Экологическое оценивание является одной из основных задач

94
ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ
Самым главным достоинством создаваемой
нами системы является тот факт, что пароль остается неизвестным никому, даже пользователю. Пользовать знает свою подпись и воспроизводит ее уникально: с определенной скоростью, с определенны уровнем нажатия пера, с
определенными точками отрыва и так далее.
Воспроизвести динамику рукописной подписи,
даже зная ее статический образец – практически невозможно.
Таким образом, однозначно, что за биометрическими системами – будущее. Они изменят
привычные нам атрибуты безопасности (сматркарты, пароли) и приведут нас к единственно
правильному решению, в котором сам человек
будет уникальным ключом, который невозможно подделать.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Жариков, Д. Н. Применение технологии неграфических вычислений на видеокартах NVIDIA CUDA при
создании биометрических систем идентификации лично-
сти по голосу, рукописному почерку и геометрии лица /
Д. Н. Жариков, В. С. Лукьянов, А. А. Островский // Информационные технологии моделирования и управления. –
2009. – Т. 57, вып. 5. – С. 698–705.
2. Каллан, Р. Основные концепции нейронных сетей :
пер. с англ. / Р. Каллан. – М. : Изд. дом Вильямс, 2001. –
145 с.: ил.
3. Нейросетевые преобразователи биометрических
образов человека в код его личного криптографического
ключа : монография / А. Ю. Малыгин [и др.] ; под ред
А. Ю. Малыгина. – М. : Радиотехника, 2008. – 88 с.
4. Скворцов, М. Г. Определение структурной сложности нейросетевых измерительных преобразователей по
фрактальной размерности объекта / М. Г. Скворцов, А. А. Островский // Информационные технологии в образовании,
технике и медицине : мат. междунар. конф., г. Волгоград,
21-24 сентября 2009 г. – Волгоград, 2009. – С. 134.
5. Тарабрин, Г. Т. Методы математической физики :
учеб. пособие / Г. Т. Тарабрин. – М. Изд. АСВ, 2009. – 208 с.
6. Design and Implementation of Parallel Batch-mode
Neural Network on Parallel Virtual Machine / A. S. Ahmad,
A. Zulianto, E. Sanjaya // Proceedings, Industrial Electronic
Seminar. – 1999. Vol. 27, No. 29. – P. 1–5.
7. Introduction To Biometrics Authentification / B. Yeung //
Triware Networld Systems. – 2009. Vol. 3, No. 5. – P. 15–29.
8. Signature Biometrics / D. Morris // Biometric
Newsportal. – 2010. Vol 15, No. 24. – P. 25–50.
УДК 519.876.5:[711.16:504]
Н. П. Садовникова, А. К. Ермощенко
ОБЩИЕ ВОПРОСЫ ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДОЛОГИИ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
ДЛЯ ОЦЕНКИ ЭКОЛОГО-ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОЕКТОВ
ГРАДОСТРОИТЕЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
Волгоградский государственный технический университет
E-mail: nps@volgodom.ru
Рассматриваются вопросы применения методов имитационного моделирования в задачах оценки воздействия на окружающую среду строительных объектов. Определяются подходы к идентификации структуры модели и условия, определяющие практическую пригодность.
Ключевые слова: имитационное моделирование, экологическая экспертиза, структурная идентификация,
системный подход.
N. P. Sadovnikova, A. K. Ermoshchenko
GENERAL QUESTIONS OF SIMULATION MODELING METHODOLOGY APPLICATION FOR
ECOLOGICAL-ECONOMICAL EFFICIENCY RATING OF ARCHITECTURAL ACTIVITY PROJECTS
Volgograd state technical university
Questions of simulation modeling methods application in the network of building sites environmental impact estimation problem are considered. Approaches to identification of model structure and conditions that determine its
stability and adequacy are detected.
Keywords: simulation modeling, ecological examination, structural identification, system approach.
Экологическое оценивание является одной
из основных задач планирования развития территорий. Понятие «оценка воздействия на окружающую среду» (ОВОС) в настоящее время
регламентируется приказом Государственного
комитета Российской Федерации по охране окружающей среды № 372 от 16 мая 2000 г. «Об
утверждении положения об оценке воздействия
намечаемой хозяйственной и иной деятельности на окружающую среду в Российской Федерации». Проведение ОВОС способствует принятию экологически ориентированного управленческого решения по реализации намечаемой
деятельности посредством определения воз-
ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ
можных неблагоприятных воздействий, прогноза экологических последствий, учета общественного мнения, разработки мер, направленных на уменьшение и предотвращение негативных воздействий.
Контроль за проведением экологической
экспертизы в нашей стране возложен на специально уполномоченные государственные органы, а проведение собственно экологической
оценки (экологических прогнозов) возлагается
на инициаторов намечаемой деятельности.
Оценка эколого-экономической эффективности
проектов направлена на определение в денежном выражении последствий данного воздействия и использование полученных данных при
проведении экономического анализа проекта.
ОВОС является единственно эффективной
методологией учета экологических требований
в инвестиционных проектах на ранних этапах
планирования. Существующие подходы к проведению ОВОС в основном ориентированы на
определение факторов негативного воздействия
и планированию мероприятий по уменьшению
их влияния на окружающую среду. Вопросам
прогнозирования комплексного воздействия с
учетом экономической составляющей, как правило, не уделяется должного внимания.
В связи с этим, цель данной работы является исследование вопросов применения имитационного моделирования для оценки последствий негативного воздействия намечаемой хозяйственной деятельности (строительства) при
проведении ОВОС для принятия обоснованных
инвестиционных решений.
Информация, полученная при проведении
ОВОС, является ключевой при подготовке
обоснования инвестиционного проекта и принятии потенциальным инвестором решения об
участии в проекте. В настоящее время оценка
эколого-экономической эффективности представляет наибольшую сложность для инвестора. Расчетные методики, применяемые повсеместно не дают возможности получить комплексную оценку влияния на окружающую
среду всех факторов, сопровождающих процесс
строительства и эксплуатации объектов градостроительной деятельности. Тем более сложно,
используя данный подход, определить затраты
на ведение обоснованной экологической политики.
Современные подходы к задачам экологического менеджмента требуют создания информационных систем, способствующих при-
95
нятию решений при динамическом изменении
входной информации в условиях существенной
информационной неопределенности.
В решении задач прогнозирования развития
сложных систем наиболее эффективные методы базируются на принципах системного анализа. В свою очередь, системный анализ опирается на широкую группу идей и технологий
имитационного моделирования. Для построения имитационных моделей используют динамическое моделирование, дискретно-событийное моделирование, системную динамику и
агентное моделирование [1]. Все эти подходы
обеспечивают возможность описывать поведение моделируемой системы, анализировать и
предсказывать будущие состояния с учетом
влияния различных факторов (как внутренних,
так и внешних).
Универсальность методов имитационного
моделирования обеспечивает возможность
применения их для синтеза и анализа систем
любой сложности и разработки стратегий
управления ими. Применение имитационного
моделирования для принятия обоснованных
инвестиционных решений представляет интерес с позиций развития теории оценки эффективности и анализа рисков инвестиционных
проектов градостроительной деятельности в условиях неопределенности.
Использование технологии имитационного
моделирования позволяет исследовать поведение системы посредством выявления причинноследственных отношений и взаимодействий
контуров обратной связи. Непосредственно в
ходе имитационного эксперимента можно вводить дополнительные данные, конструировать
новые информативные показатели, наблюдать
графики изменения показателей и переменных,
использовать видео или анимацию в реальном
масштабе времени и оценивать происходящие
процессы. Эти достоинства имитационного моделирования позволяют эффективно использовать его и для решения теоретических проблем,
в симбиозе с аналитическим моделированием.
В ходе имитационного моделирования могут быть решены следующие задачи:
– оценка и прогноз экологического состояния застраиваемой территории;
– сравнение различных вариантов проектов;
– определение наиболее значимых факторов, влияющих на экологическую обстановку;
– подготовка информационной базы на основе сценарных расчетов для принятия решения;
96
ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ
– обоснование инвестиционной политики с
учетом экологической составляющей.
Еще одно направление использования имитационного моделирования связано с подготовкой управленческих кадров на основе компьютерных деловых игр [2]. В ходе игры имитируется ситуация в рамках которой необходимо
спланировать деятельность управляющей организации в процессе принятия решений по участию в различных проектах. Результат деятельности оценивается по суммарной величине
критерия эффективности, достигнутой за весь
период планирования. Задача состоит в том,
чтобы найти такое распределение доходов, которое окажется оптимальным относительно избранного критерия.
Наиболее сложной и неоднозначной задачей этапа построения имитационной модели
является структурная идентификация т. е. выбор математической структуры модели, описывающей поведение некоторого класса объектов.
При определении структуры системы, описывающей функционирование вновь создаваемого или реконструируемого объекта градостроительной деятельности, следует учитывать
следующие особенности [3]:
– сложный характер связей между подсистемами;
– неопределенность факторов описывающих свойства экосистем;
– отсутствие механизма оценки последствий принятых решений;
– многокритериальный характер оптимизационных задач.
Социо-экологические системы относятся к
классу сложно-структурированных и, как правило, плохо формализуемы. Фундаментальные свойства таких систем изменяются в
процессе развития, что может привести к качественному изменению поведения и режимов функционирования. Математическая модель такой системы состоит из математических моделей элементов и математических
моделей взаимодействия элементов. Взаимодействие элементов рассматривается обычно
как результат совокупности воздействий каждого элемента на другие элементы. Определение способа и степени влияния друг на друга отображение качественных переходов элементов и системы из одного состояния в другие, переходных процессов, идентификация
режима функционирования представляет значительную трудность.
Для выработки адекватных управленческих
и технологических решений социо-экологические системы должны оцениваться по множеству частных факторов. Часть из них этих
может быть с той или иной точностью измерена
(концентрации элементов и иные показатели),
некоторые рассчитаны (внутренняя норма окупаемости, соотношение выгоды и затраты и
т. д.). Другая часть может быть задана в нечеткой форме (например, эффективность использования территорий, социальная совместимость
и др.). Каждый из явно или неявно определенных показателей порождает соответствующий
частный критерий, формализация которого не
тривиальна. При формировании критериев необходимо учитывать важность способа градации
допустимых воздействий на окружающую среду
и взаимозависимость отдельных факторов.
Традиционные методы, в силу своей аксиоматики, не приспособлены для обработки информации такого типа, и долгое время наличие
описанных выше трудностей попросту игнорировалось. Ясно, что исключение из рассмотрения качественной информации, источником которой, зачастую, является богатый опыт и интуиция квалифицированных специалистов, в
значительной степени влияет на адекватность
модели, существенно упрощая ее, что ведет к
снижению достоверности получаемых результатов.
Решая задачу идентификации модели, прежде всего, необходимо определить виды воздействия на окружающую среду и соответствующие количественные показатели. Вторым
этапом является оценка уровня затрат на реализацию проекта, определение социальных выгод,
стоимостных показателей в которых данные затраты и выгоды будут измерены. Необходимо
рассмотреть все возможные варианты реализации проекта. Третьим этапом является структурирование собранной информации и построение модели, проведение имитационных экспериментов и получение количественных оценок
эколого-экономической эффективности.
Последним этапом является обобщение
анализа затрат и выгод, который заключается в
сравнении разных вариантов реализации проекта, включая при необходимости рассмотрение
варианта «с проектом» и «без проекта» и проведение анализа чувствительности проекта.
Данный анализ заключается в определении
влияния различных допущений в отношении
основных переменных, например, влияния
97
ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ
ставки дисконтирования или величины компенсационных выплат на прибыльность и эффективность всего проекта и изменении различных переменных, учитываемых в анализе. Используя «оптимистичные» и «пессимистичные»
значения, определяется какие переменные оказывают большее влияние на затраты и выгоды
для выработки соответствующих рекомендаций
по изменению или уточнению проекта [4].
Методология имитационного моделирования обеспечивает возможность детальной
оценки каждого варианта проекта по степени
воздействия на каждый из компонентов природного комплекса и на экосистему в целом с
учетом экономической составляющей каждого
варианта.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Горбунов, А. Р. Проблемы, актуальные задачи и
приоритеты в создании систем поддержки принятия решений и применении имитационного моделирования в
сфере управления и бизнеса / А. Р. Горбунов, Н. Н. Лычкина // Имитационное моделирование. Теория и практика :
матер. конф. – СПб., 2007. – Т. 1. – С. 27–36.
2. Садовникова, Н. П. Проектирование интерактивной
компьютерной деловой игры «Динамическое планирование производственной деятельности предприятия» / Н. П. Садовникова // Изв. ВолгГТУ. Серия «Актуальные проблемы
управления, вычислительной техники и информатики в
технических системах»: межвуз. сб. науч. ст. / ВолгГТУ. –
Волгоград, 2007. – Вып. 2, № 2. – C. 85–87.
3. Немтинов, В. А. Информационный анализ и моделирование объектов природно-промышленной системы /
В. А. Немтинов. – М. : Машиностроение, 2005. – 112 с.
4. Бабицкий, Д. Ю. Обзор количественных методов
анализа рисков при управлении проектами [Электронный
ресурс] / Д. Ю. Бабицкий. – [2009]. – Режим доступа:
http://www.zulanas.lt/images/adm_source/docs/
2_Babitsky_
paperRUS.pdf.
УДК 004.89
А. А. Титов
О ВОЗМОЖНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ БИОЛОГИЧЕСКОЙ КЛЕТКИ
В КАЧЕСТВЕ ПРОТОТИПА ПРОМЕЖУТОЧНОГО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
МНОГОУРОВНЕВЫХ АДАПТИВНЫХ СИСТЕМ
Волгоградский государственный технический университет
E-mail: atitov@wmta.ru
Рассматриваются недостатки современных динамических адаптивных систем. Показывается необходимость создания многоуровневых адаптивных систем. Выдвигается гипотеза об использовании биологической клетки как прототипа многоуровневых адаптивных систем.
Ключевые слова: динамическая адаптивная система, промежуточное программное обеспечение адаптивной системы, биологическая клетка.
A. A. Titov
ABOUT THE POSSIBILITY OF USING A BIOLOGICAL CELL AS A PROTOTYPE OF MIDDLEWARE
OF MULTILEVEL ADAPTIVE SYSTEMS
Volgograd State Technical University
Considering the limitations of modern dynamic adaptive systems the need to create multilevel adaptive systems
is shown. The hypothesis about using a biological cell as a prototype of multilevel adaptive systems is proposed.
Keywords: dynamic adaptive system, middleware of adaptive system, biological cell.
Введение
В настоящее время мировая наука прикладывает большие усилия к разработке информационных систем, работающих без участия человека в условиях неопределенности: сами
управлялись, сами восстанавливали свое рабочее состояния после поломки, были более универсальными, надежными, устойчивыми к
ошибкам и грубым внешним воздействиям [1],
имели низкое энергопотребление. Они обычно
разворачиваются в крупных компаниях и
должны работать по циклу 24/7, непрерывно
адаптируясь к изменяющимся условиям функ-
ционирования и требованиям [2]. Наиболее
общим направлением решения перечисленных
задач являются адаптивные системы, действующие в условиях априорной неопределенности [3] и стремящихся к некоторому устойчивому состоянию.
Необходимость многоуровневых
адаптивных систем
Область создания адаптивных систем исследуется во многих областях программной
инженерии и других областях [1]. Каждый отдельный метод предлагает свой механизм адаптации, применяемых в узких условиях. Отсут-