Авторитетность издания
Добавить в закладки
Следующий номер на сайте
Репликация электронной карты в геоинформационной справочной системе
Аннотация:
Abstract:
Автор: Беляков С.Л. () - | |
Ключевое слово: |
|
Ключевое слово: |
|
Количество просмотров: 8292 |
Версия для печати Выпуск в формате PDF (1.30Мб) |
Способность геоинформационных систем объединять посредством картографической основы разнородную информацию является их важным достоинством. Механизм привязки информационных объектов к элементам электронной карты дает возможность строить справочные системы с высокоуровневым графическим интерфейсом. Мощные средства визуализации, пространственное представление объектов и явлений, широкий набор специальных программ анализа и моделирования создают пользователю комфортную среду для решения интеллектуальных задач. Одной из проблем сетевой реализации геоинформационных систем справочного типа (ГИСС) является обеспечение целостности фрагментов электронной карты клиентов в условиях параллелизма и асинхронности процессов ее модификации. Электронные карты включают информационные компоненты, поддержка которых осуществляется различными подразделениями и службами предприятий и организаций. Например, для ГИСС масштаба предприятия информацию поставляют отделы ведения генплана, энергетики, технологической подготовки, планирования, строительства, геодезической служ- бы и др. Децентрализация обеспечивает высокую достоверность и актуальность данных, однако ставит задачу своевременного обновления информации в параллельно установленных соединениях. В данной работе рассматривается один из вопросов функционирования ГИСС – репликация данных. Двухфазная фиксация и асинхронное тиражирование являются основными способами обновления данных, поддерживающими целостность децентрализованной системы [1]. Вместе с тем немаловажным является вопрос о необходимой частоте обновления: не всякое изменение базы данных (БД) источника должно тиражироваться, так как может быть несущественным со смысловой точки зрения. Учет данного фактора позволит снизить сетевой трафик и повысить надежность системы. Рассмотрим репликацию в ГИСС, использующей картографические образы (КО) [2]. КО представляет собой объектную модель картографической БД, приближенную к смысловому уровню ее использования. Система с КО, построенная по технологии «клиент/сервер», работает следующим образом. 1) Пользователь решает задачу в рамках определенного КО. Описание КО задает пространственно-временные, семантические и прагматические границы рабочей области, отношения между элементами карты, допустимые процедуры изменения картографических изображений. В ГИСС имеется набор описаний КО, выбор соответствующего решаемой задаче осуществляется при установлении прикладного соединения с сервером ГИСС. Одному соединению соответствует один КО. Пользователь может установить одновременно несколько соединений. Каждое из них существует в течение произвольного количества сеансов. 2) Сервер ГИСС обрабатывает запросы в рамках установленного КО. Это означает, что - ответ на запрос формируется так, чтобы в результате присоединения ответа к существующему изображению клиент получил максимально информативный результат; - изменение сложности картографического изображения выполняется специальными процедурами, обеспечивающими согласованное добавление или удаление информации. 3) Модель картографических образов описывает информационную основу ГИСС на более высоком смысловом уровне. В частности, описание КО включает отношения предпочтения, генерализации и непрерывности на множестве картографических объектов, которые используются для изменения сложности изображений. Учитывая тесную связь этого механизма с оценкой информативности, рассмотрим проблему обновления рабочих областей. Как указывалось выше, рабочая область может использоваться в течение нескольких сеансов. Поскольку источник может быть изменен, возникает необходимость обновления данных. Применение существующих средств репликации неэффективно из-за того, что изменения карты существенно различаются по значимости. Изменение может либо вообще не затрагивать используемое картографическое изображение, либо затрагивать его столь незначительно, что затраты на обновление не оправдывают себя. Решение такой задачи возлагается на серверную компоненту репликации (СКР). СКР инициализируется на этапе установления соединения и существует до его завершения. Функциями СКР являются: - фиксация областей карты-первоисточника, используемых клиентом, и отслеживание в них изменений: - оценка существенности возникших изменений; - оповещение клиента о наличии существенных изменений и подготовка информации об областях модификации. Наиболее сложные функции СКР реализуются на этапе 2. Оценка информативности картографического изображения является в значительной степени субъективной. Общеупотребимых методик расчета количества информации в картах нет [3]. Как показывает практика, чаще всего эксперты-пользователи ГИСС оценивают информативность размытыми категориями типа хорошая, не очень хорошая, удовлетворительная, плохая. Правила определения существенности изменений КИ формулируются с использованием указанных категорий и таких параметров КИ, как типы объектов, экземпляры примитивов, области пространства и времени. Информативность электронной карты в ГИСС отражает ее полезность для решения задач, поэтому корректно вводить меру информативности локально в рамках каждого КО. Сравнение информативности двух картографических изображений для разных КО не имеет смысла. Представляется целесообразным использование меры возможности и, соответственно, лингвистических переменных для оценки информативности [4]. Введем лингвистическую переменную информативно- сти I. Ее терм-множество Это объясняется тем, что ответ на запрос в ГИСС можно представить в виде R= BÈE, где В – множество объектов, соответствующих предикату запроса; Е – множество объектов, обеспечивающих целостность картографического изображения (рис. 1). Формально можно записать R = (BÈE)ÈВÈЕ=R1ÈR2ÈR3. Множество R1 соответствует целостному КИ, множество R2 – максимально упрощенному КИ, R3 – изображению, не имеющему содержательного смысла для решаемой задачи. Каждому из этих множеств сопоставляется терм лингвистического значения, например: t1 для R1 может быть назван высокой информативностью, t2 для R2 – удовлетворительной информативностью, t3 для R3 – плохой информативностью. Базовым множеством для I является К={S´Т´С ´Р}, где S – пространственные координаты; Т – временные; С – множество семантических типов объектов; Р – множество прагматических типов связей электронной карты. Для каждого терма задается нечеткое множество
Здесь Kj – области, содержащие значения свойств картографических объектов одинаковой информативности; Кро – носитель множества А(ti), то есть рабочая область карты. Разбиение пространства Кро на области строится на основе отношений предпочтения, непрерывности и генерализации, установленных в описании КО. В простейшем случае может быть принято две области: К1 соответствует свойствам объектов множества В, К2 – свойствам объектов множества Е. Соответственно, нечеткие множества для оценок t1, t2, t3 могут определиться как В общем случае количество областей определяется информацией о предпочтениях, сложностью описания границ областей и значением критерия сокращения трафика.
Необходимо отметить, что попадание объектов в область, как и принадлежность одному из слоев на рисунке 2, описываются нечеткими категориями. Например, тоннель метро одновременно является сооружением и местом прокладки кабельных коммуникаций и трубопроводов. С помощью стандартного ГИСС-инструментария по записи могут вычисляться степени принадлежности объекта соответствующим областям. Экспертная информация об оценке существенности изменения информативности описывается набором продукций «ЕСЛИ <Условие> ТО <Действие>». Продукции в качестве условий используют выражения от нечетких переменных, которые зависят от параметров карты. Заключение продукции является нечетким. Например: Если ТипОбъекта=трубопровод И Положение=близко ТО Изменение=ОЧЕНЬ существенно; Если ТипОбъекта=ЗеленыеНасаждения И Положение=далеко ТО Изменение=СЛАБО существенно. Здесь лингвистическая переменная «Положение» определена на базовом множестве значений оси L, переменная «ТипОбъекта» – на множестве семантических видов объектов, переменная «Изменение» – на множестве качественных оценок существенности. Следует подчеркнуть, что правила определения существенности формируются экспертом в рамках определенного КО. Это сужает смысловую область анализа и повышает достоверность сформированных логических заключений. База знаний о существенности передается СКР на этапе установления соединения. Логический вывод строится по известным принципам [4]. Предложенная мера информативности используется для оценки картографического изображения следующим образом. Исходный ответ на запрос всегда имеет оценку t1: сервер дает максимально информативный ответ клиенту. Пользователь изучает картографическое изображение и, возможно, изменяет его сложность. Изменяется и информативность. Пусть модифицирован набор объектов, соответствующих области КmÎКро. СКР фиксирует объекты, подвергнувшиеся изменению. Применением правил к каждому из объектов определяется оценка существенности как Наблюдаемость сделанных изменений является одним из важных факторов в программной реализации рассматриваемого механизма репликации. Необходимо обнаружить сам факт изменения графического образа, семантики или прагматики картографического объекта и определить степень его влияния на информативность. Cуществуют объективные ограничения наблюдаемости изменений. Например, изменение атрибутивных данных объекта (записи из внешней реляционной БД) обнаруживается только сравнением исходного и конечного значений ее полей. Это требует переработки соответствующих программных модулей и неприемлемо в ряде систем. Другим примером является изменение контура земельного участка: его площадь может остаться прежней, однако расположение может существенно влиять на решаемую задачу. Наблюдаемость такого факта ограничена наличием соответствующей аналитической процедуры. Имея подобные ресурсные ограничения, представляется целесообразным учитывать наблюдаемость нечеткой переменной, зависящей от загружаемых программ модификации информационной базы. Например, наблюдаемость может считаться высокой при изменении графического образа объекта, невысокой – при изменении его атрибутов, низкой – при изменении гиперссылки. Примером механизма для обеспечения наблюдаемости является реализация объектов-реакторов в системе AutoCad 2000 [5]. С точки зрения прикладного программирования данная система является объектно-ориентированной средой для выполнения интерпретируемых программ на AutoLisp и сервером автоматизации ActiveX. Мощные средства векторной графики и трехмерного моделирования с помощью дополнительного пакета-надстройки превращают AutoCad в геоинформационную систему AutoCad Map. Реализация СКР может строиться на объектах-реакторах, каждый из которых принадлежит к одной из категорий: - реакторы редактирования связываются с выполнением команд редактирования изображения; - реакторы связи оповещают о загрузке внешних программ в адресное пространство среды AutoCad 2000; - реакторы БД сигнализируют о добавлении, удалении и модификации объектов БД чертежа; - реакторы документов оповещают об открытии и закрытии, активизации и дезактивизации чертежей как документов в многодокументном интерфейсе Windows; - реакторы объектов сообщают о создании, модификации и уничтожении произвольных объектов. Реактор является не только средством быстрого реагирования на модификацию, но и средством ее локализации. СКР устанавливает реакторы на графические примитивы, команды редактирования и внешние программы, делающие наблюдаемым факт изменений. Содержание изменений при необходимости может быть оценено последующим сравнением начального состояния объекта с состоянием после модификации. Эффект выигрыша по объему трафика можно оценить следующим образом. Пусть V – средний объем в байтах рабочей области карты; Если обозначить через Чем сложнее общая карта ГИСС, тем заметнее тенденции Рассмотренный в работе принцип репликации в ГИСС использует оценку существенности изменений, выполненных над источниками картографической информации. Реализация принципа предполагает создание серверной компоненты репликации. Экспертная система серверной компоненты на основании нечетких рассуждений принимает решение о необходимости репликации. Локализация изменений осуществляется посредством программных объектов-реакторов. Список литературы 1. Калиниченко Б.О. Аснхронное тиражирование данных в гетерогенных средах //СУБД .- 1996.- № 3. 2. Беляков С.Л. Картографические образы в информационно-управляющих системах // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика.- 2000.- № 5. 3. Берлянт А.М. Образ пространства: карта и информация.- М.: Мысль, 1986. –240 с., ил. 4. Берштейн Л.С., Боженюк А.В. Нечеткие модели принятия решений: дедукция, индукция, аналогия.-Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2001. 5. AutoCAD2000i. Visual Lisp Developer`s Guid.- Autodesk, Inc.-2000. |
Постоянный адрес статьи: http://swsys.ru/index.php?page=article&id=722 |
Версия для печати Выпуск в формате PDF (1.30Мб) |
Статья опубликована в выпуске журнала № 1 за 2002 год. |
Возможно, Вас заинтересуют следующие статьи схожих тематик:
- Программные средства автоматизации приборостроительного производства изделий радиоэлектронной аппаратуры
- Интегрированная система «микросреда»
- Методы поисковой адаптации на основе механизмов генетики, самообучения и самоорганизации
- Целесообразность применения web-служб в распределенных автоматизированных системах военного назначения
- Алгоритмы и процедуры построения билинейных моделей непрерывных производств
Назад, к списку статей