автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.16, диссертация на тему:Разработка методов и моделей решения проблемы устойчивости горных агроландшафтов

^ #

4 . V

"О На правах рукописи

/

КАСЛЕВ Борис Су.тганович

РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ РЕШЕНИЯ ПРОБЛЕМЫ УСТОЙЧИВОСТИ ГОРНЫХ АГРОЛАНДШАФТОВ

Специальность : 05.13.16 - Применение вычислительной техники, математического моделирования и математических методов в научных исследованиях

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Москва- 1998

Работы выполнена в Кабардино-Балкарской государственно!'! сельскохозяйственной академии.

Научный консультант - академик РАЕН, доктор технических на\к. профессор Л.М. Рекс.-

Официальные оппоненты:

Ведущая организация - Кабарднно - Балкарский НИИ прикладной математики и автоматизации

диссертационного совета Д%.02.МАИ.09 при Международной академии информатизации по адресу 103009. Москва.Тверская ул.,5/6.

Отзывы направлять по адресу: 103045.Москва К-45,а/я29.Кофанову Ю.Н.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МАИ

доктор технических на\ к.профессор Зарудный Д. П.; доктор экономических наук.профессор Лукьянов Б.В доктор технических на> к.профессор Исмаилов Г.Х.;

Защита состоится £ 2 '-¿/у^ ¿'.у./ 1998 г. в 1

30

'часов на заседании

Автореферат разослан

1998 г.

Ученый секретарь диссертационного совета-

к.т.н..доцент

П.П. Мчхлынин

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. В последние годы обострились проблемы устойчивого развития и управления ресурсным потенциалом горных территорий. В тоже время характер процессов организационного управления стал изменяться, поскольку в конце 70-х годов вычислительная аппаратура стала доступной более широкому кругу людей. Появление класса персональных компьютеров заложило большие возможности кардинальных изменений в нашем обществе и в первую очередь в экономике и образовании. В этой связи определенный интерес представляет вопрос реализации указанных возможностей в аграрном секторе экономики, в частности, его предприятий (с разными формами собственности), выпускающими сельскохозяйственную (с/х) продукцию. Такое предприятие будем далее называть кратко-хозяйство. Трудности применения в отрасли компьютеров были связаны с отсутствием в хозяйствах возможностей их установки из-за громоздкости и дороговизны. Надо отметить, что отдельные задачи хозяйства решали в территориально удаленных вычислительных центрах. В связи с этим возникла необходимость в создании новой компьютерной технологии ведения хозяйства на базе персональных компьютеров, установленных на территории хозяйства.

В становление новой информационной технологии внесли весомый вклад своими работами ряд ученых: В.М. Глушков, Г.С. Поспелов, Д.А. Поспелов, Э.В. Попов, В.Ф. Хорошевский, Е.И. Ефимов, М. Минский, Н. Нильсон, Т. Виноград, Р. Уинстон, Дж. Мартин, Дж. Дайер и другие. Исследования отдельных проблем машинного варианта ведения хозяйства неоднозначно проводились в большом числе различных научно-производственных коллективов в Москве, Ленинграде, Киеве, Риге, Львове и многих других городах. Большой вклад в применение в с/х отрасли математических методов, основанных на использовании компьютеров, внесли М.Е. Браславец, И.Г. Попов, Р.Г. Кравченко и др. И.С. Шаболов обосновал десять принципов программирования урожая. В числе этих принципов отмечено использование ЭВМ для определения оптимального варианта агротехнических комплексов, обеспечивающих получение высокого урожая.

В ходе этих исследований были разработаны, прошли экспериментальную проверку и показали высокую экономическую эффективность некоторые задачи внутрихозяйственного анализа и планирования. Разработаны автоматизированные рабочие места (АРМ) специалистов хозяйства и отдельные пакеты программ.

Актуальность исследований связана с тем, что для обеспечения эффективности компьютерных технологий недостаточно иметь отдельно разработанные разрозненные задачи. Необходима разработка научных основ надежного информационного обеспечения принятия решений с учетом аномальной динамики агро-ландшафтов в условиях возрастания объемов сельскохозяйственного производства. С другой стороны в хозяйстве, например, в лице фермера, нужно обеспечивать принятие решений и при отсутствии специалистов высокой квалификации.

Предметом исследований было изучение и методическая разработка структурного состава, программных средств и технологии ведения хозяйства с учетом почвенных условий, техники и трудовых ресурсов.

Целью исследований являлась, обоснование методологии исследования причин нарушения устойчивости агроландшафтов и разработке основных направлений использования новых информационных технологий для совершенствования процес-

сов принятия решений влияющих на параметры устойчивости определенного типа агроландшафтов.

Основные задачи исследования состояли в следующем:

1. Разработать структуру проблемы устойчивости горных агроландшафтов.

2. Исследовать факторы влияющие на выход сельскохозяйственного, продукта и параметры устойчивости соответствующего типа агроландшафта.

3. Разработать методику сравнительной оценки влияния .факторов на результаты производства сельскохозяйственного продукта.

4. Оценить и структурировать потери сельскохозяйственного производства от аномальных явлений агроландшафтов возникших на основе неподготовленных решений в хозяйстве.

5. Исследовать возможности снижения потерь от аномальных явлений, как реализацию резервов снижения издержек процессов принятия решений.

6. Разработать концепцию создания информационно-советующей системы как продукта реализации новой информационной технологии в сельском хозяйстве.

7. ■ Разработать комплекс математических моделей реализующих элементы новой информационной технологии развития улучшений в хозяйстве.

8. Разработать методику создания, внедрения и развития новых информационных технологий в хозяйстве с учетом специфики горных агроландшафтов.

Методы исследований состояли в изучении литературы и опыта отечественных и зарубежных ученых, а также в организации экспериментов и исследований в хозяйствах как рентабельных так и убыточных.

Кроме того применялись методы исследования, опирающиеся на использование теории системного анализа, теории проектирования информационных и вычислительных: систем, теории системного программирования и экспертных систем принятия решения.

Основная рабочая гипотеза состоит в том, что машинный вариант ведения хозяйства на основе созданного методического и программного обеспечения переводит на новый уровень качество и результативность принимаемых решений.

Достижение полученных результатов основывается на следующих основных научных положениях, выдвигаемых на защиту:

1. Постановка проблемы устойчивости горных агроландшафтов и методология ее исследования.

2. Методика определения определения степени влияния факторов на выход сельскохозяйственного продукта и изменение параметров устойчивости агроландшафта. • . .

3. Результаты аналитических исследований зависимости параметров функционирования хозяйства от качества принимаемых решений относительно определенных типов агроландшафтов.

4. Методология совершенствования процессов ведения хозяйства за счет снижения потерь ох аномальных ситуаций.

5. Концепция и методика создания и внедрения в хозяйстве информационно-советующей системы как средства развития улучшений в производстве сельскохозяйственного продукта.

6. • Комплекс новых информационных технологий ведения хозяйства для определенного типа агроландшафтов горных территорий.

Научная новизна выполненных исследований состоит в разработке теоретических положений и методологии исследования влияния процессов принятия решений на устойчивость горных агроландшафтов, выявлении скрытых резервов развития улучшений хозяйства за счет снижения потерь от аномальных ситуаций. Новизна представлена в теоретическом, аналитическом и прикладном аспектах.

Теоретический аспект:

- на основе системного подхода исследованы факторы, влиящие на устойчивость состояний агроландшафтов в ходе производства сельскохозяйственного продукта; определены и классифицированы типы агроландшафтов с целью разработки соответствующих природоохранных мероприятий, направленных на поддержание экологического баланса территории;

- введены понятия базовых ситуций (ПЛАН,АНОМАЛИЯ,РАЗВИТИЕ) в процессе планирования, производства и возникновения аномалий влияющих на эффективность производства в хозяйстве;

- определены и исследованы факторы: ЧЕЛОВЕК, ИНЖЕНЕРНАЯ СИСТЕМА, МАТЕРИАЛ, СРЕДА, ИНФОРМАЦИЯ, МОДЕЛЬ, ВРЕМЯ, УПРАВЛЕНИЕ, влияющие на параметры устойчивости агроландшафтов и результаты сельскохозяйственного производства;

- введены и определены понятия: "нормативный паспорт участка" и "карта воспроизводства стада"; разработаны положения их оценки;

- определены типы и подтипы агроландшафтов, характерные для горной местности, особенности влияния горных условий на параметры устойчивости определенного агроландшафта;

- разработана методика оценки влияния факторов на устойчивость агроландшафта и результаты производства на уровне хозяйства;

- выявлены резервы снижения издержек управления, заключающиеся в снижении потерь от аномальных явлений путем разработки и внедрения новой информационной технологии принятия решений;

- разработана концепция создания системы новых информационных технологий с учетом определенного типа агроландшафта.

Аналитический аспект:

- исследованы базовые информационные процессы ведения хозяйства и выявлены некоторые параметры их устойчивого функционирования;

- оценены и структурированы потери от аномальных явлений в агроланд-шафтах и объемы информации по факторам, влияющим на выход продукта;

- определены пути совершенствования процессов ведения хозяйства за счет снижения потерь от неподготовленных решений.

Прикладной аспект:

- разработана модель характеристик агроландшафта, позволяющая учитывать ландшафтно-технологические ограничения на производство определенного вида сельскохозяйственных культур;

- разработана методика применения математических методов анализа структуры производственных подразделений в хозяйстве, динамики развития хозяйства с учетом взаимодействующих отраслей;

- разработана методика создания и внедрения в хозяйствах с учетом специфики горных агроландшафтов систем новых информационных технологий;

- проработаны вопросы развития кадровой подготовки системы ведения хозяйства с учетом новых информационных технологий;

- выполнена прогнозная оценка развития сельскохозяйственного производства на уровне хозяйства;

- на основании полученных результатов теоретических исследований и методологических положений разработана информационно-советующая система ведения хозяйства, представляющая собой программно-технический комплекс алгоритмов и программ на базе компьютера типа IBM PC , ориентированного на практическое применение в хозяйстве в качестве инструмента принятия решений.

Практическая значимость выполненных работ прежде всего состоит в создании программных средств информационно-советующей системы ведения хозяйства на базе персонального компьютера и, созданные к нему инструкции, которые могут получить внедрение в хозяйствах Кабардино-Балкарии и других горных регионах России. В основу этих разработок легли принципы и технологии систем искусственного интеллекта и, в частности, экспертных систем.

Объектом исследований являлась технология формирования процессов принятия решений, влиящих на устойчивость определенных агроландшафтов. Апробация работы. Основные положения и результаты докладывались на заседании отдела ВЦ АН России (1991); лаборатории системного анализа НИИ ГиМ им. Кос-тякова (1991, 1992, 1993); на международной конференции (1992, Новосибирск); на международных конференциях EWHCL93, EWHC-96 (1993, 1996); на научно-исследовательском семинаре по современному анализу и информатике (1996, Нальчик) в НИИ прикладной математики и автоматизации; на Всероссийской конференции по биотехнологии (1996, июль, Ставрополь); на научно-производственной конференции, посвященной 75-летию ГС/Х университета (1995, Владикавказ); на научно-производственных конференциях КБГСХА (1995, 1996, Нальчик); на межгосударственной учебно-методической конференции (1992, Кострома); на Всероссийской научно-практической конференции по природно-ресурсному потенциалу горных и предгорных регионов России (1996, Владикавказ); на межреспубликанской научно-практической конференции (1997, Краснодар); на семинаре кафедры информатики (1996-1997, КБГСХА, Нальчик).

Публикации. Концепции, научные, методические и учебные материалы опубликованы в монографии и более 40 статьях и тезисах докладов, список которых приведен в конце реферата.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, шести глав, заключения, списка литературы, приложений. Основное .содержание включает 316 страниц машинописного текста, 62 рисунка и 32 таблицы. Список использованной литературы из 164 наименований. В приложении приводятся акты о внедрении результатов работы.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы и дана общая характеристика диссертационной работы. Первая глава, состоящая из пяти параграфов, посвящена описанию основных структур ведения хозяйства-фермы. Рассматривается специфика ведения сельскохозяйственного производства в рамках организационной структуры - хозяйства. Определяется понятие машинного варианта ведения хозяйства. Проводится критический анализ состояния и целей развития хозяйства. Выделяются факторы, влияющие на выход продукции, обсуждается методика исследования этих

факторов. С точки зрения природного происхождения основными зонами Северного Кавказа являются горные, предгорные и равнинные зоны с определенными типами, подтипами, родами и видами ландшафтов. В результате разнообразной хозяйственной деятельности выделяются антропогенные ландшафты.В связи с этим для поддержания горных экосистем нужны компенсаторные механизмы, которые могут быть созданы на основе оценок антропогенных нагрузок. Разработка природоохранных мероприятий, направленных на улучшение экологической ситуации, обуславливают необходимость классификации антропогенных ландшафтов, выбрав в качестве ведущего лризнака-вид хозяйственной деятельности (табл. 1.1). Ландшафты отличаются степенью нарушенное™ естественных ландшафтно-экологических связей. Наиболее глубокие изменения наблюдаются в ландшафтах подтипа 1.1.

Таблица 1.1. Классификация агроландшафтов.

Тип Подтип

1. Агроландшафты 1.1. ландшафты пахотных земель 1.2. ландшафты сенокосов 1.3. ландшафты пастбищ 1.4. ландшафты залежей 1.5. ландшафты садов 1.6. ландшафты виноградников

Горные, предгорные и равнинные зоны региона с точки зрения сельскохозяйственного использования обладают различным агроэкологическим потенциалом. Поэтому они в разной степени подвержены антропогенным воздействиям. Сильно расчлененный рельеф препятствует многим формам хозяйственной деятельности и выбору основного направления аграрной деятельности. Поступление солнечной инсоляции на разные зоны неодинаковое. В условиях равнины поступает, более 53 ккал/см2 за год, предгорная зона "получает" около 47 ккал/см2, а горная зона около 39 ккал/см2. Приход радиации при этом обуславливается не только высотой солнца, состоянием атмосферы и т.д. Влияние оказывают также рельеф местности, высота над уровнем моря, характер формирования облаков. Анализ гидротермических условий показывает, что степень годичных флюктаций фитомассы зависит от атмосферных осадков, их количества и распределения, которые сильно варьируют по сезонам года. Более стабилен среднегодовой температурный режим, и его воздействие на колебания фитомассы менее значительно. Амплитуда климатических показателей существенно влияет на образование почвы и растительного покрова.

Почва как важнейший компонент агроэкосистемы по своей природе динамична, ее характеристики неустойчивы во времени, а параметры ее функционирования не способны сами по себе выходить на стационарный режим без санитарно-мелиоративных мероприятий. Из всех форм деградации почв водная и ветровая эрозии остаются наиболее масштабными и охватывают практически все зоны земледелия Северного Кавказа. На значительных площадях горной и предгорной зон в результате эрозионных процессов частично или полностью разрушен верхний слой почвы. Вследствие редуцирования почв содержание элементов минерального питания снизилось на 25-60%, а ежегодные потери почвы в результате водно-ветровой эрозии колеблются в среднем около 25-30 тонн с гектара. Вместе с почвой при этом

отчуждается около 1 тонны гумуса, теряется 25-26 кг. фосфора, 36-40 кг. калия и другие жизненно важные для растений элементы. Если учесть, что запасы гумуса на склоновых землях незначительны(100-300 тонн на га), то ежегодные потери 1- 2 тонны приведет к его полному исчезновению.

По изложенным фактам следует отметить, что исследования экологических функций почв определенного ландшафта можно рассматривать как фундаментальную проблему устойчивости агроландшафтов. Агроландшафты с нарушенной экологической функцией почв не обепечивают общий экологический баланс территории, но обеспечивают следующие разрушительные процессы:

- связанные с состоянием почвы как физического тела (смыв, дефляция, оползни и т.д.);

- вызванные утратой плодородия (разрушение структуры, деструкция гумуса

и др.);

- деградации ландшафта в целом

Из многообразия проблем горного земледелия выделены две:

- инвентаризация земель с целью оптимизации антропогенной нагрузки и направленного изменения их продуктивности;

- разработка новых информационных технологий принятия решений в ходе ведения хозяйства.

В настоящее время не существует разработанной системы мониторинга горных почв и кормовых угодий. Отметим, что мониторинг горных почв и пастбищ имеет ряд специфических особенностей. Они заключаются в том, что в горах на небольших расстояниях в зависимости от экспозиции, форм и крутизны склонов, высоты над уровнем моря, обеспеченности теплом и влагой, почвообразующих пород и почв меняются типы растительности и их продуктивность. Меняются и механический состав почв, их химические и физические свойства, не одинакова и их противоэрозионная устойчивость. Поэтому требуется дифференцированный подход при организации почвенно-климатического мониторинга горных ландшафтов.

Одной из новых форм реализации таких подходов является разработка нормативного паспорта участка (НПУ), в котором формируются по определенной методике ряд характеристик участка СГаблица 1.2). С помощью выделенных факторов - ЧЕЛОВЕК;- ИНЖЕНЕРНАЯ СИСТЕМА; -МАТЕРИАЛ. -СРЕДА; -ВРЕМЯ; -ИНФОРМАЦИЯ; -МОДЕЛЬ;-УПРАВЛЕНИЕ (сокращение ЧИМСИМВУ), влияющих на выход сельскохозяйственного продукта описывается схема функционирования хозяйства (рис. 1.1).

Приводятся модели ограничений на указанные факторы. В общем виде процесс ведения хозяйства охватывает сферу производства ПРОДУКТА, общественные отношения и природу. Сфера производства является основой функционирования хозяйства, в которой принимают участие перечисленные выше факторы. Природная Среда обеспечивает поступление сырья в процессе производства и необходимых жизненных условий обитания растений и животных. Политическая Среда влияет на стабильность и целенаправленное развитие улучшений хозяйства. Экономическая Среда ускоряет или затормаживает процессы функционирования хозяйства.

Фактор ИНЖЕНЕРНАЯ СИСТЕМА выступает с одной стороны как орудие труда, осуществляющее переработку и активизирующего процесс функционирования. С другой стороны, обеспечивает строительство, накопление орудий труда, вследствие чего возможно расширение производства.

Таблица 1.2. Формальная стуктура паспорта участка.

НОРМАТИВНЫЙ ПАСПОРТ УЧАСТКА №_

параметр форма представления значение

1. Площадь га

2. Уклон градусы

3. Форма рельефа,экспозиция рисунок

4. Высота над уровнем моря метры

5. Сумма полож .температур град.О1

6. Годовая сумма осадков,ГТК мм

7. Средняя год.температура град.С0

8. Колич .световой энергии ккал/см2

9 .Тип почвы справочник

10. Плотность почвы г/см1

11. Влажность почвы в % от лолев.влаг.

12. Мощность пахотного слоя см

13. Каменистость низкая,средняя,высокая

14. Засоренность низкая,средняя,высокая

15. Колнч.скотобойиых тропинок нат.число

16. Культура-предшественник справочник

17. Содержание гумуса %

18. Кислотность рН

19. Азот мг/100 г почвы или %

20. Фосфор

21. Калий

22. Кальций

23. Магний

24. Сера и

25. Бор

26. Кобальт

27. Марганец

28. Медь

29. Молибден

30. Цинк

31. Железо и^р

МАТЕРИАЛЫ, участвуя в производстве ПРОДУКТА, как предметы труда, подвергаются переработке. Фактор ЧЕЛОВЕК активизирует орудия труда и управляет процессом производства. Фактор ВРЕМЯ в отличие от остальных факторов является объективно независимым. Параметризация этого фактора сводится к двум видам: I - текущий момент времени, - некоторый временной интервал. Сам с/х ПРОДУКТ обеспечивает потребление, связи хозяйства с внешним миром, создает и поддерживает жизненную среду, в которой функционирует хозяйство. Участвует в организации временной связи с будущим, создавая сооружения, дороги, перерабатывающие предприятия и т.д.

1. Ограничения по фактору ЧЕЛОВЕК выражают использование наличных трудовых ресурсов в хозяйстве, с учетом дополнительно привлекаемых со стороны в наиболее напряженные периоды:

~~ х' — А[ , (< 6 /,? £ Т), здесь - затраты труда ¡-го вида на

Уе/

единицу отрасли j;

А' - трудовые ресурсы в период I; Х] - объем работ по ]-ой отрасли; Х- -

объем работ вида 1 в период I; Т - множество периодов работ. 2. Ограничения по загрузке фактора ИНЖЕНЕРНАЯ СИСТЕМА:

(1 е Ь)

£>(/ - норматив затрат машинносмен к-ой инженерной системы на производство единицы 1-го вида конечной продукции или промежуточного продукта; х'к1 -объем производства 1-го вида продукта в 4'- период; НК - ресурс машинносмен на

единицу новой инженерной системы к-го вида в период »*; В'к - наличный ресурс

машинносмен действующей инженерной системы; "Г- множество индексов периодов поступления и выхода ПРОДУКТА.

3. Ограничения по использованию сельхозугодий:

£ аах] + 2]ашхш ^ А. Х>; * "Л . р" ^

Здесь X;

- площадь возделывания ^ои культуры^ Лш -

размер обрабатываемой площади ¡-го вида способом и; А1 - наличный размер ¡-го вида с/х угодий; й-, аш

коэффициенты, принимающие значения ±1; оу - коэффициент удельного веса ллоща-

П н т>В

ди посева з-и культуры в площади пашни; г^ , г^ - предельные размеры площадей

посева. Предложена модель состояния почвенного массива хозяйства (ПМХ). Массив почв может находиться в п - состояниях 8|, Б:, ..., Бп. Это состояние отражает набор таких параметров, как процент содержания гумуса, наличие основных элементов питания растений азот, фосфор, калий и т.д. Через определенное время производится инвентаризация земель, оценка состояния почв. На основе этой оценки запускается процесс принятия решения о том, в каком объеме, когда й как проводить мероприятия по рациональному ведению хозяйства с учетом состояния почв. Эти мероприятия обозначим как управление №, где к - номер мероприятия выбираемого в состоянии (к = 1,2,...,01). Мера близости состояния Б) к оптимальному состоянию Б* т.е., в В* значения параметров лежат в интервале благоприятных для данных почв пределах. Эту меру обозначим как ёф.Б*). При обозначении <Зки имеется в виду, что мероприятие к переводит почвенный массив из состояния 1 в состояние при величине с1. Переход из одного состояния в другое может происходить и под влиянием случайных факторов, вероятность которых будет р1у > 0. Если

эксплуатация земельного массива ведется в течение I - лет, то состояние почвы должно удовлетворять правилу: \\Л(0) = Гф), т.е. полный доход от эксплуатации массива должен быть соизмерим с некоторой функцией стоимости почвенного массива в состоянии Б*. Если переход из состояния 1 в состояние ] не зависит от поведения системы в прошлом, то процесс считается марковским. Минимизацию суммарных отклонений расстояний от 5* сводим к решению реккурентного уравнения:

п

\¥;(1+1)=тахР1(') + ^¡Гр0Щ1)],

./=1

к X""1 к

здесь - суммарный выигрыш за 1 лет, О ( = - У. Ру "у ■

7=1

Раскрывается понятие "машинного варианта" ведения хозяйства. Формируется это понятие как реализация нового высокопродуктивного технологического звена деятельности человека и компьютера, позволяющего накапливать и искать необходимые данные в базе знаний для принятия обоснованных решении. На необходимость разработки методики машинного варианта ведения хозяйства указывают три причины:- быстрое устаревание информации; - частое изменение приоритетов деятельности; - социальные и общественные условия, влияющие на принятие решений. Приведены графовые модели факторов, влияющих на выход продукта. Поскольку факторы одного и того же наименования могут иметь различия в своих характеристиках вводится понятие - общий эффект фактора (ОЭФ), в целях возможности сравнения параметров одноименных факторов. Тогда каждый фактор представляется деревом характеристик. Каждому такому дереву ставится а соответствие словарь терминов, позволяющих формализовать содержательные знания, влияющие на ОЭФ. В модели характеристик фактора ЧЕЛОВЕК анализ предусматривает разбиение знаний на две области. Эти оценки предположительно устанавливают, насколько этот индивид влияет на ОЭФ, а с другой стороны просто соответствует данной профессии. Анализ фактора ИНЖЕНЕРНАЯ СИСТЕМА (ИС) проводится на уровне машины, механизма, устройства или технологической линии. Трудно разработать модель характеристик ИС на уровне хозяйства. Поэтому ввод количественной характеристики фактора на уровне описания машины или механизма все же дает представление об уровне технической оснащенности хозяйства. Как самая активная часть основных производственных факторов ИС выражает отношение в целом общества к природе и является одним из важнейших элементов его производительных сил. С ростом энерговооруженности труда возрастает производство валовой продукции на единицу земельной площади. В связи с этим в модели характеристик фактора ИС вводятся характеристики энергетической мощности (в л.с.), например, на 100 га посевной площади и энергетической мощности на 1 работника. Перечень интересующих нас задач принятия решений требует учета в модели характеристик стоимости ИС по отношению к тем же единицам измерения, т.е. на 100 га сельхозугодий и на среднегодового работника (в тыс. руб.). Решение проблемы обоснования состава ИС для конкретного хозяйства не исчерпывается включением в модель характеристик типа машин, устройств и их параметров. Например, при расчете потребности по тракторам общего назначения требуются данные из технологических карт (виды работ, объемы, производительность и т.д.) поэтому здесь просматривается существенная связь ИС с фактором информация.

Рис. 1.1. Схема основных процессов функционирования хозяйства.

При решении задач оптимизации парка ИС возникают связи ИС с фактором МОДЕЛЬ. На нормативы потребностей определенных марок техники в ИС хозяйствах оказывают влияние природно - климатические зоны. Так, например, в Кабардино-Балкарии, отличающейся исключительно пестрым почвенным покровом, имеет распространение 21 тип почвы, образующий более 700 разновидностей. Встречаются хозяйства, где распространены более 100 разновидностей почвы.

Поэтому в модели характеристик ИС должна отражаться связь с фактором СРЕДА. В условиях применения мелиораций в хозяйстве происходит усложнение организации и функционирования самой инженерной системы. Однако, на мелиорируемых землях в данном случае инженерная система осуществляет корректировку погодных и климатических условий, это приводит к обратному воздействию в свою очередь на фактор СРЕДА.

Такое обратное воздействие приводит к изменению технологической цепочки выращивания урожая.

Под фактором МАТЕРИАЛ понимается материальный ресурс, стоящий на входе хозяйства. В зависимости от участия в процессе производства выделяются три вида ресурсов:

- основное производство, включающее семена, удобрения, средства защиты растений, корма, медикаменты, топливно-энергетические ресурсы и т.д;

- предметы обслуживания основного производства, потребляемые на транспортных, ремонтных, вспомогательных работах, на объектах хранения;

- организация производства (почтовые, типографские, телефонные и др.)

Анализ фактора СРЕДА показывает, что это та окружающая хозяйство обстановка, состоящая из объектов внешнего мира, но не вошедшая в понятие остальных факторов. В качестве элементов такой среды выделим политическую, социальную, экономическую , техническую и природную среды. Политическая и социальная среда формируют обобщенный заказ общества хозяйству. Все внешние связи, а также внутрихозяйственные происходят в некоторой экономической среде, которая отражает существующие экономические отношения. Относительно технической среды следует понимать, что фактор ИС отражает техническую оснащенность хозяйства. А техническая среда - указывает на условия, в которых функционирует ИС. Такие условия складываются из наличия портов, дорог, подъездных путей, складов, различных сетей и т.д. Природная среда является основой всей деятельности хозяйства.. Составляющие этой Среды: - климат; - почва; - гидротехнические, инженерно-геологические, морфометрические и биологические условия.

В ходе анализа фактора ИНФОРМАЦИЯ для нас существенным является тот факт, что недостоверность или неполнота информации может приводить к неверному пониманию истинного положения дел и, как следствие, к возможности принятия неправильных решений ведения хозяйства. Здесь мы сталкиваемся с необходимостью оценки качества и количества полученной информации. Для выработки оценок обратим внимание на взаимосвязь пары объектов - источника и потребителя информации. Источниками информации в хозяйстве, прежде всего, являются природные объекты - люди, животные, растения, поля, а также машины, определенные технологические процессы. В качестве ПОТРЕБИТЕЛЕЙ информации в хозяйстве выделяются такие объекты: люди, животные, растения. Приведено распределение объемов информации по этим факторам (Рис. 1.2). По этому распределению предполагается следующее: более значительные объемы информации по факторам СРЕДА, ИНЖЕНЕРНАЯ СИСТЕМА, МАТЕРИАЛ объясняются подходом к организации хозяйства, ориентированного на ручные методы ее обработки.

Сравнительно низкие объемы информации по остальным факторам можно объяснить отсутствием методов ведения хозяйства, в которых эти данные могли бы применяться. Выделение в анализе фактора ВРЕМЯ связано с необходимостью учета влияния этого фактора на три процесса: технологический, обработки данных. принятия решений. В общем случае ВРЕМЯ понимается независимым фактором. Поэтому речь может идти лишь о зависимости остальных факторов от фактора времени. Временной норматив определяется как регламентированные затраты времени на выполнение единицы нормируемого технологического процесса производства, обработки данных или принятия решения в условиях, формирующихся остальными факторами. В ходе анализа фактора УПРАВЛЕНИЕ, обозначим через

X - характеристики (входов) воздействия всех факторов на объект управления, которым является ПРОДУКТ деятельности хозяйства. Пусть Y - характеристики (выходов) состояния ПРОДУКТА. Зависимость У от X можно изобразить графически, а также в виде формулы Y = F(x).

Объем в Мгб

3230282624222018161412108642-

Ф1

Ф2

ФЗ

Ф4

Ф5

Ф6

Ф7

Ф8

ФАКТОРЫ

Рис. 1.2. Распределение объемов информации в хозяйстве:

Ф1-человек; Ф2-инж.система; ФЗ-материал; Ф4-среда; Ф5-информация; Фб-модель; Ф7-время; Ф8-управление.

В системе ФАКТОРОВ выделяется субъект, который ставит цели, реализуемые посредством фактора УПРАВЛЕНИЕ. Субъект является источником цели и находится под влиянием факторов X, а также на него влияют и состояния характеристик У - ПРОДУКТА. ЦЕЛЬ УПРАВЛЕНИЯ возникает в случае принятия,решения субъектом-изменить ситуацию, сложившуюся на объекте. Так, если субъект в ходе изучения рыночного спроса принимает решение по производству нового вида сельхозпродукции, то ЦЕЛЬ, в данном случае, представляет собой набор мероприятий, а управление- это процедуры выполнения этих мероприятий. В общем случае целей можно формулировать несколько, и язык описания целей может не совпадать с языком, характеризующим состояние выходов объекта управления. В этом случае необходим некоторый преобразователь Р,, Ру,с помощью которых осуществляется перевод целей субъекта на язык состояний объекта и обратно. В особенности это проявляется при множестве целей, а также наличие целей, зависящих от фактора ВРЕМЯ или изменяющихся целях в многоэтапном производстве. Во всех этих случаях издержки списываются, как правило, на фактор УПРАВЛЕНИЕ. Под этим фактором будем понимать алгоритмы и средства обработки информации, принятие решений и процедуры их реализации, объединенные для достижения поставленных целей управления объектом. Система факторов ЧИМСИМВУ окружает процесс

производства продукта, формируя с помощью преобразователей Рх и Ру информацию о состоянии входов и выходов объекта. Существует еще и ненаблюдаемое возмущение В, которое мы измерить никак не можем.

Во второй главе разработаны статистические, динамические, стохастические и нечеткие методы описания новых задач организации ведения хозяйства. В наиболее распространенных случаях для решения задач здесь используются уже готовые, типовые модели линейного программирования. Однако математический оптимум одной целевой функции не всегда удовлетворяет Лицо, Принимающее Решение (ЛПР), который все же старается учитывать дополнительно многочисленные организационные, экономические, технологические условия.. Семейство вариантов можно получить двумя способами:

1. Задав интервалы допустимых значений в ограничениях исходной задачи. Решая задачу в пределах этого интервала получают различные решения, которые запоминаются для дальнейшего сравнения.

2. Организовав специальный вид матрицы исходных коэффициентов - в результате чего получают альтернативные решения (значение целевой функции не меняется) при одних и тех же ограничениях.

Семейство решений в обоих случаях охватывается некоторой матрицей

|. Принятие решения в этом случае представляет собой выбор одного из некоторого множества вариантов У|,У:.....Ук. С каждым вариантом однозначно связывается результат целевой функции Б!. Мы ищем вариант с наибольшим значением дополнительно выделенного значения X", где т - номер группы ограничений,

I - номер варианта, у - номер переменной в матрице. Выбор оптимального варианта производится с помощью критерия

У0=[У01У1ОеУЛХ10=тях(Р1.+Х1)}

Анализ структуры производственных подразделений в хозяйстве

Решение общей задачи анализа и синтеза структуры производственных подразделений хозяйства производится в следующей последовательности:

- исследование различия технологических операций;

- анализ связей производственных структур в ходе производства;

- формирование подразделений, как объединений таких структур.

Информацией для оценки взаимной близости технологических операций является матрица ЛI Х.$ I, где / = 1 ,М- текущий индекс технологических процессов,

8= текущий индекс технологических операций. Элементы матрицы соответствуют объему 8 - операции в 1 - ом технологическом процессе. Для количественного отражения взаимного различия тех.процессов на основе матрицы Л строятся квадратные матрицы размерностью п х п. Матрица С<", характеризует различие в днях ¡-го и .¡-го технологических процессов. Дополнительную информацию о различии 1 и ] технологических процессов, оформляемую в виде матрицы С<2> , получим, используя коэффициенты парной корреляции столбцов Л. Объем

операций S в технологическом процессе представляет собой случайную величину гу, в качестве второй характеристики различия i-ro и j-ro процессов берем С ¡^ :

м\(ла-лЦл,,-л.)\

К-*- Г,- '

где Х|,)^-средние,а 5^-среднеквадратичные отклонения случайных величин

Результаты определения интенсивности взаимодействия производственных структур в ходе производства записываются в виде матрицы I dij I,

dij = Uij + щ ,где Uij - объем выполненных операций i- ой производственной структурой для j-ro тех.процесса. Величина dij характеризует некоторым образом близость i и j -ой производственных структур и тогда их различие определяется так,

а,; = maxd,: — du . Это правило читается следующим образом: каждый элемент j

матрицы Idijl вычитается из наибольшего результата max d:j соответствующей

j

строки, разности Щ образуют матрицу остатков I aij S. Выбираются те разности, в строках которых присутствует наибольшее значение.

s ^

cf] = max aij, (С у3) 2:0 ), для единой оценки: С= ^ СС,С(>)

' е=1

Первый этап решения задачи синтеза структуры хозяйства завершается построением матрицы С. Следующим этапом является задача формирования подразделений как объединения некоторого числа технологических процессов, наименее различающихся между собой. Математической моделью этой задачи является модель классификации. Сравнение вариантов решения здесь проводится с учетом тех.процессов внутри подразделений, числа самих подразделений, а также разброса подразделений по числу объединяемых процессов. В терминах дискретного программирования задача поставлена следующим образом минимизировать:

г

п т п п п п . т ( п У

Z=F'<°.5 Е Iw/ Х> -jv, Х^Х

¿Ы /=1 j=l "1=1 m=l ы\('=1 J при ограничениях: _

п т __ п rt п

<n=l i=1 nj=l m=l

[ 1 - если тех. процесс i отнесен к подразделению к

где Х& = <

[О-в противном случае

Если отношение п/Н - не целое число, то 1= [пУН]+1, в другом случае 1=п/Н (знак [ ] означает, что берется целая часть этого отношения).

Ут— 1 , если формируется т подразделений к Ут=0 в противном случае. Функции Р|(м). Рз(пп) и Рз(б) соответственно-Функция потерь от различия технологических процессов внутри подразделений, функция потерь от числа подразделений и функция потерь от разброса подразделений по величине. Величина Н показывает максимально возможный размер подразделения. Построение функций F1.F2.F3 осуществляется с использованием экспертных процедур следующим образом. Экспертам представляется конечное число вариантов объединений в подразделения заданной группы тех.процессов. Зная значение величин со, т и Б для каждого из предложенных вариантов структуры строятся уравнения регрессии ранга решений от этих величин. Построенная регрессия зависимости ранга решений от ш, т и Б и используется в качестве целевой функции Ъ. На основе описанного подхода к проектированию структуры производственных подразделений хозяйства можно поставить и найти ответы на следующие вопросы:

1. Оптимальны ли распределения технологических процессов в рамках подразделений в смысле сформированного критерия (7)?

2. Как перераспределять эти процессы при изменения числа подразделений?

Работу экспертов по объединению тех.процессов можно рассматривать и как

задачу упорядочения по предпочтениям. Пусть п экспертов выполняют упорядочение по предпочтениям ш объектов. Т.е. группируют тех.процессы, которые затем разбиваются на подразделения. Некоторым тех.процессам можно отдать одинаковое предпочтение. Для оценки упорядочений следует ввести меру близости между упорядочениями. Задача состоит в том, чтобы свести упорядочения в геометрическое пространство, в котором можно подсчитать расстояние между любыми двумя упорядочениями. Упорядочения обозначим буквами А,В,С,..., а процессы малыми

буквами а,Ь,с..... Мера близости между упорядочениями А и В записывается как

с!(А,В). Упорядочение А будет квадратной матрицей А=(аО, где м-1,2.....т.:

1, если 1 предпочтительнее яч= <-1, если ] предпочтительнее ¡, О, если 1 и ] равноценны

<«А.В кЕк-л

Анализ сельскохозяйственного производства Состав подразделений в хозяйстве не однороден. Если не учитывать это обстоятельство, то разработанная система показателей будет для некоторых подразделений недостаточной, а для других подразделений избыточной: например, для таких подразделений как механики животноводства, электроцех по причинам отсутствия у таких подразделений выпускаемой продукции. В результате статистического анализа, проведенного с учетом сказанного выше, составляется таблица поправочных коэффициентов, используемых при расчете показателя уровня активности отдельных групп производства относительно статуса подразделения. Для учета неоднородности их состава с помощью установленных соотношений и данных хозяйства строятся поправочные коэффициенты на различия подразделений одного статуса. Для вычисления поправочных коэффициентов в результате анализа

причинно-следственных связей выделим в каждом факторе параметры, которые учитываются при вычислении поправочных коэффициентов. (Табл.2.2).

Р.

Коэффициенты оц (табл.2.1 в работе) вычисляются так: — , где Р - пара-

1

метр из перечисленных. Аналогично вычисляются и коэффициенты А.^. Здесь 1 -номер параметра, .¡-номер подразделения.

Таблица 2.2. Некоторые параметры факторов, учитываемые в поправках.

Фактор Параметр Обозначение

ЧЕЛОВЕК фонд зарплаты ъ

ИНЖ.СИСТЕМА стоимость оборудования о,

МАТЕРИАЛ стоимость материала Щ

СРЕДА площадь участков ъ

ИНФОРМАЦИЯ объем циркулирующей инф. съ

МОДЕЛЬ число применяемых моделей О)

УПРАВЛЕНИЕ число управленческих процедур И)

ВРЕМЯ затраты времени на вып.функции Ъ

Математическая формулировка задачи анализа СХП

Пусть - объем произведенного "продукта" по ¡-му показателю в подразделении 0=1,2 ...,п), 0=1,2...,!),(1 - число подразделений), (п- число показателей); ту -значение 1 -показателя для.)- подразделения, Ьд - нормирующая величина .)- подразделения по 1- показателю, пи - среднее значение :

7=1

О ^^

Ч

V

7=1

Уровень активности j-гo подразделения по ¡-му показателю и его математическое ожидание, среднеквадратичное отклонение и стандартизированное значение уровня активности:

Г,\ '7=1 V >1 '

где к ■ - коэффициенты поправки, учитывающие структуру подразделений. > го

подразделения по показателю). Мера эффективности производства в ^¡-м подразделении по К-му перечню показателей:

= Уу;„ , где nie - количество показателей в k-м факторе V, - весовой

коэффициент i-ro показателя, определяемый экспертным путем. Общая мера эффективности деятельности подразделения:

Aj = , где Vk - весовой коэффициент к -го фактора показателей.

Расчет объемов плановых заданий по важнейшим показателям в хозяйстве

Результаты анализа деятельности хозяйства по системе показателей являются исходным материалом для определения объемов плановых заданий подразделениям хозяйства по важнейшим показателям. Анализ связей между различными факторами, дает возможность выделить группу основных, которые и учитываются при планировании. Распределение ресурсов между подразделениями в хозяйстве представляется в таблице. При учете К факторов таблица будет иметь размерность 1 х К матрицы, которую обозначим через IРI. Элементы матрицы ресурсов обрабатываются с помощью множественной линейной регрессии для установления применительно к задаче планирования влияния того или иного фактора на определенный вид деятельности хозяйства. Модель множественной регрессии записана в виде:

К(у/Х1,Х2,...,Хк)= Ро+Р|(Х|-^, )+(Ь(Х2- X 2)+-..+рк(Хк- X к), 0(у/Х1,Х2,...,Хк)=о1

Здесь дисперсия 0(у/х1,х2,...,хк) есть постоянная величина, х-переменная регрессии, у-результативныи признак. X вычисляется по наблюдениям:

__п

(у1,х11,х21.....хк1),...,(уп,х1п,х2п.....хкп), т.е.

Оценки ............ находятся по методу наименьших квадратов, сформировав

сумму Б квадратов разностей между наблюдаемыми значениями результативного признака и математическим ожиданием, задаваемым линией регрессии:

л ,_____

................ ^ [у-(5о-р|(хи- Х1 )-...-рк(хкг X к)]2, затем находятся значения

(=1

ро,Р|,...,Рк решая нормальные уравнения: = 0, = 0,..., -щ- = О

После обработки статистических данных для ¡-го планируемого показателя определяются р-коэффициенты матрицы I р 1 размерности г К.

Обозначим через I- количество подразделений, у которых уровень активности а(] > 1. Тогда средние значения уровней активности подразделений передовой группы и отстающей группы запишутся как:

7 уг =-IA .™es=i-t

1 >1 s н

Назначим подразделениям, у которых а^ > I уровень У* в качестве реко-

мендуемого, а подразделениям, у которых йу ^ У1 , уровень у1 в качестве рекомендуемого. Для подразделений, у которых у1 < й^ < 1, назначаем уровень 1 в

качестве рекомендуемого. Соберем отобранные уровни активности в матрицу IУ1 размерности 1 х г. Перемножив матрицу ресурсов IРI на матрицу коэффициентов I р I, получим матрицу также размерностью 1 х г, которую обозначим IСI. Поэлементное перемножение матрицы В СI на матрицу | У рекомендуемых уровней активности дает в результате матрицу коэффициентов распределения плановых объектов-матрицы IПI размерности 1 х. г. Теперь объем планового задания по 1-му показателю для ^го подразделения находится:

пд

— —- , где Сй - планируемый объем "продукта" по 1-му показате-

2Х

7=1

лк>. Пу - элемент матрицы коэффициентов объемов плановых заданий объектов, соответствующий ¡-му важнейшему показателю для ]-го подразделения хозяйства.

Рассматриваемая динамическая модель развития хозяйства строится на основе данных хозяйств горного региона, который характеризуется значительным разбросом почвенно- климатических характеристик, влияющих на эффективность ведения хозяйства. Выделяются следующие взаимодействующие отрасли в хозяйстве : I) Растениеводство; 2) Животноводство; 3) Переработка сельскохозяйственной продукции; 4) Автотракторные средства; 5) Электроэнергетика; 6) Связь; 7) Строительство.

Модель относится к классу динамических и строится в предположении того, что, каждая отрасль хозяйства выпускает продукт, характеризующийся только его объемом. Различаются фондообразующие и нефондообразующие отрасли.

Соотношение для фондообразующей отрасли хозяйства (строительство) выписывается в следующем виде:

х'Ю-^ую+Е*;«*»'«*^' )-Н) «■>

Здесь (') " коэффициент затрат, показывающий, какое количество продукции строительства надо затратить на производство единицы продукта ^й отрасли;

- валовый выпуск отрасли j в момент времени I; к^ - поток фондообразующего продукта вида - строительство в отрасли j в момент времени I; и-1 (г) - непроизводственное потребление продукции строительства;

Е1 и с/7(п -вывозимые, ввозимые поставки продукции строительства.

Слагаемое (0*?(0~ в ^ Учитьшает суммарные текущие произ-

7=1

7

водственные затраты, слагаемое означает затраты фондообразующей

продукции, связанные с капитальным строительством, увеличивающим производственные мощности остальных отраслей. Для нефондообразующих отраслей (¡= 1,2,3,4,5,6) уравнение (2.1) записывается в следующем виде:

= 1Х('М0+"'(<)+ Е'(<)-<2 2>

}=1

Ввозимой продукции присваиваются следующие индексы: I = 8 - для фондообразующих видов продукции; I = 9 - для нефондообразующих видов; Балансовые соотношения для ввозимых видов:

'■(<)-¿хм «чо+»'(о. щ=+»'(»)

J } у

Кроме ограничений по ввозу и затратам продукции, возможности производства по каждой отрасли в хозяйстве естественно ограничены.

Ограничения на продукцию отраслей. Рассматриваются фонды трех видов:

- здания, сооружения; - земельные; - машины и оборудование. Пусть коэффициент (фондоемкости), показывающий количество фондов вида К (К= 1,2,3), необходимое отрасли при единичной интенсивности, - среднегодовое коли-

чество фондов вида К, которым располагает отрасль j в момент I. : б/(/)х7(/)< В ограничениях по трудовым ресурсам следует учитывать

возможность перехода работающих из одной отрасли в другую:

'¿(<М<)^(<). ¿«о- щ

у=1 />=1

- количество работников, в отрасли ] профессии р в момент времени I, р-1,2,3; ,2.....7. " затраты труда в непроизводственной сфере;

• коэффициент трудоемкости, показывающий, какое количество работников

профессии Р занято в производстве единицы продукции ]'-й отрасли;

Ьр — количество ресурсов по профессии Р в хозяйстве.

Движение фондов. Наращивание фондов происходит за счет реконструкции или строительства, а также приобретения фондообразующих продуктов. Если вели-

чина фондов в начале года //(/|,ав конце года /к' (/ +1), то движение фондов запишется следующим уравнением: +1) = //(_/) — А/^) .

Здесь V/) - выбытие фондов вследствие износа; Л/Д^)- вводимые фонды в течение года I. Для учета неравномерности по годам, применяются среднегодовые оценки: /Дг + 1) = /Дг) - £Дг)+-Л/Дг) . Выбытие фондов // (()

считается пропорциональным количеству фондов: ~ > Здесь /л[ -

коэффициент физического износа. Прирост среднегодовых основных производственных фондов рассчитывается как функция от капитальных вложений:

ДГ/ (/) = , Здесь К^ — величина фондообразующего продукта вида

1 направленного в отрасль} в момент времени I.

Организация расчетов по модели. Подготовительной работой для расчетов по приведенной модели и принятия соответствующих решений необходимо установить интервалы изменения коэффициентов в соответствующих уравнениях. Прогнозирующая способность данной модели направлена на достижение цели развития улучшений хозяйства в целом. Модель помогает отвечать на вопросы типа "что если?" на уровне планирования валового выпуска и общего объема чистой продукции. Отметим, что отрасли растениеводства и животноводства относятся к фактору ПРОДУКТ, тогда как другие составляющие как, например, переработка сельскохозяйственной продукции, автотракторные средства, электроэнергетика, связь и строительство относятся к фактору "инженерные системы".

В организации разработки стохастических моделей выделяются вопросы:

1) технология сбора статистической информации;

2) рассмотрение случайных явлений по факторам ЧИМСИМВУ.

Это позволяет получить определенную классификацию причин возникновения случайных возмущающих явлений. Алгоритмы моделирования. Первая группа алгоритмов устанавливает зависимость между различными случайными явлениями в рассматриваемом факторе и их влияние на некоторые показатели функционирования хозяйства. На основе этих алгоритмов и статистической информации, накопленной в условиях запланированного процесса функционирования хозяйства, определяются числовые значения технических и экономических показателей. Производятся оценки математических ожиданий, корреляционных функций, дисперсий, случайных функций, взаимных корреляций, взаимных дисперсий между указанными показателями. Вторая группа алгоритмов формируется на основе анализа возможностей аналитического описания плотности вероятности случайных факторов, характерных для хозяйства. Анализ с использованием кривых распределения: - нормального; - логарифмически-нормального; - показательного; - Пуассона- Вейбулла; - непараметрической кривой; - Пирсона показывает, что в некоторых случаях тип плотности распределения исследуемых явлений менятся с течением времени. В результате этого описание плотности для данной задачи может стать некорректным для дальнейших вычислений. В этом случае можно использовать непараметрическую оценку, которая позволяет с достаточной точностью аппроксимировать в

случае если с течением времени плотность распределений рассматриваемого явления меняется. Непараметрическая оценка не так чувствительна к погрешностям данных. Если полагать, что сбор и накапливание статистической информации вызывает значительные затруднения, то следует обратить внимание на такие кривые распределения, для которых необходимо запоминать при накапливании данных меньшее число параметров. Так, например, кривым Пирсона можно предпочесть логарифмически-нормальное распределение, так как при примерно одинаковом результате аппроксимации соотношение числа накапливаемых параметров соответственно четыре к двум. Третья группа алгоритмов предназначена для обработки статистической информации, представленной в виде временных рядов. Для этой статистической информации должна быть своя методика сбора. Четвертая группа алгоритмов поддерживает накапливаемую статистическую информацию в актуальном состоянии. Как известно, статистическая информация, получаемая в результате нормального функционирования хозяйства, наполняется новыми данными, которые, однако, с течением времени могут устаревать и терять свою ценность. Поэтому нужны алгоритмы, позволяющие получать необходимые статистические оценки.

Рассматривая хозяйство в определенные промежутки времени (весна, лето, осень, зима) выделяются классы его состояния. Такие классы хорошо просматриваются при анализе статистической информации, полученной в ходе ее сбора и обработки, как в условиях нормального так и в аномальных условиях функционирования хозяйства. Каждый из классов делится на подклассы, отображающие алгоритмические и информационные связи задач ведения хозяйства. На основе анализа данных определенного класса и подклассов строится система принятия решений, состоящая из следующих этапов:

1) принятие решения о принадлежности состояния хозяйства к какому-либо классу, для чего выписываются дискретные значения определенного показателя;

2) выбор критерия оптимальности управления хозяйством после принятия решения о том, к какому классу оно принадлежит;

3) определяются оптимальные периоды принятия решений;

4) определяется связь между периодами принятия решений и потерями связанными с дискретностью управления во времени;

5) определяется среднее число аномалий при функционировании;

6) определяются пределы отклонений учитываемых показателей хозяйства;

7) определяются отказы и моменты срывов в ходе производства из-за действия различных случайных факторов. Применение нечеткой математики и нечетког о моделирования в процессе ведения хозяйства обосновывается невозможностью построения точной математической модели сложного объекта. Результаты применения различных нечетких моделей как объекта управления так и управляющей части могут быть более успешными в условиях неполноты, недоопределенности, нечеткости исходной информации. Наличие и использование как нечетких так и традиционных четких моделей даст более полное представление о проблемах ведения хозяйства. Схема управления должна учитывать характеристику потребляемых ресурсов. В эту схему включены следующие частные модели:

1) информационная модель;

2) модель планирования производства ПРОДУКТА;

3) модель установки контрольных точек производства;

4) модель оценки состояний в контрольных точках;

5) модель выработки решений по результатам оценки.

На уровне хозяйства информационная модель должна содержать перечень всех факторов в самой детальной номенклатуре и обновляться в том же темпе, в каком происходит их изменение. Для решения задач оптимизации технологическая информация должна быть многовариантной. Здесь имеет место два случая: разные способы и разные режимы выполнения операций. Способы отличаются использованием различных ресурсов (например, одну и ту же сельскохозяйственную культуру можно выращивать по разной технологии). Различие режимов предполагает различное количество или различную интенсивность использования одних и тех же ресурсов (например, вспашка участка одним трактором или тремя, увеличение скорости уборки комбайном и т.д.). Модель планирования может основываться на календарном планировании детерминированной сетью со средними длительностями работ. Модель контрольных точек определяет момент и место очередного опроса, проверки с тем, чтобы оставалась возможность внести коррективы в ход производства продукта. Для характеристики состояния в контрольных точках вводится понятие допуска. Представлен обобщенный показатель качества функционирования XV - как интегральная оценка состояний во всех контрольных точках в определенный момент времени, а точнее интервала (допуска), на котором значения признаются допустимыми. Модель выработки решений по результатам оценки основывается на изменении величины пропорционально отклонению от плановой кривой. Использование понятия нечеткой переменной в экспертной системе визуальной диагностики растений резко увеличивает объем фактов. На фрагменте сформировании факты и правила визуальной диагностики питания пшеницы: культура 01 => ПШЕНИЦА ФАКТ 010101 - размеры листьев уменьшены ФАКТ 010102 - окраска бледно-зеленая

ФАКТ 010103 - кончики нижних листьев желтые с розовым оттенком ФАКТ 010104 - кущение слабое или отсутствует ФАКТ - стебель тонкий и короткий

Г (_ номер факта в списке фактов.

I_ номер питательного элемента почвы в списке.

-идентификационный номер культуры в списке культур.

Формулируем два очевидных правила на базе указанных фактов. ПРАВИЛО 1.01. ЕСЛИ ФАКТ010101="ДА" И ФАКТ010Ю2="ДА"

ТО ВЫДАТЬ "АЗОТНОЕ ГОЛОДАНИЕ". ПРАВИЛО 1.02.ЕСЛИ ФАКТ 010Ю1 = "ДА" И ФАКТ 010102="ДА" И ФАКТ 010103="ДА" ТО ВЫДАТЬ "СИЛЬНОЕ АЗОТНОЕ ГОЛОДАНИЕ".

Как видно, для активизации факта нужно присваивать ему значение "да" т.е. достаточно двоичной единицы. Если же считать каждый, факт лингвистической переменной, то можно придавать этой переменной не два, а целый набор нечетких значений. Например, к факту 010101 можно отнести значения - не очень, не совсем, отчасти и т.д. Учитывая функцию совместимости, которая ставит в соответствие значению переменной число из интервала [0,1], то усложнение очевидно.

Для прогнозирования и принятия решений в аномальных ситуациях интерес вызывают методы, базирующиеся на имитационных и эмпирических моделях. Демонстрируется сказанное на примере простой эмпирической модели прогноза заморозка.

Модель прогноза заморозка При принятии решений по заморозку следует учитывать такие его параметры как: интенсивность, время возникновения, длительность действия. Пусть Ъ-температура воздуха в 13 часов, ^температура воздуха в 21 час. Если Д1 разность температур т.е. Д1=1|-1, причем на графике (Рис.2.5.1 в работе) прямые одинаково направлены, поэтому угловой коэффициент К имеет одно и тоже значение. Из графика найдем К=1§<р= 0,386, где <р-это угол наклона прямой к оси абсцисс. Задача сводится к определению прямой параллельной заданной на графике. Прямая проходит через точку М(Х|,у|) в заданном направлении К:у-у!=К(х-хО (2.20)

Используя это уравнение вычислим крайние справа точки линий, указывающие на ту или иную вероятность. Так, для точки М(3;2,45), где Л1=3,1=2,45 :

у - 2,45 = 0,386(х-3), или у = 0,386х + 1,292 Подставляя вместо х, значение абсциссы графика (число 11) получим: у = 0,386 11 + 1,292 = 5,54

Вычислив значения в остальных точках отложим их на оси абсцисс графика (Рис.2.5.2. в работе) Для дальнейших рассуждений уравнение (2.20), поменяв обозначения, перепишем в следующем виде: х=1+0,386(11-Д1) (2.21)

На графике выделяются пять интервалов. Соединив найденныеые точки получаем ломаную линию. Чтобы сохранить точность, составим уравнение прямой для каждого интервала (из таблицы Броунова). Алгоритм вычисления вероятности заморозка будет состоять из двух шагов:

1) по формуле (2.21) вычисляется положение точки х;

2) по таблице 2.3 для соответствующего интервала вычисляется процент вероятности по соответствующему этому интервалу уравнению.

Таблица 2.3. Интервалы значений абсциссы.

Номер Граничные значения Уравнение линии

интервала абсциссы

I 5,54 - 6,70 Р=-17,24х+195,51

II 6,70 - 8,70 Р=-10х+147

III 8,70 -10,93 Р=-8,96х+138,02

IV 10,93-12,86 Р=-10,36х+153,23

V 12,86-15,32 Р=-4,06х+72,27

Третья глава посвящена разработке основ процессов принятия решений на уровне хозяйства. Вначале дается типология решений в хозяйстве, где в качестве объектов рассматриваются восемь обсуждаемых в работе факторов. Проводится анализ технологической схемы процесса принятия решения,способов построения оценочных функций и шкал полезности вариантов решений. Модели объектов (факторов) отражают состояние хозяйства. Модели процессов принятия решений отражают его динамику. Рассматривая состояние принятия решений в хозяйстве в разные интервалы времени выделяются отдельные, так называемые, классы процессов. Такие классы уже видны и при анализе решений .состоящих из пар объектов ФАКТОР-ПРОДУКТ в условиях подготовки (планирования) производства. Задачу принятия решения отнесем к какому-либо классу в зависимости от СИТУАЦИИ. СИТУАЦИЕЙ, называется логическое высказывание "Даны характеристики Ф,

состояние П" < Ф; П; - > где не указано в явном виде, что требуется. Пользуясь этим определением рассматриваются все решения, принимаемые в процессе производства ПРОДУКТА, принадлежащем одному из трех классов:-ситуация ПЛАН;-ситуация АНОМАЛИЯ; - ситуация РАЗВИТИЕ. При каждой ситуации порождается определенный набор объектов. Объект - это структура, содержащая конкретную информацию. Структура описывает атрибуты, свойственные объектам для данной ситуации. Объекты для каждого класса ситуаций могут создаваться, просматриваться, удаляться из списка объектов окружающих ситуацию.

В рамках общего процесса переработки и анализа информации о состоянии всех ФАКТОРОВ и ПРОДУКТА генерируется цель, выражающая желаемое состояние факторов и/или ПРОДУКТА. Если состояния ФАКТОРОВ и ПРОДУКТА совпадают с целевыми, то проблем нет и применять процесс принятия решений (ППР) не требуется. В противном случае, мы имеем одну из трех типов ситуаций, названных выше. Суть технологии заключается в следующем: вначале составляется список сельскохозяйственных культур, которые могут производиться в условиях данного

хозяйства, этот список задается в виде вектора: ак, г деК = 1Д,____, . Условия

данного хозяйства задаются также в виде списка параметров СРЕДЫ, в которых могут произрастать выбранные культуры: Ъ^ , где . Используя экспе-

риментальные, теоретические, экспертные способы составляется функциональная матрица связи || Ац ||, каждый элемент которой указывает на урожайность культуры в зависимости от.¡¡всвойства СРЕДЫ. Далее выписываются матрицы:

-1| В™ || выражающая связь мероприятия М, влияющего на Б? свойство среды;

-1| СтяЦ связи мероприятия М с ресурсом Я, предназначенным для проведения этого мероприятия;

-1| Ояр|| связи ресурса Я на проведение мероприятия с доходом от реализации продукта Р.

Обработка указанных матриц обеспечивает принятие решения по развитию и улучшению условий СРЕДЫ, в которой создаются элементы продукта. С другой стороны для поддержания процесса производства продукта решения принимаются в текущих условиях состояния СРЕДЫ хозяйства. Из приведенных выше рассуждений для каждого из трех типов СИТУАЦИЙ будет существовать трехуровневая схема процесса принятия решения. Начиная с первого этапа процесс принятия решений представляет собой, как отмечалось выше, выбор и совместное рассмотрение двух множеств данных ф е ф и П| е П. Рассматривается только случай конечного числа наборов этих данных, дающих некоторый результат Иц выделенных характеристик, на которые с точки зрения лица, принимающего решения, можно повлиять на состояние процесса ведения хозяйства. С каждым таким результатом связывается альтернатива Аь е А(Яу) с соответствующей оценкой решения. Результат этой оценки обозначим ]Г(п.), вкладывая в это обозначение смысл приемлемости решения. Выбор решения описывается критерием:

АР = {Аь | Аь е А(Яу)лГ1.=Г(г1_)}, (3.1)

Т.е. выделенная альтернатива состоит из тех альтернатив, которые принадлежат множеству альтернатив, порожденных результатом Яу, и оценка решения которого более приемлема в данной ситуации. Приводятся способы построения оценочных функций. Количественная оценка решений. В общем случае решение - это выбор из

множеств характеристик факторов ЧИМСИМВУ : еЛ'Ч здесь Р=1,2,...,8 принимает значение соответствующее номеру фактора в списке. Вариант решения Rf оценивается О^. Эти оценки отражают, как количественную так и качественную сторону процесса. Принимая решения мы ищем его в общем виде, как предпочтение по определенной характеристике. Такое предпочтение обозначим

ргеД . Решение свяжем с ее оценкой:

R[0czRFnOio-^predOf

(3.2)

f f

Сами факторы могут иметь различные состояния Би Бг,..., Б п в этом слуг

чае различными будут и оценки О,). Семейство решений запишется в виде:

яг Р

S., •i Sn

F F F F

R, о,. о12. • 0|„

F F F F

R2 о2. 022 . .о2п

F F F F

Rm OmI 0m2...0 mn

Отсюда просматривается и общин способ построения оценочной функции:

= 1 Лр^о;

' i

Анализируется применимость оценочных функций на примере структуры, изложенной выше. Рассматривая первый атрибут структуры - наименование культуры, было показано, что на выбор значения этого атрибута влияют исходные дан: ные: Список культур, собственно дающих корм, почвенные характеристики участков и севооборот. Семейство решений представим матрицей ||0(у||, где элемент

О у - есть оценка в кормовых единицах i - культуры на j участке. Каждому варианту

R¡ приписывается результат 0,г. дающий характеристику последствий этого решения. Пессимистическое решение сопоставляет каждому из альтернативных вариантов наихудший результат, после чего отбирается лучший среди худших решений:

та хОу = max^minO,^

(3.6)

Для фермерского хозяйства,когда ведение хозяйства находится в условиях эксперимента, лучше ориентироваться на пессимистические позиции, что соответ-

г

ствует оценочной функции (3.6). По мере накопления данных для оценки в целом хозяйства, необходимо завести набор показателей, тогда решения в последующем могут становиться более оптимистичными. С другой стороны выбор критерия определяется исключительно позицией самого фермера. Вычисление оценочных функций основывается на методе полного пер ебора. Этот метод гарантирует, в данном случае, нахождение кратчайшего пути, а стоимость поиска решения, ввиду небольшого числа элементов матрицы, вполне приемлема. Для реализации метода перебора матрицу можно отобразить в граф и свести задачу к нахождению кратчайшего пути между вершинами графа, дуги которого имеют, в общем случае, различную длину. Более общий вариант полного перебора, именуемый методом равных цен, позволяет найти путь минимальной стоимости. Если в описанном выше алгоритме, рассматриваются линии равной длины пути от начальной вершины, в алгоритме равных цен рассматриваются линии равной стоимости путей. При этом для каждой вершины п надо помнить минимальную стоимость пути, построенного от начальной вершины У к вершине n - g(n). Наличие в структуре решения четко поставленной цели делает структуру решения лучше обозримыми, что позволяет улучшить качество принимаемых решений. При этом выбор оценочных функций всегда должен осуществляться с учетом количественных СИТУАЦИЙ, в которых принимаются

решения. В особых случаях матрица может вырождаться в один столбец.

Например, если мы будем рассматривать структуру (А) только для одного варианта

севооборота. С другой стороны матрица может свестись к одной строке. В

этом случае мы не имеем выбора, и остается лишь один вариант решения. Например, для структуры (А), если мы будем рассматривать лишь одну культуру. Заметим, что в области ведения хозяйства построение вариантов уже само по себе требует весьма значительных усилий, при этом также Иногда возникает необходимость в их рассмотрении с разных точек зрения. Чтобы исключить риск, используют минимаксный критерий оценки, соответствующий позиции крайней осторожности.

О . Т.е. матрица решений дополняется одним

столбцом из Наименьших результатов 0¡r каждой строки. А затем выбирается вариант,в строке которой стоит наибольшее значение 0¡r этого столбца. Рассматриваются шкалы полезности вариантов решений. Существование различных вариантов решения требует должной оценки их последствий. Применительно к отрасли сельского хозяйства это представляет собой большие трудности. Эти трудности возникают из-за неоднозначности правил оценки по факторам ЧИМСИМВУ . На полезность решения в конечном счете оказывают влияние свойства, которые можно оценить только экспертным путем. Отсюда следует два способа, а, следовательно, два вида шкал полезности. В задачах с однозначными параметрами, выражающимися числовыми данными, можно создать шкалу упорядоченности с помощью утверждений "одинаково", "меньше", "больше". Для таких задач можно применять также методику построения интервальных шкал, в которых устанавливается следующий факт - будет ли разность двух полезностей ol-o3 одинаковой, большей или меньшей разности о2-оЗ. В задачах с неоднозначными параметрами, по сути дела, требуется найти упорядочение, согласованное со всеми упорядочениями экспертов. Такое

упорядочение можно представить матрицей предпочтений в виде 0=(0^) у=1,2,...п. Кемени и Снелл показали, что в общем случае такие упорядочения можно свести в геометрическое пространство, в котором можно будет подсчитать расстояние между любыми двумя упорядочениями. Если с1(0|,02) мера близости между упорядочениями О1 и Ог, то формула:

устанавливает расстояние между упорядочениями 0|,0г.

В четвертой главе разрабатываются и обосновывются принципы построения базы данных (БД) и экспертной надстройки принятия решений. Излагаются основные проблемы разработки ИСС ВХ. В блоке приобретения знаний особого внимания заслуживает проблема самообучения. В экспертных системах такое самообучение осуществляется на основе тестирования тренировочной последовательности, как, например, на серии корректно решенных задач. Предлагаются методы выбора структуры хранения информации в БД. Различаются запросы как внутри данного фактора - как менее сложные, так и двухфакторные, трехфакторные и т.д. (по числу факторов, влияющих на производство продукта). Если В,х - количество бит информации на входе; Б« - расстояние от первоисточника до устройства ввода; Т.х(длительность) - время движения от первоисточника к машинному носителю. Вводится единица, характеризующая транспортирующую способность ВХОДА БД:

Для оценки объемов информации на входе по i-й процедуре ВХОДА BXi выделяются параметры:

1) средняя длина вводимого документа, Ai- количество знаков;

2) периодичность запуска ti процедуры BXi;

3) количество источников информации (датчиков) группы g Nig. Источниками информации могут быть различные датчики, другие локальные

базы данных и т.д. ПРОЦЕСС в БД обеспечивают процедуры, преображающие вход в выход. Характеризуя этот процесс количеством одновременно находящейся в движении информации т.е. длительностью выполнения процедур, можно также прийти к носителю транспортного процесса. Транспортирующую способность процесса в базе данных можно оценить так:

В зависимости от момента времени осуществления обработки данных, процедуры, обеспечивающие ПРОЦЕСС, разбиты на следующие классы: - предварительной обработки данных;- совместной обработки массивов; - завершающей обработки данных; - приема передачи данных АРМ <-» БД ЭС. Функцию ВЫХОД можно также рассматривать как движение информации (после ее преобразования или обработки) от мест ее дислокации к потребителю. Это также транспортирующий процесс, характеризующийся следующим выражением:

(3.9)

в • ч

■ 1/ — «ЫУ * «ых

вЫХ гр

вых

Процедуры, обеспечивающие ВЫХОД можно назвать сдаточными (по смыслу выдачи-сдачи) информации от базы данных потребителю: Совокупность взаимосвязанных жизненных циклов развития хозяйства в сельскохозяйственной отрасли удобно назвать "отраслевой технологией". Сюда относятся и факторы ЧИМСИМ-ВУ, влияющие на развитие хозяйства. Выдвигаются принципы построения экспертной надстройки (системы) принятия решений. Элементами ЭН являются: ПЛАН.ФАКТЫ,ПРАВИЛА,ВЫВОД и ОГРАНИЧЕНИЯ. Приступая к разработке ПЛАНА фермер должен оценивать различные факты. Например, какую культуру следует выращивать на определенном участке? Какие затраты будут произведены при этом по данной технологии? Какие аномальные ситуации могут возникнуть при выборе той или иной технологии и т.д. В процессе разработки ПЛАНА постоянно используются правила, в том числе и.специальные правила рграничения возможных условий или, другими словами, ненужных фактов. В работе приведены результаты принятого решения в форме расписания "зеленого конвейера". Предлагается методика сопряжения экспертной системы с базой данных. Информационные связи между автоматизированными рабочими местами, экспертной надстройкой и базой данных можно рассматривать как совокупность взаимодействующих источников, преобразователей и приемников информации. В таком случае мы приходим к понятию информационной цепи. Информационная цепь состоит из трех источников, трех потребителей и двух информационных каналов. В системе есть средства, с помощью которых можно изменять в ту или другую сторону вероятность события,

например, до некоторого значения ■ Новое значение энтропии или инфор-

мационного потенциала будет таким: =

Суммарный потенциал записывается в виде:

¿=1 ¿=1 ...

Общее информационное напряжение АНЕ = Н^ — //'

¡3 информационной цепи источником информации может быть пользователь или программная система. Выданная источником информация, поступает к приемникам автоматизированных рабочих мест, базы данных или экспертной системе. Приемник обладает памятью и некоторым информационным сопротивлением, которое образуется вследствие переработки информации. Это сопротивление создают программы переработки информации. Здесь различаем два типа программ:

-1-й тип - программы, организующие переработку информации;

-2-й тип - программы, осуществляющие организацию ее хранения.

Для системы с указанными сопротивлениями и наличием памяти запишем информационный закон Ома:

г АН АН

I=-+-

г г

пп пх

где Тпп- информационное сопротивление, организованное программами переработки, а гпх- информационное сопротивление, организованное программами, организующими хранение информации в памяти приемника. При работе цепи в течение времени Т через нее пройдет информация:

Л гг_, Тг(АН АН), , ' п

О 0 4 ПП ' пх '

Информационное напряжение, а также энтропию хорошо интерпретировать битами, информации которых при необходимости можно "свернуть" в байты. Применяя затем семантический и прагматический подходы к измерению информации, можно восполнить недостатки статистического метода, сделать соответствующие поправки. Если запрос к базе данных характеризуется некоторой таблицей вероятностей,то меру неопределенности обращения к БД запишем так::

Нщ

Если все п запросов равновероятны, то энтропия такого запроса будет иметь наибольшее значение. Соответствующими таблицами вероятностей характеризуются и запросы к АРМ и ЭН.

1=1 ' ы

Рассматривается сложный запрос "С", состоящий в том,что одновременно запрос затрагивает базу данных, автоматизированное рабочее место, и экспертную надстройку. Тогда такой запрос может иметь п1-п2-пЗ исходов. Энтропия такого запроса больше энтропии отдельных запросов, но не может быть сведена к простому суммированию , т.е. Нс* Нбд + Нарм + Нэн. С другой стороны энтропия такого сложного запроса зависит и от последовательности обращений, таких различных последовательностей может быть 3!. Можно предположить, что:

Нэн}<Нс<Нщ + Н

лрм + НЭН

т.е. энтропия сложного запроса больше максимальной из трех энтропии, но меньше простой суммы энтропии этих запросов. С другой стороны левую часть двойного неравенства можно заменить средним значением энтропий, в таком случае мы в левой части получим среднюю условную энтропию некоторого запроса при обращении к одной из частей цепи:

ЯНщ + нАР м+Нэн

гр—-- Тогда можно записать:

3

р> \ogPi<(нш +нАРМ+рэн}з /,=1 ¿2-1 ¡,=1

Энтропия сложного запроса примерно в три раза больше простой суммы эн-тропий запросов, проведенных независимо. Приведенные рассуждения приводят к мысли, что сбалансировать цепь можно с одной стороны создав эффективный источник с заранее рассчитанной так называемой информационно-движущей возможностью (ИДВ) источника. В случае пользователя, однако, мы здесь примем несколько другую трактовку расчета ИДВ. Время выполнения запросов и определяем как сумму всех промежутков времени по данной функции БД. При выполнении определенной функции используются различные устройства информационно-советующей системы, в свою очередь затрачивающие различное время на выполнение своей функции. Параметр 1ц рассматривается как промежуток времени, затрачиваемый на выполнение частной функции устройством типа и:

_ V1 и tij L ta

j

При выполнении частных функций устройств требуется время на ожидание в очереди до начала работы устройства, затем время на собственно работу этого устройства, наконец, время на передачу результатов работы: U' V V"'

t =1. +/.. +/.

lij hj hj

На характеристики этих параметров может влиять следующий перечень: -способы распределения функций между устройствами; - типы устройств;- функциональная структура БД; - методы организации файлов; - вид решаемых задач. В ходе выполнения процедур идентифициуются три основных составляющих : назначение, важность (основная/вспомогательная),число обращений к ней.

Затем проставляются временные оценки по каждой функции. Решение сложной задачи разбивается на ряд взаимосвязанных этапов, каждый из которых состоит из обдумывания запроса фермером, выдачи фермером запроса системе и ответа системы на этот запрос. Таким образом, фермер-пользователь вводит свой очередной запрос только после получения ответа на предыдущий. Это значит, что ИСС ВХ можно рассматривать как двухуровневую модель сетевого типа, считая, что в ней постоянное количество запросов равное количеству пользователей сети. Пусть

такая сеть состоит из MOi, МОг.....MOl обслуживающих запросы, принадлежащие

Q классам. В каждой из MOi заданы: К - приборов обслуживания, Di - дисциплин обслуживания и Fig(t) - функция распределения времени обслуживания для запросов класса - g. Переходы запросов в сети МО задаются множеством вероятностей переходов Pg= {Р8)},где Pgij - вероятность того, что запрос класса g после завершения обслуживания в MOi поступает в Moî.

Расчет сети выполняется построением итерационного процесса, состоящего из Q этапов. На этапе i производится построение и расчет замкнутой циклической сети МО, состоящей из МО, и ее дополнения к исходной'сети в виде составной системы Moi. Составную MOi надо строить таким образом, чтобы процесс обслуживания в ней заменял процесс прохождения запросами всех остальных МО сети, кроме MOi. Если известны усредненные значения M[Tvjw] и дисперсии D[Tvjw] времени

пребывания запросов в МС^ можно определить среднее значение М[Та|Е] и дисперсию 0[Та1Е1 времени пребывания запросов класса g вне заданной МО,:

здесь Т||й - случайное время общего пребывания запроса класса g в МО; в интервале между двумя очередными поступлениями этого запроса в МО; С да - коэффициент корреляции между случайными величинами Т^ и случайной величиной Т^..

Глава пятая посвящена технологии разработки программных средств поддержки информационных процессов ведения хозяйства. Рассмотрены основные принципы компьютерной технологии ведения хозяйства в рамках применяемой ИСС ВХ. Приводятся постановки задач разработки пакетов программ и АРМ по отраслям хозяйства. Для интенсивного использования маточного хозяйства разработана система учета с помощью карты воспроизводства стада (КВС).

Анализ этой карты дает заключить следующее: КВС отвечает требованиям учета любого фермерского хозяйства. С другой стороны КВС рассчитана на применение компьютерной техники. В методике учета на базе КВС разные формы учета объединены в одну форму на базе формы 10-мол. Форма 10-мол перестраивается так, чтобы все данные записывались кратко с помощью гинекологических шифров, принятых в хозяйстве. Карта приведена в таблице. 5.1.

Технология ведения такой карты отличается следующими моментами. В КВС не записываются все животные на начало года, как это делается в форме 10-мол. Основное требование - это ежедневная запись в КВС всех отелов с подведением итогов каждый месяц. Карта закрывается после того как все коровы станут стельными. Чтобы закрыть Карту Воспроизводства Стада требуется конкретная ежедневная работа с каждым животным до наступления стельности, так как без этого КВС за прошлые месяцы нельзя закрыть.

Оптимальной ситуацией считается, если на каждый текущий момент остаются не закрытыми 3-4 Карты Воспроизводства Стада. Если не закрыты 5-6 и более карт, то фермеру нужно обеспечить принятие решения в одном из трех направлений: 1) назначении новой схемы лечения; 2) стимуляции; 3) выбраковки животного.

Таким образом, карта воспроизводства стада на базе компьютерной технологии принятия решений позволяет следить за ходом индивидуального биоцикла каждого животного, что в условиях фермерского хозяйства больше соответствует мотивации самого фермера.

Компьютерная технология информационного отслеживания индивидуального биоцикла воспроизводства позволяет включиться в новую систему единой идентификации особей в странах ЮС, что гарантирует максимальный ветеринарный контроль и наличие всех необходимых сведений о животных. Обосновывается методология разработки программных средств.

Для анализа взаимоотношений всех участников разработки рассматриваются их исходные позиции. Управление самим ходом разработки программных средств рассматривается на уровне организационного механизма.

Здесь предложена и обоснована организационная структура коллектива разработчиков.

7='

_Таблица 5.1. Структура Карты Воспроизводства Стада.

Месяц/год/№ п/п.................

Кличка...........................

Инв. номер.......................

Породность.......................

Год рождения.....................

Класс............................

Живая масса......................

Удой............................

Процент жира....................

Общий жир.......................

Дата отела.......................

Номер лактации..................

Число дней лактации.............

Номер быка.......................

Значение ОО/дата................

Затрачено доз....................

СП дней.........................

ФИО оператора....................

Течение родов и ПРП..............

ИМО дней.........................

Лечение (Ь/Ск/дата)..............

ЭС...............................

ДБ...............................

Дата выбытия.....................

Причина выбытия..................

Запуск план/раб..................

Отел план /раб...................

Приплод кг........ пол....... кличка..... инв№........................

Принятые сокращения: СП - сервис период; ПРП - послеродовый период: ИМО - интервал между отелами; ЭС - эмбриональная смертность; ДБ - дни бесплодия; Ь|- лечение по методуСк - стимуляция по схеме к. (¡=1,2,...,10), (¡=1,2,...,5),

(к=1,2.....5). Здесь ОС, - 1 в по счету номер осеменения, О, - оплодотворяемость в

соответстующем 1 * периоде.

Приводятся элементы анализа оценок надежности функционирования ИСС ВХ. Здесь рассматривается система, состоящая из трех подсистем: базы данных, автоматизированных рабочих мест и экспертной надстройки. Тогда в каждой из подсистем есть определенное число программ (П), технических компонент (Т), а также массивов (М). В БД такие характеристики выражаются соответственно числами П1, Т|, М|, в АРМ - Пг, Т2, Мг, и в ЭН - Пз, Тз, Мз. Надежность функционирования связана с временем реализации алгоритмов решения задач в информационно-советующей системе ведения хозяйства. Параметрами, характеризующими достоинство и недостатки алгоритмов, могут быть: объемы исходных данных, количество операторов программ, общее число операций, а также значений промежуточных и конечных результатов. К параметрам данного алгоритма XI предъявляются два основных требования: значения х. могут легко вычисляться. Множество характери-

гик {х;} обеспечивают разбиение множества задач {й} на классы с заданной степе-ью погрешности. Пусть к - число параметров алгоритма А,совокупность пара-

1етров есть множество: Х={ Х|, Хг.....Хк }. Если работу ИСС ВХ свести к вычисли-

ельной системе, то основной цикл можно охарактеризовать числом обращений к перативной, внешней памяти и количеству микротактов процессора. Выделим три пособа преобразования информации.

1. Передача информации - информация пересылается с носителя к лоль-ователю без каких-либо ее изменений. Передача выражается в запаздывании вы-одной информации на время Р(Д0=Р(1)=О0+Д0. Здесь оператор Р называется »ператором запаздывания.

2. Обработка информации, при которой выходной исток информации Р (V) [вляется некоторым преобразованием в общем случае конечного числа входных ютоков информации ГХО). Это преобразование можно представить как результат юздействия оператора Р на сумму индивидуальных преобразователей Рк потоков »(формации 0«(1). Результат действия оператора Рк на поток информации Ок(г) рассматривается как обработка информации. А сам оператор Р называется оператором централизованной обработки информации:

3. Управление - это форма такого преобразования, при которой выходной юток информации D(t) преобразуется в поток решений r(t),

Под полным алгоритмом информационно-вычислительного процесса понижается совокупность частных алгоритмов информационной подсистемы, базы данных и экспертной подсистемы. Алгоритм решения частной задачи полного алгоритма информационно-вычислительного процесса представим совокупностью операторов Е>, Р, р. ИСС ВХ является нерезервированной системой, поэтому вероятность се безотказной работы в течение времени Т определяется по формуле:

Я= е Хт , Х- интенсивность отказов системы, Т-требуемая наработка.. В шестой главе рассматриваются перспективы развития компьютерных технологий в сельском хозяйстве на уровне хозяйства-фермы. Применение информационно-советующей системы ведения хозяйства изменяет объемы затрат труда на принятие решений, поэтому целесообразно применить в ее оценке новые подходы. Пусть х = х|,х2,...,хл множество объектов хозяйства, по которым принимаются решения. Множество решений, принимаемых по этим объектам в течение года, обозначим через и(Х|). ^ - затраты времени в часах на подготовку и выработку решений по ¡-му объекту. Суммарные ежегодные затраты времени на принятие решений по объектам хозяйства:

Если при этом допустимые затраты времени на принятие решений имеют значение То и Т»То, то это означает,что процесс принятия решений нуждается в совершенствовании. Эта оценка не дает полной характеристики принимаемым решениям, например, в отношении качества самого решения. Кроме того эта оценка не учитывает колебание процесса ПР в течение года. Проводится поэтапный анализ

N

r(t)=QD(t)

перспектив применения новых информационных технологий в технологически процессах. Перспективы развития компьютерных технологий ведения хозяйств зависят от трех факторов - насыщения фермерских и коллективных хозяйств ком пьютерной техникой, созданием постоянной системы разработки АРМ специалистов, баз данных и экспертной надстройки в рамках информационно советующей системы ведения хозяйства и разработки компьютерных технологий технологических процессах производства. Приводится один из примеров реализа ции данного замечания, используя опыт применения методов динамического про граммирования в химическом производстве. Рассматривается описание процесс; производства растениеводческой продукции и возникающие здесь возможные зада чи управления. Химическая реакция, происходящая в почве, после посадки в не сырья предназначена, для того, чтобы превратить посадочный материал в соогвет ствующий сельскохозяйственный продукт. При этом основными элементами, лими тирующими урожай сельскохозяйственных культур, являются фосфор, калий, азот > др. (см. паспорт участка). Обозначим эти элементы в почве через В;, а в продукт! через Р|. Малыми буквами обозначим их соответствующие концентрации. Тогд; скорость протекания процессов в почве:

г(=К,В^К2Ри (6.1)

Коэффициенты Ю, Кг вообще- то зависят от температуры и влаги почвы, причем температура- неуправляемый параметр, тогда как на состояния влаги можно каким либо образом влиять. Через обозначим соответствующие скорости поступленш питательных веществ в продукт. В общем случае эти скорости зависят также от температуры и влаги в почве. Время реакции в почве:

т -

т,"Т <621

где У| - суммарный объем питательных веществ. Полагая Ь|=0, Р,= 1-С|, можно записать:

так как gi(p¡-po)=V¡(K2Pi-KlBi) после преобразования:

г +

С; =-;-Г, (6.3)

' 1 +

Когда имеется N шагов выхода сельскохозяйственной продукции, весь многошаговый процесс описывается рекурентным соотношением, если учесть полученную формулу (6.3).

Г'(') — " "1

~ 1 (( ТУ ТУ \ ' (6 4)

Принимая во внимание конечность шагов т и рекурентное соотношение, (6.4) можно формулировать различные оптимизационные задачи, позволяющие управлять процессом производства продукции растениеводства.

Задача 1. Найти последовательность шагов т'п , П = 1, 2, ..., N с тем,

1тобы получить определенное количество продукта

N

СЙ, = У, при условии, ЧТО ^Гг'д'' = ГШП

(1=1

Задача 2. Формулируется при условии, что выход продукта не ограничивает-:я, а требуется максимизировать функционал

" ч

1

Здесь X - выигрыш в среднем от улучшений условий в почве за счет агротех-чероприятий, ц - цена потерь, затраченных на единицу шага т.

Задача 3. Определить последовательность шагов } для. процесса (6.4) N

цающего максимум

" 1

N

гЕ^й-С^-лтР^шах-м

Задача 4. Полагая Г^ = СОДУ/, определить последовательность шагов, 1

N

{Гд'} ПОЗВОЛЯЮЩИХ получить ^ "" | =

В дальнейшем, принимая во внимание зависимость констант К| и К2 от температуры (5, влажности XV, вносимых удобрений и т.д. все перечисленные выше

задачи 1-4 можно переформулировать с нахождением не только {Г^} , но с нахождением управляющей последовательности {(2^} и , т.е.

„и с1* + т?к,(а) ,, с^г^')

Даются прогнозные оценки развития хозяйства. В настоящее время в сельском хозяйстве в основном применяются модели продукционного процесса формирования урожайности. Одним из примеров такого подхода является форма определения потенциального урожая.

Представляет интерес расширенный подход к построению модели, учитывающей не одну культуру, а кормопроизводство в целом по хозяйству. Изменение объема кормопроизводства происходит и вследствие перераспределений пашни и пастбищ:

Здесь <3- объем кормов в момент I, р.. возможный объем кормов, рассчи ный по известной формуле определения потенциального урожая, И - расход корм единицу времени, V- скорость прироста объемов кормов в результате провед< мероприятий по улучшению параметров земельных ресурсов, р- относится! скорость естественного увеличения объектов кормов (за счет многолетних -ц Пусть X потребность хозяйства в кормах в течение одного года. Если хозяйств' обеспечивает себя кормами собственного производства, то эти корма ввозят стороны : Х=Ж+\У, где Х- коэффициент использования кормов собственного пр водства, \Л^-объем ввозимых кормов в центнерах кормовых единиц (ц.к.е.). С даемые (прогнозируемые) затраты хозяйства, складывающиеся из затрат на возд< вание культур, вложения в мероприятия по улучшению земельного фонда и поте результате различных аномальных ситуаций записывается в виде: г

о

Здесь К|- приведенные затраты на получение одного центнера кормов! единиц, Кг- приведенные затраты на ввоз одного ц.к.е., Кз- капиталовложения кормопроизводство в хозяйстве, А- потери от аномалий. Прирост объемов корм производства земельного фонда хозяйства в момент времени I при систематическс проведении мероприятий, начиная с и по улучшению почвенных характерней можно считать пропорциональным капиталовложениям в эти мероприятия. Пре полагается, что оправдываются эти мероприятия с некоторым запаздыванием: V аКзО-1о), где а- параметр, учитывающий коэффициент полезного действия капит ловложений в единицу времени. Есть проблемы при учете А- потерь от аномальнь ситуаций. С одной стороны существует условный "набор" таких ситуаций. Учет i возможных воздействий зависит как от сорта, культуры и др. Так и климатическс зоны, в которой находится хозяйство. Эти потери оценивают вычислением действ: тельно возможного урожая Уд,у, зависящего от агрофона конкретного поля. Вел) чина Удву (т/га) вычисляется по климатически обеспеченному урожаю Ухоу с учето благоприятных условий для возделывания той или иной культуры: Удву = Кп • У ко; где Кп- коэффициент, изменяющийся на интервале [0,1], характеризует в некоторо смысле почвенные условия подобно понятию бонитета почвы. Для оценки Уму с; шествует целый ряд формул, учитывающих климатические условия (тепло,влага) общем случае лимитирующие факторы сведены в четыре типа формул:

Упу, Укоу, Удву, Упру. Тогда потери можно оценить так:

Апу—Упу -

Результаты выполненных исследований и разработок:

1. Предложена новая концепция содержания, целей и методов основательнс го применения компьютерной техники в хозяйствах, на базе систематического и< пользования компьютеров, направленная на привитие в хозяйствах новой инфо? мационной технологии принятия решений неухудшающих устойчивость агролащ шафта.

, 2. Создан комплект, нетрадиционных постановок задач по основам применения компьютеров в отраслях хозяйства, ориентированный на машинный вариант ведения хозяйства и получивший применение в некоторых хозяйствах Кабардино-Балкарской Республики.

3. Разработана методика ведения хозяйства по машинному варианту и создан соответствующий программно-методический комплекс, включающий автоматизированные рабочие места - специалистов по отраслям, базу данных и экспертную систему, включающую необходимые инструкции дня пользователей, справочные пособия.

4. Предложен математический аппарат для описания задач, давший обоснование новых практических подходов к совместному применению математических методов и вычислительной техники в сельскохозяйственной отрасли на уровне ведения хозяйства.

5. Предложена и обоснована технология разработки информационно-советующей системы ведения хозяйства для применения ЭВМ в производстве сельскохозяйственного продукта, использованная в разработке пакетов программ организационного управления.

6. Предложена методика создания моделей адаптивно-диагностических алгоритмов принятия решений в аномальных ситуациях ведения хозяйства.

7. Разработаны соответствующие программы и методическая поддержка для аграрного вуза, организованы эксперименты, направленные на развитие и углубление изучения информатики, вычислительной техники в плане ведения хозяйства и применения информационно-советующей системы ведения хозяйства в изучении предметов сельскохозяйственного профиля:

8. Практическая реализация компьютерных технологий ведения хозяйства в целом по региону потребует сбора априорной информации, которая позволит оценить возможность применения конкретной модели в хозяйстве.

9. Метод принятия решения с помощью информационно-советующей системы ведения хозяйства с практической точки зрения является достаточно эффективным. Время решения задач зависит от размерности хозяйства, числа ограничений на условия производства. Однако эта зависимость в пределах проведенных испытаний не является решающей.

10. Применение разработанных методов в рамках гибридной экспертной системы, где сочетается принятие1 решений и машинная обработка информации, применение "жестких" математических моделей в сочетании с "гибкими" логико-лингвистическими процедурами обеспечивающими логический вывод, а также адаптацию и обучение на основе баз знаний, позволит создавать гибкие системы поддержки деятельности хозяйства, обеспечит устойчивость его агроландшафтных характеристик в меняющихся условиях нового хозяйственного механизма.

Основное содержание диссертации опубликовано в следующих работах:

1. Касаев Б.С. Автоматизированная система управления высшим учебным заведением. В сб.: Программиров. обучение в КБГУ,Нальчик, 1976.- с. 47-52.

2. Касаев Б.С. К задаче разрезания графов. В сб. : Структурные свойства алгебраических систем, Нальчик, 1981.-с.53-55.

3. Касаев Б.С. Система контроля разработки программ ( КРАП ). В сб.: Тезисы док. межд. конф. "КОМПКОНТРОЛЬ-81", Болгария, Варна, 1981.

4. Касаев Б.С. Система контроля разработки программ (КРАП). -В микрофии докл. межд. конф. "КОМПКОНТРОЛЬ-81",Болгария, Варна, 1981.

5. Касаев Б.С. Система автоматизации процесса создания и применения onepai маршрутов. В сб.:"Теория систем и разработка АСУ ", М, 1982.

6. Касаев Б.С. Применение языка АКТ в'АСУ производством больших прог] комплексов. В сб.: " Теория систем и разработка АСУ ",М, 1982.

7. Касаев Б.С. Интеллектуальный пакет автоматизации операционных маршрз тов. Тез. конф. "Адаптивные роботы-82", Нальчик, 1982.

8. Касаев Б.С.,Тамаев И.Л. Методика опред. оптим.варианта селек. молочны коров с примен. ЭВМ. КБАМИ,Тырныауз,!982 г. (в соавт.,личное участие 50%).

9. Касаев Б.С. Автоматиз.сист.контр. и управл. разр.болыиих програм. комп. ! сб.:док.межд.конф."КОМПКОНГРОЛЬ-83",Чехосл.,Братислава, 1983.

10. Касаев Б.С., Жугова Л.А.Исп. ЭВМ для систематики и отбора фагов. Межве; сб.н.тр.КБГУ: У слов, пат.микр., Нальчик, 1985г.(в соавт.,личное участие 50%).

11. Касаев Б.С. Об одном направ. развития ресурс.задач в АСУП. Док. Всесою: нтк."Пути интенс.произв.на базе рес. и энерг. сбер .технол.", Нальчик, 1986.

12. Касаев Б.С. Выбор оптимальной структуры управления разработкой технич« ских систем. "Вестник СКНЦ высш. шк."Естественные науки" N 4, 1985.

13. Касаев Б.С., Шанибов A.M. Проблемы методологии разработки и внедрени САПР. Тез. сем. .-"Системы автоматизированного проектирования", М, 1987.

14. Касаев Б.С., Шанибов A.M. Математическая модель комплексной структур! САПР тех.док..Тез. док.науч.тех. школы : "Системы автоматизированного проек тирования "Bon. повыш.интеллект. ", М, 1987. (в соавт.,личное участие 50%).

15. Габрилович Д.И., Касаев Б.С. Использование розетко- образующей способ ности лимфо и нейтрофилов в качестве крит. прогноза теч. вирус, гепатитг Тез.докл. 9 межинст. науч.конф.,Челяб.1988. (в соавт.,личное участие 50%).

16. Касаев Б.С. " Язык для специальных целей " как средство взаимодействи пользователя с ПЭВМ. Тез. докл. научно-методич.конф.: "Научные основы обуче ния дипл. специалистов иностранному языку. Москва, 1991.-е. 50-52.

17. Касаев Б.С. АРМ оптимального ведения хозяйства. Тез. докл. межгосуд. науч. метод, конф.^'Компьютеризация учебного процесса и НИР в с/х ВУЗах.". Костро ма,1992.

18. Касаев Б.С. К вопросу организации и контроля разработки больших прог рамм для ПЭВМ. Тез. межд. конф.: "Интеллекуальное развитие общества и новы информационные технологии",Новосибирск, 1992. -с. 173-175.

19. Касаев Б.С. Учебный практикум на IBM PC. Справочно-методич. материал Нальчик,КБАИ, 1994.

20. Kasaev В. Problems in elaborating computer technology in the agricultural busi ness. PROCED1NGS Volume III. International conference on Human - Compute Interaction. EWHCI '93, Moscov, Russia. - p. 109-113.

21. Касаев Б.С. Структура информационно-советующей системы ведения хозяй ства. Тез. юбнп. науч. пр.конф.,75-л.Горского гос.агр. университета, Владикавка: 1993. - с. 256-257

22. Касаев Б.С. Применение ЭВМ в учебной, научной, административной дея тельности ВУЗа. Матер.научно-практ.конф.КБГСХА.Нальчик 1995.-е. 149-151.

23. Касаев Б.С. Принципы разработки информационно-советующих систем веде ния хозяйства. Матер.науч.-практ.конф. КБГСХА. Нальчик 1995. - с. 151-153.

24. Касаев Б.С. Модель прогноза заморозка. Тезисы докл.научно - практической онференции КБГСХА, Нальчик, 1996.-с.,71-75.

25. Касаев Б.С., Середин В.А. Биотех. система мероп.при субкл.пат.гениталий. $сер.конф."Совр.дост.биот.".Ставр., 1996. - с. 26(в соавт.,личное участие 50%).

26. Kasaev В. Computing texhnology of making decisions in small agricultural en-erprises.lntemational conference on Human Computer Interaction.EWHCI ' 996,Moscov, Russia, - p. 313-315.

27. Касаев Б.С. Условия развития инормационно - советующих систем ведения ;озяйства. Мат.Всер.конф."Природные ресурсы и эконом, потенциал горных и тредгорных регионов РФ и принципы создания устойчивых агролаидшафтов". Вла-щкавказ, 1996. - с.362-365.

28. Касаев Б.С. и др. Компьютерная модель ведения фермерского хозяйства. Тези-;ы докл. научно-практической конференции КБГСХА,Нальчик, 1996.- с.209-214. (в :оавт.,личное участие 50%).

29. Касаев Б.С. Пути интенсификации комп. техн.обучения в КБАИ.Мат. учеб. иет. конф. "Новые формы и методы обуч. студ.",Нальчик, 1994, - с. 17-19.

30. Касаев Б.С. Концепция преподавания компьютерных дисциплин на экономи-1еской специальности Мат. учебно методической конф. "Новые формы и методы эбучения студентов".Нальчик, 1994, - с. 24-26.

31. Касаев Б.С. Анализ моделей ведения и целей равития хозяйства в условиях дологических ограничений Тез. док. X межрес. науч. прак. конф. "Актуальные вопросы экологиии охраны природы экосистем кжн. регионов России и сопред. территорий",Краснодар, 1997, с.306-308.

32. Касаев Б.С., Середин В.А. Учет в скотоводстве с помощью карты воспроизводства стада."Вест.ветеринарии".N2,1997. - с. 25-36. (в соавт.,лич. участие 50%).

33. Касаев Б.С. Анализ сельскохозяйственного производства. Доклады Адыгской (Черкесской академии наук, гом 2, N2, 1997. - с. 170-174.

34. Касаев Б.С. Расчет объемов плановых заданий по важнейшим показателям в хозяйстве. Докл. Адыгской (Черк.) академии наук, том 2, N2,1997. - с. 174-177.

35. Касаев Б.С. Развитие практического обучения с базовой и специальной подготовкой. Материалы науч.метод. конф. Нальчик, КБГСХА, 1998. -с. 24-27.

36. Касаев Б.С., Тамаев И.Ш. Компьютерная технология в практической селекции молочного стада. Материалы науч.метод. конференции КБГСХА. Нальчик, 1998. -с. 84-86. (В соавт. личное участие 50%).

37. Касаев Б.С. Системные проблемы устойчивости горных агродандшафтов. Материалы межд.науч.конф. "Системные проблемы надежности,матем. моделирования и информационных технологий". Сочи, 1997. - с. 5-9.

38. Касаев Б.С., Орквасов Ю.А., Кожоков М.К. Модель информационно-справочной системы в управлении птицеводческим хозяйством. Материалы межд. на-уч.конф. "Системные проблемы надежности,матем. моделирования и информ. технологий". Сочи, 1997. - с. 49-51. (В соавт. личное участие 40%).

39. Касаев Б.С. Новые информационные технологии в решении проблемы устойчивости горных агроландшафтов. Мат. межд.науч.конф. "Новые информационные технологии и их рег.разв.". Нальчик, 1997.-е. 67-68.

40. Касаев Б.С. Развитие информационных технологий в технологических процессах производства сельскохозяйственной продукции. Мат. межд. науч. конф. "Новые информационные технологии и их рег.разв.". Нальчик, 1997,- с. 87-88.