинформатика-2000" (Томск, 2000), на Всероссийском форуме ГИС-Ассоциации (Москва, 2001), Международной конференции "Интеркарто 7: ГИС для устойчивого развития территорий", (Петропавловск-Камчатский, 2001).

Публикации. Автором опубликовано 79 работ. Основное содержание диссертации опубликовано в 42 публикациях, в том числе в 3 монографиях, 8 работ, опубликованных в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях, 6 свидетельствах на программные продукты, зарегистрированных в РОСАПО:

- Бычков И.В., Кухаренко Е.Л., Ступин Гр. В. Хмельнов А.Е. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ, №990556 " Интернет-Визуализатор данных ГИС Maplnfo (Визуализатор)", 03.09.1999;

- Бычков И.В., Кухаренко Е.Л., Федоров Р.К., Хмельнов А.Е. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ, №2000610849 "Система визуализации корпоративных геоданных на основе DCOM ", 02.10.2000;

- Бычков И.В., Кухаренко Е.Л., Сидоров А.В. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ, №2000610848

Геоинформационный модуль инвентаризации и визуализации ArcView (ГИМ "Визуализатор")", 02.10.2000;

- Бычков И.В., Кухаренко E.JI., Хмельнов А.Е., Базаров П.С., Бендер М.В., Овчинников И.П. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ, №2000620079 "БД "Редкие и исчезающие растения Иркутской области (БД "РИР-ИО")", 16.01.2000;

- Бычков И.В., Кухаренко Е.Л., Хмельнов А.Е., Базаров П.С., Бендер М.В., Овчинников И.П. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ, №2000620078 "БД "Особо охраняемые природные территории Иркутской области" (БД "ООПТ ИО")", 16.10.2000;

- Бычков И.В., Кухаренко EJI., Хмельнов А.Е., Азовский М.Г., Бардунов J1.B., Казановский С.Г., Киселева А.А., Макрый Т.В., Пензина Т.А., Петров А.Н., Плешанов А.С., Плешанова Г.И., Тощаков С.Ю. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ, №2000620077 "БД "Редкие и исчезающие растения и сообщества Селенгинского Прибайкалья" (БД "Селенга")", 16.10.2000.

Обзор развития корпоративных интеллектных систем обработки пространственно-распределенных данных

Термин географическая информационная система (ГИС) стал использоваться в 80-х годах, в настоящее время можно дать следующее определение ГИС. ГИС это инструмент, основанный на компьютерном вводе, манипулировании, обработке и визуализации пространственных и географически связанных (geo-reference) данных, содержащий как геометрические данные (координаты и топологическую информацию), так и атрибутные данные, т.е. информацию, описывающую характеристики геометрических объектов, таких, как точки, линии и площади и

15 Аббрев. от КАртографо-Математический Анализ Территорий предназначенный для управления и анализа инфраструктуры, природных ресурсов, планирования развития региона, урбанизации и т.д.

Развитие геоинформационных технологий, как и других технологий, используемых для решения комплексных задач, происходит не только в направлении использования слабоформализованных экспертных знаний в процессе решения задач или расширения функциональных возможностей по обработке данных и, но и использования новых аппаратных платформ и средств коммуникаций. Так, в начале 80 годов, наряду с ГИС, ориентированными на работу на дорогостоящих графстанциях были начаты разработки геоинформационных систем для функционирования в рамках локальных вычислительных сетей и на персональных компьютерах. Это было вызвано как увеличением мощности самих ПК, так общим развитием сетевых технологий. Близость геоинформационных и сетевых технологий очевидна: и те и другие оперируют пространственно координированной информацией и решают пространственные задачи. Влияние сетевых технологий на ГИС очевидно, но заметим, что, специалисты в области ГИС не только ставят перед разработчиками сетевых технологий новые задачи, но и предлагают решения проблем на основе собственного опыта формализованного территориального упорядочения и представления пространственно-распределенных данных, и таким образом активно влияют на дальнейшие пути развития сетевых технологий. Наиболее распространенной среди сетевых технологий является до сих пор технология клиент/сервер. Основой этого подхода является разделение вычислений - общая обработка данных осуществляется на сервере, там же хранятся и общие данные, на каждом клиентском месте предусматривается специфическая обработка информации. На данной технологии основаны сетевые версии, работающих в ЛВС, наиболее распространенных ГИС - Arclnfo, Maplnfo, Caddy.

Развитие сетевых технологий в начале 90 годов привело к разработке концепции Word Wide Web. Это стало возможным благодаря появлению новых высокопропускных каналов связи и развитию микроэлектронной базы ЭВМ. Многие фирмы производители программного обеспечения активно начали создавать версии своих программных продуктов удовлетворяющих требованиям удаленного доступа. Активно в этом направлении стали работать и разработчики ГИС. Одновременно, ГИС-сообщество стало усиленно использовать Internet для того, чтобы сделать геопространственные данные доступными широкой публике, в том числе для профессионального использования. Более того, благодаря Internet становится очевидным, что комбинирование ГИС-технологий и высокоскоростных оптоволоконных каналов связи в состоянии обеспечить возможности для цифровой интеграции физически разделенных, но тематически согласованных баз геопространственных данных.

До недавнего времени картографические web-cepeepa обеспечивали лишь выбор и просмотр заданного набора картинок в форматах GIF, JPEG или другом графическом формате. Такая организация работ имела следующие достоинства: > • простота публикации,

• низкие требования к аппаратному обеспечению сервера,

• возможность использования телекоммуникационных каналов с невысокой пропускной способностью,

• использование клиентом стандартного браузера.

Одним из пионеров среди подобных серверов по праву считается National Atlas Information Service (NAIS) of Canada (http://ellesmere.ccm.emr.cay wnaismap/naismap.html), прототип которого был готов еще весной 1994 года. На сервере NAISmap были размещены тематические карты из электронного атласа Канады.

Среди функциональных возможностей созданных с использованием этого подхода различных картографических web-серверов выделим:

• позиционирование запрашиваемой карты в рабочем окне HTML-страницы по географическим координатам центральной точки;

• смещение карты относительно рабочей рамки HTML-страницы на заданный шаг;

• масштабирование карты;

• выбор картографических слоев и их цветовое/штриховое оформление;

• подключение дополнительных слоев с внемасштабными знаками и подписями.

Некоторые из этих серверов позволяли редактировать слой с созданием его нового варианта на основе выбранного показателя.

Следующим этапом развития систем для web-просмотра картографической информации произошло подключение функций СУБД для взаимодействия с БД, содержащими атрибутивные данные карт. Карты представлялись в графических форматах Windows, а сервер обеспечивал возможность выбора в БД соответствующей территории, представленной на карте, задания набора дополнительных условий и в результате отображалась соответствующая карта с дополнительной атрибутивной информацией. Данный подход предъявляет более высокие требования к программно-аппаратному обеспечению сервера, однако, при этом повышается эффективность работы за счет структурированного представления картографических данных.

В настоящее время уже многие сотни организаций во всем мире создают, используют и распространяют цифровые геопространственные данные на всех уровнях государственного управления, науки, образования, а также среди частного сектора. Увеличивающаяся зависимость собственной деятельности от наличия данных, собранных другими организациями, не только вызывает существенные изменения программ сбора и управления данными, но в первую очередь оказывает большое воздействие на совершенствование и развитие самих сетевых технологий применительно к специфике геопространственной информации.

Повышенные требования, все чаще предъявляемые в настоящее время к сетевым информационным ресурсам и поддерживаемым их технологиям со стороны профессиональной части пользователей, другими словами, наблюдаемый процесс "профессионализации" Internet, не мог не затронуть его геоинформационные ресурсы, которые в настоящее время оцениваются как одни из наиболее существенных по объемам и востребоваемых со стороны широкого круга пользователей. Как правило, современные технологии обработки пространственно-распределенных данных в дополнение к собственным возможностям предлагают "шлюзы" (gateways) к другим информационным системам или сетевым службам Internet, использующим иные сетевые технологии. Это позволяет интегрировать различные технологические решения применительно к организации геоинформационных ресурсов различного характера: картографические данные, снимки, программные средства, текстовые файлы и т.д. и использовать для них наиболее приемлемые и эффективные средства поиска, доступа, использования. Наиболее часто встречающиеся комбинации таких технологий - WWW/FTP/Gopher, в которых WWW-серверу отводится в первую очередь, роль пользовательского интерфейса. Заметим однако, что еще в 1993 году, при составлении стратегического плана развития Национальной геоинформационной инфраструктуры США (НГИИ) на ближайшие пять лет, развитие сетевых технологий, безусловно считающихся важнейшим условием формирования НГИИ, изначально было связано с сетевой технологией WAIS (Wide Area Information Server), а не с WWW. Однако только универсальных средств, разрабатываемых в отрыве от прикладного использования в данной проблемной области, стало недостаточно. Специфика геоинформационных ресурсов стимулировало создание проблемно-ориентированных программных средств, которые интегрируют универсальные сетевые технологии с ГИС-технологиями, поддерживающими организацию и работу с пространственно-распределенными данными, т.е. создают интерактивную среду взаимодействия клиентских приложений с ГИС- сервером.

Интеграция Интернет и ГИС-технологий в 90-х годах дало основу развития такого направления сетевого взаимодействия с геопространственными данными, как телекартография, а в дальнейшем и web-картографирование. Термин телекартография был предложен Grady В. Meehan для обозначения процесса картографирования на расстоянии. Данный подход распространяет текущее картографическое рабочее поле на все доступные корпоративные ресурсы и выводит его за рамки ресурсов конкретной ГИС. Программный комплекс созданный с использованием этого подхода отличается от существующих ГИС тремя принципиальными моментами:

• неограниченное число одновременно работающих пользователей;

• возможность создания распределенных хранилищ данных, что позволяет резко увеличить максимальный объем совместно обрабатываемых данных и, что наиболее важно, использовать для анализа данные из нескольких источников одновременно.

• основным протоколом обмена между ГИС-сервером и ГИС-клиентами является TCP/IP, и как следствие возможность взаимодействие с использованием не только локальных, но и глобальных сетей.

Перечисленные особенности позволяют использовать ГИС, разработанную в концепции web-картографирования (термин Web-картографирование или "ГИС-по-Интернет" указывает на конкретный способ технологического решения и является более узким, чем телекартография), в принципиально новом качестве - из инструмента пространственного анализа ГИС в инструмент управления пространственно распределенными проектами.

В настоящее время ГИС-индустрия уже предлагает на рынок разнообразные решения для интеграции ГИС и Интернет. Все крупные производители ГИС, работают в этом направлении, и каждый из них создает свою разновидность реализации серверов и клиентов "ГИС-по-Интернет". Обычно такие серверы работают со структурами данных родственных ГИС-систем, только некоторые поддерживают форматы данных других ГИС.

Реализации таких систем предлагают многие компании, ниже рассмотрим некоторые из них лидеров в области создания ГИС - Autodesk Inc., Intergraph Corp., ESRI16 Inc., Maplnfo Corp., Bentley Inc.

Autodesk Inc., США

Сегодня в линейку ГИС-продуктов Autodesk входят AutoCAD MAP, Autodesk World и MapGuide. AutoCAD Map 3.0

AutoCAD Map 3.0 - это полнофункциональная инструментальная ГИС на основе Автокада 14 (и полностью включающая его в себя) в среде Windows 95/NT.

AutoCAD MAP Release 3.0 предназначен для создания, просмотра, редактирования и управления графическими базами данных географических или геологических карт, карт землепользования, анализа окружающей среды, транспортных, коммуникационных схем и схем управления фондами и инфраструктурой, а также создания и редактирования топологических данных этих карт (данных, привязанных к объектам, например, домам, дорогам, коммуникациям и проч.). Работа с внешними базами данных (в т.ч. работающими в архитектуре клиент/сервер) производится через драйверы, которые поддерживают dBASE III и Oracle, а через ODBC - Access, Paradox, FoxPro, SQL Сервер и другие ODBC-совместимые СУБД.

AutoCAD Map 3.0 обеспечивает просмотр и многопользовательское редактирование карт в ЛВС. При этом блокировка производится только на уровне отдельных примитивов и только на редактирование. При необходимости можно установить многоуровневую защиту данных вплоть до отдельных объектов, чтобы предотвратить возможный несанкционированный доступ к данным со стороны пользователей, не имеющих на то права.

16 Аббрев. От Environmental Systems Research Institute - Институт исследования окружающей среды (англ.)

Autodesk Word Release 2.0

Autodesk World позволяет работать с разнообразными форматами ГИС (ESRI

Arc/Info Coverages, ESRI Arc View SHP, Maplnfo MIF/MID, Microstation DGN, Atlas GIS BNA, Autodesk MapGuide SDF, AutoCAD DXF, а также AutoCAD DWG), баз данных (Oracle, Sybase, Microsoft SQL Server или любыми совместимыми с ODBC/DAO БД), растровыми и векторными изображениями без перекодировок (импорта файлов) в одном сеансе с привычным для пользователей интерфейсом MS Office. Т.о. Autodesk World позволяет объединить графические данные CAD, ГИС с растровыми и мультимедиа файлами в единую среду. Средства анализа Autodesk World включают:

• применение фильтров выборки с предопределенными установками;

• пространственные, атрибутивные и объектные операции;

• пространственные запросы двойной точности трехмерных источников в двумерной топологии;

• запросы с использованием комбинаций из графических, пространственных и SQL фильтров;

• использование мастеров часто выполняемых функций.

Autodesk MapGuide Release 3.0

Это пакет предназначен для создания и поддержки динамичных WEBприложений работающих с картографическими и атрибутивными данными в среде Интернет/Интранет. Пакет обеспечивает управление векторными и растровыми картографическими данными (имеется возможность включения и выключения отображаемых слоев). Также включена клиентская поддержка ActiveX, т.е. программа может органично выполнять функцию просмотра из среды MS Internet Explorer. Имеется интерактивная разработка Web - страниц (технология Cold Fusion Studio 3.1 от компании Allaire, Inc.), включая связь с базами данных Web (Cold Fusion Application Server 3.1).

Основные составляющие пакета:

• Autodesk MapGuide Server, обслуживает картографические данные, давая возможность их просмотра тем пользователям, у которых установлен MapGuide Viewer;

• Autodesk MapGuide Author, используется для создания и подготовки картографических данных в формате, пригодном для опубликования на сервере;

• Autodesk MapGuide Viewer, обеспечивает пользователю возможность интерактивного контроля над опубликованной картографической информацией и позволяет пользователю взаимодействовать с картами, указывая на WEB - странице интересующие его пункты с тем, чтобы перейти на них, или выбирая интересующие объекты на карте и получая о них детальную информацию.

Maplnfo Corp., США MapXsite

• MapXsite - программный продукт, предназначенный для размещения карт в Интернет/Интранет, ориентированный на решение задач типа "Найти ближайший" и "Расположение объекта". Он обеспечивает внедрение интерактивных карт в Web -страницу. Web-страницы, разработанные с помощью MapXsite можно модифицировать с помощью приложений Maplnfo и обеспечена совместимость со всеми Web -просмотрщиками. Можно рассматривать MapXsite как интегрированную среду разработки, позволяющуюя модифицировать приложения с помощью Visual Basic. Существует также модификация MapXsite - MapXsite Quick Start, содержащая только базовые средства для включения карт в Web - узлы.

MapXtreme

MapXtreme предназначен для публикации данных ГИС формата Maplnfo в WWW (такими данными могут являться таблицы Maplnfo, растровые изображения, карты улиц и пр.). Применяемая в MapXtreme технология визуализации динамических геоинформационных данных базируется на использовании стандартных тэгов языка HTML. Это позволяет использовать для просмотра данных действительно любой клиентский браузер на платформе любой операционной системы. Также отпадает необходимость установки на клиентской машине каких -либо модулей расширения (plug-in).

Серверная часть MapXtreme представляет собой открытую архитектуру MapXbroker. Базовым Web-сервером в данной архитектуре может быть любой WWW-сервер, включая и те, которые работают под управлением Unix.

Для обеспечения независимости предоставляемых данных от конфигурации клиентского рабочего места, MapXtreme строится как многоуровневая система. На самом нижнем уровне функционирует МарХ, обеспечивая доступ, анализ и обработку геоинформационных данных. Для взаимодействия МарХ и Web-cepeepa используется специальная среда Hahtsite, предоставляющая средства для интеграции объекта ActiveX в статический или динамический (создаваемый при помощи языка скриптов Hahtsite Basic) HTML-документ. Все операции, связанные с обращением напрямую к МарХ осуществляются только на сервере, а их результаты предоставляются пользователю в виде растризованных в форматах графических файлов (JPEG, GIF, WMF, BMP, TIF, PNG, PSD). MapXtreme позволяет осуществлять публикацию данных на удаленных серверах посредством FTP, а также использовать при создании WWW-приложений различные языки программирования: Hahtsite Basic, Java, JavaScript/VB Script.

ESRI Inc., США

В основе ArcView 3.2 лежит масштабируемая архитектура программных продуктов фирмы ESRI. В нее закладывается возможность создания ряда внешних и внутренних модулей, по мере необходимости добавляемых к ядру пакета и расширяющих его функции. Помимо расширений, включаемых в состав стандартного комплекта, ESRI разрабатывает внешние по отношению к нему расширения среди них:

• ArcView Spatial Analist;

• ArcView NetWwork Analist;

• ArcView Internet Map Server;

• 3D Analist;

• Arc View Street Map;

Более подробно рассмотрим модуль, обеспечивающий функционирование ArcView на принципах "ГИС-по-Интернет", это ArcView Internet Map Server. Этот модуль позволяет помещать карты на странички Интернет. Карты могут служить динамической информационной основой или ГИС, либо просто служить образцом распространяемых пользователем карт.

Это приложение включает также готовый к использованию инструментарий программ на языке Java - MapCafe, предназначенный для предоставления клиентам в Интернет стандартных функций работы с картами: их панорамирования, обращения к базе данных, переоформления и т.п., а также обращения через "горячую связь" к другим базам данных или по другому Интернет адресу. Кроме того, разработчиками предоставляется набор Java-iaiaccoB для расширения инструментария MapCafe до необходимых функций. Для разработки Web-приложений, совместимых с модулем ArcView Internet Map Server можно также использовать технологии ActiveX и HTML.

Intergraph Corp., США

GeoMedia Web Map v.2.0 предназначен для динамического представления пространственно-распределенных данных в WWW. Это приложение обеспечивает создание гипертекстовых ссылок на картографические базы данных и отображение соответствующей карты в стандартном браузере. Для преобразования ГИС-данных в подобные карты в данном приложении используется plug-in компонент ActiveCGM.

Используя технологию серверов данных (Data Servers), GeoMedia Web Map напрямую, без преобразования в собственный формат, обращается к геоинформационным базам данных, представленным в форматах MGE, FRAMME™, Arc/Info, ArcView, MicroStation, ORACLE Spatial Cartridge/Spatial Data Option (SC/SDO) и Microsoft Access.

Примером взаимодействия пользователя с сервером может быть следующая схема. Пользователю, посетившему WEB-сервер, предлагается обобщенная (генерализованная) карта, по которой он может выбрать участок для последующей детализации. Так же на странице предлагается набор функций для поиска информации по атрибутивному признаку. Это может быть как список улиц, городов, так и поля для ввода критериев поиска. После набора необходимых данных для атрибутивного поиска, перед пользователем появляется либо искомый объект в графической форме, либо список найденных объектов. Выбирая объекты, пользователь получает картографическое изображение объектов. Дополнительно имеется возможность выбрать указателем мыши графический объект и получить всю атрибутивную информацию, присоединенную к графическому объекту.

Bentley Corp., США

ModelServer Discovery предназначен для публикации картографических данных в Интернете. Особенностью данного продукта является то, что он позволяет публиковать в Интернете не только данные родственной геоинформационной системы в среде GeoGraphics, но и данные других проектов, базирующихся на технологии DGN-файлов. В данную категорию попадает и структура MGE проекта фирмы Intergraph. Для работы клиента, необходим любой браузер, а также необходимо поставить дополнительный plug-in, позволяющий браузеру работать с сервером. В отличие от GeoMedia Web Map, ModelServer базируется на Netscape Enterprise Server.

ModelServer состоит из 3-х модулей:

• Dispatcher - представляет собой plug-in в Netscape Enterprise Server. Он отвечает за взаимодействие сервера Netscape с внутренними процессами ModelServer'a.

• Shepherd - организует управление процессами Publishing Engine. Следит за запуском, перезапуском данных процессов.

• Publishing Engine - производит преобразование исходных геоинформационных данных в формат, затребованный пользователем. Так же он отвечает за реализацию ряда функций пространственного запроса: подсоединить/отсоединить карты, включение/выключение карт , географическая локализация, пересечение объектов, пространственный поиск.

Принцип работы ModelServer Discovery: ModelServer преобразует исходные данные геоинформационного проекта в формат, запрошенный клиентом. Получив запрос, данный модуль Dispatcher передает его дальше в модуль Shepherd. После того, как модуль Dispatcher получает от модуля Publishing Engine информацию в требуемом формате, он посылает ее через сервер Netscape пользователю. Так же он сохраняет эту информацию в кэш. В случае повторного запроса на данный объект, информация берется из кэша.

ModelServer Discovery может выдавать информацию в нескольких форматах: JPEG, PNG, CGM, SVF.

В последнее время также активно, как и интеграция ГИС и Интернет развивается направление интеллектуализации ГИС. Среди наиболее известных западных и отечественных разработок обработки пространственно-распределенных данных, использующих средства и методы искусственного интеллекта, выделим системы MEXES и ЭПСЛА.

MEXES (К. Fedra).

ГИС MEXES можно отнести к интеллектным ГИС. Данные (дескрипторы) в системе представляются с помощью специальных дескрипторов, содержащих качественную и количественную информацию о некотором параметре объекта исследования. Также дескрипторы включают информацию о возможных источниках получения данных, это может быть либо запрос к базе данных, либо результат выполнения таблицы принятия решения, либо результат выполнения правила, либо вопрос к пользователю. Название параметра, синонимы, тип параметра, единицы измерения, список, к которому принадлежит параметр, названия диапазонов значений составляют совокупность качественной информации о параметре. Обратим внимание на использование в качестве диапазонов значений дискретных интервальных шкал качественных характеристик, таких как "незначащий", "малый", "средний", "большой", "значительный", что демонстрирует похожесть данного подхода с нечеткой логикой. К количественной информации относятся конкретные значения качественных диапазонов.

Знания представляются в системе в виде продукцией вида "Если <Условие> То <Действие>", где условие содержит пропозициональное логическое выражение, а действие - последовательность операторов присваивания значений новым переменным и операторов модификации дескрипторов. Правила, содержащие операторы последнего типа называются инкрементными, они оперируют качественными характеристиками дескриптора. Например, возможно "значительно" "увеличить" "влияние на окружающую среду" вследствие каких-либо действий.

В первых версиях системы использовался обратный механизм вывода (backward channing), т.е. для установления значения некоторого дескриптора (переменной) выбирается правило в описании дескриптора (если есть таковое), в консеквСнте которого содержится присвоение данному дескриптору некоторого значения, затем анализируются асцендент правила и выясняется значения каких дескрипторов необходимо получить, чтобы запустить данное правило. Если значение дескриптора невозможно получить с помощью некоторого правила, то используются возможности запроса к базе данных либо задается вопрос к пользователю. Таким образом, логический вывод представляет собой построение дерева поиска значений дескрипторов с последовательным чередованием анализа дескрипторов и правил-продукций. Листовыми вершинам этого дерева являются дескрипторы, значения которых были получены способом, не связанным с каким-либо правилом. В последующих версиях применяется и прямой вывод в реальном времени (real time forward channing), т.е. вывод строиться на предположении о том, что дескрипторы "листовых вершин" всегда имеют установленные значения параметров уже перед запуском механизма логического вывода.

Целью построения логического вывода является нахождение всех целевых переменных из списка, состав которого определяется исследуемой проблемой. То есть для каждой исследуемой проблемы (подзадачи) определен список факторов (checklist), значения которых необходимо получить с помощью логического вывода. В системе существует эффективные механизмы включения математического моделирования как средства получения значения дескрипторов.

К достоинствам системы можно отнести простоту представления знаний и данных, обеспечиваемая продукционным формализмом представления знаний и способом представления данных об объекте в виде дескрипторов, по сути представляющих собой очень ограниченный класс фреймов, а также разрешимый пропозициональный логический вывод, гарантирующий ответ системы.

Основным недостатком является невысокая выразительность языка - языка пропозиционалной логики, использование только унарных и бинарных отношения между объектами. Это не позволяет представлять и соответственно обрабатывать более сложные структуры информации, например, выразить зависимость дескрипторов от времени и, следовательно, отслеживать его изменения во времени.

ГИС MEXES предназначена для оценки влияния антропогенных факторов на природные ресурсы, в частности на водные ресурсы. Примером решаемой задачи является рассмотренная в [58] "Задача размещения индустриального объекта". Для ее решения определяются значения следующих переменных: "Заселение", "Разрушение водораздела", "Вторжение в драгоценную экосистему", "Вторжение исторические/культурные ценности", "Эрозия водораздела (местоположение)", "Осадконакопление (заиливание) в бассейне (местоположение)", "Влияние на судоходство", "Потери самовосстановления", "Миграции значащих видов рыб", "Затопление природных/лесных ресурсов", "Другие потери от наводнений и неблагоприятные последствия", "Гидрология подземных вод", "Область затопления/засушивания", "Засаливание/закисливание почв", "Оценка риска землетрясений", "Местное изменение климата".

Как видно из данного примера система способна проводить эффективный поиск решения на основе достаточно "общих" рассуждений. Во многих задачах такой подход достаточно эффективен, однако для решения более сложных задач, например, задач анализа состояния объекта во времени, выразительности пропозиционального языка недостаточно.

Дальнейшее развитие системы осуществляется в направлении использования языка ПРОЛОГ, в том числе для пространственного анализа местности на "приспособленность" к размещению того или иного объекта, а также языка ЛИСП и классического фреймового представления данных о системе - расширений дескрипторов (в том числе с использованием так называемых "демонов").

ЭСПЛА (ИВМ СО РАН)

По сравнению с предыдущей гибридной ГИС-системой в ГИС ЭСПЛА применяется подобный механизм, но с некоторыми отличиями. ГИС ЭСПЛА предназначена для построения сценария действий по ликвидации существующей или гипотетической чрезвычайной ситуации (ЧС). Сценарием развития ЧС называется процесс изменения некоторой исходной ситуации в дискретном времени и пространстве под воздействием событий ЧС. Каждый сценарий характеризуется набором параметров, например, временем развития ЧС, которое необходимо свести к минимуму. Каждый новый шаг сценария строиться на основе предыдущего шага применением к нему "вычислительной" процедуры, базирующейся на продукционно-фреймовой объектно-ориентированной модели представления данных и знаний.

Представление данных в системе опирается на классическое фреймовое представление с использованием слотов-демонов как источников получения значений соответствующих слотов фрейма. Рабочая память представляется совокупностью фактовых переменных, выступающих в роли предметных переменных предикатов в составе продукционных правил. Продукционное правило определяется как следующая конструкция R(/?(R)): &(vEj) => C,W , гдеЯ- имя, или спецификация правила, p(R)- субъективная вероятность, условие &(vEj) содержит пропозициональное логическое выражение, ограниченное совершенной конъюнктивной формой.

Элементарной составляющей условия являются отношения (унарные и бинарные) между фактовыми переменными. Активно применяются реализации формализмов представления нечетких данных знаний в их классическом виде. В консеквенте правила содержится С- выводимый факт (присваивание некоторой переменной значения) и W - некоторая процедура обработки данных. Кроме того, каждый консеквент может интерпретироваться тремя способами: как простая смена состояний, как шаг сценария м как реализация фактора риска. Каждому действию приписывается специфическая информация - оценка затрат на его исполнение. Процесс поиска логического вывода базируется на построении и анализа так называемых PSA-структур. Эти структуры представляют собой направленные ориентированные графы без циклов с одной точкой входа и одной точкой выхода (сети). Рассматриваются три типа блоков - последовательные (информационная зависимость правил), параллельные (независимость правил) и альтернативные (бесконфликтность правил). В системе используется математическое моделирование для описания возможных сценариев ЧС и расчетов зон поражений. Основным достоинством в рассматриваемой системе является существенное расширение языка - применение нечетких механизмов в представлении продукций, однако данных подход имеет те же недостатки как и у системе MEXES. Заметим так же, что система ЭСПЛА и ее механизмы в значительной мере ориентированы на свою предметную область, хотя при ликвидации некоторых специфических свойств (ориентированность на сценарный подход, необходимость сообщения оценки шага сценария, и т.п.) возможно использование и для более широкого класса задач.

Рассмотренные продукты еще раз подтверждают тезис, что наиболее эффективные результаты организации работы с цифровыми геоданными в сети Internet можно получить, интегрируя сильные стороны различных информационных технологий.

Структура работы в виде кратких аннотаций глав.

В главе 1 излагается концепция корпоративной интеллектной технологии обработки ПРД для применения в задачах управления регионом - рассматриваются методы и средства, объединенные в технологическую цепочку, обеспечивающую сбор, хранение, обработку, вывод и доступ к ПРД.

Предлагаемые архитектуры корпоративных систем обработки ПРД в задачах управления регионом, построенных на основе предложенной технологии и с использованием в качестве базовых ГИС Maplnfo и КАМАТ приведены в главе 2. При разработке архитектур этих систем обработки (включая анализ, сопоставление и т.д.) ПРД о регионе учитывалось, что, с одной стороны, данные распределены не только внутри одного учреждения, но и по всему региону, а с другой - существует развитая региональная инфраструктура информационных сетей, позволяющие передавать большие объемы картографической информации.

В главе 3 диссертации представлена разработанная архитектура интеллектных корпоративных систем обработки ПРД на основе продукционного (п.3.1) и логического (п.3.2) формализмов представления знаний эксперта, а также многокритериальной оптимизации (п.3.3). Интеллектуализация обеспечивает решение задачи подготовки и поддержки принятия решений при обработке ПРД, которое осуществляется в два этапа - генерирование (с использованием логических методов и вычислительного моделирования) и выбор альтернатив (на основе качественных оценок альтернатив с сужением множества парето-оптимальных решений).

Глава 4 посвящена программной реализации технологии.

В качестве инструментальной основы для разработки систем использованы среда разработки приложений Borland Delphi и Microsoft Visual С++. В п. 4.1 представлена программная реализация корпоративной ГИС в случае использования на ГИС-сервере ГИС Maplnfo. П. 4.2 посвящен реализации разработанного программного комплекса КАМАТ-визуализатор.

Глава 5 посвящена апробации предложенной технологии корпоративных интеллектных систем обработки ПРД для создания ГИС ОГВ Иркутской области на основе разработанного программного комплекса КАМАТ-визуализатор и хранения данных на общей сертифицированной топографо-геодезической основе для обеспечения взаимоувязанного документально точного представления различных аспектов информационных моделей объектов управления. В п. 5.1 приведены основные направления создания ГИС ОГВ. П. 5.2 посвящен рассмотрению структуры ГИС ОГВ Иркутской области, как комплекса интегрированных функциональных геоинформационных систем. В пп. 5.2.1-5.2.3 представлены подсистемы ГИС ОГВ ИО, обеспечивающие обработку индикаторов социально-экономического развития территорий (около 200), мониторинг экологически опасных, в случае возникновения ЧС, предприятий Иркутской области (более 200 предприятий по 12 показателям), "Электрические сети напряжением 500кВ -ЮкВ, "Культурно-историческое наследие Иркутской области" на основе предложенных распределенных геоинформационных технологий с целью принятия управленческих решений по вопросам социально-экономического развития Иркутской области.

В главе 6 диссертации в рамках предложенной технологии была поставлена и решена задача автоматизации построения одного класса математических моделей динамики природных ресурсов и окружающей среды с последующим применением созданных моделей для прогнозирования и многокритериальной оптимизации вариантов природопользования.

Заключение Диссертация по теме "Геоинформатика", Бычков, Игорь Вячеславович

Заключение m

А.Т MO

OPIS

Коя района tpk.tk* am

Код памятника <pk.(k> AI5

N акта <pk> am

N по книге АЮ

N коробки АЮ

Дата^состакления описи №

Маименокание коллекции A25S

Количесно предметок А50

Стоимооть коллек^и АЗО

Время место собиратель А] 50

Собрание МО

Подпись МО и KARTA

Код района <pl<,IK' аш

Код памятника <рк> ш

Типояог^индеке АЮ

Типолсгпринадяежность AI

С и ПН А|

С и КП AI ситэ AI

С мЛ0 А1

СМЖП AI

Син«исгт AI

Гехор At

Тоср AI

Tcjtbox AI

Тс а» ар AI

КО ф AI

КО м AI

КО.у At

КОиНесост AI

03 ja AI

03HtT AI jKnaonopi AI

Док^фото AI

Длобм AI

Докрм At

Храноор AI

Хранооы AI

Хранрмр AI

Хрзн рмм AI

Хрэнархи> A! 6

1^аткоеописание M

Соотакитель MO

ACT OBSL

Код района <pk.«l<> АЮ

Код памятник;* <рк> aii

Дата «

Состак комиссии А250

Текст акта U

Меры по сокращению М

Ну»едомления AIS

Администрация А300

Адрес адм А100

Откетсткенный AI0D

Осиокание А100

Период сткетсткенности А200

Библиография Диссертация по наукам о земле, доктора технических наук, Бычков, Игорь Вячеславович, Кемерово

1. Бычков И.В. Об одном подходе к автоматическому моделированию экономических систем (на примере ППП "Моделирование") // В сб. Пакеты прикладных программ, Новосибирск: Наука.- 1986.- С. 87-93.

2. Бычков И.В., Диваков О.Г., Кузьмин В.А., Орлов А.В. База знаний для решения задач в разнародных и слабоформализованных предметных областях (проект) // В сб.: Инструментальные системы и моделирование, Новосибирск: Наука,- 1988.- С. 51-62.

3. Бычков И.В., Диваков О.Г., Кузьмин В.А. О поддержке знаниями технологии решения задач // Управляющие системы и машины (УСиМ). -1988. N5.- С. 58-62.

4. Бычков И.В., Диваков О.Г., Кузьмин В.А., Орлов А.В. Система представления и обработки знаний как средство организации вычислений на ЭВМ: Комплексный научный проект "Новые алгоритмы и архитектуры обработки информации/М.: ИЛИ АН СССР.- 1988.- С.112-130.

5. Bychkov I.V., V.A.Kuzmin, G.M.Ruzhnickov, S.N.Vassilyev Representation of expert knowledge in intelligent geoinformation systems // Topics InterCarto 2:GIS for environmental studies and mapping, Irkutsk.- 1996.- P.48-52.

6. Bychkov I.V., L.V.Arshinsky G.M.Ruzhnickov, S.N.Vassilyev A software tool for design of integrated GIS "Baikal" // Proc. of the InterCarto 2:GIS for environmental studies and mapping, Irkutsk.- 1996.- P.68-71.

7. Бычков И.В., Васильев С.Н., Кузьмин В.А., Ступин Г.В. Интегрированная геоинформационная система ИНЦ СО РАН для поддержки фундаментальных исследований // Вычислительные технологии.- 1998.- Т.З.-N5.- с.11-18.

8. Бычков И.В., Кухаренко E.JT. Организация WWW-доступа к картографической информации // Вычислительные технологии.- 1998.-T.3.-N5.- с. 18-22.

9. П.Бычков И.В., Васильев C.H., П.Ю.Вильвер, В.А.Кузьмин. Представление экспертных знаний в интеллектных ГИС // Труды VI национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-98, Пушино.- 1998,- С. 115-119.

10. Bychkov I.V., Vassilyev S.N., Kuzmin V.A., Wilver P.J. Representation of Expert Knowledge in Intelligent Geoinformation Systems // Труды III международного симпозиума "Интелектуальные системы" (INTELS'98), Псков, Россия.- 1998.- С.111-115.

11. Бычков И.В., Кухаренко Е.Л., Ступин Г. В. WWW-доступ к ресурсам ГИС Maplnfo // Программные продукты и системы.- 1999.- N 2.- С.20-23.

12. Bychkov I.V., Kukharenko E.L. Organization of WWW-access to Resources Corporative GIS ISC SB RAS // Proc. of the 1st Intern. Workshop on Computer Science and Information Technologies (CSIT'99).- 1999.- P. 144-149.

13. Bychkov I.V., Kukharenko EX. GIS ISC SB RAS with using GIS Maplnfo // Symposium GIS for Sustianable Development of Territories (InterCarto-5), Yakutsk.- 1999.- P.125-130.

14. Bychkov I.V. Distributed, GIS "Bank of knowledge about Baikal" // Proc. of the 8th Workshop Information Technologies and Computer Software, Tokyo, Japan.-1999.- P.121-125.

15. Грачев M.A., Бычков И.В., Сергеева B.H. и др. "Перспективы использования банка знаний о Байкале для решения лимнологических задач // Сибирский экологический журнал.- 1999.- №6.- С.591-596.

16. Компьютерные технологии и экологическая информация в Байкальском регионе/ Кузеванова Е.Н., Бычков И.В., Сергеева В.Н., Овчинников И.П., и др.; под ред. Кузевановой Е.Н. Иркутск.- 1999.- 190 с.

17. Бычков И.В., Васильев С.Н., Черкашин А.К., Черкашин Е.А. Методы логического вывода для обработки пространственно-распределенной информации// Тр. V Международного симпозиума 'Интеллектуальные Системы' "(ИНТЕЛ С'2000)" (2000; Москва).- 1999.- С.21-24.

18. Бычков И.В., Кухаренко E.JI., Федоров Р.К. Визуализатор данных ГИС Maplnfo на основе DCOM// Тр. Международной конференции "ГИС для устойчивого развития территорий (ИНТЕРКАРТО 6)" (2000; Апатиты), Апатиты.- 2000.- Т. 1,- С.49-51.

19. Бычков И.В., Кухаренко E.JI., Хмельнов А.Е., Моисеев А.Н., Оглоблин В.А., Ружников Г.М. ГИС органов власти и управления Иркутской области (этап 1)"// Тр. Международной научно-практической конференции

20. Геоинформатика-2000" (2000, Томск), НПО "Сибгеоинформатика.- 2000,-С.291-293.

21. Бычков И.В., Кухаренко E.JI. Формализм описания корпоративных геоданных// Тр.Международной научно-практической конференции Теоинформатика-2000"(2000; Томск), НПО "Сибгеоинформатика.- 2000,-С.123-125.

22. Бычков И.В., Кухаренко Е.Л., Федоров Р.К. Доступ к ресурсам распределенной ГИС ИНЦСО РАН на основе технологии DCOM // Вычислительные технологии, Новосибирск.- 2000,- №5.- С.9-13.

23. Бычков И.В., Кухаренко Е.Л., Сидоров А.В. ГИМ инвентаризации и визуализации данных ГИС "Редкие и исчезающие растения Селенгинского Прибайкалья"// Вычислительные технологии, Новосибирск.- 2000,- №5,- С.З-8.

24. Бычков И.В., Кухаренко Е.Л., Федоров Р.К. Удаленный доступ к серверам OLE-автоматизации (на примере ГИС Maplnfo) // Оптимизация, управление, интеллект. Иркутск.- 2000,- С. 147- 153.

25. Батурин В.А., Бычков И.В., Васильев С.Н. и др. Математическое моделирование развития на уровнях региона и страны.- М.- Физматлит.-2001.- 432с.

26. Ружников Г.М., Моисеев А.Н., Оглоблин В.А., Бычков И.В. и др. Геоинформационная система органов государственной власти Иркутской области// Информационный бюллетень ГИС-Ассоциации.- М.- 2001.-№2(29)-3(30) .-С. 30-32.

27. Плешанов А.С., Плешанова Г.И., Тощаков С.Ю., Бычков И.В. Фитоценотическая карта Селенгинского Прибайкалья в ресурсах Интернет // Дендрологические исследования в Байкальской Сибири.- Иркутск: СИФИБР СО РАН, 2001.- С.57-59.

28. Черкашин А.К., Китов А.Д, Бычков И.В. и др. Геоинформационная система управления территорией / под ред. А.К.Черкашина Иркутск: Издательство Института географии СО РАН, 2002. - 151 с.

29. Бычков И.В., Федоров Р.К., Хмельнов А.Е., Китов А.Д., Черкашин А.К. Аэрокосмическая информация для индикации изменения территории в ГИС органов государственной власти // Тр. Сибирской региональной ГИС-конференции. М.: ГИС-Ассоциация. - 2002. - С. 35.

30. Goldberg М., Alvo М., Кагат G. The analysis of Landsat imagery using an expert system: forestry applications// Proc. AutoCarto 6.- 1984.- P.493-503.

31. Ripple W.J., Ulshoefer V.S. Expert systems and spatial data models for efficient geographic data handling// Photogramm. Eng. and Remote Sens.- 1987.- V.53.-№10.- P.143I-I434.

32. Беручашвили H.JI., Кевхишвили А.Г. Экспертные системы в географических исследованиях//Изв.ВГО.- 1989.- Т.121.- вып.1.- С.3-10.

33. Тикунов B.C. Исследования по искусственному интеллекту и Экспертные системы в географии//Вестн. Моск.ун-та.- Сер. Геогр.- 1989.- №6.- С.3-9.

34. Fisher P.F., MacKanessW.A., Peacegood G.D., WiMnson G.G. Artificial intelligence and expert systems in geodata processing// Progr. Phys. Gejgr.- 1988.-V.12.- №3.- P.371-388.

35. Robinson V.B., FranK A.U. Expert systems for geographic information systems// Photogramm. Eng. and Remote Sens.- 1987.- V.53.- №10.- P. 1435-1441.

36. Peuquet D.J. A conceptual framework and comparison of spatial data models// Cartographica.- 1984.- V.21.- №4.- P.66-113.

37. Robinson V.B., FranK A.U., Blaze M.A. Expert systems and geographic information systems: review and prospects// Journal of Surveying Engineering.-1986,- V.l 12.- №2.- P.l 19-130.

38. Bouille F. Making expert systems work in geographic information systems// Proc. 13-th Int. Cartogr. conf.- Morelia.- 1988.- V.l.- P.109-122.

39. Estes J.E., Sailer C.H., Tinney L.R. Applications of artificial intelligence techniques to remote sensing// The Profes. Geogr.-1986.- V.-38.-№2. P.133-141.

40. Matsuyama T. Knowledge-based aerial image understanding systems// Proc. IGARSS'86.- Paris.- 1986.- V.l.- P.277-282)

41. Васмут A.C. Искусственный интеллект в картографии// Состояние и перспективы развития геодезии и картографии. М.- 1986.- С.95-102.

42. JacKson M.J., Mason D.C. The development of integrated geoinformation systems// Int. J. Remote Sens.- 1986.- V.7.- №6,- P.723-740.

43. Fisher P., MacKaness P.// Are Cartographic Expert Systems Possible?// Proc. AutoCarto'8.- 1987.- P.530-534.

44. Bossier J.D., Pendleton D.L., Swetnam G.F., Vitalo R.L., Schwarz C.R., Alper S., Danley H.R. Knowledge-based cartography: the NOS experience// Amer. Cartogr.- 1988.- V.15.- №2.- P. 149-161.

45. NicKerson B.G., Freeman H. Development of a rule-based system for automatic map generalization// Proc. II Int. Symp. On Spat.Data Handling.- Washington USA.- 1986,- P.537-556.

46. Woaxing Z., Haibong L., Xiaochan Z. MAPGEN, an expert system for automatic map generalization //Proc. 13-th Int. Cartogr. conf.- Morelia.- 1988.- V.4.- P.151-157.

47. Fedra K., Winkelbauer L., Pantulu V.R. Epert Systems for Environmental Screening //RR-91-19 November 1991, International Institute for Applied Systems Analysis.- Laxenburg, Austria.- 170 p.

48. С.Н.Васильев, А.К.Жерлов. Об исчислении типово-кванторных формул // Докл. Акад. наук, Т.343, №5, 1995, С.583-585.

49. Архипов А., Голованов Ю. Интернет как основа для создания ГИС// ГИС-Обозрение.-1998.-№2.

50. Кротов А.А., Лупян Е.А. Обзор методов реструктуризации и интеграции информационных систем http://d902.iki.rssi.ru/students/alekro/Dissertation/ Papers/Reengineering/mv review.html

51. Baker S. Поверх барьеров: перспективы архитектуры CORBA (http://www.infoart.ru/it/press/cwm/3797/corba.htm)

52. Кузнецов С. Обзор статей журнала DBMS, vol.10, N 4-97 (http://www.citforum.ru/win/programming/digest/dig1106.shtml)

53. XML http://www.w3.org/TR/1998/REC-xml-19980210

54. XML v. 1.0 DTD http://www.w3.org/XML/1998/06/xmlspec-19980910.dtd

55. Печерский А. Язык XML — практическое введение (www.citforum.ru)

56. Язык LandXML для решения задач землеустройства (http://esg.spb.ru/win/News/NwLandXML.htm)

57. Австралийский Совет описания информации по земельной собственности Новой Зеландии. Элементы Метаданных по земельной собственности и географических каталогов в Австралии и Новой Зeлaндии(http://www.auslig.gov.au/pipc/anzlic/metaelem.htm)

58. Австралийский Совет описания информации по земельной собственности Новой Зеландии. ANZMETA Document Type Definition (DTD) (http:// www. environment, gov.au/database/metadata/ anzmeta/)

59. Американский Федеральный Географический Комитет Данных (FGDC). Основные стандарты для цифровых геопространственных метаданных (http://geochange.er.usgs.gov/pub/tools/metadata/standard/metadata.html)

60. Американский Национальный Центр обмена геопространственной информацией: Материалы стандартизации, включают описание применения Z39.50 на прикладном уровне для геопространственных метаданных (http://www.fgdc.gov/clearinghouse/reference/refmat.html)

61. Введение в обработку геоданных. Часть 1 Стандарта открытых геоданных. Технические требования (OGIS) http://www.ogis.org/guide/guidel.htm

62. Технические требования "Спецификация интероперабельных геоданных" (OGIS) http://ogis.org/

63. Открытая Инициатива Взаимного обмена (011) географическими информационными стандартами http://www.echo.lu/impact/oii/gis.html, http: //www2 .echo. lu/oii/en/ oi i stand.html

64. Пространственный Стандарт Передачи данных (SDTS) ftp://sdts.er.usgs.gov/pub/sdts/www/html/sdtshome.html

65. Стандарты геопространственного картографирования (USGS) http://mapping.usgs.gov/standards/

66. Баранов Ю.Б., Берлянт A.M., Кошкарев А.В., Серапинас Б.Б., Филиппов Ю.А. Толковый словарь по геоинформатике // Под ред. Берлянта A.M., Кошкарева А.В., 1997.

67. Сербенюк С.Н. Картография и информатика. 1990 г.

68. Симонов А.В. Геоинформационное образование в России: проблемы, направления и возможности развития // ИБ ГИС-Ассоциации, 1996, №3, с. 54-55; №4, с.54-55.

69. Сербенюк С.Н., Тикунов B.C. Автоматизация в тематической картографии, 1984.

70. Тикунов B.C. Некоторые теоретические разделы картографии. -М.: Геодезия и картография. -1991.

71. Коновалова Н.В., Капралов Е.Г. Введение в ГИС. Учебное пособие. Изд-е 2-е исправленное и дополненное. М.: ООО "Библион", 1997. -160 с.

72. Цветков В.Я. Геоинформационные системы и технологии. Серия "Диалог с компьютером". -М.: Финансы и статистика, 1998. -286 е., ил.

73. Берлянт A.M. Геоинформационное картографирование. М.: 1997. -64 с.

74. Кошкарев А.В., Тикунов B.C. Геоинформатика. Справочное пособие. М.: 1997. -213 е., ил.

75. Кошкарев А.В., Каракин В.П. Региональные геоинформационные системы. -М.: Наука, 1987. -126 с.

76. Шайтура С.В. Геоинформационные системы и методы их создания. Калуга: Изд-во Н. Бочкаревой, 1997. -253 с.

77. Сурнин А.Ф. Муниципальные информационные системы. Опыт разработки и эксплуатации. Обнинск, 1998. -218 е., ил.

78. Свентэк Ю.В. Теоретические и прикладные аспекты современной картографии. -М.: Эдиториал УРСС, 1997. -80 с.

79. Королев Ю.К. Общая геоинформатика. -М.: СП "Дата+", 1998. -118 с.

80. Круглински Д. Основы Visual С++. Пер. с англ. М.: Издательский отдел "Русская Редакция", 1997. - 696 с.92.0рфали Р., Харки Д., Эдварде Д. Основы CORBA. Пер. с англ. -М.: МАЛИП, Горячая Линия-Телеком, 1999. -318 с.

81. Армстронг Т. ActiveX: создание Web-приложений. Пер. с англ. -К.:Издательская группа BHV, 1998 592 с.

82. Кастер X. Основы Windows NT и NTFS. Пер. с англ. М.: Издательский отдел "Русская Редакция", 1990. - 440 с.

83. Роджерсон Д. Основы СОМ. Пер. с англ. М.: Издательский отдел "Русская Редакция" ТОО "Channel Trading Ltd.", 1997. - 376 с.:ил.

84. Симонов A.B. Web-картографирование: новое направление развития и использования сети Internet // // ИБ ГИС-Ассоциации, 1996, №5, с. 57.

85. Geraskin S., Nazarenko N. История развития технологий публикации геоданных в Интернете http://www.terraspace.ru/activity/products/geowww.html

86. Чэппел Д. Технологии ActiveX и OLE. Пер. с англ. М.: Издательский отдел "Русская Редакция", 1997. - 320 с.

87. Питц-Моултис К. XML в подлиннике. BHV, СПб. -736 с.

88. Cantu М. Mastering Delphi 3, Sybex, 1997, -1476 с.

89. Петровски М. Internet Information Server 4.0: Пер. с англ. -К.: Издательская группа BHV, 1998.-624 с.

90. Маклаков С.В. CASE-средства разработки информационных систем. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 1999. -256 с.

91. Бертсекас Д., Галлагер Р. Сети передачи данных. М.: Мир, 1989. -560 с.

92. Золотов С. Протоколы Internet. СПб.: "BHV-Санкт-Петербург", 1998. -304с.

93. Блинкова О. ГИС обретает новое качество//ГИС-Обозрение. 1998, №2, с.З.

Информация о работе

Бычков, Игорь Вячеславович
доктора технических наук
Кемерово, 2003
ВАК 25.00.35

Диссертация

Корпоративная интеллектная технология обработки пространственно-распределенных данных в задачах управления регионом - тема диссертации по наукам о земле, скачайте бесплатно

Автореферат

Похожие работы