Реферати українською » Информатика, программирование » Прийняття рішень на екологічної геоінформаційної системі з урахуванням нечіткою моделі класифікації


Реферат Прийняття рішень на екологічної геоінформаційної системі з урахуванням нечіткою моделі класифікації

О.Н. Аж, Р.П. Тимошенко

Моделювання процесів прийняття рішень стає центральним напрямом автоматизації діяльності особи, який приймає рішення (ЛПР). До завданням ЛПР належить прийняття рішень на геоінформаційної системі. Сучасну геоінформативну систему можна з'ясувати, як сукупність апаратно-програмних коштів, географічних і семантичних даних, призначену щоб одержати, зберігання, обробки, аналізу та візуалізації пространственно-распределенной інформації.

Екологічні геоінформаційні системи дозволяють працювати з картками різних екологічних верств населення та автоматично будувати аномальную зону по заданому хімічному елементу. Це досить зручно, оскільки эксперту-экологу непотрібно вручну розраховувати аномальні зони і виробляти їх побудова. Проте, до повного аналізу екологічної обстановки эксперту-экологу потрібно роздруковувати карти всіх екологічних верств населення та карти аномальних зон кожному за хімічного елемента. У геоінформаційної системі [1] побудова аномальних зон вироблялося для тридцяти чотирьох хімічних елементів. Спочатку він має отримати зведену карту забруднення хімічними елементами. І тому шляхом послідовного копіювання на кальку від усіх карт, будується карта забруднення хімічними елементами [2]. Потім отриману карту так само зіставляють з картками гідрології, геології, геохімічних ландшафтів, глин. З зіставлення будується карта якісної оцінки небезпеки довкілля в людини. Отже здійснюється моніторинг довкілля.

Цей процес відбувається потребує багато часу і високій кваліфікації експерта, у тому, аби достеменно і це об'єктивно оцінити обстановку. За такої великий обсяг інформації, одночасно, обрушивающейся на експерта можуть бути помилки. Тому виникла потреба в автоматизації процесу прийняття рішень. І тому існуюча геоинформационная систему було доповнена підсистемою прийняття рішень.

Особливістю розробленої підсистеми і те, що одне частина даних із якими працює програма, представленій у вигляді карт. Інша ж частина даних обробляється і основі будується карта, які потім також підлягає обробці. Задля реалізації системи прийняття рішень був обраний апарат теорії нечітких множин. Це викликано тим, що з допомогою нечітких множин можна методи лікування й алгоритми здатні моделювати прийоми прийняття рішень людиною працюючи над різних завдань. Як математичну модель слабоформализованных завдань виступають нечіткі алгоритми управління, що дозволяють одержувати рішення хоча наближені, але з гірші, аніж за використанні точних методів.

Під нечітким алгоритмом управлінню усвідомимо впорядковану послідовність нечітких інструкцій (можуть відбуватися й окремі чіткі інструкції), що забезпечує функціонування деякого об'єкта чи процесу.

Методи теорії нечітких множин дозволяють, по-перше, враховувати різноманітних невизначеності та неточності, внесені суб'єктом і процесами управління, і формалізувати словесну інформацію людини про завданню; по-друге, істотно зменшити кількість вихідних елементів моделі процесу управління і витягти корисну інформацію для побудови алгоритму управління.

Сформулируем основні засади побудови нечітких алгоритмів. Нечіткі інструкції, використовувані в нечітких алгоритми, формуються чи основі узагальнення досвіду фахівця під час вирішення аналізованої завдання, чи основі докладного вивчення і змістовного її аналізу.

Для побудови нечітких алгоритмів враховуються все обмеження і, які з змістовного розгляду завдання, проте отримані нечіткі інструкції використовуються в повному обсязі: виділяються найважливіші їх, виключаються можливі протиріччя, та встановлюється порядок їх виконання, що призводить до вирішення завдання.

З урахуванням слабоформализованных завдань існують два способу отримання вихідних нечітких даних - безпосередня й як наслідок обробки чітких даних. У основі обох способів лежить необхідність суб'єктивної оцінки функцій приналежності нечітких множин.

Розглянемо модель класифікації з урахуванням яких грунтується система прийняття рішень [3]. Модель описує розбивка багатовимірного простору ознак чинників, найістотніше які впливають вибір управляючих рішень, на нечіткі області, відповідні цим рішенням. Модель представляється як трійки (W, Q, H), у якій W= - безліч ознак чинників, Q={L1,...,Lі,...,Lk} - розбивка W на нечіткі еталонні класи Lі ,H={ h1,...,hі,...,hk } - безліч управляючих рішень hі , відповідних класам Lі .

Шляхом експертного опитування чи з змістовного аналізу завдання виділяються признаки-факторы X, Y, Z (для простоти розглядаємо лише три) і формується простір W=. Цю процедуру є неформальній й суттєво залежить від предметної області, кваліфікації фахівців експертів. З кожним із виділених ознак пов'язується своя лінгвістична змінна відносини із своїми значеннями. Лингвистические перемінні, відповідні ознаками X, Y, Z, позначимо відповідно через A, B, З, які значення – через

{}, {}, {}.

Всім виділених значень , , шляхом експертного опитування будуються функції приналежності , , на відповідних базових шкалах X, Y, Z. Будується якісна структура моделі у вигляді вирішальної таблиці, має nmp рядків і 4 шпальти. Рядки таблиці відповідають усіляким набором (, , ), перші три шпальти є такі символами лінгвістичних змінних A, B, З, четвертий стовпець вказано символом М. У шпальтах A, B, З проставляються різноманітні набори (, , ), то стовпці H кожному за такого набору фахівець-експерт проставляє одне з можливих управляючих рішень hі, яку зробив в ситуації, словесно описаної відповідним набором. У результаті формується модель (W, Q, H), у якій кожен клас Lі характеризується функцією приналежності , задаваемой наступній нечіткою логічного формулою:

,

де Lі - безліч наборів (, , ), що у вирішальної таблиці відповідає рішення hі ,.

У основі програмної реалізації лежить вищеописаний алгоритм. При програмної реалізації використовується 5 лінгвістичних змінних і кількість рядків вирішальної таблиці становить 162.

Нечіткі модель з відносної простоти вимагають менше і обсягу пам'яті для реалізації проти відомими методами математичного програмування.

Необхідно також відзначити, що ваша програма реалізована в операційній середовищі Windows 3.1, що дозволяє вживати додаткових можливостей цієї ОС. Програма написана мовою Borland З++, що є мовою объектно-ориентированного програмування (ОВП) [4].

Роботу програми можна розділити на частини. Перша частина це логічна обробка даних проб грунтів та побудова зведеної карти забруднення хімічними елементами. Друга частина обробка карт, характеризуючих різні екологічні верстви й модульна побудова карти, якісної оцінки стану довкілля.

Логічний обробка даних проб грунтів та побудова зведеної карти забруднення хімічними елементами.

Програма була розвитком вже існуючої версії програми “ТагЭко”, доповнює існуючу програму новими функціями. Робота нових функцій необхідні дані які у попередньої версії програми. Цим зумовлено використання методів доступу до даних розроблених попередній версії програми. Використовується функція щоб одержати інформації, що зберігається у базі даних. Це необхідне отримання координат кожної точки проби, що зберігається у базі даних. Також використовується функція до розрахунку величини аномального змісту хімічного елемента у ландшафті. Отже через ці дані й інші функції відбувається взаємодія попередньої програми з підсистемою прийняття рішень. Що стосується зміни у базі даних значення проби або координат проби це завжди буде автоматично враховуватися в підсистемі прийняття рішень.

Слід зазначити, що з програмуванні використовується динамічний стиль виділення пам'яті і такі зберігаються у вигляді односвязных, або двусвязных списків. Це пов'язано з тим, що заздалегідь невідомо кількість проб чи кількість ділянок поверхні куди буде розбито карта.

Побудова карти якісної оцінки довкілля на людини.

Побудова карти відбувається відповідно до алгоритму, описаного вище. Користувач вказує цікаву для нього область, і навіть крок з яким здійснюватиметься аналіз карт. Перед початком обробки даних виробляється зчитування інформації з WMF файлів процес формування списків, елементами яких є покажчики на полігони. Для кожної карти складається свій список. Потім після формування списків полігонів виробляється формування карти забруднення хімічними елементами. Після закінчення формування всіх карток і введення вихідних даних формуються координати точок, у яких здійснюватиметься аналіз карт. Дані, одержувані функціями опитування заносять у спеціальну структуру. Завершивши формування структури програма виробляє її класифікацію. Кожна точка сітки опитування отримує номер еталонною ситуації. Цей номер вказавши номер точки заноситься в двусвязный список, щоб можна було б побудувати карту графічно. Спеціальна функція аналізує цей двусвязный список і робить графічне побудова изолиний навколо точок, мають однакові класифікаційні ситуації. Вона зчитує точку зі списку і аналізує значення номери її з номерами сусідніх точок, у разі збіги об'єднує поруч розташовані точки в зони.

Через війну роботи програми всю територію г.Таганрога забарвлюється одного з трьох квітів. Кожен колір характеризує якісну оцінку екологічної обстановки у місті. Так червоний колір свідчить про “особливо небезпечні ділянки”, жовтий на “небезпечні ділянки”, зелений на “безпечні ділянки”. Отже інформація представляється у доступній для користувача й дорогими зручними до формі.

Список літератури

Берштейн Л.С., Аж О.Н. Гибридная експертна система з обчислювальним модулем для прогнозу екологічних ситуацій. Праці міжнародного симпозіуму “Інтелектуальні системи - ИнСис - 96”, м. Москва, 1996 р.

Алексєєнко В.А. Геохимия ландшафту і навколишня cреда. - М.:Недра, 1990. -142с.:ил.

Мелихов О.Н., Баронец В.Д. Проектування мікропроцесорних коштів обробки нечіткою інформації. – Ростов-на-Дону. Видавництво Ростовського університету, 1990. - 130с.

Неформальне введення у З++ і TURBO VISIO. З. - Петербург: Петрополь, 1992. - 384с.

Схожі реферати:

Навігація