Прийняття рішень в екологічній геоінформаційної системи на основі нечіткої моделі класифікації

А.Н. Целих, Р.П. Тимошенко

Моделювання процесів прийняття рішень стає центральним напрямком автоматизації діяльності особи, що приймає рішення (ОПР). До задач ОПР належить прийняття рішень в геоінформаційної системі. Сучасну геоінформаційну систему можна визначити як сукупність апаратно-програмних засобів, географічних та семантичних даних, призначену для отримання, зберігання, обробки, аналізу та візуалізації просторово-розподіленої інформації.

Екологічні геоінформаційні системи дозволяють працювати з картами різних екологічних шарів і автоматично будувати аномальну зону по заданому хімічному елементу. Це досить зручно, тому що експерту-екологові не потрібно в ручну розраховувати аномальні зони і проводити їх побудова. Проте, для повного аналізу екологічної обстановки експерту-екологові потрібно роздруковувати карти всіх екологічних шарів і карти аномальних зон для кожного хімічного елементу. У геоінформаційної системи [1] побудова аномальних зон вироблялося для тридцяти чотирьох хімічних елементів. Спочатку він повинен отримати зведену карту забруднення грунту хімічними елементами. Для цього шляхом послідовного копіювання на кальку з усіх карт, будується карта забруднення грунту хімічними елементами [2]. Потім отриману карту таким же чином зіставляють з картами гідрології, геології, геохімічних ландшафтів, глин. На підставі зіставлення будується карта якісної оцінки небезпеки навколишнього середовища для людини. Таким чином здійснюється моніторинг навколишнього середовища.

Цей процес вимагає багато часу та високої кваліфікації експерта, для того, щоб точно і об'єктивно оцінити обстановку. При такому великому обсязі інформації, одночасно, обрушуються на експерта можуть виникати помилки. Тому виникла необхідність в автоматизації процесу прийняття рішень. Для цього існує геоінформаційна система була доповнена підсистемою прийняття рішень.

Особливістю розробленої підсистеми є те, що одна частина даних з якими працює програма, представлена у вигляді карт. Інша частина даних обробляється і на їх основі будується карта, яка потім також підлягає обробці. Для реалізації системи прийняття рішень був обраний апарат теорії нечітких множин. Це викликано тим, що за допомогою нечітких множин можна створювати методи і алгоритми здатні моделювати прийоми прийняття рішень людиною в ході рішення різних завдань. В якості математичної моделі слабоформалізованних завдань виступають нечіткі алгоритми управління, що дозволяють отримувати рішення хоча наближені, але не гірші, ніж при використанні точних методів.

Під нечітким алгоритмом управління будемо розуміти впорядковану послідовність нечітких інструкцій (можуть мати місце і окремі чіткі інструкції), що забезпечує функціонування деякого об'єкту або процесу.

Методи теорії нечітких множин дозволяють, по-перше, враховувати різного роду невизначеності і неточності, що вносяться суб'єктом і процесами управління, і формалізувати словесну інформацію людини про завдання, по-друге, істотно зменшити число початкових елементів моделі процесу управління і отримати корисну інформацію для побудови алгоритму керування.

Сформулюємо основні принципи побудови нечітких алгоритмів. Нечіткі інструкції, що використовуються в нечітких алгоритмах, або формуються на основі узагальнення досвіду фахівця при вирішенні даної задачі або на основі ретельного вивчення і змістовного її аналізу.

Для побудови нечітких алгоритмів враховуються всі обмеження і критерії, що випливають з змістовного розгляду завдання, проте отримані нечіткі інструкції використовуються не все: виділяються найбільш істотні з них, виключаються можливі протиріччя і встановлюється порядок їх виконання, що приводить до розв'язання задачі.

З урахуванням слабоформалізованних завдань існують два способи отримання вихідних нечітких даних - безпосередній і як результат обробки чітких даних. В основі обох способів лежить необхідність суб'єктивної оцінки функцій належності нечітких множин.

Розглянемо модель класифікації на основі якої будується система прийняття рішень [3]. Модель описує розбиття багатовимірного простору ознак факторів, найбільш що істотно впливають на вибір керуючих рішень, на нечіткі області, відповідають цим рішенням. Модель представляється у вигляді трійки (W, Q, H), в якої W = - безліч ознак факторів, Q = ( L1 ,..., Li ,..., Lk) - Розбиття W на нечіткі еталонні класи Li, H = (h1 ,..., hi ,..., hk ) - Безліч керуючих рішень hi, що відповідають класам Li .

Шляхом експертного опитування або виходячи з змістовного аналізу завдання виділяються ознаки-фактори X, Y, Z (для простоти розглядаємо лише три) і формується простір W = . Ця процедура є неформальною і істотно залежить від предметної області, кваліфікації фахівців експертів. З кожним з виділених ознак зв'язується своя лінгвістична мінлива зі своїми значеннями. Лінгвістичні змінні, відповідні ознаками X, Y, Z, позначимо відповідно через A, B, C, а їх значення - через

(), (), (}.

Для всіх виділених значень , , шляхом експертного опитування будуються функції приналежності , , на відповідних базових шкалах X, Y, Z. Будується якісна структура моделі у вигляді вирішальною таблиці, що має nmp рядків і 4 стовпця. Рядки таблиці відповідають всіляким розділами (, , ), перші три стовпці позначені символами лінгвістичних змінних A, B, C, четвертий стовпець позначений символом Н. У стовпцях A, B, C проставляються різноманітні набори (, , ), то в стовпці H для кожного такого набору спеціаліст-експерт проставляє одне з можливих керуючих рішень hi, яке він прийняв би в ситуації, словесно описаної відповідним набором. У результаті формується модель (W, Q, H), в якій кожен клас Li характеризується функцією приналежності , що задається наступною нечіткої логічної формулою:

,

де Li -- безліч наборів (, , ), яким у вирішальній таблиці відповідає рішення hi , .

В основі програмної реалізації лежить описаний алгоритм. При програмної реалізації використовується 5 лінгвістичних змінних і кількість стрічок вирішальною таблиці складає 162.

Нечіткі модель в силу відносної простоти вимагають менше часу і обсягу пам'яті для своєї реалізації в порівнянні з відомими методами математичного програмування.

Необхідно також зазначити, що програма реалізована в операційному середовищі Windows 3.1, що дозволяє використовувати додаткові можливості цієї ОС. Програма написана на мові Borland C + +, який є мовою об'єктно-орієнтованого програмування (ООП) [4].

Роботу програми можна розділити на дві частини. Перша частина це логічна обробка даних проб грунту і побудова зведеної карти забруднення грунту хімічними елементами. Друга частина обробка карт, що характеризують різні екологічні шари і побудова карти, якісної оцінки стану навколишнього середовища.

Логічна обробка даних проб грунту і побудова зведеної карти забруднення грунту хімічними елементами.

Програма була розвитком вже існуючої версії програми "ТагЕко", доповнює існуючу програму новими функціями. Для роботи нових функцій необхідні дані що містяться в попередній версії програми. Цим обумовлено використання методів доступу до даних розроблених в попередній версії програми. Використовується функція для отримання інформації, що зберігається в базі даних. Це необхідно для отримання координат кожної точки проби, що зберігається в базі даних. Також використовується функція для розрахунку величини аномального змісту хімічного елемента в ландшафті. Таким чином через ці дані і ці функції відбувається взаємодія попередньої програми з підсистемою прийняття рішень. У разі зміни в базі даних значення проби або координат проби це буде автоматично враховуватися у підсистемі прийняття рішень.

Необхідно відзначити, що при програмуванні використовується динамічний стиль виділення пам'яті і дані зберігаються у вигляді односвязних, або двусвязних списків. Це обумовлено тим, що заздалегідь невідома кількість проб або кількість ділянок поверхні на які буде розбита карта.

Побудова карти якісної оцінки впливу навколишнього середовища на людину.

Побудова карти відбувається відповідно до алгоритму, описаного вище. Користувач вказує що цікавить його область, а також крок з яким проводитиметься аналіз карт. Перед початком обробки даних проводиться зчитування інформації з WMF файлів і формування списків, елементами яких є покажчики на полігони. Для кожної карти складається свій список. Потім після формування списків полігонів проводиться формування карти забруднення грунту хімічними елементами. Після закінчення формування всіх карт і введення вихідних даних формуються координати точок, в яких буде проводитися аналіз карт. Дані, одержувані функціями опитування заносяться в спеціальну структуру. Завершивши формування структури програма виконує її класифікацію. Кожна точка сітки опитування отримує номер еталонної ситуації. Цей номер з зазначенням номера точки заноситься в двусвязний список, щоб потім можна було б побудувати карту графічно. Спеціальна функція аналізує цей двусвязний список і виробляє графічне побудова ізоліній навколо точок, що мають однакові класифікаційні ситуації. Вона зчитує точку зі списку і аналізує значення номера її ситуації з номерами сусідніх точок, і в разі збігу об'єднує поруч розташовані точки в зони.

У результаті роботи програми вся територія г.Таганрога забарвлюється в один з трьох кольорів. Кожен колір характеризує якісну оцінку екологічної обстановки в місті. Так червоний колір вказує на "особливо небезпечні ділянки", жовтий на "небезпечні ділянки", зелений на "безпечні ділянки". Таким чином інформація може надаватися в доступною для користувачів та зручній для сприйняття формі.

Список літератури

Берштейн Л.С., Целих А.Н. Гібридна експертна система з обчислювальним модулем для прогнозу екологічних ситуацій. Праці міжнародного симпозіуму "Інтелектуальні системи - ІнСіс - 96 ", м. Москва, 1996р.

Алексеенко В.А. Геохімія ландшафту та навколишнє Cреда. - М.: Недра, 1990. -142с.: Ил.

Меліхов А.Н., Баронец В.Д. Проектування мікропроцесорних засобів обробки нечіткої інформації. -- Ростов-на-Дону. Видавництво Ростовського університету, 1990. - 130с.

Неформальне введення в С + + і TURBO VISIO. С. - Петербург: Потерпілі, 1992. - 384с.