автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Модели и алгоритмы сбора и обработки информации в муниципальной геоинформационной системе

На правах рл копнен

Симаков Роман Александрович

МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ СБОРА И ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ В МУНИЦИПАЛЬНОЙ ГЕОИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЕ

05.13.01 - «Системный анализ, управление и обработка информации (муниципальное управление, природопользование)»

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Дубна-2005

Работа выполнена на кафедре «Информационные системы» Муромского • института (филиала) Владимирского государственного университета

Научный руководитель доктор технических наук, профессор

САДЫКОВ Султан Садыкович

Официальные оппоненты: д.т.н., доцент Швецов Анатолий Николаевич

к.т.н., с.н.с. Добрынин Владимир Николаевич

Ведущая организация: Государственный научный центр Российской

Федерации - Всероссийский научно-исследовательский институт геологических, геофизических и геохимических систем (ВНИИгеосистем)

Защита состоится «16» декабря 2005 в 16:00 на заседании диссертационного совета К.800.017.01 при Международном университете природы общества и человека «Дубна» по адресу: 141980 г. Дубна Московской области, ул. Университетская 19, ауд. 1-300.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Международного университета «Дубна».

Автореферат разослан 2005 г.

Ученые секретарь диссертационного совета кандидат физико-математических наук,

Н.А. Токарева

г^ъ г Ш

1

л ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

<4001Т" Актуальность темы. В современных условиях наблюдается стремительное внедрение информационных технологий в работу органов власти на всех уровнях. Развитие компьютерной техники и средств проектирования информационных систем все чаще находит свое применение при создании систем управления территориями, которые должны обеспечивать более оперативное и информационно обеспеченное принятие решений по координации деятельности предприятий, организаций и учреждений, образующих социально-экономическую и промышленную инфраструктуру города.

Система управления городом, выраженная в лице администрации, главы города и законодательного собрания, должна обеспечивать улучшение уровня жизни населения, отражающемся в критериях или показателях качества функционирования. Для оценки и информационной поддержки принятия решений, в процессе своей деятельности, работники органов местного самоуправления должны использовать современные средства сбора и представления данных. Наиболее широкие перспективы в этой области принадлежат геоинформационным системам (ГИС).

С появлением ГИС и технологий стала возможной интеграция всех данных об объектах территории на базе естественного признака - принадлежности к территории.

В настоящее время муниципальные геоинформационные системы (МГИС) создаются во многих городах России. При этом используются различные инструментальные средства. Для управления городским хозяйством используется множество муниципальных организаций и предприятий. Чтобы проводить более глубокий анализ состояния объектов управления, необходимо использовать информацию из баз данных (БД) всех субъектов муниципального управления. Интеграция и связывание, распределенных по различным организациям, данных в настоящее время проводится в основном в ручном режиме. Автоматических или автоматизированных способов не существует. Из-за большого количества организаций, входящих в состав МГИС, возникают проблемы сбора распределенной информации. Существующие решения носят частный характер и не могут быть легко адаптированы к новым условиям.

Актуальность данной работы основана на необходимости разработки новых моделей и алгоритмов обработки данных в муниципальной информационной системе, создания интеллектуальной подсистемы сбора распределенной информации. Такие алгоритмы позволят обеспечить необходимый уровень поддержки деятельности всех уровней органов местного самоуправления, позволят оперативно получать необходимую информацию о состоянии объектов города, контролировать работу градообразующих предприятий, координировать взаимодействие организаций и обеспечить принятие наиболее обоснованных решений, что, в конечном счете, должно повысить уровень жизни населе-

Целью диссертационной работы является создание муниципальной геоинформационной системы для обеспечения информационной поддержки принятия решений, влияющих на показатели уровня жизни города.

В соответствии с поставленной целью в диссертационной работе решаются следующие задачи:

1) анализ структуры и механизмов управления городом;

2)формирование требований, разработка архитектуры МГИС и ее подсистем;

3)разработка модели данных для хранения наиболее полной информации о состоянии объектов управления;

4)разработка алгоритмов, моделей и технологий ввода и обработки данных;

5)разработка подсистемы МГИС для сбора распределенной информации.

Методы исследования. В работе использованы методы теории множеств,

реляционной алгебры, методы структурного анализа и проектирования, методы имитационного моделирования и объектно-ориентированного программирования.

Научная новизна. В результате проведенных исследований получены следующие новые результаты:

^автоматизированный способ и алгоритм идентификации объектов карты, который использует пространственные, семантические и экспертные данные об объекте;

2) конвейерная модель процесса векторизации оцифрованных карт, которая позволяет оценить время векторизации, корректировать нагрузку на операторов и распределять работы;

3) модель базы знаний модуля сбора распределенной информации в МГИС, построенная на базе сетей Петри.

Практическая ценность работы. Практическая ценность заключается в том, что полученные результаты позволили разработать и внедрить в практику следующие подсистемы МГИС:

1) подсистема ввода пространственной информации, позволяющая использовать первичные источники данных;

2) распределенная подсистема сбора информации, которая автоматизирует взаимодействие с БД различных предприятий и организаций и позволяет оперативно получать необходимые данные об объектах управления;

3) адресный план города, позволяющий унифицировать работу с адресами, их строковым представлением и обеспечивать МГИС всей необходимой информацией, связанной с адресами;

4) подсистема автоматизированной идентификации объектов карты, сокращающая затраты времени на связывание пространственной и семантической информации.

Проведенная интеграция разработанных программных средств с применением геоинформационных технологий и распределенного агентно-ориентированного подхода позволила расширить круг решаемых задач, повы-

сить уровень информационной осведомленности городских властей и обеспечить поддержку принятия решений по основным вопросам управления территорией.

Работа велась на основании постановления Главы округа Муром «О рабочей группе по созданию электронной карты округа Муром» от 04.12.2002 №1S56, в рамках госбюджетной НИР №340/9S, а также столетовского гранта №ГС-389 (2003-2004 гг.).

Результаты диссертационной работы внедрены в администрации округа Муром Владимирской обл. и Муромской институте (филиале) Владимирского государственного университета, что подтверждено соответствующими актами внедрения.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на 11-й и 13-й Международной научно-технической конференции (Рязань, 2002, 2004 гг.); на конференции «Современные управляющие и информационные системы» (Ташкент, 2003г.); на Всероссийской научной конференции «Современные глобальные и региональные изменения геосистем» (Казань, 2004г.); на научно-технических конференциях преподавателей и сотрудников Муромского института (филиала) Владимирского государственного университета (Муром, 2002-2005 гг.).

Публикации и личный вклад. По теме диссертации опубликовано 13 работ, в том числе 9 статей, 4 тезиса докладов. Из них 3 статьи в центральных журналах.

В совместных публикациях личный вклад автора состоит в следующем: [1] - разработан и описан автоматизированный способ идентификации объектов карты; [2] - разработана и описана модель процесса конвейерной векторизации; [3] - разработан и описан агентно-ориентированный подход к автоматизации работы пользователей; [4] - проведен анализ требований к муниципальной информационной системе и сформулированы этапы ее построения; [5] -проанализированы и поставлены задачи поддержки принятия решений в сфере муниципального самоуправления; [6] - разработана и описана модель данных; [7] - формализована и описана модель базы знаний и процесс появления новых фактов; [8] - проанализировано использование геоинформационных технологий в муниципальных ГИС; [10] - разработана и описана модель системы информационно-аналитической поддержки.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 102 наименований и приложений. Общий объем диссертации 122 страницы, в том числе 108 страниц основного текста, 8 страниц списка литературы, 6 страниц приложений, 6 таблиц, 31 рисунок.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулированы цели и задачи работы, перечислены методы исследования, приведено краткое содержание каждой главы диссертации.

В первой главе «Проблемы создания и использования муниципальных геоинформационных систем» осуществляется анализ предметной области и рассматриваются средства управления территориями. Обосновано использование ГИС для построения систем управления городом.

Графическая природа данных, обрабатываемых в современных городах, обеспечивает широкие возможности для повышения качества управления и стратегического планирования.

Интегрируя пространственную и атрибутивную информацию, ГИС должны обладать средствами установления взаимосвязей между этими данными. В настоящее время для представления пространственных данных используют: растровую, векторную не топологическую и векторную топологическую модели данных. Однако они не учитывают семантическую информацию об объектах ГИС и не позволяют строить алгоритмы обработки данных, использующих всю имеющуюся информацию об объектах.

На начальном этапе создания МГИС неизбежно встает вопрос о вводе в систему первичных данных, объем которых очень большой. Сейчас существуют и используются на практике две, наиболее крупные технологии ввода в ЭВМ и векторизации картографических данных: попланшетный ввод и векторизация; ввод и векторизация по единому растровому полю. Данные технологии не позволяют: определить порядок, в котором должны обрабатываться планшеты, и распределить работу между всеми операторами. От правильно спланированных действий, зависит скорость и точность оцифровки и векторизации всего растрового картографического материала, отображающего в МГИС объекты муниципального управления. Отсюда возникает необходимость усовершенствования технологии ввода и векторизации данных.

К моменту создания и внедрения МГИС, как правило, уже существует множество различных БД практически во всех хозяйствующих предприятиях и организациях, в том числе и в самой администрации (например, БД «Население», БД «Адреса», БД «Имущество», БД «Земельные участки» и многие другие). Такие БД очень интенсивно используются, и обычно хранят огромное количество информации, а пользователи привыкли к работе с ними. Исходя из этого, переделывать их не целесообразно. Лучше заложить средства интеграции с существующими БД в создаваемую МГИС. Проблема, которая при этом возникает, заключается в том, что необходимо распределить записи некоторых таблиц БД по картографическим объектам, к которым они относятся. Другими словами, необходимо произвести идентификацию объектов с использованием семантической информации о них. Учитывая большой объем информации в БД, сделать это в ручном режиме будет очень трудно и весьма дорого.

Проблемы взаимодействия с распределенными БД также на сегодняшний день являются достаточно серьезным препятствием на пути создания МГИС. Средства проектирования и разработки программ, как и сами программы в настоящее время обеспечивают достаточно высокий уровень автоматизации работы отдельно взятого пользователя, предоставляя ему необходимые инструменты. Однако, в каждой организации, для которой производится разработка

информационной системы (ИС), все работники взаимодействуют друг с другом, имеют иерархическую подчиненность. Обычные информационные системы, позволяя выполнять необходимые функции, не помогают пользователю решать, когда и что он должен сделать, откуда ему получить необходимую информацию. Отсюда возникает идея использования программных агентов, которые возьмут на себя роль помощников или заместителей каждого сотрудника и обеспечат интеллектуальный сбор распределенных данных.

Во второй главе «Разработка муниципальной геоинформационной системы» рассмотрена структура управления городом. Выделено три уровня управления:

1) нижний уровень - учетный, эксплуатационный;

2) средний уровень - оперативного управления;

3) верхний уровень - интегральный (координационный, стратегический).

На учетном уровне организации наиболее «приближены» к территории.

Их задачей является непосредственный учет объектов, расположенных на территории города, а также их эксплуатация. Это предприятия водоканала, тепловых сетей, комитет по управлению муниципальным имуществом и др. В учетных организациях осуществляется компетентное ведение информации, профессионально грамотное и ответственное с юридической точки зрения.

На учетном уровне системы управления хозяйством города продуцируется основной объем информации, которую затем используют в своей деятельности вышестоящие уровни архитектуры МГИС.

На уровне оперативного управления и контроля за развитием территориальных процессов представлены крупные управления администрации города и комитеты. Основная задача на этом уровне - это анализ процессов, протекающих на учетном уровне, а также регулирование этих процессов. Здесь осуществляется принятие конкретных управленческих решений. Самое важное на данном уровне - представление информации нижнего уровня в наиболее наглядной и удобной для анализа форме. Решающее значение имеет интеграция данных в единое информационное пространство на базе ГИС технологий.

Задачей интегрального уровня управления является комплексный анализ процессов, протекающих на территории города, прогноз их развития и формирование согласованной нормативно-правовой базы, определяющей «правила поведения» на территории города всех субъектов хозяйствования.

Уровни архитектуры МГИС отражают уровни управления городом. Состав системы представлен на рис.1.

Далее в главе разрабатывается архитектура интеллектуальной агентно-ориентированной подсистемы сбора распределенной информации, которая является проекцией структуры управления городом на МГИС. Т.е. каждый работник представлен в подсистеме своим агентом, который имеет взаимосвязи с другими агентами, подобные взаимосвязям работника.

Под агентом понимается вычислительный процесс, постоянно и автономно функционирующий на компьютере, входящем в МГИС, способный полу-

чать информацию го внешней среды и от других агентов, а также вырабатывать решения и действовать в соответствии с внутренней базой знаний (БЗ).

Таким образом, агент может взять на себя часть функций человека и выполнять их либо полностью, либо в диалоговом режиме с пользователем.

В конце второй главы описывается процесс реализации МГИС, который включает в себя следующие этапы:

1) создание цифрового топографического плана территории;

2) интеграция существующих информационных систем и БД с созданным планом и разработка различных подсистем МГИС;

3) внедрение в МГИС интеллектуальной распределенной агентно-ориентированной подсистемы сбора информации;

4) сопровождение разработанной системы.

В конце главы производится выбор и обоснование инструментальных программных средств реализации МГИС. В качестве инструментальной ГИС выбрана ГИС «ИнГео», в качестве СУБД - MS SQL Server 2000, в качестве операционной системы - MS Windows NT/2000/XP.

В третьей главе «Разработка моделей и алгоритмов ввода и обработки данных в муниципальной геоинформационной системе», прежде всего, описывается модель данных, позволяющая объединить как пространственные, так и семантические данные.

Картой считается множество слоев

K = {S,}, (1)

где i=l..n - номер слоя; п - конечное количество слоев.

С объектами каждого слоя S;, связаны атрибуты. Поэтому слой S; представлен как отношение реляционной алгебры арности к. В таком случае к=2,3,... Кортежи этого отношения представляют собой объекты слоя S;.

Атрибуты и пространственное расположение объектов представляются в компонентах соответствующего кортежа. Тогда,

Si =< I,P,Al,A2,...,4.2 >, (2)

где I - уникальный идентификатор объекта ГИС;

Р описывает пространственное расположение объекта на карте;

Остальные к-2 компонентов отношения Sj используются для хранения семантических атрибутов каждого объекта.

Параметр Р представляется вектором

^ - C^v) - (3)

Каждый элемент множества Р представляет собой описание геометрической формы, включенной в объект и, в свою очередь, тоже является вектором

F,={f,j), (4)

где fy - j-я команда в i-ой форме.

Формы Moiyr содержать точки, прямые линии и дуги. В диссертации разрабатывается множество команд, с помощью которых возможно указание действия для получения следующей точки в контуре некоторой формы объекта. Отдельная команда f}j представлена в виде четверки

/у =<к,х,у,с>, (5)

где к - тип команды; х,у - координаты точки; с - кривизна дуги.

На базе данной модели разработан автоматизированный способ идентификации объектов карты.

Пусть В - отношение арности 1, которое представляет собой некую таблицу БД, по записям которой необходимо идентифицировать объекты слоя Б*.

5,= $</,/>,<:,...>, (6)

где I - идентификатор объекта ГИС; Р - компонент, определяющий пространственное положение объекта; С - компонент для связи с отношением В.

В = В <С,...>, (7)

где С - компонент для связи с отношением 81.

Для отношения В атрибут С - первичный ключ. В результате идентификации он должен быть записан в компонент С некоторого объекта ее Б;.

Условие, записанное по правилам реляционной алгебры, при котором таблица БД (отношение В) считается взаимосвязанной с объектами некоторого слоя в, записывается следующим образом:

«с (<^,с=в.с (<? х Я)) - % (5) = 0. (8)

Данное выражение означает, что в атрибуте С каждого объекта ее Б, содержится первичный ключ отношения В.

Способ идентификации объектов включает в себя четыре этапа:

Первый этап способа заключается в том, что для каждого кортежа ЬеВ, последовательно отсекается множество объектов, для которых компоненты отношения Б противоречат компонентам кортежа Ь отношения В. Тогда останется множество объектов

5(6) = {: = щ(<Тр(БхВ)), 1(б5}. (9)

Выражение Б определяет условие, при выполнении которого компоненты кортежа ЬеВ не противоречат компонентам некоторого подмножества кортежей отношения Б. Вид условия Б определяется во всех случаях отдельно для конкретных отношений Б и В.

К завершению первого этапа мы имеем:

1) записи, с которыми связано несколько объектов Вг={Ь: |з(Ь)|>1}сВ;

2) записи, с которыми связан единственный объект В2={Ь: КЬ)|=1}сВ;

3) записи, с которыми не связан ни один объект В3={Ь: |з(Ь)|=0}сВ.

Для отношения В1 необходимо продолжить исключение объектов, для объектов из В2 идентификация завершена. Кортежам отношения Вз эксперт должен явно указать объект карты.

На втором этапе способа, исключение объектов для каждого кортежа отношения В1 продолжается с использованием топологических отношений элементов в(Ь) УЬеВ], с другими объектами карты.

Формально исключение объектов представляется в виде

s'ф) = : е ¿(бЩМ*/.*) = 1}, V* е В. (10)

/=1

где р|(8,Ь)=1, если объект в может быть связан с записью Ь.

Исключение объектов из в(Ь) УЬе В] повторяется итеративно до тех пор, пока в результате очередной итерации отношения б(Ь) УЬе В] не останутся без изменений. Формально, второй этап заканчивается при выполнении условия

¿{Ъ)= У"1 (6), У&еЯ,. (И)

Поскольку мощность множеств вф) при каждой итерации уменьшается, то при |з(Ь)|<1, кортеж ЬеВ! соответственно переходит в отношение В2 или В3.

На третьем этапе эксперт:

1) УЬе В] выбирает объект зевф);

2) УЬе Вз указывает объект на карте;

Третий этап, на котором эксперту в режиме диалога задаются вопросы, заканчивается при выполнении 2-х условий:

1) 8(а>в(Ь) Уа^Ь, а, ЬеВ;

2) |в(Ь)|=1 УЬеВ.

На этом идентификация объектов заканчивается и по каждому кортежу Ь отношения В можно однозначно определить объект в некоторого слоя Б;.

На четвертом этапе, чтобы сохранить результат идентификации, компонент Ьс УЬеВ присваивается компоненту во соответствующего объекта з(Ь)е8ь т.е выполняется операция записи

|т]с±-ЬсЧЬ<=В. (12)

На основе описанного способа автоматизированной идентификации объектов, в диссертации разработаны алгоритмы, которые позволяют связать слои «Улицы» и «Основные строения» с соответствующими таблицами БД «Адреса».

Далее в главе описывается конвейерная технология векторизации, которая позволяет операторам работать параллельно, обрабатывать слои карты в заданной последовательности и формализовать действия, выполняемые на каждом шаге технологии, построить модель для расчета общего времени выполнения работ и загрузку операторов.

Конвейерная технология векторизации включает в себя следующие этапы:

1) Сканирование планшетов и сохранение полученных растров в память;

2) Сшивка всех растровых планшетов в единое растровое картографическое поле (растровая карта);

3) Нумерация планшетов для определения порядка их векторизации;

4) Группировка слоев в группы и распределение их между операторами векторизации;

5) Векторизация объектов растровой карты.

Пусть расстояние между планшетами определяется как

r¡j=\Xj-Xj\+\Уj-Уj}, (13)

где (х?у) - целочисленные координаты ячейки, в которой размещается планшет Р„ а - планшет Р,

Условие правильной нумерации планшетов на третьем этапе записывается с помощью следующего выражения

г1,м . (14)

Для обеспечения равномерной загрузки операторов производится объединение слоев в группы, каждую из которых обрабатывает один оператор. Пусть 8={8;} - множество слоев карты, а Т={^} - среднее время, затрачиваемое на векторизацию Б;. 1=1...п, где п - конечное число слоев. Также имеется т операторов векторизации. Разбиение множества слоев Б на множества групп где j=l...m, gj={s¡: Число гу определяет номер последнего слоя груп-

пы По = 0. Тогда среднее время векторизации группы

//=£',• 05)

Числа ^ выбираются таким образом, чтобы выполнялись условия

(/,-/,)-»() V/*./, 1 = \..т,] = \..т и 1} ¡>/я . (16)

Описывается порядок векторизации планшетов. Состояния работ на каждом шаге пятого этапа показано на рис. 2.

а.

В

и «

и

I

I

№" ад«:. 1 такт 2 такт ... п такт п+1 такт ... N-1 такт N такт Опер атор

п_ ■ ■ ... 1 2 ... ш-1 ш П

■ ■ ... ... ... ... ш ■ ...

2 ■ 1 ... п-1 п ... ■ ■ 2

1 1 2 ... п п+1 ... ■ ■ 1

Конвейер

Рис. 2. Модель процесса векторизации на пятом этапе технологии

На ьм такте 3-й оператор векторизует .но группу слоев на планшете Рь

к = 1+1-;, (17)

При наличии синхронизации между тактами конвейера продолжительность одного такта, составляет

¿ = тах{4}, (18)

где 1; - время векторизации ¡-й группы слоев.

Количество тактов Ы, за которое будут обработаны все планшеты

N ~ т+п-\, (19)

где т — количество планшетов; п - количество слоев.

Таким образом, общее время Т векторизации всех планшетов составляет Т = М. (20)

При отсутствии синхронизации между тактами, можно добиться максимальной загрузки всех операторов. В этом случае, оператор начинает векторизацию очередного планшета, не дожидаясь завершения такта конвейера.

Вторая часть третьей главы посвящается разработке математической модели интеллектуального агента и его базы знаний. Здесь же разрабатывается алгоритм логического вывода.

Формально агент представляется совокупностью

А=<И,М,К>, (21)

где N - имя агента; М- множество сообщений, которые агент использует для взаимодействия с другими агентами; К- база знаний агента А.

М = {М{'\М(0)}, (22)

где Л/^ - множество входящих сообщений для агента; - множество исходящих сообщений агента.

Разработан универсальный формат сообщения, позволяющий передавать данные произвольного типа.

Взаимосвязи агентов представляется с помощью матрицы инцидентности

0 гп ... г1и"

И =

г21 0 ... г2„ /п1 гп2 - 0

(23)

где гу=\мУ} пМР |

Для построения продукционной БЗ предлагается использовать подход, заимствующий идею сетей Петри. Переходы в сетях Петри - это действия, которые выполняются при определенных условиях (фактах), заданных входными позициями. При этом смена маркировки отражает изменение состояния системы, появление или исчезновение новых фактов. Позиции сети, которые могут самостоятельно изменять свое состояние в зависимости от состояния внешней среды, называются рецепторами.

Действия перед срабатыванием и после выполнения ядра продукции реализуются как события по приходу и уходу маркера из позиций. Интерпретация продукций в таком случае сводится к моделированию сетью Петри.

Размещение маркеров в рецепторах реализуется интерпретатором сообщений агента. Детализированная структура агента и его взаимодействие с внешней средой показано на рис. 3.

Рис. 3. Структура агента и его взаимодействия с внешней средой

Четвертая глава «Практическая реализация и исследование подсистем муниципальной геоинформационной системы» посвящена описанию практической реализации и исследованию разработанных подсистем МГИС.

Разработанные модели и алгоритмы используются для решения различных задач:

1) информационное обеспечение инвестиционных проектов;

2) идентификация адресов и ведение адресного плана города;

3) контроль целостности и достоверности информации, поступающей в систему.

4) информационное обеспечение инженерных работ;

5) ведение земельного кадастра;

6) ведение реестра собственников и арендаторов земельных участков;

7) сбор и обработка информации для оценки состояния коммунального хозяйства;

8) анализ состояния жилищного фонда и инженерных систем жизнеобеспечения населения;

9) информационная поддержка строительного комплекса;

10)зонирование: административных границ городов, органов территориального самоуправления, избирательных округов...;

В начале главы описывается реализация подсистемы ввода данных о пространственно-распределенных объектах. Такие данные могут быть получены из различных источников: книги инвентаризации; межевые дела и результаты других изыскательских работ; растровые планшеты.

Исследование подсистемы автоматизированной идентификации объектов карты показали, что нераспознанными остаются менее 30% объектов. Практические результаты, полученные в ходе эксперимента на участке карты приведены на

рис. 4.

□ Всего домов

□ Не найдено

1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 Улицы

80 70 60 50 40

т

0 5

1

о

в

О 30

20 10 0

I ||к| ш , I; п& I ж

Рис. 4. Сравнение результатов идентификации

Таким образом, при использовании алгоритмов, построенных на базе автоматизированного способа идентификации объектов карты, сокращаются затраты времени. При этом отсутствуют ошибочно идентифицированные объекты.

Для оценки времени, необходимого для векторизации всех планшетов была построена имитационная модель системы массового обслуживания.

В качестве закона распределения времени работы оператора на планшете был выбран экспоненциальный. Чтобы определить параметры распределения -среднее и дисперсия, была проведена пробная векторизация планшетов. Полученные значения были использованы в имитационной модели. В результате прогона модели для 700 планшетов, общее время обработки, в расчете на одного человека (приведенное время) составило 12,0 лет. При этом приведенное время обработки одного планшета составляет 4 рабочих дня.

После перегруппировки слоев, в соответствии с технологией, загрузка операторов стала более равномерной, что позволило сократить простои в работе и повысить производительность. Результаты моделирования приведены в таб.1.

Таблица 1

Результаты моделирования после объединения групп слоев

№ оператора Загрузка Среднее время обработки Маке. Длина Число сквозных проходов Средняя длина Среднее время ожидания Среднее время ожидания без учета сквозных

1 0,932 3,968 699 1 325,423 1385,866 1387,848

2 0,995 4,239 45 1 20,953 89,23 89,358

3 0,781 3,326 1 672 0,002 0,009 0,213

4 0,737 3,139 1 668 0,003 0,013 0,282

5 0,698 2,974 1 673 0,002 0,009 0,239

Приведенное время обработки одного планшета 2,бб рабочих дня.

Сравнивая приведенное время векторизации с первоначальным, получаем, что на векторизацию затрачивается в 1,5 раза меньше времени.

Таким образом, исследования конвейерной технологии показали, что она, в отличие от существующих, позволяет производить расчет общего времени обработки, распределять нагрузку на операторов и сокращает затраты времени на ввод данных.

Оценка снижения затрат времени на сбор, связывание и обработку данных при использовании агентно-ориентированной подсистемы производилась на примере реализации двух агентов: агента отдела архитектуры и градостроительства (ОАиГ) и агента комитета по управлению муниципальным имуществом (КУМИ). Задачей агентов является интеграция текущих данных, т.е. сопоставление идентификаторов объектов учета ГИС и БД КУМИ. Одновременно с этим производится дополнительная проверка параметров объектов, в ча-

стности, сравнение вычисленной, с помощью МГИС, площади и значения, представленного в документах КУМИ.

В результате экспериментов было выявлено снижение затрат времени в 10 раз, при этом стала реализовываться дополнительная проверка целостности информации, которая раньше не выполнялась.

В заключении сформулированы основные теоретические и практические результаты, полученные в ходе работы над диссертацией:

1)Разработана модель данных МГИС, которая учитывает как пространственное расположение, так и семантические атрибуты системы. Это позволило разработать новые алгоритмы обработки данных, в частности, алгоритмы идентификации объектов карты.

2)Разработан новый способ и алгоритмы для автоматизированной идентификации объектов управления на карте, которые позволили сократить затраты времени на интеграцию существующих семантические БД различных организаций и картографическая БД.

3)Разработана технология векторизации оцифрованных карт, обеспечивающая соблюдение установленных правил векторизации и максимальную загрузку операторов, т.е. скорейшее выполнение работы.

4)Разработана модель распределенной интеллектуальной агентно-ориентированной подсистемы сбора информации, позволяющая единым образом выполнять сбор распределенных данных, независимо от структуры МГИС.

5)Разработана модель БЗ на основе продукционной модели и использован модифицированный аппарат сетей Петри для формализации представления продукций. Это обеспечивает графическое представление правил БЗ, сохранение и восстановление ее состояния в любой момент времени, а также исключает необходимость синтаксического анализа правил.

6)Разработаны алгоритм логического вывода знаний на базе алгоритма моделирования работы сети Петри и модель взаимодействия БЗ с внешней средой. Это позволяет обеспечить функционирование агентов и обработку правил БЗ.

7)Исследованы предлагаемые модели и алгоритмы. Полученные результаты, позволяют утверждать об их работоспособности.

8)Создан набор инструментальных и прикладных программных средств, использующий все разработанные алгоритмы, способы и модели. Практическая апробация программных средств в составе МГИС города Муром, показала, что они позволяют расширить круг решаемых задач, обеспечить информационную поддержку принятия решений и оперативное получение распределенных данных.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1.Садыков, С.С. Автоматизированный способ идентификации объектов карты/ С.С. Садыков, P.A. Симаков // Геоинформатика. - 2004. - №2. -С.46-51.

2. Садыков, С.С. Конвейерная технология векторизации оцифрованных карт/ С.С. Садыков, P.A. Симаков // Информационные технологии. -2004. - №11. - С.57-61.

3. Садыков, С.С. Агентно-ориенгированный подход к автоматизации работы пользователей/ С.С. Садыков, P.A. Симаков // Программные продукты и системы. - 2005. - №1. - С.32-35.

4. Симаков, P.A. Создание муниципальной информационной системы г. Мурома / P.A. Симаков, Д.В. Кузьмин // Данные, информация и их обработка: сб. науч. ст. - М.: Горячая линия - Телеком, 2002. - С. 97-101.

5. Симаков, P.A. Вопросы построения муниципальной системы поддержки принятия решений / P.A. Симаков, Д.Е. Андрианов // Обработка информации: системы и методы: сб. науч. ст. - М.: Горячая линия - Телеком, 2003. - С.39-42.

6. Симаков, P.A. Модель данных в муниципальной ГИС / P.A. Симаков, A.B. Булаев // Методы и системы обработки информации: сб. науч. ст. в 2ч. 41 - М.: Горячая линия -Телеком, 2004. - С.113-118.

7. Симаков, P.A. Локальная база знаний распределенных агентно-ориентированных систем / P.A. Симаков, Н.М. Войнов II Методы и системы обработки информации: сб. науч. ст. в 2ч. 41 - М.: Горячая линия -Телеком, 2004. - С.118-123.

8. Симаков, P.A. Геоинформационные технологии в муниципальных ГИС / P.A. Симаков, Н.П. Туркина II Обработка информации: системы и методы: сб. науч. ст. -М.: Горячая линия-Телеком, 2003. - С.35-38.

9. Симаков, P.A. План создания муниципальной геоинформационной системы округа Муром / P.A. Симаков Н Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций: материалы 11-й ме-ждунар. НТК. Рязань: РГРТА, 2002 - С.183-184.

10. Симаков, P.A. Система информационно-аналитической поддержки управления муниципальным образованием / С.С. Садыков, Д.Е. Андрианов // Материалы междунар. конф. «Современные управляющие и информационные системы»: Ташкент, 2003. - С.229-233.

11. Симаков, P.A. Интеллектуальная агентно-ориентированная подсистема передачи и обработки информации/ P.A. Симаков // Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций: материалы 13-й междунар. НТК. - Рязань: РГРТА, 2004. - С.28-30.

12. Симаков, P.A. Муниципальная геоинформационная система города Муром / P.A. Симаков // Современные глобальные и региональные изменения геосистем: материалы Всерос. науч. конф. - Казань: КГУ, 2004.

- С.477-478.

13. Симаков, P.A. Концепция муниципальной информационной системы / P.A. Симаков // Муром, ин-т Владимир, гос. ун-та. - Муром, 2003.

- Деп. в ВИНИТИ 06.06.03, №1108-В2003. - 38 с.

Подписано в печать 07.11.2005. Формат 60x84 1/16.

Бумага для множительной техники. Гарнитура Times. Печать офсетная. Усл. печ. л. 0,93.

Тираж 100 экз. Заказ № 893. Отпечатано в издательско-полиграфическом центре Муромского института Владимирского государственного университета Адрес: 602264, Владимирская обл., г. Муром, ул. Орловская, 23 E-mail: Center @ mivlgu.murom.ru

РНБ Русский фонд

2007-4 10017

РОС. Hñd..''НАЛЬНАЯ БИБЛИОТЕКА СПстервург

и» __

Гис ' ' -Г "2 К С '). ь < .

ВВЕДЕНИЕ.;.

ГЛАВА 1. ПРОБЛЕМЫ СОЗДАНИЯ И ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МУНИЦИПАЛЬНЫХ ГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ.

1.1. Средства для управления пространственно-распределенными объектами.

1.2. Инструментальные средства.

1.3. Принципы построения муниципальной геоинформационной системы

1.4. Поддержка принятия решений в системе управления.

1.5. Требования к базовым инструментальным средствам.

1.6. Особенности муниципальной геоинформационной системы.

1.7. Проблемы создания муниципальной геоинформационной системы.

1.8. Выводы и постанова задач исследования.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МУНИЦИПАЛЬНОЙ ГЕОИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ.

2.1. Структура управления городом.

2.2. Классификация объектов управления.

2.3. Требования к муниципальной системе управления.

2.4. Архитектура муниципальной геоинформационной системы.

2.5. Этапы реализации системы.

2.6. Выбор и обоснование инструментальных средств реализации системы управления.

2.7. Выводы.

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ ВВОДА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ В МУНИЦИПАЛЬНОЙ

ГЕОИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЕ.

3.1. Математическая модель данных.

3.2. Автоматизированный способ идентификации пространственно-распределенных объектов.

3.3. Конвейерная технология векторизации оцифрованных карт.

3.4. Математическая модель агента.

3.5. База знаний распределенных агентов.

3.6. Интерпретатор сообщений распределенных агентов.

3.7. Алгоритм логического вывода.

3.8. Выводы.

ГЛАВА 4. ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ И ИССЛЕДОВАНИЕ ПОДСИСТЕМ МУНИЦИПАЛЬНОЙ ГЕОИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ.

4.1. Подсистема ввода данных о пространственно - распределенных объектах.:.

4.2. Подсистема идентификации объектов карты.

4.3. Исследование конвейерной технологии векторизации оцифрованных карт.

4.4. Распределенная агентно-ориентированная подсистема сбора информации.

4.4.1. Редактор правил для БЗ агента.

4.4.2. Компонент логического вывода.

4.4.3. Менеджер агентов.

4.4.4. Пример использования агентно-ориентированной подсистемы

4.5. Выводы.

Актуальность темы. В современных условиях наблюдается стремительное внедрение информационных технологий в работу органов власти на всех уровнях. Развитие компьютерной техники и средств проектирования информационных систем все чаще находит свое применение при создании систем управления территориями, которые должны обеспечивать более оперативное и информационно обеспеченное'принятие решений по координации деятельности предприятий, организаций и учреждений, образующих социально-экономическую и промышленную инфраструктуру города.

Система управления городом, выраженная в лице администрации, главы города и законодательного собрания, должна обеспечивать улучшение уровня жизни населения, отражающемся в критериях или показателях качества функционирования. Для оценки и информационной поддержки принятия решений, в процессе своей деятельности, работники органов местного самоуправления должны использовать современные средства сбора и представления данных. Наиболее широкие перспективы в этой области принадлежат геоинформационным системам (ГИС).

С появлением ГИС и технологий 'стала возможной интеграция всех данных об объектах территории на базе естественного признака - принадлежности к территории.

В настоящее время муниципальные геоинформационные системы (МГИС) создаются во многих городах России. При этом используются различные инструментальные средства. Для управления городским хозяйством используется множество муниципальных организаций и предприятий. Чтобы проводить более глубокий анализ состояния объектов управления, необходимо использовать информацию из баз данных (БД) всех субъектов муниципального управления. Интеграция и связывание, распределенных по различным организациям, данных в настоящее время проводиться в основном в ручном режиме. Автоматических или автоматизированных способов не существует. Из-за большого количества организаций, входящих в состав МГИС, возникают проблемы сбора распределенной информации. Существующие решения носят частный характер и не могут быть легко адаптированы к новым условиям.

Актуальность данной работы основана на необходимости разработки новых моделей и алгоритмов обработки данных в муниципальной информационной системе, создания интеллектуальной подсистемы сбора распределенной информации. Такие алгоритмы позволят обеспечить необходимый уровень поддержки деятельности всех уровней органов местного самоуправления, позволят оперативно получать необходимую информацию о состоянии объектов города, контролировать работу градообразующих предприятий, координировать взаимодействие организаций и обеспечить принятие наиболее обоснованных решений, что, в конечном счете, должно повысить уровень жизни населения.

Целью диссертационной работы является создание муниципальной геоинформационной системы для обеспечения информационной поддержки принятия решений, влияющих на показатели уровня жизни города.

Основными задачами, решаемыми в диссертации, являются:

1) Анализ структуры и механизмов управления городом.

2) Формирование требований, разработка архитектуры МГИС и ее подсистем.

3) Разработка модели данных для хранения наиболее полной информации о состоянии объектов управления.

4) Разработка алгоритмов, моделей и технологий ввода и обработки данных.

5) Разработка подсистемы МГИС для сбора распределенной информации.

Методы исследования. В работе использованы методы теории множеств, реляционной алгебры, методы структурного анализа и проектирования, методы имитационного моделирования и объектно-ориентированного программирования.

Научная новизна. В результате проведенных исследований получены следующие новые результаты:

1) Автоматизированный способ и алгоритм идентификации объектов карты, который использует пространственные, семантические и экспертные данные об объекте.

2) Конвейерная модель процесса векторизации оцифрованных карт, которая позволяет оценить время векторизации, корректировать нагрузку на операторов и распределять работы.

3) Модель базы знаний модуля сбора распределенной информации в МГИС, построенная на базе сетей Петри.

Практическая ценность работы. Практическая ценность заключается в том, что полученные результаты позволили разработать и внедрить в практику следующие подсистемы МГИС:

Подсистема ввода пространственной информации, позволяющая использовать первичные источники данных.

2. Распределенная подсистема сбора информации, которая автоматизирует взаимодействие с БД различных предприятий и организаций и позволяет оперативно получать необходимые данные об объектах управления.

3. Адресный план города, позволяющий унифицировать работу с адресами, их строковым представлением и обеспечивать МГИС всей необходимой информацией, связанной с адресами.

4. Подсистема автоматизированной идентификации объектов карты, сокращающая затраты времени на связывание пространственной и семантической информации.

Проведенная интеграция разработанных программных средств с применением геоинформационных технологий и распределенного агентно-ориентированного подхода позволила расширить круг решаемых задач, повысить уровень информационной осведомленности городских властей и обеспечить поддержку принятия решений по основным вопросам управления территорией.

Работа велась на основании постановления Главы округа Муром «О рабочей группе по созданию электронной карты округа Муром» от 04.12.2002 №1856, в рамках госбюджетной НИР №340/98, а также столетов-ского гранта№ГС-389 (2003-2004 гг.).

Результаты диссертационной работы внедрены в администрации округа Муром Владимирской обл. и Муромской институте (филиале) Владимирского государственного университета, что подтверждено соответствующими актами внедрения.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на 11-й и 13-й Международной научно-технической конференции (Рязань, 2002, 2004 гг.); на конференции «Современные управляющие и информационные системы» (Ташкент, 2003г.); на Всероссийской научной конференции «Современные глобальные и региональные изменения геосистем» (Казань, 2004г.); на научно-технических конференциях преподавателей и сотрудников Муромского института (филиала) Владимирского государственного университета (Муром, 2002-2005 гг.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 13 работ, в том числе 9 статей, 4 тезиса докладов. Из них 3 статьи в центральных журналах.

Личный вклад. В совместных публикациях личный вклад автора состоит в следующем: [42] - разработан и описан автоматизированный способ идентификации объектов карты; [44] - разработана и описана модель процесса конвейерной векторизации; [43] - разработан и описан агента оориентированный подход к автоматизации работы пользователей; [52] - проведен анализ требований к муниципальной информационной системе и сформулированы этапы ее построения; [4.9] - проанализированы и поставлены задачи поддержки принятия решений в сфере муниципального самоуправления; [50] - разработана и описана модель данных; [51] - формализована и описана модель базы знаний и процесс появления новых фактов; [54] -проанализировано использование геоинформационных технологий в муниципальных ГИС; [53] - разработана и описана модель системы информационно-аналитической поддержки.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 102 наименований и приложений. Общий объем диссертации 122 страницы, в том числе 108 страниц основного текста, 8 страниц списка литературы, 6 страниц приложений. Таблиц 6, рисунков 31.

4.5. Выводы

1) Подсистема ввода данных о пространственно-распределенных объектах использует полевой журнал как первичный источник информации и не требует производить промежуточные расчеты. При этом генерируется вся необходимая документация. Это позволяет исключить промежуточные расчеты, автоматизировать ввод данных, повысить их точность и в конечном счеты снизить затраты времени на выполнение работы.

2) Автоматизированный способ идентификации объектов карты позволяет сократить временные затраты работника на 60% по сравнению с ручной идентификацией.

109 »

3) Конвейерная технология векторизации позволяет спрогнозировать распределение работ между операторами и имеет механизмы для повышения равномерности загрузки пользователей. В частности, на примере показано, как удалось сократить затраты времени на 33%.

4) Разработаны основные компоненты, на основе которых происходит создание агентов: редактор правил для БЗ агента, компонент логического вывода знаний, менеджер агентов, компоненты сетевого взаимодействия. Это позволит создавать агентов, ориентированных на сбор данных, определенного рода, редактировать его БЗ, обеспечить взаимодействие агентов. В конечном счете, набор таких программных компонентов упрощает разработку интеллектуальных агентов и сокращает затраты на сопровождение системы.

5) Рассмотренный пример создания и использования агентов, подтверждает, что с их помощью можно реализовывать распределенную обработку данных без участия пользователя, расширяя, таким образом, круг решаемых задач и повышая уровень автоматизации за счет искусственного интеллекта и информационной поддержки принятия решений. При этом выигрыш времени достигает 90%.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе были поручены следующие основные теоретические и практические результаты:

1) Разработана модель данных МГИС, которая учитывает как пространственное расположение, так и семантические атрибуты системы. Это позволило разработать новые алгоритмы обработки данных, в частности, алгоритмы идентификации объектов карты.

2) Разработан новый способ и алгоритмы для автоматизированной идентификации объектов управления на карте, которые позволили сократить затраты времени на интеграцию существующих семантические БД различных организаций и картографическая БД.

3) Разработана технология векторизации оцифрованных карт, обеспечивающая соблюдение установленных правил векторизации и максимальную загрузку операторов, т.е. скорейшее выполнение работы.

4) Разработана модель распределенной интеллектуальной агентно-ориентированной подсистемы сбора информации, позволяющая единым образом выполнять сбор распределенных данных, независимо от структуры МГИС.

5) Разработана модель БЗ на основе продукционной модели и использован модифицированный аппарат сетей Петри для формализации представления продукций. Это обеспечивает графическое представление правил БЗ, сохранение и восстановление ее состояния в любой момент времени, а также исключает необходимость синтаксического анализа правил.

6) Разработаны алгоритм логического вывода знаний на базе алгоритма моделирования работы сети Петри и модель взаимодействия БЗ с внешней средой. Это позволяет обеспечить функционирование агентов и интеллектуальную поддержку поиска необходимой информации в системе.

7) Исследованы предлагаемые модели и алгоритмы. Полученные результаты, позволяют утверждать об их работоспособности.

8) Создан набор инструментальных и прикладных программных средств, использующий все разработанные алгоритмы, способы и модели. Практическая апробация программных средств в составе МГИС города Муром, показала, что они позволяют расширить круг решаемых задач, обеспечить информационную поддержку принятия решений и оперативное получение распределенных данных.

1. Абламейко C.B., Апарин Г.П., Крючков А.Н. Географические информационные системы. Создание цифровых карт. - Минск: Ин-т техн. кибернетики HAH Беларуси, 2000. - 276с.

2. Андреев A.M., Березкин Д.В., Куликов Ю.В. и др. Объектно-ориентированный подход к проектированию ГИС// Геодезия и картография. 1995. - №9. - С.41-44.

3. Андрейчиков A.B., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике — М.: Финансы и статистика, 2000. — 368 с.

4. Андрианов Д.Е. Геоинформационные системы: исследование, анализ и разработка. М.: Государственный научный центр Российской Федерации - ВНИИгеосистем, 2004. - 184 с.

5. Аранчеев Д.Б. Компьютерная система поддержки принятия управленческих решений «Эксперт»// Геоинформатика 2001. №2 С.33-37.

6. Базы знаний интеллектуальных систем/ Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский. СПб.: Питер, 2001. - 384 е.: ил.

7. Берлянт A.M. Геоиконика. М., 1996, 208 с.

8. Бершадский A.M. Геоинформациокные технологии и системы: Учеб. пос. Пенза: Пенз. Гос. Ун-т, 2001 - 41 с.

9. Ю.Берштейн JI.C., Беляков С.П. Геоинформационные справочные системы. Таганрог: Из-во ТРТУ, 2001.- 160 с.

10. Н.Браташов В.А. Концепция создания комплексного территориального кадастра на муниципальном уровне.//Материалы конференции «Муниципальные геоинформационные системы». Обнинск: ОГИЦ 1997. С.12-14.

11. Брауде Э. Технология разработки программного обеспечения. СПб.: Питер, 2004. - 655 с.

12. Введение в проблематику информационного обеспечения геоинформационных систем/ Н.И. Конон. М.: Недра, 2000. - 42 с.

13. И.Глазунов B.B. Геоинформационные системы: Учеб. пособ. В.В. Глазунов, H.H. Ефимова, А.Г. Марченко. СПб. гос. гор. ин-т им. Г.В. Плеханова, 2002. 82 с.

14. Гома X. UML. Проектирование систем реального времени, параллельных и распределенных приложений: Пер. с англ. М.: ДМК Пресс, 2002. - 704 с.

15. Горбачев В.Г. Архитектура методологической компоненты муниципальной геоинформационной системы/ТИнформационный бюллетень ГИС-ассоциации.-М.: 1996.

16. Городецкий В.И., Грушинский М.С., Хабалов A.B. Многоагентные системы (обзор)//Новости искусственного интеллекта. 1988. №2.

17. Дианов C.B., Швецов А.Н. Структура базы знаний агента-сотрудника в мультиагентных системах организационного управления./ Вузовская наука региону: Материалы III региональной межвузов. НТК. - Вологда: ВоГТУ, 2002. - С. 121-122.

18. Дубенюк H.H., Шуляк A.C. Землеустройство с основами геодезии. -М.: КолосС, 2002.-320 с.

19. Дубова А., Емельянова Г., Захаров И. Геоинформационная система города Краснознаменска (начало внедрения)// САПР и Графика, 2000, №8, С.4-6.

20. Ехлаков Ю.П., Жуковский О.И., Грищенко Ю.Б. ГИС для устойчивого развития территории: Матер, междунар. номер. Апатиты: изд-во КНЦ РАН, 2000. - С.168-176.

21. Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник/ Под ред. Д.А. Поспелова - М.: Радио и связь, 1990. - 304 с.

22. Козлов В.А. Городские распределительные электрические сети. 2-е изд., перераб. и доп. - Л.: Энергоиздат, Ленингр. отд., 1982. - 224 е., ил.

23. Коновалова Н.В., Капралов Е.Г. Введение в ГИС: учеб. пос., изд. 2-ое исп. и доп. М.: ООО «Библион», 1997. - 160 с.

24. Конон Н.И. Концепция математической модели геоинформационных систем// Геодезия и картография, 2001, №6, С.48-54.

25. Косяков C.B. Геоинформационные системы в управлении и производстве: Учеб. пос. C.B. Косяков. Иваново: Иван. гос. энергет. ун-т, 2001. -99 с.

26. Кошелев C.B., Жизняков А.Л., Кутаев П.С. Система оперативного управления службы водоснабжения города.//Методы и устройства передачи и обработки информации СПб.: Гидрометеоиздат, 2002. -С. 160-164.

27. Милич В.Н., Мурынов А.И. Построение цифровой картографической основы для муниципальных и региональных ГИС//"ГИС-Обозрение", №2/1998.

28. Муниципальная ГИС Майкопа: сложно, но реально. // Майкопские новости (Майкоп).- 2003. С.7

29. Организация, планирование и управление предприятием машиностроения: Учебник /И.М. Разумов, Л.А. Глаголева, М.И. Ипатов, В.П. Ермилов. — М.: Машиностроение, 1982. 544 с.

30. Основы геоинформатики: В 2 кн. Кц. 1: Учеб. пос./Е.Г. Капралов, A.B. Кошкарев, B.C. Тикунов и др.; Под ред. B.C. Тикунова. М.: Издательский центр «Академия», 2004. - 352с.

31. Основы геоинформатики: В 2 кн. Кн. 2: Учеб. пос./ Е.Г. Капралов, A.B. Кошкарев, B.C. Тикунов и др.; Под ред. B.C. Тикунова. М.: Издательский центр «Академия», 2004. - 480 с.

32. Официальный сайт Maplnfo Corporation, www.mapinfo.com.

33. Официальный сайт ЦСИ «Интегро». www.integro.ru.

34. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект основа новой информационной технологии. - М.: Наука, 1988.

35. Поспелов Д.А. Многоагентные системы настоящее и будущее// Информационные технологии и вычислительные системы. №1. 1998.

36. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий: Пер.с англ. — М.: Радио и связь, 1989. — 316 с.

37. Садыков С.С., Симаков P.A. Автоматизированный способ идентификации объектов карты//Геоинформатика. 2004 №2. С.46-51.

38. Садыков С.С., Симаков P.A. Агентно-ориентированный подход к автоматизации работы пользователей// Программные продукты и системы. -2005 №1. С.32-35.

39. Садыков С.С., Симаков P.A. Конвейерная технология векторизации оцифрованных карт//Информационные технологии. 2004 №11. С.57-61.

40. Симаков P.A. Интеллектуальная агентно-ориентированная подсистема передачи и обработки информации/ЯТроблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций: Материалы 13-й Междунар. НТК. Рязань: РГРТА, 2004. С.28-30.

41. Симаков P.A. Концепция муниципальной информационной системы. Муром, ин-т Владимир. Гос. Ун-та-Муром, 2003. Деп. в ВИНИТИ 06.06.03, №1108-В2003, 38 с.

42. Симаков P.A. Муниципальная геоинформационная система города Муром// Современные глобальные и региональные изменения геосистем/Матер. Всерос. науч. конф. Казань: КГУ 2004. С.477-478.

43. Симаков P.A. План создания муниципальной геоинформационной системы округа Муром// Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций: Материалы 11-й международной НТК. Рязань: РГРТА, 2002, С. 183-184.

44. Симаков P.A., Андрианов Д.Е. Вопросы построения муниципальной системы поддержки принятия решений// Обработка информации: системы и методы: Сборник научных статей М.: Горячая линия — Телеком, 2003, С.39-42.

45. Симаков P.A., Булаев А.П. Модель данных в муниципальной ГИС// Методы и системы обработки информации: Сборник научных статей в 2-х частях. Часть 1. М.: Горячая линия - Телеком, 2004. С. 113-118.

46. Симаков P.A., Войнов Н.М. Локальная база знаний распределенных агентно-ориентированных систем// Методы и системы обработки информации: Сборник науч. ст. в 2-х частях. Часть 1. М.: Горячая линия -Телеком, 2004. С. 118-123.

47. Симаков P.A., Кузьмин Д.В. Создание муниципальной информационной системы г. Мурома// Данные, информация и их обработка. Сб. науч. ст. -М.: Горячая линия Телеком, 2002. С. 97-101.

48. Симаков P.A., Садыков С.С., Андрианов Д.Е. Система информационно-аналитической поддержки управления муниципальным образованием// Матер, междунар. конф. «Современные управляющие и информационные системы». Ташкент, 2003. С.229-233.

49. Симаков P.A., Туркина Н.П. Геоинформационные технологии в муниципальных ГИС//Обработка информации: системы и методы: Сб. науч. ст. М.: Горячая линия - Телеком, 2003, С35-38.

50. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем: Практикум. М.: Высшая школа, 1999.

51. Тарасов В.Б. Агенты, многоагентные системы, виртуальные сообщества: стратегическое направление в информатике и искусственном интеллекте//Новости искусственного интеллекта. №2. 1998.

52. Техническая документация ГИС «ИнГео 3»

53. Технология создания распределенных систем. Для профессионалов/ A.A. Цимбал, М.Л. Аншина. СПб.: Питер, 2003. - 576 с.

54. Тихонов А.Н., Цветков В.Я. Методы и системы поддержки принятия решений. -М.: МаксПресс, 2001.

55. Ульман Д. Основы систем баз данных/Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1983. - 334 е., ил.

56. Холодков В.В. Геоинформационньш технологии и развитие горо-да//Матер. 2-й регион, конф. «Проблемы муниципального управления '99. Применение ГИС технологий».

57. Цветков В.Я. Автоматизированные земельные информационные системы. М.: Минпромнауки, 2001.

58. Цветков В.Я. Геоинформационные системы и технологии. М.: Финансы и статистика, 1998. - 288с.

59. Цветков В.Я. Методы и системы поддержки принятия решений в управлении. М.: Миннауки, ВНТИЦ, 2001.

60. Чуйкин A.M. Разработка управленческих решений: Учебное пособие / Калинингр. ун-т. Калининград, 20Q0. - 150 с.

61. Швецов А.Н., Дианов С.В. Мультиагентная система отдела по работе с обращениями и жалобами граждан.//Информационные технологии. №7, 2003. С.26-31.

62. Швецов А.Н., Дианов С.В. Применение агентно-ориентированных технологий в проектировании информационных систем организационного управления.// Информационные технологии в проектировании и произ-ведстве. №4, 2003. С.23-27.

63. Швецов А.Н., Яковлев С.А. Распределенные интеллектуальные информационные системы. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2003. - 318 с.

64. Энциклопедический словарь Ф.А. Брокгауза и И.А. Ефрона. СПб.: Полрадис, 1993.-480 с.

65. AgentBuilder, 1999. AgentBuilder An Integrated Toollcid for Constructing Intelligent Software Agents// Revision 1.3, February 18, 1999. Reticular Systems, Inc.

66. Algorithmic foundations of geographic information systems // Marc van Kreveld ed. Berlin: Springer-Verlag, 1997. p. 287.

67. ARC/INFO. Data management concepts, database design and storage, Envi-ronemntal Systems Research Institute, Inc., USA, New-York, (1994).73 .Bee-gent, 1999. Bee-gent Home Page. http://www2.toshiba.co.jp/beegent.

68. Belgrave M., 1996. The Unified Agent Architecture: A White Paper. -http://www.ee.mcgill.ca/~belmarc.

69. Blakemore M. Cartography and geographic information systems, Progr. Hum. Geogr., Vol. 12, No 4., pp. 525-537 (1988).

70. Boatto L., Consorti V., del Buono M., et al. An interpretation system for land register maps, Computer, Vol. 25, No. 7, pp. 25-33 (1992).

71. Burrough P.A. Principles of Geographical Information Systems for Land Resources Assessment, Clarendon press, Oxford, 193 p (1986).

72. Ceccato Vania A., Snickars Folke, Adapting G1S technology to the needs of local planning. Environ, and Plann. B. 2000. 27, №6 923-937 p.

73. Chen Yanguang, Liu Sisheng, Derivations of fractal models of city hierarchies using entropy maximization principle // Progr. Nat. Sci 2002.12.№3 pp. 208-24.

74. Computers in geology 25 years of progress Ed. by John C Davis, Ute Christina Herzfeld New York Oxford: Oxford univ. press, 1993 - XVIII, 298 p.

75. Delgado R., Joaquin A., 2000. Agent-Based Information.

76. Devereux B. The integration of cartographic data stored in raster and vector formats, Proc. Auto Carto, London, Vol. 1, pp. 257-266 (1986).

77. Eikvil L., Aas K., and Koren H. Tools for interactive map conversion and vectorization, Proc. 3rd Int. Conf. on Document Analysis and Recognition (ICDAR '95), Vol. 2, pp. 927-930 (1995).

78. Franlclin S., Graesser A., 1996. Is it an Agent, or just a Program?: A Taxonomy for Autonomous Agents// Proceeding of the Third International Workshop on Agent Theories, Architectures, and Lenguages, Springer-Verlag.

79. Hayakawa T., Watanabe T., Yoshida Y., et al Recognition of roads in an urban map by using the topological road-network, Proc. IAPR Workshop on Machine Vision Applications, Japan, pp. 215-218 (1990).

80. Janssen R.D.T., Duin R.P.W., and Vossepoel A,M. Evaluation method for an automatic map interpretation system for cadastral maps, Proc. 2nd Int. Conf Document Analysis and Recognition, pp. 125-128 (1993).

81. Lauterbach B., Ebi N., and Besslich P. PROMAP—a system for analysis of topographic maps, Proc. IEEE Workshop on Applications of Computer Vision, Palm Springs, Calif, IEEE Computer Society Press, pp. 46-55 (1992).

82. Madej D. An intelligent map-to-CAD conversion system, Proc. First Int. Conf. on Document Analysis and Recognition, pp. 603-610 (1991).

83. Maguire D.J., Goodchild M.F., Rhind D. GIS: Principles and Applications. -Vol. 1,640 p. Vol. 2, 416 p.

84. Morehaus S. The architecture of ARC/INFO, Proc. of Autocarto 9, Baltimore, pp. 266-276 (1989).

85. Ott Thomas, Time-integrative geographic information systems: Man age-ment a. analysis ofspatio-temporal data Thomas Ott, Frank Swiaczny. Berlin: Springer, Cop. 2001 XIII, 234 p.

86. Ovum, 1994. Intelligent agents: the new revolution in software. Ovum.

87. Product Description. InterPro 6000 Series, INTERGRAPH Corp., Huntsvile, USA (1990).

88. Ramonas A. Cartographic modeling in the geographic information systems: some questions of theory, methods of analysis // Geodesy in Car tography. -1998. №2.-P. 75-86.1.

89. Rasmussen J., Brehmer B., Leplat J., (eds.), 1991. Distributed Decision-Making. Cognitive Models for Cooperative Work. N.Y.: J. Wiley&Sons.

90. Understanding GIS: the ARC/INFO method ESRI, Longman, 479 p. (1992).

91. Wayner P., 1995. Free Agents// BYTE. March. P.105-114.

92. William E. Huxhold. An introduction to urban geographical information systems. :New York Oxford University Press, 1991. - 321p.

93. Winter Stephan, Frank AndreW U. Topology in raster and vector rep resen-tation. Geoinformatica. 2000. 4 №1 p. 35-65.

94. Wooldridge M., Jennings N., 1995. Intelligent Agents: Theory and Practice//Knowledge Engineering Review. No. 10 (2).

95. Zhang Q. Establishment of government GIS and its application. 19th Int. Cartogr. Conf. and 11th Gen. Assem. ICA. Oftawa, 1999. Proc. Vol.1. Touch the Past. Visualize the Future. 1999, 155-158.карт: