ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Публикационная активность

(сведения по итогам 2017 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,500
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,405
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 0,817
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,319
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,264
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 6012
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 404
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 338
Десятилетний индекс Хирша: 17
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2017 год: 527
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2017 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 16

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2017 гг. на сайте РИНЦ

Вход


Забыли пароль? / Регистрация

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

1
Ожидается:
16 Декабря 2018

Программный комплекс для поддержки моделирования медико-эколого-экономических систем

Software for support of modeling of medical ecological economical systems
Статья опубликована в выпуске журнала № 1 за 2011 год.[ 10.03.2011 ]
Аннотация:Рассматривается интеллектуальный программный комплекс для поддержки процесса математического модели-рования медико-эколого-экономических систем. Описываются основные возможности комплекса, его функциональ-ные модули и архитектура. Применение программного комплекса позволяет автоматизировать процесс формирования медико-эколого-экономических моделей за счет использования формализованного опыта экспертов.
Abstract:Intellectual software is elaborated to support the mathematical modeling process for medical ecological economical systems. Main features, components and framework are discussed. The software considered is applied to automatize the formation process of the models discussed by using the formalization of expert experience.
Авторы: Павлов А.И. (asd@icc.ru) - Институт динамики систем и теории управления СО РАН, г. Иркутск, г. Иркутск, Россия, кандидат технических наук, Столбов А.Б. (stolboff@icc.ru) - Институт динамики систем и теории управления СО РАН, г. Иркутск, Иркутск, Россия
Ключевые слова: математическое моделирование, системы поддержки принятия решений
Keywords: mathematical and computer modeling, decision support systems
Количество просмотров: 11719
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (5.09Мб)
Скачать обложку в формате PDF (1.32Мб)

Размер шрифта:       Шрифт:

Значительный интерес во всем мире вызывают исследования взаимодействия экологических и экономических систем с учетом здоровья населения. Их результаты востребованы при разработке социально-экономической политики регионов на разных уровнях. Проведение таких исследований в силу междисциплинарного характера проблемы невозможно без использования подходов математического моделирования. Один из таких подходов предложен в [1, 2]. Согласно ему, в медико-эколого-экономических моделях (МЭЭМ) исследуемые факторы рассматриваются и описываются как равноправные взаимодействующие составляющие единой динамической системы. Математическое описание МЭЭМ представляет собой систему балансовых и обыкновенных дифференциальных уравнений. Основная часть используемых моделей и принципов их построения представлена в [1, 2].

Постановка задачи. Как известно, математическое моделирование – сложный, трудоемкий итеративный процесс [3], требующий привлечения специалистов в разных областях знаний. Каждая МЭЭМ является результатом совместной работы коллектива экспертов-предметников и экспертов в математическом моделировании. Поэтому возникает проблема сохранения опыта построения МЭЭМ с целью его дальнейшего использования при проектировании и реализации других подобных моделей. Для решения этой проблемы предлагается разработанный интеллектуальный программный комплекс поддержки моделирования медико-эколого-экономических систем (ИПК «МЭЭМ»).

Рассматриваемый ИПК предназначен для поддержки процесса моделирования на следующих этапах: формирование информационного наполнения (ввод, редактирование данных); структурная идентификация (определение состава показателей модели и выбор компонентов МЭЭМ из банка моделей); параметрическая идентификация; верификация; формирование сценариев, расчет и анализ результатов. С точки зрения системного анализа эти этапы согласуются с классическими этапами моделирования.

Основные особенности применяемого для построения МЭЭМ подхода связаны с методиками определения параметров модели. В классическом методе черного и серого ящиков для идентификации параметров используется информация о значении входов и выходов, полученная в результате либо наблюдений, либо различных типов экспериментов. В используемом подходе каждый параметр может также рассматриваться с точки зрения предметного смысла факторов, взаимодействие которых он должен описывать. Это позволяет применить для их определения методики, использующие при расчетах данные, относящиеся напрямую к физическому смыслу параметра. Например, в эколого-экономической модели при определении параметра влияния численности населения на загрязнение атмосферного воздуха используются следующие данные: средний пробег 1 машины в год; средний расход бензина на 1 км пути (тонн); количество машин у населения; численность населения; объем нижнего слоя атмосферы; удельные выбросы ингредиентов при сгорании бензина. Следовательно, при проведении этапа идентификации возникает задача выбора подходящей в конкретной ситуации методики. Это, в свою очередь, означает, что конкретную ситуацию необходимо предварительно формально описать. В результате появляется еще одна задача – создание баз знаний об исследуемом объекте и используемых при его моделировании методах. Рассмотрим эти базы знаний более подробно.

Подпись:  
Рис. 1. Формирование математической моделиЛогическая модель предметной области (ЛМПО) содержит описание предметной области с точки зрения эксперта-предметника. В ЛМПО знания носят описательный характер и органи- зованы в виде фреймов. С их помощью эксперт-предметник описывает основные элементы и отношения исследуемой системы. При этом не предполагается, что эксперт должен иметь представление о способах построения математической модели. База знаний математического моделирования (БЗММ) содержит информацию о структуре моделей, принципах их построения и применяемых при этом методах. Объекты БЗММ, которые используются в процессе формирования модели, на самом верхнем уровне можно разбить на 4 группы множеств: переменных модели, V; компонент структурных моделей, Ms; методов идентификации параметров МЭЭМ, I; процедур исследования модели, A.

Под построением модели с использованием ИПК «МЭЭМ» будем подразумевать преобразование формализованных экспертных знаний специалиста-предметника, представленных в ЛМПО, в знания о математической модели, представленные в БЗММ. Такое преобразование назовем формированием модели.

Типовые процедуры, возникающие при формировании моделей для конкретных классов задач, назовем процедурами формирования моделей (ПФМ). Под такими процедурами понимается набор элементарных ходов, традиционно выполняемых модельером и экспертом на каждом этапе процесса построения МЭЭМ. ПФМ представляются в виде тройки <ЛП, ПДД, ПВМ>, где ПВМ – процедура выполнения моделей, обеспечивающая проведение необходимых в процессе формирования модели вычислений (генерация данных на основе имитационных моделей, определение параметров модели, использование численных методов для решения систем уравнений, задающих МЭЭМ, и др.); ПДД – процедура доступа к данным, заключающаяся в извлечении необходимых в процессе формирования модели данных, источниками которых могут быть БД, данные, использованные ранее при создании других МЭЭМ или являющиеся результатами вычислений по этим моделям; ЛП – логические правила, то есть продукционные правила, моделирующие действия экспертов и модельеров в процессе построения МЭЭМ. Общая схема формирования математической модели представлена на рисунке 1.

Добавив к рассмотренным выше задачи, связанные с расчетами и анализом результатов моделирования, получим следующие основные функции программного комплекса.

1.   Редактирование БЗ: добавление знаний через определение новых фреймов-экземпляров ЛМПО и создание ПФМ.

2.   Определение параметров модели с помощью различных методов идентификации: автоматизация расчетов, выбор подходящих методик.

3.   Проведение многовариантных расчетов, формирование различных типов сценариев.

4.   Сохранение полученных результатов моделирования для дальнейшего анализа: база просчитанных сценариев, база построенных моделей, различные виды отображения результатов моделирования.

Архитектура программного комплекса. Современный уровень развития ПО позволяет разработчикам решать свои задачи, используя уже существующие программы и добавляя собственные наработки. В данном случае выбран именно такой подход: к существующему прототипу системы автоматизации расчетов добавлены известные средства, которые в разной степени модифицировались. В результате разработаны модули, составляющие основу ИПК. Их взаимодействие показано на рисунке 2. Рассмотрим коротко возможности каждого модуля.

МЭЭМ-расчет. Данный модуль основан на программной системе моделирования динамики заболеваемости населения [4]. В рамках рассматриваемого ИПК поддержки процесса моделиро- вания его возможности были значительно рас- ширены. Модуль содержит большое количество процедур идентификации параметров МЭЭМ, позволяет проводить многовариантные расчеты и имеет графический пользовательский интерфейс и программный интерфейс, через который осуществляется доступ к внутренним функциям, не- обходимым при построении модели (создание и удаление объектов, вычисления, отображение результатов и т.д.).

МЭЭМ-конвертор. Данные, используемые при идентификации параметров модели и в сценарных расчетах, поступают из разных источников в разных форматах. Для решения задачи автоматического преобразования информации из разных форматов и типов файлов (в основном текст и MS Excel) в форматы программной системы разработан модуль преобразования данных. Информация о том, как интерпретировать данные в исходном форматировании, содержится в файлах-настройках (XML-файл).

МЭЭМ-Protégé. Для сбора информации от пользователей и экспертов как средство приобретения знаний используется свободно распространяемая программа Protégé-frames. На основе разработанной объектной модели предметной области Protégé предоставляет несколько вариантов графических элементов, с помощью которых возможен ввод информации. В случае МЭЭМ-Protégé заполнение логической модели предметной области пользователем происходит преимущественно через визуальный элемент Protégé – GraphWidget, который позволяет в удобной форме отобразить объекты ЛМПО и связывающие их отношения.

МЭЭМ-CLIPS. Прикладная экспертная система МЭЭМ-CLIPS моделирует действия экспертов при построении МЭЭМ. С целью реализации системы была выбрана оболочка CLIPS, использующая для представления знаний продукции, фреймы и объекты (встроенный объектно-ориентиро­ванный язык COOL). Основные характеристики CLIPS: является одной из самых популярных бесплатных оболочек для создания ЭС в настоящее время, реализует прямой логический вывод; использует несколько стратегий разрешения конфликтных ситуаций; предоставляет интерфейсы для доступа к своим внутренним функциям и содержит механизмы для вызова функций, объявленных во внешних модулях; написана на языке С (МЭЭМ-расчет реализован на С++).

Подпись:  
Рис. 2. Архитектура программного комплексаМЭЭМ-CLIPS осуществляет взаимодействие с тремя модулями ИПК: МЭЭМ-Protege, МЭЭМ-Twiki, МЭЭМ-расчет. Protege-frames использует для внутреннего хранения введенной в него информации расширенную нотацию CLIPS, поэтому передача заполняемой пользователем в МЭЭМ-Protege ЛМПО осуществляется практически без изменений (лишь добавляется служебная информация для CLIPS). Благодаря реализованному в CLIPS механизму протоколирования процесса логического вывода, существует возможность сохранить для дальнейшего анализа действия, осуществленные ЭС при формировании модели. Протокол вывода передается в МЭЭМ-Twiki для дальнейшего отображения и анализа.

Экспертная система управляет процессом формирования модели и активно взаимодействует с модулем МЭЭМ-расчет, вызывая ее расчетные процедуры.

Возможность модульной организации правил в CLIPS позволяет реализовать экспертную систему с доской объявлений, так как каждый модуль имеет собственный процесс сопоставления образцов и план решения задачи. На самом верхнем уровне для каждого этапа моделирования создается свой модуль. Далее правила, относящиеся к определенной ПФМ, также группируются в отдельный модуль. В результате получается двухуровневая система досок объявлений, что значительно облегчает анализ и сопровождение БЗ.

МЭЭМ-Twiki. Одной из важных задач при формировании моделей является документирование процесса их построения. Это становится еще более важным, когда отдельные этапы данного процесса выполняются в автоматическом режиме. Результаты вычислений и решений, принятых в экспертной системе, сохраняются в МЭЭМ-Twiki. Данный модуль разработан на основе свободно распространяемой системы Twiki, которая используется для создания структурированных web-эн­циклопедий. Благодаря расширяемости Twiki за счет плагинов, возможны различные формы представления информации: текст, таблицы данных, графики и диаграммы. МЭЭМ-Twiki может также использоваться как FAQ-система, средство для удаленного взаимодействия разработчиков моделей, архив файлов с исходными данными или сформированными моделями.

Программный комплекс применялся для параметрической идентификации и проведения многовариантных расчетов по МЭЭМ хозяйственного развития азиатской части России [5].

В заключение можно сделать следующие выводы. ИПК «МЭЭМ» обеспечивает возможность сохранения опыта, полученного в процессе построения МЭЭМ для некоторого объекта в формализованном виде (БЗ математического моделирования, процедуры формирования модели).

Таким образом, полученный опыт может использоваться для автоматизации следующих задач моделирования:

-    формирование исходного набора моделей на основе информации из ЛМПО в соответствии с различными методиками построения (ПФМ);

-    автоматическое обновление модели при изменениях в ЛМПО (добавление новых факторов и отношений);

-    использование МЭЭМ, разработанной для некого региона, для автоматического формирования модели другого региона с учетом его специфических особенностей; в этом случае для новой модели требуется задание ЛМПО, а для базовой – ЛМПО и самой модели, представленной в БЗММ.

Такой подход значительно сокращает время разработки МЭЭМ.

Программный комплекс можно использовать и для моделирования систем из другой предметной области, не связанных с МЭЭМ, но анализ пригодности встроенного множества моделей для систем другой природы и создание новой структуры ЛМПО – сложная задача, требующая отдельного рассмотрения.

Модули ИПК «МЭЭМ» разработаны на языках C++, Perl, Java на основе объектно-ориентирован­ного подхода.

Его апробация и тестирование проведены на ОС Microsoft Windows XP.

Литература

1.   Гурман В.И. [и др.]. Эколого-экономическая стратегия развития региона: Математическое моделирование и системный анализ на примере Байкальского региона. Новосибирск: Наука, 1990. 184 с.

2.   Моделирование и оценка состояния медико-эколого-экономических систем; [под ред. В.А. Батурина]. Новосибирск: Наука, 2005. 249 c.

3.   Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981. 487 с.

4.   Ефимова Н.В., Столбов А.Б., Урбанович Д.Е. Разработка программной системы моделирования динамики заболеваемости населения // Вест. ТГУ. 2006. № 18. С. 161–166 (Приложение).

5.   Батурин В.А. [и др.]. Сценарный анализ эколого-экономического развития азиатской части России // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2009. № 4. С. 13–18.


Постоянный адрес статьи:
http://swsys.ru/index.php?page=article&id=2736
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (5.09Мб)
Скачать обложку в формате PDF (1.32Мб)
Статья опубликована в выпуске журнала № 1 за 2011 год.

Возможно, Вас заинтересуют следующие статьи схожих тематик: