Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Методы анализа социально-экономических систем для административно-территориального деления (АТД) регионов 11
1.1. Современное состояние и проблемы АТД 12
1.2. Основные принципы административного деления районов 17
1.3. Обзор методов и средств проведения анализа социально-экономических систем 18
Методы интеллектуального анализа данных 24
Когнитивные карты (методы когнитивного анализа) 26
Математический аппарат теории графов 28
Геоинформационный анализ 31
1.4. Обзор практических решений в области реализации систем анализа социально-экономических систем 33
Выводы 38
Глава 2. Методы и алгоритмы решения задачи реструктуризации административно-территориального деления регионов 39
2.1. Постановка задачи и разработка модели представления исходных данных 39
2.2. Разработка методов реструктуризации АТД регионов 44
2.3. Выбор методов и средств оценки реструктуризации АТД субъектов РФ 47
2.4. Подход к построению интегрального показателя
для оценки различных вариантов реструктуризации АТД 55
Глава 3. Разработка информационного и программного обеспечения системы поддержки принятия решений для задачи реструктуризации 67
3.1. Сбор и организация первичных данных, представление их для задачи реструктуризации 69
3.2. Структура многомерной базы данных 73
3.3. Этапы разработки автоматизированной информационно- аналитической системы реструктуризации регионов (АИС РР) 77
Глава 4. Программная реализация и методические аспекты применения разработанной системы 99
4.1. Модуль выборки показателей из базы данных 103
4.2. Модуль формирования когнитивных карт районов 106
4.3. Модуль визуализация когнитивных карт 109
4.4. Модуль вычисления расстояний по дорогам области 111
4.5. Модуль выполнения автоматического объединения районов 115
4.6. Модуль интерактивного выполнение реструктуризации 119
4.7. Сравнение вариантов реструктуризации АТД 121
Заключение 132
Список литературы 133
- Обзор методов и средств проведения анализа социально-экономических систем
- Разработка методов реструктуризации АТД регионов
- Этапы разработки автоматизированной информационно- аналитической системы реструктуризации регионов (АИС РР)
- Модуль выборки показателей из базы данных
Введение к работе
Актуальность темы. В настоящее время субъекты административно-территориального деления (АТД) значительно различаются по территории, численности населения, экономическим показателям. Вследствие этого для обеспечения социально-экономической стабильности общества приходится перераспределять доходы субъектов АДТ. Часто регионы (районы) с высокими экономическими показателями (регионы-доноры) финансируют в виде дотаций более слабые субъекты (дотационные регионы).
Изменение АТД регионов (реструктуризация) проводится с целью сформировать субъекты АТД более равнозначными с точки зрения экономических показателей. Реструктуризация АТД заключается в оптимальном перераспределении административной принадлежности экономически благополучных и дотационных районов.
Рассматриваемая проблема представляет собой сложную задачу, требующую для своего решения учета ограничений, необходимых для обеспечения оперативности управления. К ним относят, в частности, ограничения на размер территорий и численность населения, наличие общих границ у объединяемых районов.
Анализ проблемы показывает, что исследования в этом направлении носят в основном макроэкономический, географический или политический характер (В. К. Бугаев, Л. М. Корытный, С. А. Тархов, Ю. С. Никульников) и не рассматривают вопросы комплексного системного анализа проблемы, конкретных технологий проведения реструктуризации и численной ее оценки.
Отсутствуют формализованные методы и средства информационной поддержки принятия решений соответствующими управленческими органами для задач реструктуризации АТД. Разработка математических моделей, алгоритмов оптимизации, информационного и программного обеспечения позволит формировать и оценивать различные варианты административно-территориального деления региона. При этом необходимо учитывать не только макроэкономические, географические и политические факторы, но и комплексно анализировать все последствия реструктуризации с учетом пространственно-географической, промышленно-экономической, инфраструктурной, социальной специфики конкретного региона.
Известные методы системного анализа на основе структурного подхода и теории графов, изложенные в работах Д. И. Батищева, А. М. Бер-шадского, А. А. Зыкова, В. А. Камаева, В. М. Курейчика, ориентированы в основном на проектирование сложных технических объектов и требуют серьезной адаптации для решения задач управления в социально-экономических системах. В качестве перспективного направления такой адаптации в работах С. В. Качаева, Е. К. Корноушенко, В. И. Максимова была предложена технология описания структуры причинно-следственных связей
предметной области с помощью когнитивных карт. При этом следует отметить, что существующие работы в данном направлении имеют низкий уровень формализации и используют графовые когнитивные карты только лишь в качестве визуальной модели, что не позволяет в полной мере использовать арсенал компьютерных средств и информационных технологий.
Таким образом, актуальной научной задачей является разработка формального математического и алгоритмического аппарата, позволяющего создавать автоматизированные средства для повышения эффективности принятия решений в социально-экономической сфере и, в частности, при решении задач формирования и оценки вариантов АТД региона.
Целью диссертационной работы является повышение эффективности формирования и оценки вариантов административно-территориального деления региона за счет разработанного математического и алгоритмического обеспечения системы поддержки принятия решений. Системная совокупность разработанных компонентов должна обеспечить информационно-программную поддержку лица, принимающего решения, и предоставить ему автоматизированные средства для выполнения процесса изменения АТД, системного анализа и сравнения различных вариантов реструктуризации, а также комплексной оценки возможных социально-экономических последствий.
Для достижения поставленных целей необходимо решить следующие задачи:
-
Выполнить анализ существующих методов управления АТД поддержки проведения территориальной реструктуризации и научных подходов к оценке ее влияния на социально-экономическое состояние регионов.
-
Разработать математическую модель АТД, позволяющую комплексно учитывать социальные, пространственно-географические, инфраструктурные и промышленно-экономические показатели развития административно-территориальных единиц.
-
Разработать методику проведения реструктуризации АТД, позволяющую оперативно, наглядно и эффективно перераспределять районный состав субъектов Федерации, с возможностью автоматизированного выбора оптимальных решений и учетом заданной группы критериев.
-
Разработать алгоритм с различными критериями реструктуризации АТД, позволяющий сформировать множество возможных вариантов объединения смежных районов (укрупнения), выполнить качественную и количественную оценку получаемого в результате социально-экономического эффекта с возможностью выбора оптимального варианта.
-
На основе предлагаемого алгоритма разработать прототип информационно-аналитической системы с функциями формирования вариантов реструктуризации АТД, их визуализации и сравнения по заданным критериям, поиска оптимальных вариантов, наглядного геоинформационного представления результатов для лиц, принимающих решения.
6. Выполнить апробацию и провести экспериментальные исследования прототипа системы поддержки принятия решений для задачи реформирования АТД на уровне отдельного региона РФ.
Объектом исследования диссертационной работы являются административно-территориальное деление регионов РФ, а также варианты их реструктуризации .
Предметом исследования являются математическое и алгоритмическое обеспечение для формирования и оценки вариантов административно-территориального деления региона.
Методы исследования основываются на методах системного анализа, теории графов, когнитивных картах, теории множеств, геоинформационных технологиях, методах математической статистики, объектно-ориентированного проектирования.
Научная новизна диссертационной работы состоит в следующем:
-
Разработана математическая модель АТД, отличающаяся возможностью формализации административно-территориальной структуры региона, с учетом социальных, пространственно-географических, инфраструктурных и промышленно-экономических факторов его развития.
-
Предложена методика проведения реструктуризации, позволяющая оперативно и эффективно принимать управленческие решения по укрупнению районного состава субъектов Федерации, с возможностью автоматизированного выбора оптимальных решений и учетом заданной группы критериев. Особенностью методики является наглядность за счет использования когнитивных карт, отражающих причинно-следственные связи противоречивых критериев, влияющих на качество принимаемых решений.
-
Разработан алгоритм с различными критериями реструктуризации АТД, впервые позволивший автоматизировать процесс принятия решений в области управления социально-экономическим развитием регионов за счет оптимального изменения их структурного состава. Отличительной особенностью алгоритма является возможность расчета вариантов АТД на основе комплексного учета таких критериев, как мера сходства социально-экономических показателей развития смежных районов; количество транспортных коммуникаций между смежными районами; протяженность общей границы между смежными районами; мера сходства индексов развития человеческого потенциала (ИРЧП) смежных районов; принадлежность районов ко множеству тематических кластеров.
Теоретическая ценность работы заключается в разработке математической модели АТД, алгоритма и методики решения проблемы автоматизированного поиска оптимальных вариантов АТД с учетом экономических, социальных и пространственно-географических факторов.
Практическая ценность работы заключается в том, что предложенные модель, методика и алгоритм реализованы в виде программной систе-
мы, обеспечивающей информационно-аналитическую поддержку принятия решений при проведении реструктуризации АТД регионов, а также позволяющей производить численную оценку социально-экономической эффективности различных вариантов реструктуризации.
Система предназначена для использования в управлении администрации области. Рассмотренный алгоритм с различными критериями реструктуризации не имеет жесткой привязки к региональным статистическим данным и поэтому может быть применен и на федеральном уровне.
В работе даны практические рекомендации по применению системы, предложены последовательность и содержание этапов подготовки входной информации, выполнения реструктуризации и анализа полученных результатов.
Достоверность и обоснованность результатов. Обоснованность и адекватность разработанного алгоритма с различными критериями реструктуризации подтверждаются корректностью использования математического аппарата, его практической реализацией на основании теоретических и экспериментальных исследований при решении задачи реструктуризации региона.
Соответствие паспорту специальности. Работа соответствует паспорту специальности ВАК РФ 05.13.10 - Управление в социальных и экономических системах, пункты 3 и 4, и 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (в технике и технологиях), пункты 4 и 9.
На защиту выносятся:
-
Математическая модель АТД региона.
-
Методика проведения реструктуризации АТД региона.
-
Алгоритм с различными критериями реструктуризации АТД региона.
-
Прототип информационно-аналитической системы реструктуризации АТД региона.
Внедрение результатов работы и связь с научными программами.
Диссертационные исследования проводились на кафедре «Системы автоматизированного проектирования» ФГБОУ ВПО «Пензенский государственный университет» (ПГУ) при выполнении НИР в рамках аналитической ведомственной целевой программы «Развитие научного потенциала высшей школы (2009-2011)». Результаты работы были внедрены в Управлении внутренней политики Правительства Пензенской области и зарегистрированы в реестре программ для ЭВМ Федеральной службы по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам РФ от 19.09.2012.
Апробация работы. Теоретические и практические результаты диссертационной работы обсуждались и докладывались на конференциях и семинарах: «Новые информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе IT+SE» (Ялта-Гурзуф, 2011), Всероссийской молодежной конференции (Воронеж, 2011), III Международной Интернет-
конференции молодых ученых, аспирантов и студентов «Инновационные технологии: теория, инструменты, практика» InnoTech 2011 (Пермь, 2011), Международной конференции «Моделирование и анализ информационных систем» (Ярославль, 2012), IV Всероссийской межвузовской научной конференции (Муром, 2012), VIII International Scientific-Practical conference «Days of science - 2012» (Прага, 2012), Международной научно-практической конференции «Инновационные информационные технологии» (Москва, 2012), IV Всероссийской научно-практической конференции «Информационные технологии в науке, образовании и экономике» (Якутск, 2012), Всероссийской научно-практической конференции студентов и аспирантов с международным участием «Трибуна молодого ученого: Актуальные проблемы науки глазами молодежи» (Мурманск, 2012), VIII Всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, посвященной 155-летию со дня рождения К. Э. Циолковского (Красноярск, 2012), Международной научно-практической конференции «Теоретические и прикладные исследования социально-экономических систем в условиях интеграции России в мировую экономику» (Тюмень, 2012).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 27 печатных работ, в том числе шесть в журналах, рекомендованных ВАК, одно свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав с выводами на 146 страницах, заключения, списка литературы из 120 наименований, приложений. Работа содержит 38 рисунков и 5 таблиц.
Обзор методов и средств проведения анализа социально-экономических систем
При выполнении оценки количественных и качественных параметров отдельных регионов с применением средств вычислительной техники необходимо использование специальных методов и средств анализа. Основным ресурсом для проведения любого вида анализа является база данных, содержащая сведения об анализируемых объектах, административно-территориальных единицах. Поэтому перед выполнением различного рода анализа необходимо выполнить ряд подготовительных этапов, показанных на рисунке 1.1, где первый и второй этапы заключают в себе сбор и систематизацию информации, необходимой для последующего анализа [111, 118].
Среди всего множества методов анализа данных следует особо выделить такие наиболее часто применяемые методы, как:
корреляционный анализ; кластерный анализ; факторный анализ; регрессионный анализ; дискриминантный анализ; и др.
Рассмотрим кратко каждый из них. Корреляционный анализ применяется для измерения силы взаимосвязи между двумя переменными, например, влияние заработной платы на уровень благосостояния граждан в регионе.
Кластерный анализ используется для решения следующих задач:
Классификация объектов с целью выделения групп среди них, например, благополучные, отстающие и перспективные с точки зрения уровня жизни населения;
Проверка наличия структуры в изучаемой совокупности административно-территориальных образований;
Факторный анализ используется для решения следующих основных задач:
Сокращение количества переменных, описывающих объекты, путем их объединения и формирования новых факторов.
Выявление скрытых переменных (так называемых конструктов), стоящих за анализируемыми переменными. При этом в основе лежит гипотеза о существовании конструктов, влияющих на зависимые от них переменные.
Целью регрессионного анализа является поиск функциональных зависимостей между несколькими переменными, описывающими предметную область. Основные задачи, решаемые при выполнении дискриминантного анализа:
Группировка объектов по классам, используя заданные пользователем условия.
Поиск переменных, наиболее сильно дискриминирующих изучаемые группы.
Существует множество различных классификаций методов анализа [117, 108, 109, 119]. Приведем некоторые из них. Например, в экономике рассматривают деление методов по следующим группам [40]:
временной анализ - выполняется сравнение каждого показателя со значениями в предыдущие периоды;
структурный анализ - определяется структура итоговых показателей с выявлением влияния показателей на общий результат;
трендовый анализ - сравнение показателей с рядом предшествующих периодов и определение основной тенденции динамики изменеия показателя (тренда), в котором нет случайных влияний и отсутствуют индивидуальные особенности отдельных периодов;
коэффициентный анализ - расчет относительных показателей, выявление взаимного влияния одних показателей на другие.
Существуют и другие классификации методов помимо перечисленных, например, методы сравнительного и факторного анализа. Сравнительный анализ позволяет выполнять следующие задачи:
сравнение фактических значений показателей с запланированными значениями, что позволяет оценить обоснованность плановых решений;
сравнение фактических значений показателей с нормативными, что позволяет оценить внутренние резервы производства;
сравнение фактических значений показателей с аналогичными значениями за прошлые с целью выявления динамики изучаемых параметров;
сравнение фактических значений показателей со значениями других регионов (среднестатистических). Факторный анализ необходим для оценки влияния отдельных факторов на итоговый интегральный показатель двумя способами: прямым дроблением итогового показателя на составные части; обратным методом, при котором отдельные частные показатели объединяют в общий итоговый показатель.
Некоторые авторы предпочитают использовать другие классификации [96, 94, 3]. Например, одна из классификаций методов статистического анализа приведена на рисунок 1.2.
Наиболее распространенными задачами, которые решаются в процессе анализа данных, – это типологический анализ социально-экономических явлений и процессов, а также анализ взаимного влияния эмпирических показателей для прогнозирования их дальнейшего изменения.
Типологический анализ является либо способом построения типологии, либо средством проверки существующей гипотезы о наличии предполагаемой типологии. Решение задачи анализа типологий начинается с необходимости рассмотрения основных понятий классов задач, связанных с объектом типологии и его типом. Объект типологии задается совокупностью признаков объекта, которые позволяют рассматривать его как носителя определенных типов явлений. Вс множество признаков, описывающих объекты, делят на несколько групп: исходные признаки, типообразующие признаки, описывающие рассматриваемый объект, и др.
Цель типологии – это определение того, какие объекты считать близкими, или однотипными, а какие отличными, или разнотипными. Определение этого понятия в каждом конкретном случае типологического анализа может быть различным. Одну и ту же цель типологии можно представить по-разному и за несколько этапов. Например, при подготовке исходных данных, при выборе методов их анализа, при интерпретации результатов.
Анализ взаимосвязей между объектами – метод изучения социально-экономических явлений и процессов, заключающиеся в нахождении устойчивых, непосредственных взаимоотношений явлений, рассматриваемых в пространстве и во времени. Сложность рассмотрения этого метода заключается в многоцелевом характере проводимого анализа. Наиболее часто это используется для прогнозирования изменения значений социально-экономических показателей [7, 22].
Ещ одну классификацию можно выделить, если рассматривать предметную область с точки зрения системного анализа [26, 59, 86, 26, 90, 93]. Классификация методов системного анализа тесно связана с понятием уровней научного познания. Различают два таких уровня: эмпирический и теоретический. Их следует рассматривать как взаимодополняющие, а не противопоставлять друг другу, поскольку эмпирический и теоретический уровни познания взаимосвязаны между собой.
Методы системного анализа имеют свои преимущества и недостатки, связанные с их областью применения в сферах человеческой деятельности, так и по отношению к этапам решения задачи. Для принятия решений в условиях определенности в социально-экономических системах применяются формальные математические методы. По мере увеличения неопределенности в постановке и решении проблем элементы системного анализа приобретают все более качественный характер. Как следствие, возрастающее значение приобретают субъективные методы анализа, оперирующие с экспертными моделями, в то время как математические методы начинают играть вспомогательную роль.
Разработка методов реструктуризации АТД регионов
Пусть некоторое множество R= r1,r2,...rt...rn административно территориальных единиц отображает существующее административно-территориальное деление на некотором уровне иерархии. Пусть также сформулирован вектор существенных свойств А= a1,a2,..aj,..am позволяющих однозначно оценивать административно-территориальную единицу с точки зрения некоторой обобщенной цели е существования. Тогда очевидно, что каждому rt є R можно поставить в соответствие вектор параметров выбранных существенных свойств и векторный показатель эффективности
Q(r.)= q[,q2,q),..q m , где q) - частный показатель эффективности существенного свойства [64].
Выбрав частные критерии эффективности и используя различные формализованные методы оценивания альтернатив, можно построить на множестве R отношения нестрогого предпочтения по некоторому интегральному критерию эффективности.
Полученное отношение предпочтения вида r1 r2 rk rk+1 ... позволяет
обобщенно сформулировать задачу реструктуризации административно-территориального деления как задачу разбиения (разрезания) множества R на непересекающиеся подмножества R = [JRtp, где t = 1,2,3...Г, Rf = r ,r2.r p где t номер группы объединенных районов, ар - количество районов в группе (2.4) удовлетворяющие условиям (2.5) [64]:
1) УЩ,Щ сR(Rtp f]Rvp = 0); 2)3 =i?(i 1);
3)слоі ;). (29)
Накладываемые условия (2.9) понимают как [63]:
1) Для любых двух подмножеств объединенных районов выполняется условие, что их пересечение составляет пустое подмножество, другими словами любой район может принадлежать только одному подмножеству.
2) Существует не менее одного подмножества объединенных районов, в котором количество районов больше одного.
3) Всегда найдется подмножество, в котором один из районов в социально-экономическом плане будет предпочтительнее остальных.
Таким образом, предлагаемый подход к реструктуризации административно-территориального деления предполагает формализацию и решение двух задач [63]:
1) Задача формирования отношения нестрогого предпочтения на множестве 2) Задача разрезания множества R на непересекающиеся подмножества Rtp .
Формализация выделенных задач сопряжена с определенными трудностями, поскольку в первой задаче необходимо решать проблему выбора частных критериев и многокритериального оценивания альтернатив, которая осложняется тем, что параметры одних существенных свойств административно территориальных единиц можно измерять и оценивать в качественных шкалах, а других – в количественных. Это значительно усложняет процесс формирования интегрального критерия эффективности. Поэтому можно формализовать первую задачу в терминах идентификационно-структурного управления, как задачу IS-анализа [104, 105]. Идентификационно-структурный подход к управлению – это возможность применения закономерностей, принципов и количественных методов оценивания альтернатив сложных систем путем формирования и непосредственного анализа их синтаксических структурных моделей [104].
В качестве прототипа при построении обобщенной синтаксической структурной модели существующего административно-территориального деления предлагается использовать когнитивную модель объединяющую множество когнитивных карт существующих административно-территориальных единиц и эталонную когнитивную карту административно-территориальной единицы.
Критериями административно-территориального деления могут быть: примерное равенство площади территориальных образований, проживающего населения, экономического потенциала и т.п., а также удобство управляемости территорий путем приближения субъекта управления к объекту – к населению и хозяйственным единицам (с учетом транспортных и др. коммуникаций). В целом экономическое районирование и административно-территориальное деление призваны обеспечить возможность эффективного управления регионом, облегчить планирование и прогнозирование, решение социально-экономических проблем. При расчете социально-экономической эффективности объединения регионов учитываются не только социально-экономические показатели, но и такие параметры как:
– протяженность границ смежных районов,
– количество автомобильных дорог, соединяющие смежные районы,
– плотность населения,
– геометрические конфигурации региона,
– расстояние между объединяемыми регионами с учетом сети дорог.
Поскольку все районы являются взаимосвязанными по своему географическому расположению, то их объединение следует рассматривать с позиции пространственно-географической инфраструктуры. Математическим аппаратом при этом является теория графов.
Предложенный подход позволяет учитывать трудно формализуемые когнитивные аспекты, в процессе оценивания существующего административно-территориального деления и получать количественные оценки, позволяющие в дальнейшем формализовать и решить задачу оптимизации административно-территориального деления.
Для разработки методов и средств оценки качества решения задачи реструктуризации необходимо выполнять сравнение различных вариантов реструктуризации, отдельных регионов, групп регионов и т.д. Результаты сравнения обычно представляются в виде упорядоченного множества, в котором объекты ранжированы по каким-то анализируемым признакам. Причем сравнение между собой всех объектов производится по многим критериям. То есть имеется некоторая количественная оценка объектов, учитывающей ряд критериев, называемых также показателями качества, целевыми функциями, факторами. Существует большое количество методов решения задач оптимизации по многим критериям. Перечислим основные [13, 27]: – приведение задачи многокритериальной оптимизации к задаче одномерной оптимизации, используя традиционные методы свертки множества показателей; – выделение значимых показателей для решения задачи выбора оптимального варианта решения в условиях риска и неопределенности; – разработка экспертных систем для решения подобных слабоформализованных задач в диалоге с пользователем.
Сформулируем перечень проблем, обычно возникающих при решении задач многокритериальной оценки [91]:
– проблема противоречивости критериев, которые проявляются в том, что улучшая решение по одному критерию, мы тем самым ухудшаем решение по другим критериям;
– отсутствие возможности задания в виде формул связей между оценками по отдельным критериям;
– оценки по множеству критериев имеют разный вид: числовых, содержательных, балльных, в виде ранжирований и т.д. Соответственно обработка значений нечисловых данных будет отличаться от обработки обычных числовых значений;
– числовые оценки отличаются по размерности, поскольку соответствуют различным физическим величинам и выражаются в различных единицах измерения, по направленности, по диапазону значений;
– критерии различаются по важности.
Для устранения подобного рода проблем в процессе оценивания объектов выявляются и учитываются субъективные суждения эксперта. Эксперт предоставляет следующую информацию [27]:
– список сравниваемых объектов;
– список критериев, по которым будет проводиться оценивание; – критериальная оценка объектов; – заключение о важности критериев; – граничные условия по отдельным критериям;
– заключение о предпочтительности одних критериев по сравнению с другими.
Для каждого объекта рассчитывается интегральный критерий, построенный на основе оценок по множеству частных критериев. Имеется много разных методов формирования такого интегрального критерия [91], суть которых заключается в приведении множества разнотипных критериев к единому виду. Наиболее распространенным из них является метод экспертных оценок. Такие оценки могут измеряться в различных шкалах, а также задаваться в виде матриц парных сравнений объектов.
Этапы разработки автоматизированной информационно- аналитической системы реструктуризации регионов (АИС РР)
При проектировании АИС РР использовался блочно-модульный подход. Он основывается на представлении разрабатываемой системы в виде иерархии отдельных модулей [65]. Детализация представления зависит от уровня иерархии – от наименее детализированного на верхних уровнях иерархии до максимально подробного на нижних уровнях. Преимуществом такого описания является формулировка задач различного уровня сложности в соответствии с уровнем описания системы. Причина такого разбиения на уровни иерархии заключается в том, что человек физически неспособен воспринять весь объем информации целиком, что и решается путем разбиения исходной задачи на более мелкие подзадачи, воспринимаемые одним человеком [20, 57].
Помимо блочно-модульного подхода при проектировании систем используется объектно-ориентированный подход, направленный на упрощение процесса разработки сложных программных систем. Полученная в ходе выполнения диссертационной работы объектно-ориентированная декомпозиция проектируемой информационно-аналитической системы реструктуризации регионов показана на рисунке 3.7. Рассмотрим последовательность указанных шагов более детально [19, 30]:
a. Подготовка технического задания, включающая в себя:
– постановка целей исследования;
– поиск имеющихся аналогов подобных систем;
– уточнение предполагаемых результатов исследования, их практическая и научная значимость; – составление списка функций, реализуемых системой; – составление технического задания с указанием основных требований к проектируемой системе; – определение вида выходных отчетов для результатов решения задач укрупнения районов; – определение содержания выходной программно-технической документации.
b. Проектирование математического обеспечения системы анализа включает в себя создание алгоритмов, обеспечивающих поддержку процесса решения задачи реструктуризации АТД регионов.
c. Проектирование информационного обеспечения системы заключается в выборе базы данных, проектировании е логической структуры, проектирование структуры аддитивной базы данных для цифровых географических карт.
d. Разработка программного обеспечения включает в себя проектирование отдельных модулей формирования когнитивных карт, модулей, реализующих алгоритмы укрупнения и оценки социально-экономической эффективности, а также подсистем АИС РР, которые будут рассмотрены ниже.
e. Отладка и тестирование разработанной системы осуществляется на примере укрупнения районов Пензенской области. В ходе такого тестирования происходит апробирование системы на реальных данных и выявляются возможные ошибки.
f. Разработка технической документации предусматривает выполнение следующих задач:
– описание методики проведения реструктуризации регионов; – сравнение результатов работы алгоритма укрупнения; – описание разработанного информационного обеспечения; – руководство по использованию разработанной системы.
Перечислим основные задачи, решаемые пользователем при использовании системы:
– При формулировке задачи определяется подлежащая исследованию предметная область. Такой предметной областью в данном случае является административно-территориальное деление регионов. – Анализ исходных данных по региону. Определение того, на основании каких данных будет решаться задача реструктуризации АТД. – Формирование структуры базы данных в соответствии с решаемой задачей реструктуризации АТД. – Заполнение базы данных информацией с использованием различных методов автоматизации. Более детально взаимодействие с пользователем в системе АИС РР будет рассмотрено в 4 главе диссертации.
Модуль выборки показателей из базы данных
Первым этапом для пользователя системы является выбор из всего множества показателей тех, на основании которых будет проводиться вся дальнейшая работа. База данных, используемая в данном модуле, создана на основе информации, имеющейся в открытом доступе на сайте Федеральной службы государственной статистики (ФСГС, Росстат) по отдельным регионам. Задачей эксперта является отобрать такие показатели из этого списка, которые, по его мнению, комплексно отражает социально-экономическую ситуацию в регионе.
Рассмотрим работу созданной системы на примере реструктуризации административно-территориального деления районов Пензенской области, поскольку опытная эксплуатация АИС РР проводилась на статистических данных, взятых с сайта Федеральной службы государственной статистики по Пензенской области. Количество показателей в тестовой базе данных составляет 185, которые объединяются в 8 тематических групп (рис. 4.3):
1. экономическое развитие региона;
2. доходы населения;
3. здравоохранение;
4. образование;
5. жилищно-коммунальное хозяйство;
6. доступность и качество жилья;
7. организация управления регионом;
8. прочие показатели.
Для практических исследований и апробации использованы 23 показателя, на основании которых строилась эталонная и производная от не когнитивные карты. Когнитивная карта может представляться как в виде ориентированного взвешенного графа, так и матрицы показателей, которая заполняется либо одним экспертом, либо коллективом экспертов. По строкам и столбцам в данной матрицы идут показатели, а на пересечении эксперт проставляет «+» либо «–» в зависимости от того, какую взаимосвязь описывает данная пара показателей – положительную или отрицательную. Помимо знака связи эксперт указывает причинно-следственные отношения между парами показателей (показатели, располагающиеся по горизонтали, являются причиной, а по вертикали – следствием). Затем мнения множества экспертов усредняются, что приводит к формированию эталонной когнитивной карты. Помимо усреднения мнений группы экспертов, возможно проведение дополнительной обработки анкет, позволяющей также выявить непротиворечивость мнений отдельных экспертов. Пример получившейся матрицы показан на рисунке 4.4.
Формирование когнитивных карт происходит в два этапа. На первом этапе работы группой экспертов формируется эталонная когнитивная карта, которая отражает зависимость одних показателей от других (рис. 4.4). На втором шаге происходит формирование производных когнитивных карт на основе эталонной когнитивной карты и рассчитываемых коэффициентов сходства отдельных районов (рис. 4.6 и 4.7). Результаты сохраняются в промежуточные файлы в виде матриц. Кроме того, разработанная система решает несколько дополнительных задач:
– выполнение алгоритма расчета коэффициента сходства районов по заданному показателю с использованием коэффициентов корреляции этого показателя за несколько лет; – выполнение алгоритма расчета коэффициента сходства районов по заданному показателю без учета их динамики (за один год). После выполнения указанных алгоритмов происходит экспорт полученных результатов в выходной файл (рис. 4.5). Оба вышеперечисленных алгоритма основаны на выполнении сравнения районов с эталоном (таблица 4.1), а также каждого с каждым (таблица 4.2), на основании коэффициентов сходства районов по ряду показателей.
Как было указано ранее, для Пензенской области были выбраны 23 показателя, которые были подробно рассмотрены в 3 главе при описании структуры базы данных. Данный модуль предназначен для просмотра получившихся когнитивных карт не в матричной форме, а в удобном для пользователя виде. При запуске модуля визуализации на примере районов Пензенской области пользователь выбирает файл с данными, имя которого соответствует названию конкретного района (рис. 4.5). Разработанная программа позволяет выполнить автоматическое отображение ориентированного графа на двумерной плоскости с минимумом взаимного пересечения дуг (рис. 4.6). Как видно из рисунка, на отображаемом графе дуги представлены двумя цветами: красная для показа прямой зависимости между показателями, и синяя для показа обратной зависимости. Направление дуги определяется тем, какой из показателей является причиной, а какой следствием.
Похожие диссертации на Математическое и алгоритмическое обеспечение для формирования и оценки вариантов административно-территориального деления региона
