Система інтелектуальної підтримки прийняття рішень в умовах невизначеності при керуванні об'єктами природокористування

Abstract

Дисертацію присвячено розробці та вдосконаленню методів математичного моделювання станів об’єктів природокористування для інтелектуальної підтримки прийняття рішень у процесі антропогенного та природного навантаження територій. На основі аналізу сучасних методів та систем інтелектуальної підтримки прийняття рішень проведено теоретичні дослідження щодо удосконалення процедури прийняття рішень при керуванні об’єктами природокористування із залученням методів штучного інтелекту. Удосконалено метод моделювання стану ґрунтів досліджуваної території, шляхом застосування штучних нейронних мереж для побудови дійсних значень ізоліній концентрацій важких металів, і використано його для встановлення екологічно-чистих районів. Отримано метод класифікації стану грунтів за вмістом в них важких металів з використанням нечіткої логіки, який є основою для прийняття відповідних управлінських рішень щодо покращення етану грунтів досліджуваної території. Розроблено метод побудови математичних моделей складних екологічних процесів на засадах генетичних алгоритмі в і використано при прогнозуванні коливних процесів рівня води р. Дністер у залежності від погодних умов. Розроблено систему інтелектуальної підтримки прийняття рішень за результатами прогнозування рівня води в ріках Прикарпаття, отриманих на основі синтезованої математичної моделі зміни рівня ріки у залежності від погодних умов на засадах генетичних алгоритмів.

Диссертация посвящена разработке и усовершенствованию методов математического моделирования состояний объектов природопользования для интеллектуальной поддержки принятия решений в процессе антропогенной и природной нагрузки территорий. На основе анализа современных методов и систем интеллектуальной поддержки принятия решений проведены теоретические исследования по усовершенствованию процедуры принятия решений при управлении объектами природопользования с привлечением методов искусственного интеллекта и определены особенности применения автоматизированных систем в процессе охраны среды. Усовершенствован метод моделирования состояния почв исследуемой территории путем применения искусственных нейронных сетей к построению действительных значений изолиний концентраций тяжелых металлов, использовано его для установления экологически чистых районов. На основе данного метода предложен алгоритм определения аномального содержания тяжелых металлов в почвах. Получен метод классификации состояния почв по содержанию в них тяжелых металлов с использованием нечеткой логики. Установлено экологическое состояние почв с использованием данного метода, что является основой к принятию соответствующих управленческих решений по улучшению состояния исследуемой территории. Предложен метод синтеза математических моделей колебательных процессов с некратными частотами, который дает возможность выбрать оптимальную по структуре адекватную модель и значительно уменьшить объем вычислений. Построена математическая модель изменения уровня воды реки Днестр в зависимости от погодных условий на основе предложенного метода синтеза сложных процессов на базе идей генетических алгоритмов и выполнен прогноз уровня реки. Разработана система интеллектуальной поддержки принятия решений по результатам прогнозирования уровня воды в реках Прикарпатья, полученных на основе синтезированной математической модели изменения уровня реки в зависимости от погодных условий на основе генетических алгоритмов.

The thesis researches the development and improvement of methods of the mathematical modeling of the states of nature objects to support intellectually decisions making procedure in the process of anthropogenic and natural load of the territories. On the basis of the analysis of modern methods and systems of intellectual decisions making support the theoretical research of the improvement of the procedure of decisions making support in the management of nature objects involving methods of artificial intelligence is held. The method of modeling of the state of soils in the territory under study using artificial neural networks to set up valid values of heavy metals concentrations isolines is improved. This method is also used to establish ecologically clean areas. The method of classification of the state of soils containing heavy metals is received using fuzzy logic. This method is the basis for the appropriate management decisions to improve soil conditions of the area under study. The method of setting up of mathematical models of complex ecological processes based on genetic algorithms is developed. This method is used to predict oscillatory processes of the water level in Dniester depending on weather conditions. A system of the intellectual support of making decisions based on the results of forecasting water levels in the Precarpathian rivers received from the synthetic mathematical model of river level changes depending on weather conditions on the basis of genetic algorithms is elaborated.