автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Разработка мультиагентной системы управления и поддержки принятия решений для обеспечения экологической безопасности воздушной среды региона

На правах рукописи

ДОРОНИНА ЕКАТЕРИНА ГЕННАДЬЕВНА

РАЗРАБОТКА МУЛЬТИАГЕНТНОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ И ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ ВОЗДУШНОЙ СРЕДЫ РЕГИОНА

Специальность 05.13.10 - «Управление в социальных и экономических системах»

2 7 ОКТ 2011

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Старый Оскол - 2011

4858354

Работа выполнена на кафедре «Автоматизированных и информационных систем управления» Старооскольского технологического института (филиала) Федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС»

Научный руководитель:

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Еременко Юрий Иванович

доктор технических наук, профессор Сушков Сергей Иванович

кандидат технических наук, доцент Белоусов Вадим Евгеньевич

Ведущая организация:

ОАО «Научно-исследовательский институт по проблемам Курской магнитной аномалии им. Л.Д. Шевякова»

Защита состоится «11» ноября 2011 г. в 12.00 на заседании диссертационного совета Д 212.034.03 при Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Воронежская государственная лесотехническая академия» по адресу: 394613, г.Воронеж, ул. Тимирязева, 8, ауд.240.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Воронежской государственной лесотехнической академии.

Автореферат разослан «7 » октября 2011 г.

Учёный секретарь

диссертационного совета .у-Л, — В.И. Анциферова

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Экологические исследования, проведенные в последние десятилетия, показали, что все возрастающее разрушительное воздействие антропогенных факторов на воздушную среду (ВС) привело ее на грань кризиса. Все чаще экологические системы попадают в категорию «критичных», что в первую очередь вызвано всевозможной деятельностью человека. Поэтому так важна система регулирования, комплекс упреждающих мероприятий, направленных на недопущение развития чрезвычайных ситуаций -система экологической безопасности. Необходимы механизмы, которые согласовывали бы интересы подсистем и направляли движение в русло, где соблюдается разумный баланс между экономикой и экологией.

Принятие решений в управлении экологической безопасностью природоохранной деятельности должно опирается на достоверную и полную информацию о фактическом состоянии природных и техногенных объектов. В этой связи особую значимость приобретают информационные системы, реализующие функции мониторинга, оценки состояния ВС и управления. Основные принципы информационных систем управления экологической безопасностью были сформулированы в трудах Кафарова В.В., Попова Н.С., Примака A.B., Перова В.Л., Смирнова В.Н., Вента Д.П. и др.

Однако, на сегодняшний день действующие экологические информационные системы в полном объеме не отвечают требованиям информационного обеспечения процедур принятия решений в области охраны и экологически безопасного использования ресурсов. Отсутствие в большинстве регионов РФ эффективной технологии мониторинга ВС затрудняет процесс управления и принятия решений. Традиционно, исследования по созданию экологических информационных систем (работы И.И. Потапова, A.M. Шутко, И.А. Данилина, С.О. Jloca, Л.С. Паркинсона, Х.Х. Крамера) ориентируются лишь на построение сети различных датчиков. Они независимо распределяются на территории контроля и способны собирать информацию и передавать ее центральному устройству обработки, на основе работы которого производится визуализация полученной информации и оператором на основе его субъективных оценок и опыта вырабатываются окончательные заключения об экологическом состоянии территории. Главная особенность такого положения заключается в сложной пространственной и функциональной распределенности, относящейся как к территориальной удаленности постов контроля, так и различным целям участников эколо-го-экономической системы, их сложном и высоко динамичном взаимодействии; невозможности построения единой целевой функции эколого-экономической системы.

Отмеченные обстоятельства позволяют заключить, что исследование и разработка новых моделей и системы управления экологической безопасностью ВС, является в настоящее время актуальной задачей, для решения которой возникает необходимость в привлечении знаний из различных областей и современных методов принятия решений, включая методы искусственного интеллекта.

Цели и постановка задач исследования. Целью диссертационной работы является разработка и реализация интеллектуальной распределенной системы управления и поддержки принятия решений для обеспечения региональной экологической безопасности ВС на основе технологии мультиагентных систем.

Достижение цели работы потребовало решения следующих задач:

• на основе анализа и оценки существующих моделей и методов управления эколо-го-экономическими системами построение модели распределенной многоуровневой системы управления региональной экологической безопасностью ВС;

• разработка методики поддержки принятия решений и управления региональной экологической безопасностью на основе технологии мультиагентных систем;

• разработка моделей: интеллектуальных агентов в соответствии с ролевым назначением, механизма взаимодействия интеллектуальных агентов, процесса выбора агентами стратегии поведения, задачи идентификации источника чрезмерных выбросов;

• разработка структурной модели и алгоритмов работы автоматизированной системы управления и поддержки принятия решений для обеспечения экологической безопасности ВС региона.

Объект исследования. Информационная система управления и поддержки принятия решений в эколого-экономических системах.

Предмет исследования. Процессы принятия управленческих решений в эколого-экономических системах с целью снижения негативного воздействия на воздушную среду объектов промышленности и устойчивого развития природно-техногенного комплекса.

Методы исследования. При проведении исследований в рамках задачи диссертационной работы использованы методы мультиагентных систем с персонифицированными агентами, теория коммуникации агентов, методы теории систем, основанных на знаниях, иерархических игр, теории нечетких нейронных сетей, распределенных баз данных.

Научная новизна и значимость результатов диссертационной работы состоит в следующем:

- предложена методика построения автоматизированной системы управления и поддержки принятия решений для обеспечения региональной экологической безопасности ВС с использованием мультиагентной технологии, отличительной особенностью которой является адаптивность управления к текущим изменениям в эколого-экономической системе;

- синтезирована модель мультиагентной системы управления и поддержки принятия решений для обеспечения региональной экологической безопасности из автономных агентов, выделенных по ролевому признаку, и отличающаяся полнотой отображения процессов управления и принятия решений;

- построены поведенческие и структурные модели интеллектуальных агентов системы, модель их взаимодействия на основе теории иерархических игр, позволяющие адекватно представить цели и стратегии поведения субъектов эколого-экономической системы;

-разработана модель адаптивного поведения агентов в процессе функционирования системы на основе нейро-нечеткого <3-обучения, отличающаяся высокой скоростью обучения агентов;

-предложен комплекс алгоритмов, функциональная схема и разработано программное обеспечение, необходимые для реализации мультиагентной системы управления и поддержки принятия решений для обеспечения экологической безопасности ВС региона и отличающиеся функциональной полнотой и универсальностью.

Достоверность научных результатов. Научные положения, теоретические выводы и практические рекомендации, включенные в диссертационную работу, подтверждены расчетами, моделированием на ЭВМ, экспертными оценками специалистов, соответствующими актами и справками, дипломом конкурса научных работ, а также апробацией результатов на основе данных региона Курской магнитной аномалии.

Практическая значимость и результаты внедрения.

1. Практическая значимость результатов исследования состоит в том, что они позволяют на основе разработанных моделей и алгоритмов реализовать автоматизированную систему управления и поддержки принятия решений для обеспечения экологической безопасности ВС региона. Система позволит всем заинтересованным лицам получить комплекс достоверных и регулярно обновляемых данных об экологической обстановке; обеспечить оперативное принятие управленческих решений в области экологии и природопользования; предоставить возможность сопоставить и качественно проанализировать природно-ресурсную, социально-экономическую и экологическую информацию;

подготовить необходимые рекомендации и ограничения режимов природопользования и оценить степень воздействия хозяйственных мероприятий на атмосферный воздух.

2. Результаты внедрения. Результаты диссертационной работы используются при оценке экологической безопасности в службе государственной экологической инспекции Белгородской области и Белгородского областного центра гидрометеорологии и мониторинга окружающей среды. Разработанные модели, методы и алгоритмы применяются в учебном процессе при изучении студентами специальных дисциплин «Системы искусственного интеллекта», «Проектирование систем управления», «Интеллектуальные информационные системы».

На защиту выносятся:

1. Методика построения автоматизированной системы управления и поддержки принятия решений для обеспечения экологической безопасности ВС региона с использованием мультиагентной технологии.

2. Модели и алгоритмы функционирования интеллектуальных агентов с учетом их ролевого назначения.

3. Модель взаимодействия интеллектуальных агентов на основе теории иерархических игр.

4. Модель нейро-нечеткого Q-обучения, которая позволяет агентам выбора оптимальной стратегии поведения.

5. Функциональная схема и алгоритмы системы управления экологической безопасностью на основе технологии мультиагентных систем. Программный комплекс реализации предложенной системы.

Соответствие диссертации паспорту специальности. В диссертационном исследовании разработаны и применены методы поддержки принятия управленческих решений к задачам управления эколого-экономическими системами, что соответствует формуле специальности 05.13.10 - «Управление в социальных и экономических системах». В соответствии с целью, задачами и полученными научными результатами диссертация соответствует следующим пунктам области исследования: П.5. Разработка специального математического и программного обеспечения систем управления принятия решений в социальных и экономических системах; П.10. Разработка методов и алгоритмов интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений в экономических и социальных системах.

Апробация работы. Материалы диссертационной работы докладывались и обсуждались на мезвдународных конференциях: «Проблемы геологии, экологии и рационального природопользования» (г. Новочеркасск, 2007 г.), «Современные сложные системы управления» - HTCS2008 (Тверь, 2008г.), III Международная научная конференция «Современные проблемы прикладной математики и математического моделирования» (Воронеж, 2009г); на Всероссийских конференциях: III Всероссийская молодежная научная конференция по проблемам управления (МКПУ-2008) (г.Москва, 2008г.), 31-я конференция молодых ученых и специалистов Института проблем передачи информации им. A.A. Харкевича РАН «Информационные технологии и системы 2008» (Геленджик, 2008г.), V Всероссийской школе-семинаре молодых ученых «Управление большими системами 2008» (Липецк, 2008г.), 3-я Научная конференция Автоматизация в промышленности (Москва, 2009г.), 32-я конференция молодых ученых и специалистов Института проблем передачи информации им. A.A. Харкевича РАН «Информационные технологии и системы 2009» (Бекасово, 2009 г.); на региональных, научно-практических конференциях «Образование, наука, производство и управление в XXI веке» (Старый Оскол, 2007,2008,2009,2010), «Молодые ученые - производству» (Старый Оскол, 2007,2008).

Работа удостоена диплома конкурса научных работ по теории управления и ее приложениям за 2009 год, проводимого ИПУ РАН.

Публикации. По результатам исследования опубликовано 17 печатных работ, в том числе 2 в изданиях, рекомендованных ВАК РФ для публикации основных результатов диссертационных исследований, общим объемом 72 стр. (лично автором выполнено 63 стр.).

В работах, опубликованных в соавторстве, личное участие автора заключается в определении целей и задач работы [3,4,6,7], в разработке моделей и алгоритмов [1,2,5,9,10,12,14,15,17], основных элементов программных средств управления и их внедрения [11,13,16].

Исследование поддерживалось грантом: «Разработка теоретических основ энергоресурсосбережения и экологической безопасности металлургических процессов» (№ 1.6.09).

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из 4 глав, введения, заключения, библиографического списка из 120 наименований, 6 приложений; содержит 146 страниц основного текста, 41 рисунок, 38 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность работы, сформулирована цель исследования, раскрыты научная новизна и практическая значимость работы.

В первой главе проведен анализ состояния проблемы управления экологической безопасностью, рассмотрены существующие методы ее решения, осуществлена постановка задачи работы.

Возможности применения традиционных подходов к управлению экологической безопасностью весьма ограничены. Они базируются на использовании стационарных моделей, что ведет к задержкам в принятии решений, обусловленных пересмотром и введением экологических нормативов, что существенно снижает эффективность системы управления. Кроме того, утвержденная концепция устойчивого развития требует перехода от чисто контрольной деятельности к регулирующим методам надзора, которые направлены, с одной стороны, на поддержание определенного уровня безопасности, а с другой - не препятствуют выпуску необходимого количества и качества продукции и услуг.

Анализ работ, посвященных развитию экологических информационных систем, показывает, что они в полной мере не отвечают требованиям информационного обеспечения процедур принятия решений.

Для реализации процесса управления региональной экологической безопасностью ВС предлагается использовать одно из перспективных направлений современных методов искусственного интеллекта - мультиагентный подход, который, на наш взгляд, является наиболее приемлемым для решения поставленных в диссертационной работе задач. Применение выбранного метода позволяет осуществить: персонифицированный, распределенный и адаптивный подход к управлению эколого-экономической системой; интеграцию больших массивов информации и их оперативную обработку; перераспределение процессов информационной обработки по элементам системы, что ведет к увеличению общей эффективности и надежности системы.

Во второй главе предложена методика построения и синтезирована модель системы управления и поддержки принятия решений для обеспечения региональной экологической безопасности атмосферного воздуха с использованием мультиагентной технологии; определен функциональный состав интеллектуальных агентов в системе, для которых разработаны модели и алгоритмы поведения; формализованы механизмы взаимодействия агентов на основе теории игр.

Методика построения мультиагентной системы управления и поддержки принятия решений для обеспечения экологической безопасности ВС региона(МАСЭБ) определена на основе специфики и особенностей эколого-экономической системы с точки зрения задач управления и требования адаптивности к текущим изменениям в системе.

Частые ^ йиемжн

Обобшемхая «Шика

Блок принятия решений а интегральной оценки воздействий на ОС

Точки КОН!роля

Окружающая среда

Рисунок 1 - Структурная модель МАСЭБ

Модель МАСЭБ (рис.1) реализуется через этапы сбора информации, её анализа, идентификации ситуации и принятия решений для регулирования и эффективного управления и удовлетворяет требованию оперативной реакции на текущие изменения в эколого-экономической системе. Ролевой состав интеллектуальных агентов предложен в соответствии со структурой эколого-экономической системы и набором функций, необходимых для работы МАСЭБ. Блок анализа и идентификации представлен агентом - ресурса, который выполняет функцию обратной связи, оценивая результаты хозяйственной деятельности предприятий региона и эффективность предпринятых управляющим органов механизмов управления. Ресурс в нашем случае представлен воздушной средой.

Блок принятия решений и интегральной оценки представляет агент - супервизор и агент - предприятия. Агент - супервизор собирает всю необходимую информацию от агентов - ресурса и в результате своей деятельности оценивает и анализирует ситуацию в целом, производит интегральную оценку экологического состояния ВС для поддержки принятия управленческих решений. Агенты - предприятия отстаивают интересы своих предприятий, преследующие свои частные цели, часто расходящиеся с объективно существующими целями устойчивого и безопасного развития региона. На основе переговоров с агентом-супервизором он выбирает мероприятия по охране окружающей среды с минимальными финансовыми издержками.

Каждый агент для решения своей задачи располагает базой данных и знаний и моделями функционирования. Для каждого типа интеллектуальных агентов синтезирована модель, адекватная решаемой им задаче (рис.2). Общими для всех агентов модулями являются: подсистема коммуникации, содержащая описание протоколов коммуникации агентов системы, осуществляющая составление, отправку и прием сообщений; знания о взаимодействиях, содержащие знания и убеждения агента о других агентах системы, их задачах, информацию о совместных планах и намерениях, сведения по языку общения.

Подсистема моделей поведения (модели анализа и обработки данных, механизмов управления и 7д.)

•

■ ■ 1 1 1 1 1 Знания о решаемой задаче

^ 1 4 1

1 1 ■ 1 Знания предметной области

1 Цели и задачи агента

Подсистема коммуникаций

Знаний о взаимодействиях

Окружающая сред. Агенты системы

Рисунок 2 - Структурная модель агентов

Знания о решаемой задаче содержат сведения о содержании базы данных, методы анализа данных и метазнания, определяющие способы и методы представления и переработки знаний.

Знания предметной области и подсистема моделей поведения различаются по содержанию образующих их элементов и моделей в зависимости от выполняемой агентом функции. В частности, подсистема моделей поведения агента - ресурса осуществляет первичную обработку полученной информации, заключающуюся в выявлении различных отклонений контролируемых показателей.

Подсистема моделей поведения агента - предприятия оценивает текущее состояние и эффективность системы управления экологической безопасностью предприятия, выбирает ту или иную стратегию, которая дает наибольшее значение его целевой функции. Подсистема моделей поведения агента - супервизора представлена подсистемой комплексной оценки, которая на основе данных о состоянии ВС, собранных агентом - ресурса, производит текущую оценку экологического состояния территории; и подсистемой регулирования и управления, которая позволяет на основе текущего состоянии ВС и параметров деятельности предприятий осуществить выбор такой стратегии поведения, которая позволит уменьшить ущерб, наносимый ВС предприятиями региона.

Для формального определения МАСЭБ можно представить ее обобщенную функциональную модель:

MAS={A,S,ACT,L,P) (1)

В (1) А - множество агентов различных типов. S- множество состояний внешней среды, в которой может находится мультиагентная система. ACT - множество действий агентов. В процессе достижения своих целей на действия агента - ACT в условиях изменяющейся среды - seS накладываются ограничения, которые представлены множеством социальных законов - L. Р={Р„Р/} - множество связей, где Ps - множество связей системы с внешней средой, a Pi - множество базовых отношений между агентами.

Модель взаимодействия агентов МАСЭБ. Одной из основных задач в рамках муль-тиагентного моделирования является разработка модели взаимодействия агентов. Наиболее сложным взаимодействием является коммуникация между персонифицированными агентами, представленными агентом предприятия и агентом-супервизором. Для ее решения в рамках исследования была разработана модель взаимодействия на основе теории иерархических игр.

Эколого-экономическая система может быть описана множеством состояний 5 eS, в которых могут находиться агенты с вероятность P(S). Каждый агент имеет набор возможных действий -ACT. В какой-то момент времени te[0;T] агент находится в состоянии s,eS и предпринимает действие act,eACT и получает некоторое вознаграждение. При этом управляющий центр (агент - супервизор) имеет право первого хода и может ограничивать возможности агента - предприятия, направляя их действия в нужное русло.

Выбор того или иного действия в момент времени te[0;T] осуществляется агентом - предприятия, исходя из его экономических интересов, как правило, стремящегося к максимизации прибыли, полученной в результате хозяйственной деятельности, за вычетом затрат, связанных с очисткой выбросов и сбросов загрязняющих веществ, налогов и штрафных санкций. При этом предлагается ввести поправочный коэффициент Му, увеличивающий значения штрафных санкций относительно затрат предприятия на природоохранные мероприятия, что позволяет предупредить чрезмерные выбросы:

/ = '¿(D^O-Z^-N^O-M, Sfj(v:j ,t))dt^>max (2)

о l-i

где г - временная координата; Т — момент времени, до которого ведется рассмотрение; 1=1...п, п - количество рассматриваемых предприятий;у'=/.Д 1 - количество рассматриваемых загрязняющих веществ; Д{уь0 - прибыль предприятия от реализации продукции объемом у, в момент времени /; 7,/А',у, I) - затраты предприятия на очистку отходящих газов -капитальные и эксплуатационные затраты. Данные затраты зависят от количества } - ого загрязняющего вещества - к{/, удаляемого на предприятии в момент времени и - за-

траты предприятия (налоги) за выбросы] - ого загрязняющего вещества в пределах нормы. у,у- количество загрязняющих веществ выбрасываемых в ВС без очистки. 5(у-,}Л) - функция затрат за негативное воздействие на ВС (штрафы) в момент времени / за сверхнормативный или сверхлимитный сброс/ - ого загрязняющего вещества.

Агент - супервизор представляет экологические органы, деятельность которых заключается в поддержании требуемого уровня безопасности с помощью установленных законов, норм и систем штрафов. При этом агент - супервизор стремится минимизировать ущерб от деятельности предприятий региона, который зависит от текущего загрязнения ВС и суммы налоговых выплат и штрафов предприятий региона:

Ф = -> т,п , (3)

о ¡'I ¡-1

где Щ(УфО - ущерб от загрязнения ВС, связанный с деятельностью г - ого предприятия региона (г=1...п) в момент времени /, допустимое значение выбросов] - ого загрязняющего вещества на / - ом предприятии, устанавливаемое агентом - супервизором. Задачи (2) и (3) решаются при ограничениях:

щ<ЯФ0<г<Т. (4)

где со,, - минимально возможная величина выбросов, определяемая технологическими параметрами /-ого предприятия.

Достижение устойчивого развития эколого-экономической системы можно осуществлять на основе различных механизмов управления, описанных в работах Петросяна Л.А., Новикова Д.А., Захарова В.В., Васильева С.Н. и т.д. В существующих условиях, как правило, управление административного центра носит административно-законодательный характер с применением экономических механизмов. Параметры экономических механизмов настраиваются агентом - супервизором в соответствии с наблюдаемым состоянием ВС и уровнем оснащенности предприятий очистным оборудованием, соответствующим наилучшим существующим технологиям.

Функционирование системы управления будем рассматривать во времени [0,Т], при этом параметр I представляет дискретное множество значений. Статическую игру, рассматриваемую в момент 4 (к=1.....т), можно представить следующим образом: 1) агент -

супервизор, стремясь уменьшить нагрузку на ВС, воздействует на область допустимых управлений агента - предприятия за счет изменения величины ограничений на выброс у -ого загрязняющего вещества д^ и поправочный коэффициент на цену загрязнения Мц для 1-ого предприятия - выбирает стратегию (7*), Му 0^}; 2) агент - предприятия, делая свой ход, определяет свою оптимальную стратегию - уу (д^, в зависимости от управлений центра и максимизации целевой функции (2); 3) пусть ), Мц V,, (ду , ¡/¡) - оптимальные в смысле Нэша стратегии игроков в момент времени 4, тогда выигрыши игроков в дифференциальной игре равны:

выигрыш агента - супервизора:

ф = ; (5)

к=1 ¡=/

выигрыш / - ого агента - предприятия:

f'= (6)

k-t j=i

В главе 3 предложены модели выбора оптимальной стратегии поведения интеллеку-альных агентов, разработан метод идентификации промышленного источника выбросов загрязняющих веществ по данным мониторинга и распределенная база данных МАСЭБ.

Модель адаптивного поведения агента. Целью агента является максимизация собственного выигрыша в игре. Максимальное значение суммарного выигрыша в начале игры из состояния S, в котором агент принимает решение ACT и далее следует избранной стратегии, зависит от "скрытых" переменных - решений других игроков. Т.е. агент-супервизор на основе текущих значений параметров эколого-экономической системы, прогнозируя отклик агентов - предприятия системы на свои действия, обязан выбрать оптимальную стратегию для данной среды. Для решения данных задач агент должен обучаться. Обучение состоит в том, чтобы обеспечить использование наблюдаемых вознаграждений (обучение с подкреплением - Q-обучение) для определения в процессе обучения оптимальной (или почти оптимальной) стратегии для данной среды.

В случае, когда ситуации и действия задаются векторами, то итеративное формирование матрицы «состояние-действие» - Q(S(t),ACT(t)) невозможно. Один из способов справиться с этим состоит в использовании средств функциональной аппроксимации, а обучение проводить путем итеративной настройки параметров. Функциональную аппроксимацию Q(S(t),ACT(t)) предлагается проводить при помощи нечеткой нейронной сети (ННС) Такаги-Сугено 0-го порядка (рис. 3).

Алгоритм работы нейро-нечеткого g-обучения в течение одного шага времени может быть получен следующим образом. Текущее время t, агент уже выполнил действие ACT,_j(Shi) в предыдущий шаг t-1, и получил награду R

ч««" 1.Фаззификация нового

ВХОДНОГО СОСТОЯНИЯ Si

Фаззификация каждой переменной осуществляется функцией принадлежности представленной функцией Гаусса в рациональной форме:

(7)

Рисунок 3 - Структура нейро-нечеткого Q-обучения

где ¡=1..л, /=1 ..м, число входных переменных, М -количество функций принадлежности для каждой переменной; с - определяет центр функции, а - задает ширину функции. Данный вид функции принадлежности выбран на основе экспертного анализа.

2. Вычисление истинного значения правила Р1 при входной переменной посредством последовательного алгебраического умножения (оператор Т-нормы):

= (В)

3.Оценка оптимального Q-значения текущего состояния S„ основанного на изученной Q-функции до настоящего времени:

ar(St) max w't(ac1)

ZaX--(9)

где ACT1- множество действий, определенных в Р/ - ом правиле, UfSJ - множество активных правил в момент времени t. 4.Вычисление TD-ошибки:

e,=R,+7Q;(SJ- Q,(S„ACT,JS, )),0<у<1 (10)

у - дисконтный фактор.

5.0бновление значений весовых коэффициентов ННС w,l(ACT,1) и весовых коэффициентов действий в каждом правиле w!(act) по формулам (11) и (12) соответственно:

wj(ACT,1) = < (ACT) + P',e,e;(ACT'(к)), VP, (11)

w',(act) = t (act) + e,e°(ACT' (A)), VP, (12)

ACffk) - k-

oe действие в /-ом правиле. б.Обновление величины //, - скорости обучения для I - ого правила.

7.Выбор действия ACT/SJ согласно е - «жадной» стратегии:

ACT.' =АСТ'(к)\ЕЕ(АСТ'(к)) = max EE(act),

acteACf

в (13)

ЕЕ (act) = w[ (act) + ,в>0.

в - положительный коэффициент, n,(act) - счетчик выбора действия до шага времени I.

ACT, (S,) = ACT,1"\EE(AClf )ap.(S,)= пия(ЕЕ(ЛСТ,')aF/S,)), (14)

где ACT1, - е- «жадное» действие правила Pi, к моменту времени I, ACT, (Sj - максимальное е - «жадное» действие,

ACt

, - действие, выбранное на предыдущем уровне ННС каждого

/-ого правила.

8.Вычисление Q-значения текущей пары состояние - действие, основанной на новой Q -функции после настройки значений весовых коэффициентов - Q,(SbACT,(St)):

Q^.AcrAS,))^^^-—--(15)

r' I ts, I

Представленная модель ускоряет процесс обучения агента и хорошо справляется с главной проблемой обучения с подкреплением - сокращение размерности пространства состояний. Сжатие, достигнутое с помощью ННС, позволяет обучающемуся агенту делать обобщения, распространяющиеся с тех состояний, которые он уже посетил, на состояния, которые он еще не посетил.

Модель идентификации промышленного источника выбросов. Обратная задача переноса примеси формулируется следующим образом: требуется по известным метеорологическим данным атмосферы и результатам измерений концентрации газообразной примеси в М точках, проводимых в течение некоторого периода времени Т, определить параметры (мощность, координаты и время срабатывания) источников примеси. Математическая модель обратной задачи переноса примеси для идентификации параметров ис-

11

точников загрязняющих веществ опирается на уравнения, сопряженные к уравнению турбулентной диффузии, и двойственное представление функционала от концентрации при-1 меси. 1

Следует обратить внимание на то, что при решении задачи поиска аномально работающего источника на каждом шаге по времени решается не одна, а М независимых задач. Агенты - ресурса, получив исходные данные, ведут расчеты независимо друг от друга и найденные на каждом шаге по времени решения своей сопряженной задачи возвращают агенту-супервизору, который ищет глобальный минимум функционала:

н Т -X Г -И

/(С)

ъии

Hi

Rdydxdt — С*)1 -» min,

C^Qdzdydxdt+

-¿ill} h-1 с 0 0 0 COO

позволяющий определить параметры источников загрязнения.

Здесь h = 1 ...Н; Н - количество измерений концентраций {Ch}, Ch - сопряженный оператор, Q - интенсивность поступления примеси от N рассматриваемых высотных источников,;? = Qt (t)S(x - xf")6(y - >f)5(г - sf), Q,(/) - расход выброса из источника с координатами х°, у°, z°, R = R(t^c,y) - интенсивность поступления примеси от наземных источников.

Данная организация процесса идентификации источника выбросов дает возможность повысить точность и оперативность определения координат аномально работающего промышленного источника выбросов.

Б главе 4 произведен выбор программно-технических средств реализации МАСЭБ, проведена апробация разработанных моделей на примере региона КМА, разработаны необходимые приложения, а именно:

1) выбраны среда и инструментарий реализации системы - JADE.NET, которая удовлетворяет требованиям, предъявляемым к системе.

2) разработанная структура мультиагентной системы управления и поддержки принятия решений для обеспечения региональной экологической безопасности ВС включает в себя распределенную БД и автоматизированные рабочие места (рис.4). На каждом автоматизированном рабочем месте (АРМ) пользователя, работающего с системой, устанавливается клиентская часть, приложения. Таким образом, всв| пользователи работают в едином!

Sh

I Агенты-^(предприятия J

-■gf Администратор I- -«

б

Агент-супервизор _—

Г оммуникацис* ный канал аген- □

1 Agent Security Agent Management System Directory I Facilitator (OF) !

та

Рисунок 4 - Структура МАСЭБ региона КМА

информационном пространстве и получают рекомендации одновременно, но при этом адресно.

Взаимодействие с пользователем организовано с помощью диалоговых окон, представляющих собой удобный интерфейс (рис.5, рис.6, рис.7).

Для практической реализации разработанной системы управления и поддержки принятия решений региональной экологической безопасности ВС был выбран регион Курской Магнитной Аномалии, в котором были выделены следующие участники эколого-экономической системы: государственная экологическая инспекция, представленная в системе тремя агентами - супервизорами: Белгородской и Курской областей и региона КМА; предприятия: ОАО«Оскольский электрометаллургический комбинат», ОАО «Стой-ленский горно - обогатительный комбинат», ОАО «Лебединский горно - обогатительный

Агент-супервизор

Сервис Помощь Период «ад

2010 V

I......—---

Территория белгородская область V Выберите ресурс Атмосферг

Задачи для региона

Прирэдогсзльэова'тели

• о- х р

Динаммчосхое нормирование

ОАО «С'0йп*маа<й

ОАО >Л«<йэиисп« тоеисквсга!

комбинат», ОАО «Михайловский горно-обогатительный комбинат», ОАО «Комбинат "КМАруда", Яковлевский рудник - ООО "Металл-групп", ОАО «Оскольский механический завод», ОАО «Оскольский завод металлургического машиностроения», ЗАО «Ос-колцемент», ЗАО «Старооскольский завод автотракторного

электрооборудования им.

А.М.Мамонова», ОАО «Белгородский цемент», вносящие наибольший

вклад в загрязнение ВС, представле-Рисунок 5 -Главное окно агента -супервизора ны в системе агентами _ предприятия. Оценивают результаты хозяйственной деятельности предприятий региона и эффективность механизмов управления 27 агентов - атмосферы, собирающие информацию со [ стационарных постов и мобильных станций контроля, и агенты - атмосферы Белгород-

1 ской и Курской областей.

СЛО «Осютил»! 12ЯОД ыечлл ; ;

СО-Олл/ч*"«

СЛО гХечЬ»*' КМ«**»»

л даруя«»«« среду

Смэм« о >в сорлл оикжил» с!>«л

£врвмс Оамошь Период

Задачи .еда фдадопйОММАЯ Ат>ссфе»№»' эозда

35 Проектные далые ) 8 Текущие данные

I® Характеристика 3 Планы мероприятий

Мероприятия для досп Мероприятия по регуге Мероприятия по охран Ш о аыбрсо* 38

£ Отчетность 2-то(«а№) й Сведения о разрешениях

Сервис Опющь !

щ ► И

Производство Сортопсхжатнмй цех №

У

Номер источника 508 у< Тип источника стационарный

Молернюация Источник финансирования Полный объем затрат на ре

Срок исполнения 2010

• в том числе капитальных, тысруб Снижение выбросов, т/год Предотвращенный ущерб, тыс.руб. Отметка о выполнении выге

»

Обьсяработ Гаа вачо

И

Агенты - атмосферы, снимая данные с датчиков на

стационарных станциях контроля региона КМА посредством коммуникационных интерфейсов ввода/вывода данных (118-485),

регистрируют в

некоторые моменты времени повышенное значение концентрации ИОг в атмосферном воздухе (рис.7), а индекс загрязнения (ИЗА=5,6),

рассчитанный агентом -атмосферы региона, говорит о повышенном загрязнении ВС.

С целью определения районов - загрязнителей ВС на основе собранных данных, используется метод решения обратной задачи переноса примеси, предложенный в главе 3. Предсказанная численно картина соответствует расположению предприятия ОАО «Оскол-цемент». Эти данные передаются агенту - супервизору, который назначает агенту - атмо-сферыМ0Б дополнительную инвентаризацию предположительного источника чрезмерных выбросов.

В условиях повышенного загрязнения ВС диоксидом азота необходимо предусмотреть мероприятия по снижению негативного влияния предприятий на ВС. Для решения задачи управления экологической безопасностью ВС была разработана модель нейро-нечеткого 0 — обучения агента - супервизора для выбора оптимальной стратегии поведения по совокупному состоянию двух компонент 8=(яг где - уровень загрязнения, ха-

Рисунок 6 - Окна агента - предприятия

Агент-армосферыЛН38: Идентифт

Праекз

Параметры загрязшши^о видаствз • Наимеиовамие 38 N02 V

ГЩК 0,2

Параметры модели

Дата измерения 26.05.2010

/77/7777

12:«! 0,12

концентрация

найти истсмжк

Предлопожитвльиый истотшх выбросов САО*ОскалЦемент*

Завершит работу

Рисунок 7 - Окно агент - ресурса: идентификация источника выбросов

растеризующий текущее состояние ВС (концентрация загрязняющего вещества (в долях ПДК); э2 - выброс ] - го загрязняющего вещества /' - ого предприятия в расчете на единицу продукции. Для описания каждой переменной выделено по пять термов: {очень низкий, низкий, средний, высокий, очень высокий}. В зависимости от сочетания различных состояний рассматриваемых

компонентов в результате определяются наиболее оптимальные значения допустимого выброса и поправочного коэффициента на цену загрязнения. При такой организации выбора агентом

стратегии поведения процедура нормирования выбросов предприятий производится с учётом текущего состояния ВС с введение механизмов стимулирования внедрения экологически чистых технологий и снижения поступления загрязняющих веществ в атмосферу.

Динамика изменения основных параметров агента - супервизора и агента - предприятия в процессе согласования представлена на рис.8 (а, б). Придерживаясь основной цели - минимизации ущерба, наносимого ВС, агент - супервизор сначала выбирает стратегию побуждения, увеличивая поправочный коэффициент цены загрязнения. Это приводит к желаемому результату, только в том случае, если затраты на штрафные санкции превысят затраты на природоохранные мероприятия для достижения требуемого уровня выбросов, а затем ужесточает нормативные требования. При снижении годовой массы выбросов диоксида азота на 10 %, за счет увеличения затрат предприятия на природоохранные мероприятия, значительно повысилось качество ВС (ИЭА=3,5), а предотвращенный экологический ущерб в денежном выражении составляет порядка миллиона рублей.

Итерация

Итерация

■допустимый выброс

— Поправочный коэффициантна цену йфяэнения

- Уровень -ущерба

а)

...........Значения выбросов

•а' ■ Затраты на природоохранные мероприятия «•»■й?««' Плата за негативное воздействие на окружающую среду б)

Рисунок 8 - Динамика изменения параметров в процессе согласования: а) агента-супервизора; б) агента-предприятия

В заключении сформулированы выводы, излагаются основные результаты диссертационного исследования. Предлагаемые в диссертации основы построения и организации функционирования МАСЭБ решают актуальную научную проблему управления экологической безопасностью современного территориально-промышленного комплекса, учитывая при этом текущие изменения его структуры и параметров.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ В работе получены следующие результаты и выводы:

1. Разработана мультиагентная система управления и поддержки принятия решений для обеспечения экологической безопасности ВС региона, составляющая теоретический фундамент для обоснования целостной системы инструментальных средств (моделей, алгоритмов, программ, базы данных и т.п.) для управления экологической безопасностью окружающей среды в целом.

2. Представлена модель МАСЭБ, состоящая из множества агентов и обеспечивающая адаптивность процесса управления к динамике структуры и параметров эколого-экономической системы за счет свойства автономности и обучению агентов. Разработаны специализированные архитектуры для каждого типа агентов, адекватные решаемой им задаче.

3. Разработана математическая модель взаимодействия агентов на основе теории иерархических игр, которая позволяет описать цели и задачи субъектов эколого-экономической системы.

4. В целях выработки оптимальных управляющих воздействий для текущего состояния ВС разработана модель выбора оптимальной стратегии поведения агентами МАСЭБ на основе нейро-нечеткого Q-обучения.

5. Создан аппарат поддержки принятия управленческих решений с использованием современных информационных технологий, позволяющий провести оценку текущего состояния ВС; выявить районы - загрязнители; выработать управляющие воздействия по снижению негативного влияния предприятий на ВС. При этом на базе разработанного аппарата обоснована и программно реализована МАСЭБ, обеспечивающая повышение оперативности и обоснованности решений поставленных задач.

6. Разработанная система является открытой и расширяемой, допускает добавление интеллектуальных агентов при расширении числа участников эколого-экономической системы, методов и средств решения задач управления экологической безопасностью.

7. Результаты эксперимента, проведенного в регионе КМА, подтвердили адекватность моделей, методик и алгоритмов, разработанных в диссертации. При этом на рассматриваемой территории были осуществлены мониторинг ВС и анализ его результатов для поддержки принятия и реализации управленческих решений, оценена их эффективность.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

1. Еременко Ю.И. Формализация механизма взаимодействия агентов мультиагент-ной системы управления экологической безопасностью /Ерёменко Ю.И., Доронина Е.Г.// Системы управления и информационные технологии, 2009. - N4(38). - С.54-59.

2. Еременко Ю.И. Модель адаптивного поведения агентов мультиагентной системы управления экологической безопасностью/ Ерёменко Ю.И., Доронина Е.Г.// Прикладная информатика, 2010. - № 2 (26). - С.71-83.

Статьи, материалы конференций

3. Еременко, Ю.И. О построении информационной системы экологической безопасности региона Курской Магнитной Аномалии/Еременко Ю.И., Доронина Е.Г.//Труды международной научно-практической конференции «Проблемы геологии, экологии и рационального природопользования». - Новочеркасск, 2007,- С. 11-15.

4. Еременко, Ю.И. Мультиагентный мониторинг экологического состояния окружающей среды/Еременко Ю.И., Доронина Е.Г.// Труды региональной научно-практической конференции «Образование, наука, производство и управление». - Старый Оскол. - 2007. -С. 156-160.

5. Доронина, Е.Г. Разработка моделей поведения агентов мультиагентной системы управления экологической безопасностью/Доронина Е.Г.// Труды международной научно -практической конференции HTCS2008 «Современные сложные системы управления»,-Тверь, 2008 - С. 22-26.

f

6. Еременко, Ю.И. Концептуальные основы построения системы геоэкологического мониторинга региона КМА/Еременко Ю.И., Доронина Е.Г.//Труды молодежной научно-практической конференции ОАО «ОЭМК».- Старый Оскол, 2007 - С.45-46

7. Доронина, Е.Г. Мультиагентный подход к управлению экологической безопасностью/Доронина Е.Г./ЯН Всероссийская молодежная научная конференция по проблемам управления (МКПУ-2008):Труды. - Москва: ИПУ РАН, 2008.-С. 99-100.

8. Доронина, Е.Г. Ролевая модель мультиагентной системы управления экологической безопасностью/Доронина Е.Г.// Труды региональной научно-практической конференции «Молодые ученые - производству». - Старый Оскол, 2008, том 2. - С.127-130.

9. Еременко Ю.И. Функциональная модель агента-предприятия в мультиагентной системе управления экологической безопасностью/Еременко Ю.И., Доронина Е.Г.// Труды 31-ой конференции молодых ученых и специалистов Институт проблем передачи информации им. A.A. Харкевича РАН «Информационные технологии и системы 2008». - Геленджик, 2008.-С. 129-131

10. Доронина, Е.Г. Моделирование агента - ресурса в мультиагентной системе управления экологической безопасностью/ Доронина Е.Г., Еременко Ю.И.// V школа - семинар «Управление большими системами 2008». - Липецк, 2008. - С.40-44.

11. Еременко, Ю.И. Функциональная структура агента-ресурса мультиагентной системы управления экологической безопасностью/Еременко Ю.И., Доронина Е.Г.//Труды региональной научно-практической конференции «Образование, наука, производство и управление». - Старый Оскол, 2008, том 3. - С. 18-24

12. Еременко, Ю.И. Разработка алгоритма взаимодействия интеллектуальных агентов в мультиагентной системе управления экологической безопасностью/Еременко Ю.И., Доронина Е.Г.//Современные проблемы прикладной математики и математического моделирования: Материалы III Международной научной конференции. Часть 2. - Воронеж: «Научная книга», 2009. - С. 142-145

13. Еременко, Ю.И. Мультиагентная система управления экологической безопасностью/Еременко Ю.И., Доронина Е.Г.//Вести высших учебных заведений Черноземья. Липецк,2008. - №2(12). - С.38-42

14. Еременко, Ю.И. Моделирование агента-предприятия мультиагентной системы управления экологической безопасностью/Еременко Ю.И., Доронина Е.Г. // Труды 3-й научной конференции Автоматизация в промышленности - М.: Институт проблем управления, 2009. - С.86-90.

15. Доронина, Е.Г. Модель адаптивного поведения агентов в мультиагентной системе управления экологической безопасностью/Доронина Е.Г.// Труды 32-й конференции молодых ученых и специалистов Институт проблем передачи информации им. A.A. Харкевича РАН «Информационные технологии и системы 2009». - Бекасово, 2009. - С.90-93.

16. Доронина, Е.Г. Концептуальна модель базы знаний мультиагентной системы управления экологической безопасностью/ Доронина Е.Г., Еременко Ю.И.//Труды международной научно-практической конференции преподавателей, сотрудников и аспирантов «Образование, наука, производство и управление». - Старый Оскол, 2009, том 3. - С. 38-40.

17. Доронина, Е.Г. Модель идентификации промышленных источников загрязнения в рамках мультиагентной системы управления экологической безопасностью/ Доронина Е.Г., Еременко Ю.И. // Труды международной научно-практической конференции «Образование, наука, производство и управление». - Старый Оскол, 2010, том 1. - С. 145-148.

Подписано к печати 04.10.11.

Формат 60x90 1/16. Объём 1 п.л. Тираж 100 экз. Заказ 382 Отпечатано в УОП ГОУ ВПО «ВГЛТА» 394087, г. Воронеж, ул. Докучаева, 10

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ И НАПРАВЛЕНИЙ РАЗВИТИЯ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ СИСТЕМ ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ ВОЗДУШНОЙ СРЕДЫ.

1.1 Проблемы управления экологической безопасностью воздушной среды на примере региона Курской Магнитной Аномалии.

1.2 Функциональное определение системы экологической безопасности.

1.3 Модели управления эколого-экономической системой.

1.4 Анализ существующих экоинформационных систем.

1.4.1 Основные принципы организации экоинформационных систем.

1.4.2 Географическая информационная система.

1.4.3 Экспертные системы.

1.5 Обоснование выбора мультиагентной технологии для построения? системы* обеспечения экологической безопасности воздушной среды региона.

Выводы по главе 1.38

ГЛАВА, 2. РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ МУЛЬТИАГЕНТНОЙ СИСТЕМЫ» УПРАВЛЕНИЯ И ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ " ДЛЯ' ОБЕСПЕЧЕНИЯ ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ' ВОЗДУШНОЙ СРЕДЫ РЕГИОНА.

2.1 Основные концепции построения мультиагентных систем.

2.2 Формирование иерархических уровней системы управления и поддержки принятия^ решений для обеспечения экологической безопасности воздушной средьгрегиона.

2.3 Инициализация агентов МАСЭБ по ролевому принципу.

2.4 Разработка моделей и алгоритмов функционирования агентов МАСЭБ.

2.4.1 Моделирование агента - ресурса МАСЭБ.

2.4.2 Моделирование агента — предприятия МАСЭБ.

2.4.3 Моделирование агента — супервизора МАСЭБ.

2.4.4 Комплексная оценка экологического состояния воздушной среды региона.

2.6 Формализация переговоров агентов МАСЭБ на основе теории игр.

Выводы по главе 2.

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ МУЛЬТИАГЕНТНОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ И ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ ВОЗДУШНОЙ СРЕДЫ РЕГИОНА.

3.1 Стратегия поведения интеллектуальных агентов МАСЭБ*.

3.1.1 Разработка стратегии поведения агента-предприятия.

3.1.2 Модель адаптивного поведения агента-супервизора МАСЭБ.

3.2 Разработка модели идентификации промышленного источника выбросов загрязняющих веществ.

3.2.1 Модель «пеленгации» источника выбросовютанциями^контроля.89!

3 .2.2 Решение обратной задачи переноса примеси.

3.3 Разработка базы данных МАСЭБ.

33.1 Организация базы данных системы.

3.3.2 Концеп туальная модель базы данных.

3)3\3? Построение инфологической модели данных.

3:3.4 Разработка структуры базы данных.

3.3.4 Распределение данных по агентам МАСЭБ

Выводы по главе 3 .;.

ГЛАВА 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗЫ ИССЛЕДОВАНИЯ И АНАЛИЗ ПОЛУЧЕННЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ'.

4Л Выбор программных средств реализации системы.

4.1. 1г Обоснование выбора системного обеспечения.

4.1.2 Выбор системы управления базами данных.

4.2 Описание структуры автоматизированной информационной системы,.

4.2.1 Уровень субъекта РФ - агент-супервизор.

4.2.2 Уровень природопользователя - агент-предприятия.

4.2.3 Уровень агента-ресурса.

4.2.4 Описание режима работы с МАСЭБ.

4.3 Разработка МАСЭБ в рамках промышленного региона КМА.

4.3.1 Описание эколого-экономического состояния региона КМА.

4.3.2 Определение участников эколого-экономической системы региона КМА.

4.3.3 Разработка структуры MAC управления и поддержки принятия решений для обеспечения экологической безопасности воздушной среды региона КМА.

4.4 Пример решения задачи управления экологической безопасностью воздушной среды.

4.4.1 Проверка положений метода идентификации источника промышленных выбросов агентом — ресурса.

4.4.2 Оценка модели обучения агентов МАСЭБ.:.

4.4.3 Расчеты эколого-экономических эффектов принятия управляющих решений.

Выводы по главе 4.:.

Актуальность темы. Экологические исследования, проведенные в последние десятилетия, показали, что все возрастающее разрушительное воздействие антропогенных факторов на воздушную среду (ВС) привело ее на грань кризиса. Все чаще экологические системы попадают в категорию «критичных», что в первую очередь вызвано всевозможной деятельностью человека. Поэтому так важна система регулирования, комплекс упреждающих мероприятий, направленных на недопущение развития чрезвычайных ситуаций - система экологической безопасности. Необходимы механизмы, которые согласовывали бы интересы подсистем и направляли движение в русло, где соблюдается разумный баланс между экономикой и экологией.

Принятие решений в управлении экологической безопасностью природоохранной деятельности должно опирается на достоверную и полную информацию о фактическом состоянии природных и техногенных объектов. В* этой связи особую значимость приобретают информационные системы, реализующие функции мониторинга, оценки состояния ВС и управления. Основные принципы информационных систем управления экологической безопасностью были сформулированы в трудах Кафарова В.В.,. Попова Н.С., Примака A.B., Перова B.JL, Смирнова В.Н., Вента Д.П. и др.

Однако, на сегодняшний день действующие экологические информационные системы в полном объеме не отвечают требованиям информационного обеспечения процедур принятия решений в области охраны и экологически безопасного использования ресурсов. Отсутствие в большинстве регионов РФ эффективной технологии мониторинга ВС затрудняет процесс управления и принятия решений. Традиционно, исследования по созданию экологических информационных систем (работы И.И. Потапова, А.М. Шутко, И.А. Данилина, С.О. Jloca, JI.C. Паркинсона, Х.Х. Крамера) ориентируются лишь на построение сети различных датчиков. Они независимо распределяются на территории контроля и способны собирать информацию и передавать ее центральному устройству обработки, на основе работы которого производится визуализация полученной информации и оператором на основе его субъективных оценок и опыта вырабатываются окончательные заключения об экологическом состоянии территории: Главная особенность такого положения заключается в сложной пространственной и функциональной распределенности, относящейся как. к территориальной удаленности постов контроля, так и различным целям участников эколого-экономической системы, их сложном и высоко динамичном взаимодействии; невозможности построениям единой целевой функции эколого-экономической системы.

Отмеченные обстоятельства; позволяют заключить, что исследование:: и разработка новых моделей-и системы управления экологической безопасностью; ВС, является в настоящее время актуальной задачей; для решения, которой возникает необходимость в привлечении, знаний из различных областей? и современных методов принятия; решений] включая- методы искусственного' интеллекта. ,

Цели и постановка задач исследования. Целью диссертационной работы является' разработка и реализация интеллектуалышй распределенной* системы управления и поддержки принятия решений для обеспечения региональной экологической; безопасности ВС на основе технологии мультиагентных систем.

Достижение цели работы потребовало решения следующих задач:

• на основе анализа; и оценки существующих моделей и методов управления эколого-экономическими системами построение модели распределенной: многоуровневой системы управления региональной экологической безопасностью ВС;

• разработка методики поддержки принятия решений и управления региональной7 экологической безопасностью на основе технологии мультиагентных систем; разработка моделей: интеллектуальных агентов в соответствии с ролевым назначением, механизма взаимодействия интеллектуальных агентов, процесса выбора агентами стратегии поведения^ задачи идентификации источника чрезмерных выбросов;

• разработка структурной модели и алгоритмов работы автоматизированной системы управления и поддержки принятия решений для обеспечения экологической безопасности ВС региона.

Объект исследования. Информационная система управления и поддержки принятия решений в эколого-экономических системах.

Предмет исследования; Процессы принятия управленческих решений в эколого-экономических системах с целью снижения негативного! воздействия на воздушную; среду объектов промышленности и устойчивого развития природно-техногенного комплекса.

Методы? исследования. При* проведении исследований? в рамках: задачи диссертационной работы использованы методы, мультиагентных систем с персонифицированными агентами, теория коммуникации! агентов, методы, теории систем; основанных на знаниях, иерархических: игр;, теории нечетких нейронных сетей; распределенных-баз; данных. .

Научная новизна и значимость результатов диссертационной! работы состоит в следующем:

-предложена методика построения автоматизированной системы управления и поддержки принятия решении для обеспечения региональной экологической безопасности В(2 с использованием мультиагентной технологии, отличительной особенностью которой является адаптивность управления к текущим изменениям в эколого-экономической системе;

- синтезирована модель мультиагентной системы управления и поддержки принятия решений для обеспечения региональной экологической безопасности из автономных агентов, выделенных по ролевому признаку, и отличающаяся полнотой отображения процессов управления и принятия решений;

- построены поведенческие и структурные модели интеллектуальных агентов системы, модель их взаимодействия на основе теории иерархических игр, позволяющие адекватно представить цели и стратегии поведения субъектов эколого-экономической системы;

- разработана модель адаптивного поведения агентов в процессе функционирования системы на основе нейро-нечеткого (^-обучения, отличающаяся высокой скоростью обучения агентов;

-предложен комплекс алгоритмов, функциональная схема и разработано програм-мное обеспечение, необходимые для реализации мультиагентной системы управления и поддержки принятия решений для обеспечения экологической безопасности ВС региона*, и отличающиеся^ функциональной полнотой и универсальностью.^

Достоверность научных. результатов. Научные положения,, теоретические выводы, и практические рекомендации, включенные в диссертационную работу, подтверждены расчетами; моделированием на ЭВМ, экспертными оценками специалистов; соответствующими актами и справками, дипломом конкурса научных работ, а также апробацией результатов на основе данных региона Курскою магнитной аномалии.

Практическая'значимость-и результаты внедрения.

1. Практическая значимость результатов исследования состоит в том, что они позволяют на основе разработанных моделей и алгоритмов реализовать автоматизированную систему управления и поддержки принятия решений для обеспечения экологической безопасности ВС региона. Система позволит всем заинтересованным лицам получить комплекс достоверных и регулярно обновляемых данных об экологической обстановке; обеспечить оперативное принятие управленческих решений в области экологии и природопользования; предоставить возможность сопоставить и качественно проанализировать природно-ресурсную, социально-экономическую и экологическую информацию; подготовить необходимые рекомендации и ограничения режимов природопользования и оценить степень воздействия хозяйственных мероприятий на атмосферный воздух.

2. Результаты внедрения. Результаты диссертационной работы используются, при оценке экологической безопасности в, службе государственной экологической инспекции Белгородской области и Белгородского областного центра гидрометеорологии и мониторинга окружающей среды. Разработанные модели, методы и алгоритмы применяются в учебном процессе при изучении студентами специальных дисциплин «Системы искусственного интеллекта», «Проектирование систем управления», «Интеллектуальные информационные системы».

На защиту выносятся:

1. Методика построения автоматизированной системы управления и поддержки принятия решений для.обеспечения экологической безопасности ВС региона с использованием-мультиагентной технологии.

2. Модели и алгоритмы функционирования интеллектуальных агентов*, с учетом их ролевого назначения.

3. Модель взаимодействия интеллектуальных агентов на основе теории иерархических игр.

4. Модель нейро-нечеткого (^-обучения, которая позволяет агентам выбора оптимальной стратегии поведения.

5. Функциональная схема и алгоритмы системы управления экологической безопасностью на основе технологии мультиагентных систем. Программный комплекс реализации предложенной системы.

Соответствие диссертации паспорту специальности. В диссертационном исследовании разработаны и применены методы поддержки принятия управленческих решений к задачам управления эколого-экономическими системами, что соответствует формуле специальности 05.13.10 - «Управление в социальных и экономических системах». В соответствии с целью, задачами и полученными научными результатами диссертация соответствует следующим пунктам области исследования: П.5. 9

Разработка специального математического и программного обеспечения систем управления принятия решений в социальных и экономических системах; П. 10. Разработка методов и алгоритмов интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений в экономических и социальных системах.

Апробация- работы. Материалы диссертационной работы докладывались и обсуждались, на международных конференциях: «Проблемы геологии, экологии и рационального природопользования» (г. Новочеркасск, 2007 г.), «Современные сложные системы управления» - HTCS2008 (Тверь, 2008г.), TTI Международная научная конференция «Современные проблемы прикладной математики и математического , моделирования» (Воронеж; 2009г); на Всероссийских- конференциях: III Всероссийская молодежная* научная конференция; ио проблемам управления (МКИУ-2008) (г.Москва, 2008г.), 31-я конференция? молодых ученых и специалистов; Института проблем; передачи информации им. A.A. Харкевича РАН «Информационные технологии и системы 2008»; (Геленджик, 2008г.), V Всероссийской школе-семинаре молодых ученых «Управление большими системами 2008» (Липецк, 2008г.), 3-я Научная конференция Автоматизация в промышленности (Москва, 2009г.), 32-я конференция молодых ученых и специалистов. Института проблем передачи-информации им. A.A. Харкевича РАН «Информационные технологии и системы. 2009» (Бекасово, 2009 г.); на региональных, научно-практических конференциях «Образование, наука, производство и управление в XXI веке» (Старый Оскол, 2007,2008,2009,2010), «Молодые ученые - производству» (Старый Оскол, 2007, 2008).

Работа удостоена диплома конкурса научных работ по теории управления и ее приложениям за 2009 год, проводимого ИПУ РАН.

Публикации. По результатам исследования опубликовано 17 печатных работ, в том числе 2 в изданиях, рекомендованных ВАК РФ для публикации основных результатов диссертационных исследований, общим объемом 72 стр. (лично автором выполнено 63 стр.).

В работах, опубликованных в соавторстве, личное участие автора заключается в определении целей и задач работы [3,4,6,7], в разработке моделей и алгоритмов [1,2,5,9,10,12,14,15,17], основных элементов программных средств управления и их внедрения [11,13,16].

Исследование поддерживалось грантом: «Разработка теоретических основ энерго-ресурсосбережения и экологической безопасности металлургических процессов» (№ 1.6.09).

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из 4 глав, введения, заключения, библиографического списка из 120 наименований, 6 приложений; содержит 146 страниц основного текста, 41 рисунок, 38 таблиц.

Выводы по главе 4

1. На, основе предложенного метода^ построения- MAC управления и поддержки принятияфешений для обеспечения экологической безопасности ВС региона, был создан программный продукт, который позволяет осуществить: персонифицированный, распределенный подход к управлению эколого-экономической системой; интеграцию' больших массивов информации и оперативную обработку результатов; перераспределение процессов информационной обработки по элементам системы.

2. Для программной реализации МАСЭБ выбрана агентская платформа JADE.

3. Разработана структура программной системы управления экологической безопасностью, которая построена на основе интернет архитектуры MAC точка-точка IEEE FIPA и включает в себя распределенную БД и автоматизированные рабочие места. Все пользователи работают в едином информационном пространстве и получают рекомендации одновременно, но при этом адресно.

4. Разработаны удобные и простые в использовании формы ввода-вывода информации для работы с агентами системы.

5. Для практической реализации разработанной' системы была выбрана регион- КМА. Выбор обусловлен следующими факторами: горнометаллургический комплекс региона КМА- наносит существенный урон природной среде; быстрые темпы промышленного^ и гражданского строительства обусловили высокую скорость нарастания антропогенного прессинга на окружающую среду; системы мониторинга региона КМА в полном объеме- не отвечают требованиям информационного обеспечения процедур принятия решений в области охраны, и экологически безопасного использования ресурсов.

6. В соответствии с предложенным» методом' построения* (глава 2) и представленным составом участников эколого-экономической системы региона КМА, была разработана структурная модель МАСЭБ.

7. Применение разработанной» МАСЭБ обеспечивает решение задач: обработки и- накопления' информации по временным трендам* параметров-окружающей среды с целью оценки, экологического состояния; идентификации источников выбросов (предприятий, совершивших чрезмерные выбросы); представления всей имеющейся-информации в удобном для пользователя виде; подготовки интегрированной информации о состоянии окружающей среды и прогнозов вероятных последствий хозяйственной деятельности; разработки рекомендаций и подходов к оптимальному управлению экологической безопасностью и, в общем, эколого-экономической системой как со стороны предприятий, так и органов государственной власти.

8. Получены результаты расчета эколого-экономических показателей региона КМА, проведенные агентами системы, которые говорят об эффективности принимаемых решений.