Когнитивные технологии моделирования системы орошаемого земледелия региона

Системный подход как единственно верная методология в изучении экономического потенциала орошаемого земледелия. Исследование общей схемы имитационной модели эколого-экономической динамики орошения в регионе. Методика построения когнитивной карты.

Рубрика Математика
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 29.04.2017
Размер файла 177,9 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru

Размещено на http://www.allbest.ru

Для строгого научного обоснования масштабов, структуры и вариантов использования оросительных мелиораций необходим комплексный подход и адекватные проблеме системные методики. Как и ранее, будем рассматривать систему орошаемого земледелия (СОЗ) региона как сложную систему.

Сложность анализа процессов и принятия управленческих решений в системах орошаемого земледелия региона обусловлена рядом особенностей:

- многоаспектностью происходящих в них процессов (экономических, социальных и т.п.) и их взаимосвязанностью; в силу этого невозможно вычленение и детальное исследование отдельных явлений - все происходящие в них явления должны рассматриваться в совокупности;

- отсутствием достаточной количественной информации о динамике процессов, что вынуждает переходить к их качественному анализу;

- изменчивостью характера процессов во времени и т.д.

Влияние орошаемого земледелия (ОЗ) на экологию региона и его социально-экономические показатели должно учитываться при создании модели эколого-экономической динамики системы орошаемого земледелия региона.

Для строгого научного обоснования масштабов, структуры и вариантов эксплуатации оросительных систем (ОС) необходим комплексный подход и адекватные проблеме системные методики. Такие методики должны учитывать:

1. Влияние новых форм собственности и новых форм организации производства на орошаемых землях.

2. Комплексный эколого-экономический критерий оценки вариантов проектных и эксплуатационных решений.

3. Влияние погодного и рыночного рисков на экономические результаты и экологические последствия орошаемого земледелия.

4. Динамику экономических и экологических характеристик орошаемых массивов и оросительных систем.

5. Современное соотношение цен на продукцию и ресурсы в расчетах экономических показателей орошения.

Адекватным инструментарием разработки таких системных методик может служить модель системной динамики Дж. Форрестера, применяемая для описания сложных по структуре и механизмам функционирования стохастических динамических систем.

Системный подход Ї единственно верная методология в изучении экономического потенциала ОЗ и в определении вариантов его наилучшего использования и развития.

Представляется целесообразным использовать для моделирования данной социально-экономической системы принципы системного анализа, предполагающего целостное рассмотрение развития и функционирования ОЗ со всей его структурной и функциональной организацией, со всеми протекающими в нем экономическими и социальными процессами.

Важным этапом моделирования является построение схемы реальных причинно-следственных связей между частными процессами в одном временном цикле. При этом большую роль играет выделение контуров обратной (положительной и отрицательной) связи для каждой переменной, когда приращение ее определяется уровнем этой переменной в предыдущий момент.

Нами проведена адаптация общей модели системной динамики к специфике конструируемой модели эколого-экономической динамики системы орошаемого земледелия региона с учетом влияния современных факторов погодно-рыночного риска (рис. 1).

Предложенная модель с конкретизированными механизмами работы блоков и связей, воплощенная в компьютерные программные средства позволит экспериментально определить эколого-экономическую динамику систему в целом в связи с принятием тех или иных управляющих (проектных и эксплуатационных) решений и тем самым оценивать и отбирать те из них, которые являются лучшими по комплексному эколого-экономическому критерию.

Системы орошаемого земледелия регионов являются слабоструктурированными системами, к изучению которых может быть применен когнитивный подход и разрабатываемые на его основе когнитивные технологии, представляющие собой современные технологии системного анализа.

Когнитивный подход является универсальным научным инструментарием понимания поведения сложных систем. Подход основан на графическом и теоретико-множественном описании систем посредством когнитивной (познавательно-целевой) структуризации знаний об исследуемом объекте и его внешней среде, причем объект и внешняя среда разграничиваются «нечетко».

Рисунок 1 - Общая схема имитационной модели системной эколого-экономической динамики орошения в регионе

Целью такой структуризации является формирование и уточнение гипотезы о функционировании исследуемого объекта. Объект рассматривается как сложная система, которая состоит из отдельных, но взаимосвязанных между собою элементов и подсистем. Кроме того, целью является выявление наиболее существенных (базисных) факторов, характеризующих «пограничный» слой взаимодействия объекта и внешней среды, а также установление качественных (причинно-следственных) связей между ними. Результатом структуризации знаний экспертов является построение когнитивной карты.

Когнитивная карта - это знаковый ориентированный граф (орграф):

G = <V, E >,

в котором:

- Vi, i = 1, 2,..., k - вершины графа, характеризующие элементы изучаемой системы, взаимнооднозначно соответствующие базисным факторам ситуации, в терминах которых описываются процессы в ситуациях;

- Еi, i = 1, 2,..., k - дуги, отражающие взаимосвязи между факторами (Vi), которые определяются путем рассмотрения причинно-следственных цепочек, описывающих распространение влияний от каждого фактора на другие факторы.

Влияние факторов (Vi) в изучаемой ситуации может быть положительным, когда увеличение (уменьшение) одного фактора приводит к увеличению (уменьшению) другого, отрицательным, когда увеличение (уменьшение) одного фактора приводит к уменьшению (увеличению) другого, или отсутствовать (0).

Когнитивная карта, отражающая взаимодействие с внешней средой системы орошаемого земледелия региона приведена на рисунке 2.

Рисунок 2 - Когнитивная карта взаимодействия системы орошаемого земледелия с внешней средой

Когнитивную карту помимо графического изображения можно представить матрицей инциденций aG. Отношение аij может иметь знак «+» или «-».

,

Карта представляет две группы факторов: факторы-индикаторы и факторы среды, отражающие и объясняющие развитие процессов в исследуемой ситуации и их влияние на различные элементы когнитивной карты.

В самом общем случае группу факторов среды могут составлять следующие факторы:

v1 - общество;

v2 - экономика;

v3 - природа;

v4 - технологии и наука;

v5 - политика;

v6 - система орошаемого земледелия.

Группа факторов-индикаторов:

v7 - экологическая напряженность;

v8 - социальная напряженность;

v9 - обеспеченность продовольствием;

v10 - уровень жизни;

v11- производство;

v12 - инвестиции;

v13 - занятость.

Стрелки отображают взаимосвязи и направление влияния факторов друг на друга. Так сложившаяся экологическая напряженность (v7) негативно влияет на природный комплекс (v3), состояние которого является определяющим при функционировании системы орошаемого земледелия (v6). Последняя в свою очередь заинтересована в охране природы (обратная связь) как одному из важнейших условий обеспечения населения продовольствием (v9).

Обеспечение продовольствием (v9), помимо благотворного влияния на само общество (v1), является одним из показателей уровня жизни населения (v10), который зависит от объемов производства (v11), планируемого экономикой (v2) при соответствующей политической стратегии (v5). Последняя привлекает современные технологии и науку (v4) для увеличения производства (v11), что пока не позволяет избежать вредного воздействия на природный комплекс, вследствие чего повышается экологическая напряженность (v7).

Когнитивная карта отображает лишь наличие влияний факторов друг на друга. В ней не отражается ни детальный характер этих влияний, ни динамика изменения влияний в зависимости от изменения ситуации, ни временные изменения самих факторов. Учет всех этих обстоятельств требует перехода на следующий уровень представления информации, отображенной в когнитивной карте, путем построения когнитивной модели.

На этом уровне каждая связь между факторами когнитивной карты раскрывается до соответствующего уравнения, которое может содержать как количественные, так и качественные переменные. При этом количественные значения переменных, входят в модель естественным образом в виде их численных значений. Каждой же качественной переменной ставится в соответствие совокупность лингвистических переменных, отображающих различные состояния этой переменной, а каждой лингвистической переменной соответствует определенный числовой эквивалент в шкале [0, 1].

По мере накопления знаний о процессах, происходящих в исследуемой системе, становится возможным более детально раскрывать характер связей между факторами, т.е. строить когнитивные модели различной сложности и учета различных факторов.

Исследование динамики объекта на когнитивных моделях требует построения сценария его поведения. Основным в данном подходе является понятие «ситуация». Ситуация характеризуется, прежде всего, набором количественных и качественных характеристик системы (управляющие воздействия, значения факторов) с помощью которых описываются процессы смены состоянии в сценарии.

Последовательность ситуаций, возникающих при наличии импульсов (управляющих воздействий) в вершинах когнитивной карты является сценарием развития ситуаций.

На основании разработанного сценария определяется курс действий, выбирается сценарий безопасного развития, сценарий устойчивого развития.

Структура когнитивного подхода отвечает всем общим требованиям анализа, в нее удобно «встраивать» специфические и новые методы (методы когнитивного анализа; методы анализа связности, сложности, устойчивости систем, представленных когнитивными картами, моделями, а также сценарный анализ динамики поведения объекта), которые порождаются особенностями системы орошаемого земледелия региона.

Применение когнитивного подхода является одним из вариантов использования системного подхода к решению задач управления развитием системы орошаемого земледелия региона в нестабильной среде, поскольку когнитивный подход обладает эффективными инструментами, которые позволяют: имитационный орошаемый земледелие когнитивный

- исследовать проблемы СОЗ, описываемые нечеткими факторами и взаимосвязями;

- выявить неявные и неочевидные взаимосвязи между процессами, происходящими в СОЗ и соответственно между выделенными на предыдущем этапе ключевыми проблемами в ее развитии;

- структурировать и формализовать знания о происходящих в СОЗ процессах и явлениях и получать новые знания о возможных изменениях в будущем;

- исследовать сложившиеся тенденции в системе;

- выявить благоприятные и неблагоприятные тенденции во внешней среде для развития СОЗ;

- прогнозировать возможные направления развития системы орошаемого земледелия и определять, какие из них являются перспективными с учетом выявленных тенденций во внешней среде;

- исследовать направления развития СОЗ и формировать на этой основе систему поддержки управленческих решений.

Метод когнитивных карт является не только хорошим вспомогательным средством для выяснения структуры исследуемой задачи, т.е. определение концептов (факторов), связей между ними и характер этих связей, но и методом поддержки принятия решений.

Когнитивная карта по мере погружения в проблемы орошаемого земледелия региона должна уточняться путем учета новых факторов и взаимосвязей, но предложенная нами карта играет роль стартовой для выявления наиболее общих закономерностей.

Таким образом, можно определить когнитивный подход как один из эффективных подходов к исследованию поведения системы орошаемого земледелия, в основе которого лежит создание когнитивной модели СОЗ и моделирования возможных сценариев поведения.

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

  • Оценка вероятности простоя цеха в виде схемы движения заявок или в виде соответствия "состояния системы"-"события". Выбор единицы моделирования и погрешности измеряемых параметров. Создание блок-схемы и листинга программы, отладка модели на языке GPSS.

    лабораторная работа [213,6 K], добавлен 15.04.2012

  • Процесс выбора или построения модели для исследования определенных свойств оригинала в определенных условиях. Стадии процесса моделирования. Математические модели и их виды. Адекватность математических моделей. Рассогласование между оригиналом и моделью.

    контрольная работа [69,9 K], добавлен 09.10.2016

  • Изучение актуальной задачи математического моделирования в биологии. Исследование модифицированной модели Лотки-Вольтерра типа конкуренция хищника за жертву. Проведение линеаризации исходной системы. Решение системы нелинейных дифференциальных уравнений.

    контрольная работа [239,6 K], добавлен 20.04.2016

  • Суть компьютерного моделирования. Система, модели и имитационное моделирование. Механизмы продвижения времени. Компоненты дискретно-событийной имитационной модели. Усиление и ослабление факторов сопутствующих активности гейзера, динамическая модель.

    курсовая работа [776,2 K], добавлен 28.06.2013

  • Решение дифференциальных уравнений математической модели системы с гасителем и без гасителя. Статический расчет виброизоляции. Определение собственных частот системы, построение амплитудно-частотных характеристик и зависимости перемещений от времени.

    контрольная работа [1,6 M], добавлен 22.12.2014

  • Понятие и классификация систем, их типы и методика управления. Сущность и методология математического моделирования. Системы, описываемые дифференциальными уравнениями. Некоторые задачи теории графов: о Кенигсбергских мостах, о выходе из лабиринта.

    презентация [640,6 K], добавлен 23.06.2013

  • Теоретические основы оценивания показателей точности и описание статистической имитационной модели. Моделирование мощности излучения и процесса подготовки к измерениям. Статистическая обработка результатов моделирования и сущность закона распределения.

    дипломная работа [1,9 M], добавлен 10.06.2011

  • Применение системы MathCAD при решении прикладных задач технического характера. Основные средства математического моделирования. Решение дифференциальных уравнений. Использование системы MathCad для реализации математических моделей электрических схем.

    курсовая работа [489,1 K], добавлен 17.11.2016

  • Проведение численного моделирования системы, описанной системой дифференциальных уравнений первого порядка. Схемы моделирования методом последовательного (непосредственного) интегрирования, вспомогательной переменной и методом канонической формы.

    контрольная работа [550,9 K], добавлен 12.12.2013

  • Математическое моделирование динамики биологических видов (популяций) Т. Мальтусом. Параметры и основное уравнение модели "хищник-жертва", ее практическое применение. Качественное исследование элементарной и обобщенной модификаций модели В. Вольтерра.

    курсовая работа [158,1 K], добавлен 22.04.2011

  • Составление имитационной модели и расчет показателей эффективности системы массового обслуживания по заданны параметрам. Сравнение показателей эффективности с полученными путем численного решения уравнений Колмогорова для вероятностей состояний системы.

    курсовая работа [745,4 K], добавлен 17.12.2009

  • М- и (М-1)-последовательности на основе произведения многочленов. Результаты по синтезу модели: структурная схема, методика построения по алгоритму Хемминга и по корреляционному моменту, аффинному преобразованию для заданного множества векторов.

    контрольная работа [960,4 K], добавлен 24.07.2013

  • Общие аксиомы конструктивной геометрии. Аксиомы математических инструментов. Постановка задачи на построение, методика решения задач. Особенности методик построения: одним циркулем, одной линейкой, двусторонней линейкой, построения с помощью прямого угла.

    курс лекций [4,0 M], добавлен 18.12.2009

  • Определение понятия модели, необходимость их применения в науке и повседневной жизни. Характеристика методов материального и идеального моделирования. Классификация математических моделей (детерминированные, стохастические), этапы процесса их построения.

    реферат [28,1 K], добавлен 20.08.2015

  • Обзор применения аппарата разностных уравнений в экономической сфере. Построение моделей динамики выпуска продукции фирмы на основе линейных разностных уравнений второго порядка. Анализ модели рынка с запаздыванием сбыта, динамической модели Леонтьева.

    практическая работа [129,1 K], добавлен 11.01.2012

  • Основные положения теории математического моделирования. Структура математической модели. Линейные и нелинейные деформационные процессы в твердых телах. Методика исследования математической модели сваи сложной конфигурации методом конечных элементов.

    курсовая работа [997,2 K], добавлен 21.01.2014

  • Теоретические основы моделирования: понятие модели и моделирования. Моделирование в решении текстовых задач. Задачи на встречное движение двух тел. Задачи на движение двух тел в одном направлении и в противоположных направлениях. Графические изображения.

    курсовая работа [98,9 K], добавлен 03.07.2008

  • Основные этапы построения модели парения птиц в воздухе, ее качественное исследование на устойчивость при отсутствии и наличии силы сопротивления воздуха. Нахождение траектории полета птицы (на примере планера) при отсутствии сопротивления воздуха.

    курсовая работа [576,8 K], добавлен 31.10.2016

  • Рассмотрение особенностей метода построения полного проверяющего теста для недетерминированных автоматов относительно неразделимости для модели "черного ящика" и разработка предложений по его модификации. Исследование условий усечения дерева преемников.

    курсовая работа [1,3 M], добавлен 20.08.2010

  • Построение сигнального графа и структурной схемы системы управления. Расчет передаточной функции системы по формуле Мейсона. Анализ устойчивости по критерию Ляпунова. Синтез формирующего фильтра. Оценка качества эквивалентной схемы по переходной функции.

    курсовая работа [462,5 K], добавлен 20.10.2013

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.