Номер
УДК 004.4(571.14)

РАЗРАБОТКА КОНЦЕПЦИИ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ НАПРАВЛЕНИЯ «УМНЫЙ ТРАНСПОРТ» НА ПРИМЕРЕ НОВОСИБИРСКА

Черний Ю.С., доцент
Евтушенко А.Ю., магистрант
Новосибирский государственный университет архитектуры, дизайна и искусств

 

Аннотация. В статье приводятся результаты анализа актуального состояния системы «Умный город» на примере Новосибирска. В ходе проведенного исследования были изучены характеристики системы «Умный город» и ее подсистемы «Умный транспорт». Также были выявлены ключевые факторы развития «умных городов», позволившие определить структурные компоненты и этапы проектирования экспертной системы. Также в статье описываются особенности разработки концепции экспертной системы для направления «Умный транспорт», описывающей как процессы реструктуризации уже существующих транспортных магистралей и связанных с ними характеристик, так и выбора оптимального расположения отдельных элементов системы с учетом взаимодействий между ними.

 

Ключевые слова: «Умный город», «Умный транспорт», разработка экспертной системы, концепция экспертной системы.

 

     В настоящее время идет стремительное развитие инфокоммуникационных технологий. Возникающие при этом изменения затрагивают не только сетевые технологии, в том числе вычислительные и коммуникационные устройства, но и непосредственно процесс обработки данных. В результате этого  информационные технологии используются во все большем количестве сфер человеческой жизни. Одной из актуальных областей научных исследований на сегодняшний день является сфера жизненного окружения, развивающаяся в направлении внедрения системы «Умный город».
    Не случайно современные города являются ключевым стимулом и одновременно инструментом развития экономики, занимают центральное место в определении социальных и экономических отношений и, таким образом, обеспечивают значительную долю валового внутреннего продукта достаточного количества стран. Города стали играть главную роль в региональном, национальном и глобальном развитии, качество жизни людей непосредственно зависит от них. Поэтому сегодня, как никогда, к решению вопроса о внедрении систем «Умный город», а также его отдельных компонентов предъявляются особенные требования, среди них:
    • наличие доступной городской инфраструктуры;
    • высокая мобильность;
    • безопасность городских территорий;
    • экологичность;
    • развитое городское самоуправление.
     Таким образом, у правительств и органов городского управления появляются новые задачи, связанные как с решением целого комплекса возникающих проблем, так и с проведением кардинальной трансформации городов. Ряд вопросов, который возникает в связи с активным ростом городов, включает в себя следующие проблемы:
    • транспортные проблемы;
    • экологические проблемы;
    • социальные проблемы, связанные с ростом преступности и социальной напряженности;
    • проблемы, связанные с ограничением природных ресурсов;
    • проблемы, связанные с модернизацией культурного и исторического наследия.
    При этом важным моментом является доскональный анализ, глубокое понимание подобных проблем, а также возможность подбора различных вариантов их решения. Все перечисленные вопросы как результат активной урбанизации являются ключевыми триггерами и процессами движения городов к их трансформации в «умные города». Данный переход можно считать эволюционным, а не революционным, так как протекающие процессы и появляющиеся новые задачи городов возникают на длительном временном отрезке плавно и постепенно, а не кратковременно и обрывчато. Комплекс проблем у города Новосибирска совпадает с другими городами-миллиониками: экологические и социальные проблемы, безопасность и рост преступности, ограничение природных ресурсов и мобильности населения, загрязнение окружающей среды, возможность исчезновения культурного и исторического наследия и т. д. Решением данных задач и препятствий может быть применение  новой модели развития городов – реализация концепции «Умный город» (SmartCity), которая в своей основе применяет инфокоммуникационные  технологии для решения всех сфер жизнедеятельности населения.
    Целью исследования являлась разработка концепции экспертной системы для направления «Умный транспорт», описывающей как процессы реструктуризации уже существующих транспортных магистралей и связанных с ними характеристик, так и выбора оптимального расположения отдельных элементов системы с учетом взаимодействий между ними.
    В качестве объекта исследования были рассмотрены транспортные системы, инфраструктуры и технологии в контексте перехода к «Умному городу».
    В результате исследования было установлено, что на данном этапе не существует универсальной модели «Умного города» и четкого ее определения. Эта модель является лишь современной стратегией объединения разнообразных факторов городского развития, направленной на модернизацию инфраструктуры с принципиально новыми возможностями централизованного управления, новым уровнем услуг и безопасности. В основе такой стратегии развития города лежат технологические преимущества, позволяющие централизованно собирать различные данные, обрабатывать и отображать их в том виде и качестве, которые необходимы административному аппарату для эффективного управления городом [1].
    Транспорт «Умного города» основывается на интеллектуальной транспортной системе. Это означает интеграцию оперативного управления всеми видами транспорта и возможность реакции на события в режиме реального времени. Важно, что транспортная система является составной частью всей системы «Умный город», и поэтому должна располагать дружелюбным к пользователю интерфейсом.
    Главная инновация «Умного города» в отношении транспорта – это создание города, ориентированного на пешехода и стремление свести использование частного транспорта к минимуму. Поэтому серьезное внимание в транспортной системе уделяется общественному транспорту.
     Критичные для успешного функционирования системы узлы – это в первую очередь транспортно-пересадочные узлы, куда также входят перехватывающие паркинги. Для того чтобы обеспечить их функционирование, необходима интеграция информационных и навигационных систем в рамках единой платформы «Умного города». Большое значение в интеллектуальной транспортной системе имеет наличие единого транспортного интерфейса, ориентированного на потребности жителей «Умного города» и гостей, внутри которого можно найти и использовать множество сервисов – от подсказки, на какую парковку вести машину, до оповещения о сроке прибытия местного общественного транспорта [2].
   Интеллектуальная транспортная система, использующая инновационные разработки в моделировании транспортных систем и регулировании транспортных потоков, предоставляющая конечным потребителям большую информативность и безопасность, а также качественно повышающая уровень взаимодействия участников движения по сравнению с обычными транспортными системами.
   Интеграция современных информационных и коммуникационных технологий и средств автоматизации с транспортной инфраструктурой, транспортными средствами и пользователями, ориентированная на повышение безопасности и эффективности транспортного процесса.
   Таким образом, необходима система управления, интегрирующая современные информационные технологии и предназначенная для автоматизированного поиска и принятия к реализации максимально эффективных сценариев управления транспортно-дорожным комплексом региона, конкретным транспортным средством или группой транспортных средств с целью обеспечения заданной мобильности населения, максимизации показателей использования дорожной сети, повышения безопасности и эффективности транспортного процесса, комфортности для водителей и пользователей транспорта.
    Использование принципов системности является достаточно популярным направлением в градостроительстве в последнее время, поскольку именно комплексный подход к разработке стратегии развития территории способствует рассмотрению вопроса проектирования со всех сторон с учетом возможных взаимодействий и ограничений. В результате применение принципов моделирования при проектировании конкретной территории дает возможность не только существенно сократить затраты времени на проведение   функционального зонирования, но и позволяет выявить, проанализировать и учесть ряд факторов, влияющих на городскую среду в целом.
    Как показывает практика, в основе того или иного градостроительного решения всегда лежит комплексный анализ территории. Поскольку именно на основании результатов данного анализа в дальнейшем формируется планировочная структура этой территории, определяются пути ее развития и режимы использования как в настоящий момент времени, так и в будущем.
   В связи с этим выбор наиболее рационального планировочного и инженерного решения основывается на тщательной проработке всех возможных вариантов с учетом рисков от их реализации. В результате из многовариантной среды либо выбирается оптимальный проект, либо формируется новый, учитывающий недостатки предыдущих. При этом в качестве основных рисков рассматриваются недостаточная детализация и ограничения по времени на проработку градостроительного решения. Для преодоления данных рисков и наглядности при выборе наиболее рационального варианта целесообразно применение аппарата математического моделирования, отличающегося высокой скоростью обработки больших объемов данных и оперативностью принятия   решения за счет использования информационных технологий и упрощения   проведения сравнительного анализа [3].
   Разработка экспертной системы для реализации концепции «Умный транспорт» имеет существенные отличия от разработки обычного программного продукта. Опыт создания информационных систем показал, что использование при их разработке методологии, принятой в традиционном программировании, либо чрезмерно затягивает процесс создания информационного продукта, либо вообще приводит к отрицательному результату.
   Использовать экспертную систему следует только тогда, когда ее разработка возможна, оправдана и методы инженерии знаний соответствуют решаемой задаче. Чтобы разработка ИТ-решения была возможной для данного приложения, необходимо одновременное выполнение по крайней мере следующих требований:
    • существуют эксперты в данной области, которые решают задачу значительно лучше, чем начинающие специалисты;
    • эксперты сходятся в оценке предполагаемого решения, иначе нельзя будет оценить качество разработанной экспертной системы;
    • эксперты способны вербализовать (выразить на естественном языке) и объяснить используемые ими методы, в противном случае трудно рассчитывать на то, что знания экспертов будут «извлечены» и вложены в экспертную систему;
    • решение задачи требует только рассуждений, а не действий;
    • задача не должна быть слишком трудной (т. е. ее решение должно занимать у эксперта несколько часов или дней, а не недель);
    • задача хотя и должна быть выражена в формальном виде, но все же должна относиться к достаточно «понятной» и структурированной области, т. е. должны быть выделены основные понятия, отношения и известные (хотя бы эксперту) способы получения решения задачи;
    • решение задачи не должно в значительной степени использовать «здравый смысл» (т. е. широкий спектр общих сведений о мире и о способе его функционирования, которые знает и умеет использовать любой нормальный человек), так как подобные знания пока не удается (в достаточном количестве) вложить в системы искусственного интеллекта.
     Применение экспертных систем может быть оправдано одним из следующих факторов:
    • решение задачи принесет значительный эффект, например  экономический;
    • использование человека-эксперта возможно. Невозможность возникает либо из-за недостаточного количества экспертов, либо из-за необходимости выполнять экспертизу одновременно в различных местах;
    • использование целесообразно в тех случаях, когда при передаче информации эксперту происходит недопустимая потеря времени и информации;
    • использование экспертной системы целесообразно при необходимости решать задачу в окружении, враждебном для человека.
     Приложение соответствует методам экспертной системы, если решаемая задача обладает совокупностью следующих характеристик:
    • задача может быть естественным образом решена посредством манипуляции с символами (т. е. с помощью символических рассуждений), а не манипуляции с числами, как принято в математических методах и  традиционном программировании;
    • задача должна иметь эвристическую, а не алгоритмическую природу, т. е. ее решение должно требовать применения эвристических правил. Задачи, которые могут быть гарантированно решены (с соблюдением заданных ограничений) с помощью некоторых формальных процедур, не подходят для применения системы;
    • задача должна быть достаточно сложна, чтобы оправдать затраты на разработку системы. Однако она не должна быть чрезмерно сложной (решение занимает у эксперта часы, а не недели), чтобы система могла ее решать;
    • задача должна быть достаточно узкой, чтобы решаться методами инженерии знаний, и практически значимой.
     При разработке экспертной системы должна быть использована концепция быстрого прототипа. Суть этой концепции состоит в том, что разработчики не пытаются сразу построить конечный продукт. На начальном этапе они создают прототип (прототипы) системы. Прототипы должны удовлетворять двум противоречивым требованиям: с одной стороны, они должны решать типичные задачи конкретного приложения, а с другой – время и трудоемкость их разработки должны быть весьма незначительны, чтобы можно было максимально запараллелить процесс накопления и отладки знаний (осуществляемый экспертом) с процессом выбора (разработки) программных средств (осуществляемым инженером по знаниям и программистом). Для удовлетворения указанным требованиям, как правило, при создании прототипа используются разнообразные средства, ускоряющие процесс проектирования. Прототип должен демонстрировать пригодность методов инженерии знаний для данного приложения. В случае успеха эксперт с помощью инженера по знаниям расширяет знания прототипа о проблемной области. При неудаче может потребоваться разработка нового прототипа или разработчики могут прийти к выводу о непригодности методов экспертной системы для данного приложения. По мере увеличения знаний прототип может достигнуть такого состояния, когда он успешно решает все задачи данного приложения. Преобразование прототипа системы в конечный продукт обычно приводит к ее перепрограммированию на языках низкого уровня, обеспечивающих как увеличение быстродействия системы, так и уменьшение требуемой памяти.
     Трудоемкость и время создания экспертной системы в значительной степени зависят от типа используемого инструментария. В ходе работ по созданию системы сложилась определенная технология их разработки, включающая шесть следующих этапов: идентификацию, концептуализацию, формализацию, выполнение, тестирование, опытную эксплуатацию. На этапе идентификации определяются задачи, которые подлежат решению, выявляются цели разработки, определяются эксперты и типы пользователей. На этапе концептуализации проводится содержательный анализ проблемной области, выявляются используемые понятия и их взаимосвязи, определяются методы решения задач. На этапе формализации выбираются информационные системы и определяются способы представления всех видов знаний, формализуются основные понятия, определяются способы интерпретации знаний, моделируется работа системы, оценивается адекватность целям системы зафиксированных понятий, методов решений, средств представления и манипулирования знаниями. На этапе выполнения осуществляется наполнение экспертом базы знаний. В связи с тем, что основой экспертной системы являются знания, данный этап является наиболее важным и наиболее трудоемким этапом разработки программного продукта. Процесс приобретения знаний осуществляется инженером по знаниям на основе анализа деятельности эксперта по решению реальных задач.
     Таким образом, в ходе проведенного исследования были изучены характеристики системы «Умный город» и ее подсистемы «Умный транспорт». Также были выявлены ключевые факторы развития «умных городов», позволившие определить структурные компоненты и этапы проектирования экспертной системы.

 

Библиографический список

    1. Хамитов А.Н. Разработка моделей и методов интеллектуальной транспортной системы Умного города: автореф. … д-ра философии. – Алматы, 2015. – 191 с.
    2. URL: http://www.gorodsreda.ru/umniy-gorod/ (дата обращения: 10.09.2018).
    3. Истратова Е.Е., Черний Ю.С., Евтушенко А.Ю. Применение методов математического моделирования для проектирования предмостовой территории // Творчество и современность. – 2018. – Вып. №2 (6). – С. 166–170 [Электронный ресурс]. – URL:    http://www.nsktvs.ru/node/145.

 


DEVELOPMENT OF THE CONCEPT OF THE EXPERT SYSTEM FOR THE OPTIMIZATION OF THE DIRECTION «SMART TRANSPORT» ON THE EXAMPLE OF NOVOSIBIRSK

Cherniy J.S., Docent
Evtushenko A.Y., MA Student
Novosibirsk state university of architecture, design and art

 

Abstract. The article presents the results of the analysis of the current state of the Smart City system on the example of Novosibirsk. In the course of the study, the characteristics of the Smart City system and its Smart Transport subsystem were studied. Also identified were key factors in the development of Smart Cities, which made it possible to determine the structural components and design stages of the expert system. The article also describes the peculiarities of developing the concept of an expert system for the «Smart Transport» direction, which describes both the restructuring processes of existing highways and related characteristics, and the choice of the optimal location of individual system elements taking into account the interactions between them.

 

Keywords: «Smart City», «Smart Transport», development of an expert system, concept of an expert system.