автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Программное и информационное обеспечение поддержки принятия решений при определении направлений развития угольной промышленности

005005877

Чинь Куанг Чунг

ПРОГРАММНОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ОПРЕДЕЛЕНИИ НАПРАВЛЕНИЙ РАЗВИТИЯ УГОЛЬНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

2 2 ЛЕК 2011

Иркутск 2011

005005877

Работа выполнена в ФГБОУ ВПО «Национальный исследовательский Иркутский государственный технический университет»

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Массель Людмила Васильевна

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Дунаев Михаил Павлович

кандидат технических наук Агафонов Глеб Владимирович

Ведущая организация: ФГБОУ ВПО «Национальный

исследовательский Томский политехнический университет», г. Томск

Защита диссертации состоится « 29 » декабря 2011 г. в 10.00 часов на заседании совета по защите докторских и кандидатских диссертаций Д 218.004.01 при ФГБОУ ВПО «Иркутский государственный университет путей сообщения» по адресу: 664074, г. Иркутск, ул. Чернышевского, 15, ауд. А-803.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО «Иркутский государственный университет путей сообщения»

Автореферат разослан « 28 » ноября 2011 г.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные гербовой печатью учреждения, просим направлять в адрес диссертационного совета Д 218.004.01.

Ученый секретарь совета по защите докторских и кандидатских диссертаций, д.т.н., профессор

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Актуальность темы определяется, с одной стороны, значимостью проблемы исследований возможных направлений развитая угольной промышленности, а с другой стороны, необходимостью создания новых инструментальных средств для поддержки принятия решений при выполнении этих исследований.

Угольная промышленность - одна из ведущих отраслей топливно-энергетического комплекса (ТЭК) России. Уголь используется как энергетическое сырье для производства электроэнергии на теплоэлектростанциях, для отопления жилищ, а также как технологическое сырье (в виде кокса) в черной металлургии и химической промышленности (коксовые газы) для производства минеральных удобрений и пластмасс. Общие геологические запасы угля в России оцениваются в 4 трлн. тонн. В России сосредоточено 12% мировых запасов угля, Россия занимает четвертое место в мире (после Китая, США, Германии) по добыче каменного угля.

В исследованиях систем энергетики и топливо - энергетического комплекса России в целом важное место занимают исследования возможных направлений развития угольной промышленности. Существенный вклад в исследования угольной промышленности внесли работы A.B. Коллегаева, A.C. Астахова, Э.Г. Саратовского и др. В ИСЭМ СО РАН под руководством Б.Г. Санеева развитием этого направления занимались А.Д. Соколов, Г.В.

Агафонов, JI.H. Такайшвили и др.

Исследования носят интеграционный многовариантный характер, т. е. исследователи, как правило, формируют множество вариантов исходных данных, рассчитывают их и выполняют анализ решений для каждого варианта.

Для исследований разрабатывались программно-вычислительные комплексы для разных поколений ЭВМ, которые сейчас, к сожалению, либо утрачены, либо перешли в категорию унаследованного программного обеспечения.

Развитие информационных технологий (ИТ) делает очевидной необходимость создания программного и информационного обеспечения, отвечающего требованиям современных ИТ, которое можно было бы легко модифицировать и адаптировать к изменяющимся условиям исследований, а также применения современных средств моделирования, например, системы

агентного моделирования AnyLogic.

Следует отметить, что существенный вклад в работы, связанные со

3

структуризацией, хранением, обработкой данных, внесли К. Дж. Дейт, Е.Ф. Кода, Дж. Мартин, П.П. Чен, В.В. Бойко, В.М. Савинков и др. Вопросы разработки объектно-ориентированного подхода к созданию программного обеспечения рассмотрены в работах Г. Буча, Дж. Румбау, Э. Гаммы и др.

Таким образом, актуальность темы определяется, с одной стороны, важностью содержательной задачи, а с другой, необходимостью разработки нового методического подхода и инструментальных средств поддержки принятия решений при определении направлений развития угольной промышленности страны и ее регионов.

Объектом исследования является информационная технология исследований направлений развития угольной промышленности страны и ее регионов.

Предметом исследования являются методы построения и интеграции программного и информационного обеспечения для поддержки принятия решений при определении направлений развития угольной промышленности страны и ее регионов.

Методами и средствами исследования являются методы системного анализа, методы проектирования современных программных комплексов, теория систем баз данных, методы имитационного моделирования, методы информационного моделирования и объектно-ориентированного проектирования и программирования.

Цель диссертационной работы: разработка методического подхода и инструментальных средств (программного и информационного обеспечения) поддержки принятия решений при определении направлений развития угольной промышленности.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Выполнить системный анализ предметной области и анализ существующих программных систем исследований в энергетике.

2. Провести анализ современных инструментальных средств моделирования, в том числе системы агентного моделирования Апу1^с и свободно-распространяемых средств ОЬАР-анализа.

3. Обосновать необходимость создания инструментальной среды поддержки принятия решений при определении направлений развития угольной промышленности и выбор включаемых в нее инструментальных средств.

4. Выполнить проектирование и разработку базы данных «Перспектива» для исследований развития угольной промышленности.

5. Обеспечить возможности работы на основе базы данных с информационными моделями, связанными с основными используемыми математическими моделями: моделью оптимизации добычи и поставок угля, как для регионов, так и страны в целом, и имитационной моделью «Балансы» для прогноза востребованных объемов добычи и поставок углей для разных уровней административного деления страны.

6. Выполнить проектирование и реализацию информационно-программного комплекса (ИПК) «Уголь» для поддержки принятия решений при определении направлений развития угольной промышленности.

7. Разработать технологию вычислительных экспериментов (ВЭ) и провести ВЭ с использованием разработанного программного и информационного обеспечения и внешних средств инструментальной среды.

Научная новизна. Новизну составляют и на защиту выносятся следующие положения:

1. Предложен новый методический подход к организации и разработке программного и информационного обеспечения поддержки принятия решений при определении направлений развития угольной промышленности, отличающийся тем, что вместо монолитного программно-вычислительного комплекса предлагается создать гибкую многокомпонентную инструментальную среду, интегрирующую как разработанные автором, так и внешние инструментальные средства.

2. Для построения ранее отсутствовавших базовых компонентов инструментальной среды (БД «Перспектива» и ИПК «Уголь») разработаны, с использованием современных информационных технологий и САБЕ-средств, модели данных и архитектура ИПК «Уголь».

3. Предложена новая технология проведения вычислительного эксперимента при определении направлений развития угольной промышленности, отличающаяся от ранее существующей тем, что она основана на применении предложенной инструментальной среды, в которой обеспечиваются совместное использование разработанных автором и внешних инструментальных средств.

Практическая значимость работы состоит в проектировании и реализации базы данных «Перспектива» и ИПК «Уголь», включающего следующие программные компоненты: компонент расчета показателей,

компоненты формирования информационных моделей и обработки результатов расчетов. Разработанное программное и информационное обеспечение применяется в ИСЭМ СО РАН для исследований направлений развития угольной промышленности России и ее регионов.

Результаты диссертационной работы применены также при выполнении базового проекта СО РАН № IV.31.2.13 в рамках приоритетной программы исследований СО РАН, проектов по грантам РФФИ №10-0700264, №11-07-00192 и гранту Программы Президиума РАН № 2.29.

Личный вклад. Положения, составляющие новизну и выносимые па защиту, получены лично автором.

Апробация работы. Результаты работы докладывались и обсуждались

на: III и IV Всероссийских конференциях «Винеровские чтения» (г. Иркутск,

2009, 2011 гг.); XIV, XV и XVI Байкальских Всероссийских конференциях

«Информационные и математические технологии в науке и управлении», (г.

Иркутск, 2009, 2010, 2011 гг.); XI и ХП Международных конференциях «Computer Science and Information Technologies» (Греция, Крит, 2009 г., Санкт-Петербург, 2010 г.); XL конференции молодых ученых ИСЭМ СО РАН «Системные исследования в энергетике», (г. Иркутск, 2010 г.); а также семинарах кафедры «Автоматизированные системы» факультета кибернетики Иркутского государственного технического университета, посвященных аттестации аспирантов, и семинарах лаборатории «Информационные технологии в энергетике» в ИСЭМ СО РАН.

Публикации. По теме диссертации опубликованы 10 работ, из них 3 [13] в журналах, рекомендуемых ВАК РФ для опубликования научных результатов диссертаций на соискание степени кандидата технических наук.

Объем и структура работы. Диссертация объемом 119 стр. состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы из 105 наименований, основной текст изложен на 106 стр.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обосновывается актуальность работы, формулируются цель и задачи исследования.

В первой главе рассматривается область исследований энергетики, включающая исследования возможных направлений развития угольной промышленности. Уголь является одним из основных источников производства электрической и тепловой энергии,- незаменимым энергетическим сырьем для металлургической, химической и других

отраслей промышленности. В ИСЭМ СО РАН, с целью прогнозирования развития угольной промышленности (УП), традиционно проводятся исследования направлений развития УП страны и регионов в рамках ТЭК страны. В данной предметной области условно выделяют три основных понятия: ресурсная база угольной промышленности; производственная деятельность (получение продукта, готового к потреблению); потребление.

В современном научном представлении угольная промышленность страны является одной из больших систем энергетики, образующих, совместно с системами электроэнергетики, газоснабжения, нефтеснабжения и ядерной энергетики, единый ТЭК страны.

Выделены 6 основных факторов, определяющих сложность разработки соответствующего инструментария для исследований направлений развития угольной промышлешгости.

1. Сложность изучаемого объекта - обусловлена такими свойствами угольной промышленности, как иерархичность, структурная сложность, динамичность, целостность, многокритериальность, недостаточная определенность принимаемых решений и др. Совокупность этих свойств определяет сложность описания объекта.

2. Сложность построепия экономико-математических моделей -обусловлена как сложностью изучаемого объекта, так и сложностью формализации задачи.

3. Сложность осуществления натурных экспериментов, а также проверки и апробации результатов вычислительного эксперимента на практике (при прогнозировании на длительный период времени).

4. Проблемы информационного обеспечения - эти проблемы тесно связаны с вопросами организации, хранения и обработки значительных объемов информации, размерностью задач и трудностями получения и согласования исходной информации, трудоемкостью построения экономико-математических моделей и обработки результатов расчетов.

5. Преобладающая роль исследователя в вычислительном эксперименте. Необходимо отметить тот факт, что расчеты с использованием математических моделей не могут полностью заменить детальную проработку и анализ вариантов экспертами.

6. Сложность организации и планирования вычислительного

эксперимента.

Выполнен обзор существующих подходов при определении направлений развития угольной промышленности, начиная с 1940-х гг., и современных подходов, используемых в ИСЭМ СОРАН.

Рассмотрены основные понятия имитационного моделирования, существующие подходы в имитационном моделировании, современное инструментальное средство имитационного (агентного) моделирования АпУ1о8!с- Дан краткий обзор свободно распространяемых средств ОЬАР-анализа.

Делаются выводы о том, что целесообразно, с учетом развития современных информационных технологий, создать инструментальную среду поддержки принятия решений при определении направлений развития угольной промышленности, которая будет включать как программное и информационное обеспечение исследований развития угольной промышленности, так и внешние инструментальные средства: современные средства агентного моделирования и средства ОЬАР-анализа.

Во второй главе излагается предлагаемый методический подход к решению поставленной проблемы.

Вычислительный эксперимент в исследованиях развития угольной промышленности основан на решении общей задачи линейного программирования (ЛП) с использованием экономико-математических моделей угольной промышленности России и ее регионов. Матрица условий задачи ЛП далее в тексте называется информационной моделью. Для проведения вычислительного эксперимента необходимо выполнить:

1) расчет технико-экономических показателей, требующихся для построения информационных моделей на основе показателей из базы данных;

2) формирование информационных моделей, соответствующих используемым математическим моделям;.

3) обработку результатов вычислительного эксперимента, перевод их из представления, используемого стандартным пакетом решения задач линейного программирования в вид, понятный для пользователя, мыслящего не категориями модели (уравнение, переменная), а категориями объектов и процессов предметной области (добыча, поставки, потребление);

4) представление результатов вычислительного эксперимента в виде, необходимом для анализа и представления результатов расчетов в отчетах, статьях и презентациях.

При исследовании развития угольной промышленности наиболее трудоемкими и слабо формализуемыми являются этапы формирования информационных моделей для задачи ЛП и обработки результатов решения этих задач.

Автором предложен новый методический подход к организации и разработке программного и информационного обеспечения поддержки принятия решений при определении направлений развития угольной промышленности, отличающийся тем, что вместо традиционных монолитных программно-вычислительных комплексов предлагается создать гибкую многокомпонентную инструментальную среду.

Под инструментальной средой понимается совокупность инструментальных средств, включающая как разработанные автором, так и внешние (разработанные ранее и/или привлекаемые) инструментальные средства. Взаимодействие этих инструментальных средств на данном этапе поддерживается экспертом, в дальнейшем предусматривается автоматизация отдельных этапов этого взаимодействия.

Автором предлагается следующий состав инструментальной среды (рис. 1), в которой автором выполнена реализация БД «Перспектива» и ИПК «Уголь» и обеспечено взаимодействие с электронными таблицами Excel.

Кроме разработанных автором средств программного и информационного обеспечения, для поддержки принятий решений при определении направлений развития УП в состав инструментальной среды включены внешние инструментальные средства: система агентного моделирования AnyLogic, средства OLAP-анализа и разработанное ранее для этих целей в ИСЭМ СО РАН Хранилище данных и знаний1.

Включение в инструментальную среду MS Excel обусловлено тем, что это удобный для исследователей-энергетиков инструмент, с которым они привыкли работать.

Поскольку решаемые задачи относятся к сложно формализуемым, реализация информационных моделей в электронных таблицах Excel позволяет легко перенастраивать и модифицировать модели для конкретных исследований, т.е. создавать для каждого исследования свою ..модель на основе предыдущих версий.

С другой стороны, реализация в электронных таблицах Excel вызывает следующие сложности при использовании такой модели: для расчетов параметров модели используется большой объем различных технико-экономических показателей; ошибки, которые возникают при перенастройке формул, сложно контролировать; использование программ, созданных на

1 Осама Ель Сайед Ахмед Мохамед Шета. Технология использования хранилища данных и знаний в исследованиях энергетики / Наука и образование (электронное научно-техническое издание, эл. № ФС 77 - 30569, гос. per. Ш 0421000025). №10, 2010, http://techromag.edu.ru/.

специализированном для таблиц Excel языке VBA (интерпретатор), требует изменения текстов программ при переходе от использовавшейся версии MS Office к следующей его версии; все данные находятся в разных файлах Excel, что вызывает трудности при нахояедении нужных данных.

[ Инструментальная среда |

Рис. 1. Инструментальная среда для поддержки принятия решений при прогнозировании развития УП

Чтобы исключить эти недостатки, для хранения и использования моделей предложено применение БД на основе современной СУБД, а именно, свободно распространяемой СУБД РпеВн& Далее в главе рассматривается выполненная автором разработка базы данных «Перспектива».

Проведение исследований с помощью экономико-математических моделей связано с обработкой большого количества показателей (порядка нескольких тысяч). Эта обработка необходима как для построения непосредственно экономико-математических моделей, включающего расчет показателей, не содержащихся в первичной информации, так и для содержательной интерпретации результатов расчетов.

На основе анализа предметной области для исследования развития угольной промышленности, с учетом опыта создания БД в системных исследованиях энергетики, разработана БД «Перспектива», состав которой определяется потребностью в информации для построения моделей и обработки результатов решения, а также доступностью информации.

БД «Перспектива» содержит следующие данные: о субъектах федерации, предприятиях, добывающих угли, обогатительных фабриках;

10

прогноз объема потребления; прогноз объема ресурсов; прогноз объема обязательных поставок углей, обусловленных технологическими причинами; межрегиональные связи (сложившаяся система возможных поставок: поставщик - потребитель); расстояния от места добычи до районов потребления, прогноз цены на уголь на месте добычи; прогноз цены на уголь на месте потребления, качественные показатели; перспективные данные по добыче и поставкам углей и др. Такие показатели, как цены на уголь на месте потребления, могут быть как расчетными, так и непосредственно вводиться в БД. На рис. 2 показана инфологическая модель данных в нотации Чена, в соответствии с которой построена БД; в диссертации приведена логическая модель данных, построенная с использованием CASE-средства ERWin.

До последнего времени в ИСЭМ СО РАН для решения задач определения структуры и объемов межрегиональных поставок углей использовалась модель COAL TRANS, реализованная в электронных таблицах EXCEL. Модель COAL TRANS предназначена для определения структуры и объемов межрегиональных поставок углей при изменении цен, транспортных тарифов, потребности в угле и возможных ограничений объемов поставок. В этой модели достаточно полно учитывается территориальный фактор, выделяются более 80 потребителей угля соответствующих субъектов Федерации (краев, областей и республик) и более 30 поставщиков бурых и каменных углей. Для анализа результатов субъекты агрегируются в 8 федеральных округов. Модель формируется для использования при решении задачи линейного программирования (ЛП).

Минимизируются затраты потребителей на приобретение и транспортировку угля при заданной потребности в угле по субъектам Федерации и прогнозируемых уровнях добычи угля, а также с учетом технологически сложившихся обязательных поставок отдельных углей в

определенные регионы.

Чтобы исключить недостатки, обусловленные реализацией модели COAL TRANS в Excel, автором выполнена работа по реализации модели оптимизации добычи и поставок угля (ОПД), на основе модели COAL

TRANS, в базе данных на основе СУБД FireBird.

С помощью новой модели ОПД можно выполнить расчеты для нескольких периодов времени, полученные результаты по модели можно представить в разных таблицах для сравнения, корректировки, перед тем, как сохранить их в БД для других целей.

Рис. 2. Мифологическая модель данных в нотации Чена.

Выполнение расчета поставок угля по различным административным единицам страны осуществляется на основе имитационного моделирования, а именно, имитационной модели «Балансы». С помощью этой модели возможно, используя данные о потенциальных возможностях добычи углей и потребности в углях по субъектам федерации, получить прогноз востребованных объемов добычи и поставок углей по субъектам федерации (СФ) и на экспорт и построить диаграммы, иллюстрирующие прогноз.

В модели «Балансы» выделены три функциональных блока: «Производство», «Потребление» и «Балансы угля». Основным является блок «Балансы угля». Входные данные для этого блока определяются составом выходных данных блоков «Производство» и «Потребление» (рис. 3).

Рис. 3. Структура модели «Балансы»

На основе анализа предметной области и существующих программных средств исследований развития угольной промышленности автором было выполнено проектирование информационно-программного комплекса (ИПК) «Уголь», включающее следующие этапы:

1. Разработка и анализ требований, предъявляемых к ИПК «Уголь». Общие требования к ИПК «Уголь» определяются на основе анализа тенденций развития современных информационных технологий и технологий разработки программного обеспечения: • модульность - реализация каждой базовой функции в виде отдельного программного компонента;

• наличие гибкого, дружественного интерфейса - интерфейс программы должен учитывать психологические особенности пользователей, то есть экспертов и лиц, принимающих решения, и сформирован таким образом, чтобы у них не возникали затруднения при получении доступа к той или иной информации в максимально сжатое время;

• расширяемость - возможность добавления новых функций системы с минимальным исправлением исходного кода или, в идеальном случае, без такового;

• использование объектно-ориентированного подхода и .Гауа-технолопш к проектированию и реализации программного комплекса.

2. Разработка архитектуры ИПК «Уголь» (рис. 4), определение основных программных компонентов и их функций.

БД

) 1спс[кЗф)| 1

Компоненты ПК

Импорт (¡П данных | Экспорт (2) данных

Расчет показателей Формирование информационных моделей

Модель ОВД

Решатель Ьо5о1уе

Модель «Балансы»

Результаты расчетов и прогнозов по моделям

Рис. 4. Архитектура ИПК «Уголь»

Выделены следующие компоненты, показанные на рис. 4:

• Компонент импорта-экспорта данных, основная задача которого -автоматическое извлечение данных из различных файлов в БД и обратный процесс экспорта результатов решения в БД.

• Компонент расчета показателей - для выполнения расчета показателей, необходимых для построения различных информационных моделей.

• Компонент построения модели для формирования информационных моделей и внесения корректировок, необходимых для исследования развития угольной промышленности.

14

• Компонент формирования отчетов - основной задачей этого компонента является построение различных табличных отчетов, содержащих интересующие исследователя результаты вычислительного эксперимента в требуемом виде. Компонент должен обеспечивать возможность как агрегированного анализа расчетов, так и более детального, а также наглядного сравнения нескольких вариантов расчетов.

В качестве решателя выбран свободно распространяемый пакет программ для решения задачи ЛП - Lpsolve.

Кроме того, в главе обосновывается необходимость стандартизации форматов данных, представляющих экономико-математическую модель, вследствие следующих недостатков существующих форматов представления:

• сложность составления и поддержания моделей большой размерности, так как задача перестает быть наглядной для исследователя;

• необходимость размещения ограничений, переменных и прочего в определенных частях файла и с определенными промежутками (отступами) между ними;

• неоднозначность определения различных типов данных и математических выражений;

• сложность разбора и записи моделей стандартными программными средствами, поскольку обычно файл, содержащий модель, является плоским текстовым файлом - это неструктурированный файл, содержащий записи только одного типа без физических связей с другими файлами; его можно рассматривать как двумерный массив (таблицу) полей данных, поля разделены запятыми.

Чтобы устранить эти недостатки, автором предложена и реализована новая схема преобразования данных в ходе вычислительного эксперимента, основанная на совместном использовании Excel, БД «Перспектива» и ИПК «Уголь», включающего решатель Lpsolve (рис. 5). Предлагаемая схема включает следующие шаги:

• Исследователь готовит данные в виде Excel-файлов по шаблонам и загружает их в БД. Процесс загрузки данных автоматически выполняется с помощью компонента «Импорт-экспорт данных», который является одним из компонентов ИПК «Уголь».

• ИПК «Уголь» извлекает данные из БД и составляет информационную модель (матрицу условий задачи ЛП) в виде таблицы по периодам исследований посредством SQL - запросов.

• Таблица данных передается решателю Lpsolve с помощью API - функций.

15

• Lpsolve решает задачу ЛП, формирует информационную модель и сохраняет ее в стандартных форматах для других целей.

• Полученные результаты представляются в виде таблиц для корректировки и сохраняются в БД с помощью SQL - запросов.

Рис. 5. Предлагаемая схема преобразования данных в ходе вычислительного эксперимента

В предлагаемой схеме стандартные форматы решателя Ьрэо1уе используются только для проверки корректности при построении модели.

Преимуществами использования этой схемы являются уменьшение нагрузки на исследователя, возможность одновременно выполнить анализ нескольких вариантов развития угольной промышленности, представление полученных результатов в удобном виде для сравнения и корректировки, перед тем как сохранять их в БД.

В третьей главе рассмотрены выполненная автором реализация программного и информационного обеспечения и применение инструментальной среды для поддержки принятия решений при определении направлений развития угольной промышленности.

Предложена новая технология проведения вычислительных экспериментов при определении направлений развития угольной промышленности на основе инструментальной среды, в которой обеспечиваются автоматизация взаимодействия разработанных автором инструментальных средств и возможность совместного использования внешних инструментальных средств (табл. 1). Эта технология интегрирует этапы, проиллюстрированные на рис. 4 и 5. Описание упоминаемых в табл. 1 компонентов приведено ниже.

Табл. 1. Технологические этапы и средства их поддержки.

Технологический этап Инструментальные средства поддержки Результат

Подготовка исходных данных исследователем Электронные таблицы Excel Ехее1-файлы

Загрузка первичных данных в БД Компонент «Импорт-экспорт данных» ИПК «Уголь» Данные в БД

Расчет показателей, необходимых для построения информационных моделей Компонент расчета показателей ИПК «Уголь» Показатели (в БД), необходимые для построения информационных моделей

Формирование информационной модели для Ьрво1уе Компонент построения модели ИПК «Уголь», БД «Перспектива» Информационная модель для решения задачи ЛП

Решение задачи ЛП Решатель Lpsolve, интегрированный в ИПК «Уголь» Результаты расчетов

Внесепие корректировок в информационную модель для формирования новых вариантов расчетов Компонент построения модели ИПК «Уголь», БД «Перспектива» Новые варианты информационной модели для решения задачи ЛП

Формирование отчетов БД «Перспектива», компонент формирования отчетов ИПК «Уголь» Различные отчеты в табличном и графическом виде

ОЬАР-анализ БД «Перспектива», свободно-распространяемое средство OLAP-анализа Результаты многомерного анализа в графическом виде

Агентное моделирование Система агентаого моделирования AnyLogic Агентные модели, | результаты исследований

Сохранение результатов исследований в Хранилище данных и знаний Хранилище данных и знаний Декларативные знания, агрегированные данные

Жирным шрифтом в табл. 1 выделены этапы, на которых используется программное и информационное обеспечение, разработанное автором.

Для исследований развития УП в ИСЭМ СОР АН используются данные из различных документов: форм статистической отчетности, справочников, статистических сборников, а также периодических изданий, содержащих обобщенные данные. Эти документы могут быть заранее помещены в Хранилище данных и знаний и извлекаться из него для целей исследований.

Процесс получения необходимых для работы данных из форм статистической отчетности достаточно трудоемкий и плохо формализуемый. Для работы исследователя необходимы не сами формы, а выбранные из этих форм отдельные показатели. Формы статистической отчетности и статистические сборники содержат обычно избыточный набор показателей только за один период (год). Эксперту же необходимо видеть эти показатели в динамике за несколько лет.

Для уменьшения времени на обработку показателей и их внесение в БД в ИНК «Уголь» разработаны: компонент шпорта-экспорта данных, позволяющий автоматически извлекать данные из различных файлов Excel, и компонент расчета показателей на основе этих данных, и компонент формирования моделей из этих показателей. На рис. 6 показан пример интерфейса ИПК «Уголь» (добавление нового субъекта федерации).

Файл Настройка Расчет Системы модели ..Справка..

f J*®

j Исходные данные к I—# Федеральные округа

I <Ека

Уюль-Цвна I ! 4> Калорийный эквивалент | ' » Предприятия || ;—* Обогатительные фабрики \} \ в Расстояние .;! j Инвестиционные проекты

— • Варианты развития ] \ г—® Обязательные поставке

ЙСубъекты Федерации

i Промни ресурсов Рэдсаты Зй Ресурсы энергетического утл Щ Ш Ресурсы коксующегося угля г; ;••• « Расчет цены за Т ' * Расчет цены за ТУТ © Результаты прогноза Ф ui Федеральный окру! ® Субъект федерации Предприятий

СЯ руг

;»f4i2 \sf4l3~

|sf501 sf;;02

isffi IsflSOl ■jsfiSOS" jsf<503 jsftof ;sfdos ilsWW

ijsfgoF'

jafgOP

;1$ЙТо teiT"

Добавить субъект федерации

jaf701 |sf702 |sf703 "

•¡ТтоГ"

: :КабСуфйкто фьирааки '¿ййераяьньй -»cyr

ДобяИТЬ ) . .

Республика 2акасия_ Красноярский край

Иркутская облапь Республика Буржия

jCeeepo-запаанвм to

¿j Центральный ФО | Поволжский ФО | ЮЖНБ1Й ФО

• Сеегрс-Кавказосий ФО j. Уральский ФО ~ Сибирский ФО _ Дальм^воггочный Ю

=Я

| GR6 -I GR.6

GR5_ GSi "

Ргедуолмз .¿¡адшего^гоитый ФО

Айдрекав O&JHCtb

ДальЕ43остачыьй ФО

ХабздивскинкраЯ

Дгшшавоаочнш ФО

Цадьвгаасточкьй ФО

Рис. 6. Пример интерфейса ИПК «Уголь»

Процесс принятия решений при определении направлений развития УП России основывается на анализе и сравнении результатов многовариантных расчетов. Для повышения эффективности при работе с системой и удобства для аналитиков при нахождении решений в исследованиях развития УП в рамках ИПК «Уголь» реализован компонент формирования отчетов. Этот компонент дает возможность: представления информационных моделей в графическом виде для облегчения анализа; отображения результатов

расчетов на диаграмме; сохранения вариантов расчетов и диаграмм; возможность эффективного сравнения различных вариантов расчетов по выбранному параметру, характеризующему технологические показатели (добыча, потребление).

На основе анализа свободных распространяемых средств OLAP-анализа автором выбрана система JMagallanes Olap and Report. На рис. 7 приведен пример построения куба данных и сводных таблиц с помощью этой системы.

Coal supply cube

MMG

Гад ислгдованип

Рис. 7. Пример использования OLAP - анализа в исследованиях развития УП

В главе приведен также пример применения агентеого моделирования с помощью современной системы моделирования AnyLogic для исследования тенденций развития компаний-производителей энергоресурсов (рис. 8).

Возможности использования Хранилища данных и знаний для поддержки принятия решений при определении направлений угольной промышленности были рассмотрены ранее в другой работе3 и автором не затрагиваются.

Реализация программных компонентов выполнена на языке Java, для создания БД используется СУБД FireBird. Объем реализации ИПК составляет 54 класса, с объемом программного текста 900 КБ в 17,4 тыс. строк.

2 Осама Ель Сайед Ахмед Мохаммед Шета. Методика и инструментальные средства построения хранилища данных и знаний для поддержки исследований в энергетике / Автореферат дисс. на соискание степени канд. техн. наук. Защищена 17.03.2011. Утверждена 8.07.2011 - Иркутск: ИрГТУ - 24 с. (руководитель д.т.н. Массель JI.B.)

19

Проведены вычислительные эксперименты с использованием разработанного программного и информационного обеспечения.

Рис. 8. Анимация модели конкуренции компаний -производителей энергоресурсов в Апу1^1с

В заключении перечислены основные результаты, полученные при выполнении данной работы, и определены направления дальнейших исследований.

В диссертационной работе получены следующие основные результаты:

1. Выполнен системный анализ предметной области и существующих программных систем исследований в энергетике. На основе проведенного анализа выявлена проблема создания программного и информационного обеспечения поддержки принятия решений при определении направлений развития угольной промышленности и сформулирована постановка задачи.

2. Выполнен анализ современных инструментальных средств моделирования, на основе которого обоснован выбор средств, подходящих для решения поставленной задачи, а именно, системы агентного моделирования АпуЬо^с и свободно-распространяемых средств ОЬАР-анализа.

3. Предложен новый методический подход к организации и разработке программного и информационного обеспечения поддержки принятия

20

решений при определении направлений развития угольной промышленности, отличающийся тем, что вместо монолитного программно-вычислительного комплекса предлагается создать гибкую многокомпонентную инструментальную среду, интегрирующую как разработанные автором, так и внешние инструментальные средства.

4. Для построения ранее отсутствовавших базовых компонентов инструментальной среды (БД «Перспектива» и И1Ж «Уголь») разработаны, с использованием современных информационных технологий и CASE-средств, модели данных и архитектура ИПК «Уголь», выполнены проектирование и реализация БД «Перспектива» и ИПК «Уголь».

5. Обеспечены возможности работы на основе базы данных с информационными моделями, связанными с основными используемыми математическими моделями: моделью оптимизации добычи и поставок угля, как для регионов, так и страны в целом, и имитационной моделью «Балансы» для прогноза востребованных объемов добычи и поставок углей для разных уровней административного деления страны.

6. Проверены возможности совместного применения, в рамках инструментальной среды: ИПК «Уголь», БД «Перспектива», системы агентного моделирования AnyLogic и свободно-распространяемого средства OLAP-анализа JMagallanes Olap and Report.

7. Предложена новая технология проведения вычислительного эксперимента при определении направлений развития угольной промышленности, отличающаяся от ранее существующей тем, что она основана на применении предложенной инструментальной среды, в которой обеспечиваются совместное использование разработанных автором и внешних инструментальных средств, проведены вычислительные эксперименты с использованием этой технологии.

Разработанное программное и информационное обеспечение применяется в ИСЭМ СО РАН при исследовании возможных вариантов развития угольной промышленности России и ее регионов.

Результаты диссертационной работы применены также при выполнении базового проекта СО РАН № IV.31.2.13 «Методические основы и инструментальные средства интеллектуальной поддержки исследований в энергетике» в рамках приоритетной программы исследований СО РАН № IV.31.2 и проектов по грантам РФФИ №10-07-00264, №11-07-00192 и гранту Программы Президиума РАН № 2.29.

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Массель Л.В., Такайшвили Л.Н., Чипь Куанг Чунг. Информационно-программный комплекс для исследований развития угольной промышленности России. - Вестник ИрГТУ.- № 9(56).- 2011С. б-11.

2. Массель Л.В., Такайшвили Л.Н., Чинь Куанг Чунг. Имитационное моделирование в исследованиях развития угольной промышленности России. - Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. -ИрГУПС. -Иркутск, 2011 - №3(31). - С. 232-237.

3. Чинь Куанг Чунг. Технология вычислительного эксперимента в исследованиях развития угольной промышленности / Наука и образование (электронное научно-техническое издание, эл. № ФС 77 - 30569, гос. per. № 0421000025). -№10. -2011. -http://technomag.edu.ru.

4. Чинь Куанг Чунг. Возможности применения агентного моделирования в исследованиях углеснабжающих систем / Труды Ш Всероссийской конференции «Винеровские чтения», эл. издание. - Иркутск: ИрГТУ, 2009.

5. Такайшвили Л.Н., Чинь Куанг Чунг. Постановка задачи разработки имитационной модели для прогнозирования развития угольной промышленности / В сб. Информационные и математические технологии в науке и управлении // Труды XIV Байкальской Всероссийской конференции «Информационные и математические технологии в науке и управлении», Т.З. Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2009. - С. 111-118.

6. Takayshvili L.N.,Trinh Quang Trung. Simulation model for research of Coal Industry development/ In: Proceedings of International Workshop on Computer Science and Information Technologies (CSIT'2009), Crete, Greece, 2009, Vol. 2, 2009. - P. 85-90.

7. Чинь Куанг Чунг. Модели проектирования процессов функционирования информационной системы «Перспектива развития угольной промышленности», Труды XV Байкальской Всероссийской конференции «Информационные и математические технологии в науке и управлении», том П1. - Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2010. - С. 71 - 78.

8. Takayshvili L.N.,Trinh Quang Trung. Questions to implementation of the tools for study of coal industry development/ In: Proceedings of International Workshop on Computer Science and Information Technologies (CSIT'2010), Russia, Sankt-Petersburg, 2010, Vol. 2. - P. 21-26.

9. Чинь Куанг Чунг. Информационная поддержка построения модели оптимизации поставок и добычи угля/ Труды XL конференции молодых ученых «Системные исследования в энергетике». - Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2010.-С. 261-267.

Ю.Чинь Куанг Чунг. Возможности применения агентного моделирования в исследованиях конкуренции компаний - производителей энергоресурсов, Труды IV Всероссийской конференции «Винеровские чтения». - Иркутск: ИрГТУ, 2011.-С. 309-313.

Отпечатано в ИСЭМ СО РАН 664033, Иркутск, ул. Лермонтова, 130. Заказ 178. Тираж 120 экз.

Введение.

1. АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ: ИССЛЕДОВАНИЙ ЭНЕРГЕТИКИ

И УГОЛЬНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ.

1.1 .Характеристика предметной области.

1.1.1. Топливно-энергетический комплекс как объект исследований

1.1.2. Системные исследования энергетики.

1.1.3. Исследования угольной промышленности в составе топливно-энергетического комплекса России.

1.2. Анализ существующих подходов к прогнозированию развития угольной промышленности.

1.3. Анализ системы моделей для прогнозирования развития угольной промышленности в ИСЭМ СО РАН.

1.4. Возможности применения современных технологий моделирования и анализа в исследованиях угольной промышленности.

1.4.1. АпуЬ

§ю как современный инструментарий имитационного моделирования.

1.4.2. Основные подходы в имитационном моделировании, поддерживаемые АпуЬ

§ю.

1.4.3. Этапы агентного моделирования в Апу1х^ю.

1.4.4.0ЬАР технология.

1.5.Выводы к главе 1 и постановка задачи диссертационной работы.

2. МЕТОДИЧЕСКИЙ ПОДХОД К РЕШЕНИЮ ПРОБЛЕМЫ СОЗДАНИЯ ПРОГРАММНОГО И ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ОПРЕДЕЛЕНИИ НАПРАВЛЕНИЙ РАЗВИТИЯ УГОЛЬНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ.

2.1. Предлагаемая концепция организации программного и информационного обеспечения и состав инструментальной среды.

2.2.Проектирование базы данных «Перспектива».

2.3. Модель оптимизации добычи и поставок угля для исследований направлений развития угольной промышленности.

2.4. Имитационная модель «Балансы» в исследованиях направлений развития угольной промышленности.

2.5. Проектирование информационно - программного комплекса для поддержки принятия решений при определении направлений развития угольной промышленности.

2.5.1. Требования к ИПК «Уголь».

2.5.2. Архитектура ИПК «Уголь».

2.5.3. Основные компоненты ИПК «Уголь».

2.5.4. Стандартизация форматов данных.

2.5.5. Пакет Ьрзо1уе для решения задачи ЛП в исследованиях направлений развития угольной промышленности.

2.6. Выводы к главе 2.

3.РЕАЛИЗАЦИЯ И ПРИМЕНЕНИЕ ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫХ СРЕДСТВ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ НАПРАВЛЕНИЙ РАЗВИТИЯ УГОЛЬНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ.

3.1.Реализация базы данных «Перспектива».

3.2. Реализация ИГЖ «Уголь» для поддержки принятия решений при определении направлений развития угольной промышленности.

3.3. Реализация агентной модели взаимодействия производителей и потребителей энергоресурсов с помощью AnyLogic.

3.4. Пример использования OLAP - анализа для исследования направлений развития угольной промышленности.

3.5. Технология проведения вычислительных экспериментов при определении направлений развития угольной промышленности.

3.6. Применение ИПК «Уголь» для проведения вычислительных • экспериментов в исследованиях направлений развития угольной промышленности.

3.7.Выводы к главе 3.

Актуальность темы. Актуальность темы определяется, с одной стороны, значимостью проблемы исследований возможных направлений развития угольной промышленности, а с другой стороны, необходимостью создания новых инструментальных средств для поддержки принятия решений при выполнении этих исследований.

Угольная промышленность - одна из ведущих отраслей топливно-энергетического комплекса (ТЭК) России. Уголь используется как энергетическое сырье для производства электроэнергии на теплоэлектростанциях, для отопления жилищ, а также как технологическое сырье (в виде кокса) в черной металлургии и химической промышленности (коксовые газы) для производства минеральных удобрений и пластмасс. Общие геологические запасы угля в России оцениваются в 4 трлн. тонн. В России сосредоточено 12% мировых запасов угля, Россия занимает четвертое место в мире (после Китая, США, Германии) по добыче каменного угля.

В исследованиях систем энергетики и топливно - энергетического комплекса России в целом важное место занимают исследования возможных направлений развития угольной промышленности. Существенный вклад в исследования угольной промышленности внесли работы A.B. Коллегаева, A.C. Астахова, Э.Г. Саратовского и др. В ИСЭМ СО РАН под руководством Б.Г. Санеева развитием этого направления занимались А.Д. Соколов, Г.В. Агафонов, JI.H. Такайшвили и др.

Исследования носят интеграционный многовариантный характер, т. е. исследователи, как правило, формируют множество вариантов исходных данных, рассчитывают их и выполняют анализ решений для каждого варианта.

Для исследований разрабатывались программно-вычислительные комплексы для разных поколений ЭВМ, которые сейчас, к сожалению, либо утрачены, либо перешли в категорию унаследованного программного обеспечения.

Развитие информационных технологий (ИТ) делает очевидной необходимость создания программного и информационного обеспечения, отвечающего требованиям современных ИТ, которое можно было бы легко модифицировать и адаптировать к изменяющимся условиям исследований, а также применения современных средств моделирования, например, системы агентного моделирования Апу1^ю.

Следует отметить, что существенный вклад в работы, связанные со структуризацией, хранением, обработкой данных, внесли К. Дж. Дейт, Е.Ф. Кодд, Дж. Мартин, П.П. Чен, В.В. Бойко, В.М. Савинков и др. Вопросы разработки объектно-ориентированного подхода к созданию программного обеспечения рассмотрены в работах Г. Буча, Дж. Румбау, Э. Гаммы и др.

Таким образом, актуальность темы определяется, с одной стороны, важностью содержательной задачи, а с другой, необходимостью разработки нового методического подхода и инструментальных средств поддержки принятия решений при определении направлений развития угольной промышленности страны и ее регионов.

Объектом исследования является информационная технология исследований направлений развития угольной промышленности страны и ее регионов.

Предметом исследования являются методы построения и интеграции программного и информационного обеспечения для поддержки принятия решений при определении направлений развития угольной промышленности страны и ее регионов.

Методами и средствами исследования являются методы системного анализа, методы проектирования современных программных комплексов, теория систем баз данных, методы имитационного моделирования, методы информационного моделирования и объектно-ориентированного проектирования и программирования.

Цель диссертационной работы: разработка методического подхода и инструментальных средств (программного и информационного обеспечения) поддержки принятия решений при определении направлений развития угольной промышленности.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Выполнить системный анализ предметной области и анализ существующих программных систем исследований в энергетике.

2. Провести анализ современных инструментальных средств моделирования, в том числе системы агентного моделирования АпуЬо§ю и свободно-распространяемых средств ОЬАР-анализа.

3. Обосновать необходимость создания инструментальной среды поддержки принятия решений при определении направлений развития угольной промышленности и выбор включаемых в нее инструментальных средств.

4. Выполнить проектирование и разработку базы данных «Перспектива» для исследований развития угольной промышленности.

5. Обеспечить возможности работы на основе базы данных с информационными моделями, связанными с основными используемыми математическими моделями: моделью оптимизации добычи и поставок угля, как для регионов, так и страны в целом, и имитационной моделью «Балансы» для прогноза востребованных объемов добычи и поставок углей для разных уровней административного деления страны.

6. Выполнить проектирование и реализацию информационно-программного комплекса (ИПК) «Уголь» для поддержки принятия решений при определении направлений развития угольной промышленности.

7. Разработать технологию вычислительных экспериментов (ВЭ) и провести ВЭ с использованием разработанного программного и информационного обеспечения и внешних средств инструментальной среды.

Научная новизна. Новизну составляют и на защиту выносятся следующие положения:

• Предложен новый методический подход к организации и разработке программного и информационного обеспечения поддержки принятия решений при определении направлений развития угольной промышленности, отличающийся тем, что вместо монолитного программно-вычислительного комплекса предлагается создать гибкую многокомпонентную инструментальную среду, интегрирующую как разработанные автором, так и внешние инструментальные средства.

2. Для построения ранее отсутствовавших базовых компонентов инструментальной среды (БД «Перспектива» и ИПК «Уголь») разработаны, с использованием современных информационных технологий и СА8Е-средств, модели данных и архитектура ИПК «Уголь».

3. Предложена новая технология проведения вычислительного эксперимента при определении направлений развития угольной промышленности, отличающаяся от ранее существующей тем, что она основана на применении предложенной инструментальной среды, в которой обеспечиваются совместное использование разработанных автором и внешних инструментальных средств.

Практическая значимость работы состоит в проектировании и реализации базы данных «Перспектива» и ИПК «Уголь», включающего следующие программные компоненты: компонент расчета показателей, компоненты формирования информационных моделей и обработки результатов расчетов. Разработанное программное и информационное обеспечение применяется в ИСЭМ СО РАН для исследований направлений развития угольной промышленности России и ее регионов.

Результаты диссертационной работы применены также при выполнении базового проекта СО РАН № IV.31.2.13 в рамках приоритетной программы исследований СО РАН, проектов по грантам РФФИ №10-0700264, №11-07-00192 и гранту Программы Президиума РАН № 2.29.

Личный вклад. Положения, составляющие новизну и выносимые на защиту, получены лично автором.

Апробация работы. Результаты работы докладывались и обсуждались на: III и IV Всероссийских конференциях «Винеровские чтения> (г. Иркутск, 2009, 2011 гг.); XIV, XV и XVI Байкальских Всероссийских конференциях «(Информационные и математические технологии в науке и управлении>, (г. Иркутск, 2009, 2010, 2011 гг.); XI и XII Международных конференциях «Computer Science and Information Technologies» (Греция, Крит, 2009 г., Санкт-Петербург, 2010 г.); XL конференции молодых ученых ИСЭМ СО РАН «Системные исследования в энергетике», (г. Иркутск, 2010 г.); а также семинарах кафедры «Автоматизированные системы» факультета кибернетики Иркутского государственного технического университета, посвященных аттестации аспирантов, и семинарах лаборатории «Информационные технологии в энергетике» в ИСЭМ СО РАН.

Публикации. По теме диссертации опубликованы 10 работ, из них 3 [13] в журналах, рекомендуемых ВАК РФ для опубликования научных результатов диссертаций на соискание степени кандидата технических наук.

В первой главе рассматривается область исследований энергетики и, как одно из важных направлений, прогнозные исследования развития угольной промышленности. Выделены основные факторы, определяющие сложность разработки соответствующего инструментария для исследований развития угольной промышленности.

Выполнен обзор существующих подходов к прогнозированию развития угольной промышленности, начиная с 1940-х гг., и современных подходов, используемых в ИСЭМ СОР АН для прогнозирования развития угольной промышленности.

Рассмотрены основные понятия имитационного моделирования, существующие подходы в имитационном моделировании, современное инструментальное средство имитационного (агентного) моделирования Апу1о§ю. Дан краткий обзор свободно распространяемых средств ОЬАР-анализа.

Во второй главе автором предложена новая концепция организации программного и информационного обеспечения поддержки принятия решений при прогнозировании развития угольной промышленности, базирующаяся на понятии инструментальной среды, под которой понимается совокупность инструментальных средств, включающей как разработанные автором, так и внешние (разработанные ранее и/или привлекаемые инструментальные средства).

Кроме разработанных автором средств программного и информационного обеспечения, для поддержки принятий решений при прогнозировании развития УП в состав инструментальной среды включены внешние инструментальные средства: система агентного моделирования АпуЬо§ю, средства ОЬАР-анализа и разработанное ранее для этих целей в ИСЭМ СО РАН Хранилище данных и знаний.

В третьей главе рассмотрены выполненная автором реализация программного и информационного обеспечения и применение инструментальной среды для поддержки принятия решений при прогнозировании развития угольной промышленности. Предложена новая технология проведения вычислительных экспериментов при прогнозировании развития угольной промышленности на основе инструментальной среды, в которой обеспечиваются автоматизация взаимодействия разработанных автором инструментальных средств и возможность совместного использования внешних инструментальных средств

В заключении приводятся основные результаты работы и ее практическая значимость.

Автор выражает глубокую благодарность своему научному руководителю, д.т.н. Л.В. Массель, а также старшему научному сотруднику ИСЭМ СО РАН, к.т.н. Л.Н. Такайшвили, за оказанную помощь в постановке задачи и выборе средств для ее решения, а также консультации в ходе выполнения работы.

3.7. Выводы к главе 3

В главе описаны результаты реализации и применения как разработанных автором, так и внешних инструментальных средств, включенных в инструментальную среду поддержки принятия решений при определении направлений развития угольной промышленности.

Рассмотрены реализация БД «Перспектива» и ИПК «Уголь». Приведены агентная модель конкуренции компаний-производителей энергоресурсов и пример применения инструментального средства ОЬАР-анализа.

Описаны результаты вычислительного эксперимента, выполненного с использованием разработанного автором программного и информационного обеспечения.

Обобщая изложенный материал, автор предлагает новую технологию проведения вычислительных экспериментов при определении направлений развития угольной промышленности на основе инструментальной среды, в которой обеспечиваются автоматизация взаимодействия разработанных автором инструментальных средств и возможность совместного использования внешних инструментальных средств

Делается вывод о том, что совместное использование разработанных автором и внешних инструментальных средств обеспечивает для исследователей большие удобства и возможности как при проведении ВЭ, так и при представлении и визуализации полученных результатов.

Дальнейшим развитием работы может быть автоматизация взаимодействия с внешними инструментальными средствами (например, включение в ИПК «Уголь» функций: подключение АпуЬо§ю или средств ОЬАР-анализа.

Заключение

В диссертационной работе получены следующие основные результаты:

1. Выполнен системный анализ предметной области и существующих программных систем исследований в энергетике. На основе проведенного анализа выявлена проблема создания программного и информационного обеспечения поддержки принятия решений при определении направлений развития угольной промышленности и сформулирована постановка задачи.

2. Выполнен анализ современных инструментальных средств моделирования, на основе которого обоснован выбор средств, подходящих для решения поставленной задачи, а именно, системы агентного моделирования AnyLogic и свободно-распространяемых средств ОЬАР-анализа.

3. Предложен новый методический подход к организации и разработке программного и информационного обеспечения поддержки принятия решений при определении направлений развития угольной промышленности, отличающийся тем, что вместо монолитного программно-вычислительного комплекса предлагается создать гибкую многокомпонентную инструментальную среду, интегрирующую как разработанные автором, так и внешние инструментальные средства.

4. Для построения ранее отсутствовавших базовых компонентов инструментальной среды (БД «Перспектива» и ИПК «Уголь») разработаны, с использованием современных информационных технологий и СА8Е-средств, модели данных и архитектура ИПК «Уголь», выполнены проектирование и реализация БД «Перспектива» и ИПК «Уголь».

5. Обеспечены возможности работы на основе базы данных с информационными моделями, связанными с основными используемыми математическими моделями: моделью оптимизации добычи и поставок угля, как для регионов, так и страны в целом, и имитационной моделью «Балансы» для прогноза востребованных объемов добычи и поставок углей для разных уровней административного деления страны.

6. Проверены возможности совместного применения, в рамках инструментальной среды: ИПК «Уголь», БД «Перспектива», системы агентного моделирования AnyLogic и свободно-распространяемого средства OLAP-анализа JMagallanes Olap and Report.

7. Предложена новая технология проведения вычислительного эксперимента при определении направлений развития угольной промышленности, отличающаяся от ранее существующей тем, что она основана на применении предложенной инструментальной среды, в которой обеспечиваются совместное использование разработанных автором и внешних инструментальных средств, проведены вычислительные эксперименты с использованием этой технологии.

Разработанное программное и информационное обеспечение передано в ИСЭМ СО РАН для применения при исследовании возможных вариантов развития угольной промышленности России и ее регионов.

Результаты диссертационной работы применены также при выполнении базового проекта СО РАН № IV.31.2.13 «Методические основы и инструментальные средства интеллектуальной поддержки исследований в энергетике» в рамках приоритетной программы исследований СО РАН № IV.31.2 и проектов по грантам РФФИ №10-07-00264, №11-07-00192 и гранту Программы Президиума РАН № 2.29.

1. Мелентьев J1.A. Системные исследования в энергетике, изд.2-е, доп. и перер. М.: Наука, 1983. - 456с.

2. Беляев JI.C., Санеев Б.Г., Филиппов СюПю и др. Системные исследования проблем энергетике. Под ред. Воропая Н.И. // Новосибирск: Наука. Сибирская издательская фирма РАН, 2000. 558с.

3. Мелентьев J1.A. Очерки истории отечественной энергетики. М.: Наука, 1987.-280с.

4. Садоский В.Н. Системный подход и общая теория систем: статус, основные проблемы и перспективы развития // Системные исследования. Методологические проблемы. М.: Наука, 1980. -С. 29-54.

5. Берталанфи JI. Общая теория систем критический обзор // Исследования по общей теории систем. - М.: Прогресс, 1969. - С. 23-83.

6. Новорусский В.В. Основы теории систем и системы логического управления // Новосибирск: Наука. Сиб. Предприятие РАН, 1997. 336с.

7. Моисеев H.H. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981.-466с.

8. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения сложных задач // Пер. с англ. -М.: Сов. Радио, 1990. 540с.

9. Массель JI.B., Болдырев Е.А., Горнов А.Ю. и др. Интеграция информационных технологий в системных исследованиях энергетики / Под ред. Воропая Н.И. Новосибирск: Наука, 2003. - 320 с.

10. Такайшвили JI.H. Особенности угольной промышленности, как объекта исследования в рамках ТЭК // Информационные и математические технологии в науке и управлении / Труды XIII Байкальской Всероссийской конференции. Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2008. - С. 313320.

11. Такайшвили Л.Н. Особенности вычислительного эксперимента исследования развития угольной промышленности в рамках ТЭК //

12. Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. -Иркутск: ИрГУПС, 2008. Спецвыпуск. - С. 64-69.

13. В.М.Зыков, А.И. Скрыль Основные результаты 10-летней реструктуризации угольных отраслей стран с переходной экономикой// Уголь. 2004.-№4, с.69-72.

14. Российский уголь электронный ресурс. -Режим доступа: http://www.rosugol.ru/

15. Угольная промышленность зарубежных стран (краткий обзор) Уголь, -2000, №9, с.68-69.

16. В.Д. Грунь, В.Е. Зайденварг, В.К. Килимник, Ю.Н. Малышев, В.н. Попов, A.A. Рожков. История угледобычи в России. М.: 2003 г., 480с.

17. Указ Президента от 9 марта 2004 г. № 314 «О системе и структуре федеральных органов исполнительной власти».

18. Мелентьев JI.A. Системные исследования в энергетике. Элементы теории, направления развития. М.: Наука, 1983. - 456 с.

19. Мелентьев JI.A. О формировании теории управления большими системами энрегетики . Изв. АН СССР. Энергетика и транспорт, 1969, №4 - с.3-15.

20. Мелентьев JI.A. Основные задачи оптимизации и управления в больших системах энергетики. Изв. АН СССР. Энергетика и транспорт, 1971, №2 - с.3-10.

21. Макаров A.A., Мелентьев J1.A. Методы исследования и оптимизации энергетического хозяйства. М.: Наука, 1973.

22. Агафонов Г.В., Санеев Б.Г., Соколов А.Д. и др. Методы и модели согласования иерархических решений. Коллективная монография. Новосибирск: Наука.- 1979.- 215 с.

23. Коллегаев A.B. Проблема рациональной подготовки и использования донецкого топлива. Вестник инженеров и техников, 1946, № 1, с. 15-17.

24. Астахов A.C. Линейное программирование в горном деле. М.: Недра, 1964.- 144 с.

25. Астахов A.C., Саратовский Э.Г. Методика выбора оптимальных вариантов при комплексном проектировании развития бассейнов и годовом планировании горного производства с помощью линейного программирования. М.: ИГД им. Скочинского, 1964. - 39 с.

26. Цветков Н.И. Использование метода математического моделирования при комплексном проектировании угольного бассейна. Уголь, 1967, №2, с.10-15.

27. Курносов A.M., Кудин И.Б. Безвариантный метод оптимизации комплексного проекта развития угольного бассейна. М.: 1969. - 20 с.

28. Оптимальное планирование на ЭВМ в угольной промышленности./ A.C. Астахов, Е.М. Гитин, Э.И. Гойзман и др. М.: Недра, 1971. - 304 с.

29. Методические положения оптимального отраслевого планирования в промышленности. Новосибирск: Наука, 1972. - 312 с.

30. Проблемы оптимального функционирования социалистической экономики/ Под ред. Н.П. Федоренко. М.: Наука. -1972 . - 566 с.

31. Основные методические положения по выбору развития угольных шахт и разрезов. М.: ЦНИЭИуголь МУП СССР. -1973.

32. Основные методические положения решения задачи оптимального перспективного планирования развития и размещения угольной промышленности на 1985-1990 гг. М.: ЦНИЭИуголь МУП СССР. -1973.

33. Основные методические положения оптимизации развития и размещения производства. М.: Наука. -1978. 271 с.

34. Методы и модели для исследования оптимальных направлений долгосрочного развития топливно-энергетического комплекса. Иркутск: СЭИ СО АН СССР.- 1977. - 90 с.

35. Оптимизации развития топливно-энергетического комплекса / Под ред. A.C. Некрасова.- М.: Энергоиздат.- 1981. -240 с.

36. Итеративное агрегирование и его применение в планировании / Под ред. JIM. Дудкина. М.: Экономика.- 1978. - 328 с.

37. Вахутинский И.Я., Дудкин JI.M., Макаров A.A. Алгоритм итеративного агрегирования для увязки системы плановых моделей отрасли. Автоматика и телемеханика.- 1973. № 10.- С. 149-160.

38. Пугачев В.Ф. Аппроксимационная схема многоступенчатого оптимального планирования народного хозяйства. В кн.: Методы оптимального планирования. Транспортные задачи. -М.: Наука.- 1965.

39. Мартынов Г.В., Пителин А.К. Экспериментальные исследования аппроксимационной схемы многоступенчатой оптимизации. Экономика и математические методы. Т.5, вып. 4.- 1969. - с.526-540.

40. Байбородин Н.Е., Макаров A.A. Один алгоритм блочного программирования. В кн.: Методы математического моделирования в энергетике. Иркутск: СЭИ СО АН СССР.- 1966.- С. 410-415.

41. Дудкин JIM., Ершов Э.Б. Межотраслевой баланс и материальные балансы отдельных продуктов. Плановое хозяйство.- 1965. № 5.- С. 5963.

42. Дудкин JI.M. Система расчетов оптимального народнохозяйственного плана. -М.: Экономика.- 1972.- 383 с.

43. Система моделей оптимального планирования. /Под ред. Н.П. Федоренко.- М.: 1975.-376 с.

44. Данциг Дж. Принцип разложения для задач линейного программирования. В кн.: Линейное программирование. Его обобщение и применение. М.: Прогресс.- 1966.- С.427-447.

45. Корнай И., Липтак Т. Планирование на двух уровнях. В кн.: Применение математики в экономических исследованиях. - М.: Мысль. Т.З.- 1965.- С.107-136.

46. Лэсдон Л. Оптимизация больших систем. М.: Наука, 1975.- 430 с.

47. Методы исследования и управления системами энергетики/ Л.С. Беляев, Н.И. Воропай, Ю.Д. Кононов и др.- Новосибирск: Наука, 1987. -370 с.

48. Медведева Е.А. Технологические уклады и энергопотребление. -Иркутск: Ротапринт, СЭМ СО РАН, 1994. 250 с.

49. Лоу A.M., Кельтон В.Д. Имитационное моделирование. 3-е издание // СПб.: Питер, Киев: BHV, 2004. 847 с

50. Рыжиков Ю. И. Имитационное моделирование. Теория и технология // СПб.:КОРОНА принт, 2004. 384 с.

51. AnyLogic электронный ресурс. Режим доступа: http://www.xjtek.ru/

52. Борщев Андрей. От системной динамики и традиционного ИМ к практическим агентным моделям: причины, технология, инструменты. -СПб, Санкт-Петербургский Гос. Политехи. Университет, 2004г. - 26 с.

53. Боев В. Д., Кирик Д. И., Сыпченко Р. П. Компьютерное моделирование: Пособие для курсового и дипломного проектирования. — СПб.: ВАС, 2011, —348 с.

54. Барсегян А. А., Куприянов М. С. , Степаненко В. В., Чолод И. И. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining. СПб.: БХВ -Петербург, 2004. 336 с.

55. Pentaho Business Intelligence электронный ресурс. - Режим доступа: http :// wiki .pentaho. org/

56. Mondrian электронный ресурс. -Режим доступа: http://mondrian.pentaho.com/

57. JMagallanes Olap and Report электронный ресурс. -Режим доступа: http://jmagallanes.sourceforge.net/

58. Агафонов Г.В., Соколов А.Д., Такайшвили JI.H. Моделирование развития угольной промышленности. Известия РАН. Энергетика. - №2. -2011.-С. 47-53.

59. Чинь Куанг Чунг. Информационная поддержка построения модели оптимизации поставок и добычи угля/ Труды XL конференции молодых ученых «Системные исследования в энергетике». Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2010.-С. 261-267.

60. Соколов А.Д., Такайшвили JI.H. Инструментальные средства для исследования угольной промышленности // Информационные технологии в науке и образовании // Труды Всероссийской конференции Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2002.- С. 116-121.

61. Trinh Quang Trung, Takayshvili L.N. Simulation model for research of Coal Industry development // Proceedings of International Workshop on Computer Science and Information Technologies (CSIT'2009), Crete, Greece, October 58, 2009, Vol. l,p. 85-90.

62. Gamma Е. Object-oriented software development based on ET++: Design patterns, class library, tools: PhD Thesis. University of Zurich: Institut fur Informatik, 1991. (In German).

63. Муртаф Б. Современное линейное программирование: Пер. с англ.- М.: Мир, 1984.-224 е., ил.76. lpsolve reference guide 5.5.0. 2003 электронный ресурс. -Режим flocTyna:http://lpsolve.sourceforge.net/

64. ILOG CPLEX® 2003 электронный ресурс. Режим доступа: http://www.ilog.com/products/cplex/

65. LINDO Systems Optimization Software электронный ресурс. - Режим доступа: http://www.lindo.com/

66. MPS формат электронный ресурс. Режим доступа: http://en.wikipedia.org/wiki/MPSformat/

67. Чен П. Модель "Сущность-связь" шаг к единому представлению о данных // СУБД - 1995. - №3. - С. 137-158.

68. Буч Г., Рамбо Д., Джекобсон А. Язык UML. Руководство пользователя: Пер. с анг. М. :ДМК, 2000. 432 с.

69. Атре Ш. Структурный подход к организации баз данных, М. : финансы и статистика, 1983. - 317 с.

70. Бойко В.В., Савинков В.М. Проектирование баз данных информационных систем. М.: финансы и статистика, 1989. - 351 с.

71. Вендров A.M. CASE технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем. - М.: Финансы и статистика, 1998.- 176 с.

72. Маклаков C.B. BPwin и ERwin. CASE-средства разработки информационных систем М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 1999 - 256 с.

73. Дейт К.Дж. Введение в системы баз данных. Шестое издание. Киев: Диалектика, 1998. -784 с.

74. Цикритзис Д., Лаховский Ф. Модель данных: Пер. с анг. М.: Финансы и статистика, 1985. - 334 с.

75. Мартин Дж. Организация баз данных в вычислительных системах. М. : Мир, 1980-662 с.

76. Тиори Т., Фрай Дж. Проектирование структур баз данных: В 2 кн. М.: Мир, 1985. - Кн. 1. -278 е.; кн. 2. - 320 с.

77. Возможность All Fusion Erwin Data Modeler 4.1 электронный ресурс. -Режим доступа: http://interface.ru/ca/erwin.htm.

78. Маклаков C.B. Создание информационных систем с AIIFusion Modeling Suite. M.: Диалог-МИФИ, 2003. - 432 с.

79. Массель Л.В., Такайшвили Л.Н., Чинь Куанг Чунг. Информационно-программный комплекс для исследований развития угольной промышленности России. Вестник ИрГТУ.- № 9(56).- 2011.- С. 6-11.

80. Брюс Эккель. Философия Java (Thinking in Java).- 3-е изд.- СПб.: Питер, 2003.-976 с.

81. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++. М.: Бином; СПб: Невский диалект, 1998. -560 с.

82. Монахов В.В. Язык программирования Java и среда NetBeans- 2-е изд.- СПб.: БХВ-Петербург, 2009.- 720 с.

83. JDBC API (JDBC Specification), электронный ресурс. Режим доступа: http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/jdbc/index.html

84. Java 2 Platform, Enterprise Edition Specification, электронный ресурс. -Режим доступа: http://www/oracle.com/technetwork/java/javaee/downloads/

85. The Java language specification, электронный ресурс. Режим доступа: http://download.oracle.com/javase/cmn/specindex.html

86. The Java Tutorial: A Practical Guide for Programmers, электронный ресурс. Режим доступа: http://download.oracle.com/javase/tutorial/

87. Helen Borrie The Firebird Book: A Reference for Database Developers 2004 1092 c.

88. Массель JI.В., Такайшвили Л.Н., Чинь Куанг Чунг. Имитационное моделирование в исследованиях развития угольной промышленности России. Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. -№3(31).-2011.-С. 232-237.

89. Системные исследования в энергетике: ретроспектива научных исследований СЭИ-ИСЭМ. Новосибирск: Наука, 2010. - 685 с.

90. Чинь Куанг Чунг. Возможности применения агентного моделирования в исследованиях углеснабжающих систем / Труды III Всероссийской конференции «Винеровские чтения», эл. издание. Иркутск: ИрГТУ, 2009.

91. Чинь Куанг Чунг. Возможности применения агентного моделирования в исследованиях конкуренции компаний производителей энергоресурсов, Труды IV Всероссийской конференции «Винеровские чтения». - Иркутск: ИрГТУ, 2011. - С. 309 - 313.