Методы и средства комплексного концептуального моделирования в информационных технологиях регионального управления

Актуальность работы обусловлена необходимостью совершенствования и развития компьютерного моделирования и информационных технологий, ориентированных на поддержку решения задач регионального управления [1, 22, 32, 63, 67, 110, 170]. Существенная децентрализация планирования и управления, переход к рыночным экономическим отношениям определили повышение значимости эффективного управления регионами России. Возросла роль как краткосрочного, так и долгосрочного стратегического прогнозирования и планирования развития регионов. Большое внимание в регионах уделяется разработке стратегий развития и программ реализации этих стратегий. Потребность в разработке стратегии развития регионов на 10−15-летний период определяется следующими обстоятельствами:

— необходимостью иметь целевые ориентиры долгосрочного социально-экономического развития региона, с четкими представлениями о базовых принципах, основных приоритетах, источниках и механизмах их реализации;

— требованием определенности, четкости и предсказуемости государственной региональной социально-экономической политики, понятной для всего населения региона;

— требованием учета региональных особенностей при оценке капиталоемкости, энергоемкости, сроков реализации и окупаемости капитальных вложений в развитие региона.

Любая региональная социально-экономическая система относится к классу больших и сложных динамических систем. В региональной системе взаимодействуют объекты различной природы и функционального назначения. Они формируют различные подсистемы региона на основе территориальных, технологических, ресурсных и информационных связей. При разработке инструментальных средств информационной поддержки регионального управления, с помощью которых можно было бы оценивать результативность той или иной стратегии развития региона в целом или его отдельных подсистем, необходимо учитывать особенности региональных систем как объектов исследований [11, 22, 34].

Информационная среда поддержки решения задач регионального управления и развития должна включать два основных компонента. Первый обеспечивает методологическую базу прогнозирования и анализа — модели систем, процессов и задач предметной области. Второй представляет собой технологическую базу моделирования в виде интегрированной информационно-вычислительной среды, обеспечивающей реализацию моделей и работу с ними достаточно широкого круга пользователей. При разработке средств информационной поддержки регионального управления имеет смысл учитывать накопленный опыт и существующие наработки в области моделирования региональных подсистем и отдельных объектов. Использование существующих функциональных и информационных моделей компонентов региональных систем сокращает трудозатраты на практическую реализацию средств информационной поддержки регионального управления [86, 105].

Региональные социально-экономические системы обладают рядом особенностей, которые накладывают определенные ограничения на применение известных и хорошо проработанных методов и средств моделирования. При моделировании региональных систем сама структура и класс применимых моделей могут и должны уточняться в ходе исследований. Процесс создания объекта исследования — компьютерной модели рассматриваемого реального объектастановится составной частью самого процесса моделирования. Исходная модель, отражающая первоначальные представления специалистов о предметной области, изменяется и уточняется в итеративном режиме как по результатам проверки на имеющихся реальных данных предметной области, так и в ходе анализа самих результатов моделирования. Различный уровень знаний о компонентах объекта исследований и взаимодействиях между ними обусловливает необходимость использовать различные методы анализа данных и моделирования [170].

Достаточно полное представление о разнородной системе может быть сформировано только на основе коллективных знаний экспертов разных предметных областей — экономики, экологии, социологии, административного управления и т. д. Каждый эксперт, как правило, формулирует свое видение объекта исследований в некотором поле основных понятий, присущих его предметной области. При этом возникает терминологическая несогласованность, а порой и понятийная противоречивость элементов модели. Противоречивость представляемых знаний может быть обусловлена и наличием альтернативных взглядов на свойства системы у экспертов одной предметной области. Поэтому, при разработке инструментальных средств моделирования в данной области, фундаментально важна возможность интегрирования в единую среду моделей, построенных разными группами исследователей в разное время, имеющих различные параметры и даже различные принципы внутренней организации (например, логические, автоматные, аналитические модели и др.). При этом необходимо решить задачу согласования таких моделей, по крайней мере, на декларативном уровне.

Использование различных приемов декомпозиции [61, 92], иерархическое структурирование моделей [65, 112] несколько снижает остроту проблемы, но не решает ее полностью. Актуальной остается задача интеграции и согласования коллективных знаний экспертов. Только формальные методы решения этой задачи позволят расширить естественные границы сложности модели. Наличие аппарата формализации разнородных знаний о предметной области и формирования их единого представления в интегрированной формальной модели позволяет в значительной мере автоматизировать процедуры анализа модели и последующих этапов работы с ней.

Поэтому в современном моделировании значительно возросла роль такого понятия, как концептуальная модель предметной области [54, 106, 120]. В концептуальной модели определяются элементы и задачи исследуемой предметной области и описываются те отношения между ними, которые задают структуру и декларируют причинно-следственные связи между ее элементами. Одним из путей создания формализованных спецификаций концептуальных моделей является формирование онтологий. Но создание единой онтологии региональной системы осложняется необходимостью представления различных взглядов на ее состав и структуру. Определенные трудности вызывает задача адекватного преобразования модели исследуемой системы от декларативного описания к программно-алгоритмическому представлению. Для решения данной проблемы используют технологии типа CASE (Computer Aided Software Engineering) и CAD (Computer-Aided Design) — автоматизированные технологии проектирования программного.

I обеспечения [12, 44, 108, 129]. Эти технологии позволяют строить формальные описания задач моделирования и структуры исполнительной среды, осуществлять анализ и оценку качества проекта, генерировать, полностью или частично, исполнительную среду реализации моделирования.

Ориентация интегрированной модели региона на многопользовательский режим эксплуатации с территориальным рассредоточением потенциальных пользователей и информационно-вычислительных ресурсов естественным образом подразумевает использование для реализации модели распределенной исполнительной среды. Важный аспект, который необходимо учитывать при формировании исполнительной среды моделирования процессов регионального развития — наличие уже созданных и используемых информационно-алгоритмических ресурсов. Активно развивающиеся в последнее десятилетие технологии распределенного моделирования (RPC — Remote Procedure CallCORBA — Common Object Request Broker ArchitectureEJB — Enterprise Java Beans) позволяют достаточно успешно решать задачи развертывания и реализации распределенных вычислений [88, 101, 127, 152]. На решение задач выбора, агрегации и совместного использования географически распределенных, «автономных» информационно-вычислительных ресурсов ориентированы развивающиеся grid-технологии и реализующие их инструментальные системы [157, 158]. Однако для организации вычислений в сети на основе существующих технологий алгоритм решения исходной задачи должен быть заранее представлен в распараллеленном виде с указанием вычислительных характеристик всех его отдельных процессов [127]. Задача формирования такой спецификации находится вне рамок этих технологий и должна решаться другими средствами.

С учетом специфики предметной области для решения существующих проблем актуальным является создание достаточно простого, ориентированного на непрограммирующего пользователя, метода построения формальных моделей предметной области и соответствующих инструментальных средств. Инструментальные средства должны обеспечивать поддержку в разработке моделей, выборе метода и средств решения задач регионального управления, автоматизации последующих этапов организации и практической реализации #" моделирования. Такой подход соответствует направлению компьютерного моделирования, названному Г. С. Поспеловым «новой информационной технологией» [100]. Базисом представленных в диссертации исследований также являются работы: М. Месаровича [65, 66], С. В. Емельянова [29], Ю. С. Попкова [98, 99, 110, 121] в области теории систем и системного анализаО.И. Ларичева [55−57, 160], А. В. Смирнова [87, 131], Т. Саати [112] по методам представления и обработки знаний в информационных системахН.Н. Моисеева [68, 69, 126], Ю. Н. Павловского [90−92, 102], А. П. Афанасьева [103, 127] в области методов имитационного моделирования и организации распределенных вычисленийВ.А. Путилова и В. В. Фильчакова [37, 52, 54, 106, 120] по функционально-целевому подходу и концептуальному моделированию.

Цель данной работы состоит в создании ориентированных на конечного пользователя методов и средств поддержки концептуального моделирования региональных систем, обеспечивающих комплексное представление и анализ коллективных знаний о задачах регионального управления и средствах информационно-аналитического обеспечения этих задач, а также автоматизацию последующих этапов организации и проведения компьютерного моделирования.

Для достижения поставленной цели автором решены следующие задачи:

1. Создан метод формализации и комплексного представления в виде иерархической концептуальной модели декларативного типа коллективных экспертных знаний о процессах исследуемой предметной области, задачах, связанных с изучением этих процессов, и используемых информационно-вычислительных ресурсах.

2. Разработаны технология интерактивного формирования и интеграции концептуальных моделей различных экспертов в единую концептуальную модель сложной системы и процедуры согласованного расширения интегрированных описаний при пополнении концептуальной модели.

3. Созданы процедуры автоматизированного контроля целостности и разрешимости интегрированной концептуальной модели.

5. Разработана технология постановки и анализа разрешимости задачи моделирования на основе концептуальной модели и выбора фрагментов модели, являющихся декларативным описанием решаемой задачи.

6. Разработка технологии автоматизированной генерации спецификаций исполнительной среды моделирования на основе выбранного фрагмента концептуальной модели.

Методы исследования. Для решения поставленных в работе задач использованы методы системного анализа и концептуального моделирования, элементы теории множеств, теории графов и математической логики. Автором предложен метод комплексного концептуального моделирования задач регионального управления, обеспечивающий интегрированное декларативное представление задач и информационно-вычислительных ресурсов для их решения, автоматизацию анализа интегрированной модели, а также синтез на основе полученной модели спецификаций исполнительной среды моделирования.

Научная новизна. Для информационной поддержки задач регионального управления разработан метод комплексного концептуального моделирования, основанный на создании и анализе интегрированной модели декларативного типа, которая обеспечивает единое формальное представление коллективных знаний о процессах регионального развития, задачах управления региональными системами и информационно-аналитической среде, необходимой для поддержки решения этих задач. Метод ориентирован на автоматизацию постановки задачи моделирования и анализа возможностей реализации моделирования в распределенной информационно-алгоритмической среде. Работа обладает следующими основными аспектами научной новизны:

1. Предложена структура концептуальной модели декларативного типа для формализации и комплексного представления коллективных экспертных знаний о процессах и задачах регионального управления, а также информационно-алгоритмических ресурсах, используемых в данной области.

2. Разработана технология интеграции моделей различных экспертов в единую концептуальную модель сложной системы и процедуры согласованного расширения интегрированных описаний элементов при пополнении модели. Созданы специализированные средства представления и обработки справочной информации о существующих элементах концептуальной модели для использования в ходе разработки новых подмоделей.

3. Сформулированы правила и разработаны алгоритмы их использования для контроля целостности, логической корректности и разрешимости интегрированной концептуальной модели, а также формирования и анализа на основе интегрированной концептуальной модели фрагмента, соответствующего варианту реализации моделирования с целью решения конкретной задачи исследований.

4. Разработаны технологии и процедуры синтеза декларативных спецификаций исполнительной среды для реализации варианта моделирования, заданного выбранным фрагментом интегрированной концептуальной модели.

Созданный метод обеспечил интеграцию и комплексное использование коллективных экспертных знаний при решении задач в области регионального управления и развития, позволил повысить эффективность использования региональных информационных ресурсов.

Актуальность и научная новизна работы подтверждены включением в раздел «Важнейшие итоги» отчета «О деятельности РАН в 2000;2003 гг.» метода синтеза спецификаций распределенной среды вычислительного эксперимента на основе совместного анализа концептуальных моделей задач регионального управления и региональных информационных ресурсов, разработанного коллективом под руководством автора. При участии автора были разработаны: метод концептуального проектирования динамических моделей сложных систем (включен в перечень основных результатов РАН в 2002 г.) — ситуационная модель регионального промышленного комплекса (включена в раздел «Математическое моделирование, вычислительная и прикладная математика для задач информатики» перечня важнейших результатов РАН в 1999 г.).

Практическая ценность. В основу диссертационной работы положены результаты, полученные автором на основе обобщения исследований, проводимых по планам НИР Института информатики и математического моделирования технологических процессов Кольского научного центра РАН в период с 1993 по 2004 годы в рамках следующих тем: «Функционально-целевая информационная технология диагностики и прогноза динамики систем „Технологические процессы — трансформированные природные комплексы“» (гос. регистрация № 01.9.10 50 143) — «Математические модели и информационные технологии в задачах управления региональным развитием» (гос. регистрация № 01.9.60 720) — «Проблемно-ориентированные региональные информационные системы (Севера России)» (гос. регистрация № 01.9.60 721) — «Сценарные системы поддержки принятия решений по управлению региональными промышленными комплексами» (гос. регистрация № 01.99.00 10 287) — «Интегрированные региональные системы науки и образования» (гос. регистрация № 01.99.00 10 288) — «Интегрированные концептуально-динамические модели устойчивого социально-экономического развития северных регионов России (на примере Мурманской области)» (гос. регистрация № 01.99.00 10 286) — «Методы и модели синтеза стратегий устойчивого развития региональных социально-экономических систем (на примере Мурманской области)» (гос. регистрация № 01.200.2 9 390) — «Системы поддержки принятия решений по управлению безопасностью региональных природно-промышленных комплексов» (гос. регистрация № 01.2002 9 392) — «Методы и модели структурного синтеза проблемно-ориентированных региональных информационных систем» (гос. регистрация № 01.200.2 9 393).

Часть исследований проводилась в рамках международных региональных проектов «Информатизация Баренц-региона» и «Северные информационно-вычислительные сети». Отдельные направления исследований были поддержаны грантами РФФИ: «Выявление и исследование на основе инструментального анализа и компьютерного моделирования особенностей механизмов разделения минеральных компонентов при снижении контрастности их физико-химических свойств «(проект № 02−05−64 409) — «Исследование и разработка методов и средств интеграции математических моделей различных классов в комплексную имитационную модель динамики сложной природно-промышленной системы (на примере ОАО «Апатит»)» (проект № 03−01−96 142).

На основе проведенных исследований получены следующие практически значимые результаты.

1. Для задач исследования и прогнозирования процессов регионального развития и поддержки регионального управления разработана инструментальная среда формирования и анализа интегрированных концептуальных моделей предметной области и информационно-алгоритмических ресурсов реализации моделирования. Созданная среда предоставляет экспертам возможность использования терминологии предметной области при построении формальной модели решаемых задач, обеспечивает интеграцию моделей, создаваемых различными экспертами в комплексную модель региональной макросистемы, реализует автоматизированные процедуры анализа целостности и разрешимости комплексной модели.

2. Для согласования концептуальных описаний, формируемых экспертами различных предметных областей в рамках предложенной системы концептуального моделирования, реализованы процедуры формирования и использования единых справочников элементов концептуального описания. Справочники упрощают использование уже представленных в концептуальной модели понятий, процессов и объектов предметной области при построении моделей новых задач. Это снижает трудоемкость разработки моделей, избыточность интегрированного описания и возникновение противоречий при разностороннем описании компонентов региональных систем.

3. Объединение в рамках единой технологии моделирования описаний информационных ресурсов региона и задач, при решении которых используются эти ресурсы, позволило автоматизировать организацию взаимодействия между моделями задач и средствами их решения. Полученные в работе результаты обеспечивают методическую и инструментальную базу для создания единой распределенной среды информационной поддержки регионального управления. Разработанные методы и процедуры синтеза декларативных спецификаций распределенной исполнительной среды моделирования облегчают как организацию моделирования на основе существующих разнородных информационно-вычислительных ресурсов региона, так и разработку целостной среды распределенного моделирования с использованием современных технологий построения распределенных программных систем.

Практические результаты работы используются рабочей Группой по информационно-аналитическому обеспечению Стратегии экономического развития Мурманской области до 2015 года для исследования различных вариантов развития ключевых отраслей промышленности региона и на обогатительном комплексе ОАО «Апатит» для определения путей повышения эффективности переработки руд Хибинских месторождений. Кроме этого результаты используются в научноисследовательских и хоздоговорных работах для ОАО «Колэнерго», Института физико-технических проблем энергетики Севера КНЦ РАН, Горного института КНЦ РАН.

Научная апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на научных сессиях Отделения информационных технологий и вычислительных систем РАИ в 2003 и 2004гг., на секциях ученых советов Института информатики и математического моделирования технологических процессов (ИИММ) КНЦ РАН, Института физико-технических проблем энергетики Севера (ИФТПЭС) КНЦ РАН, Горного института (ГоИ) КНЦ РАН, на расширенном семинаре лаборатории автоматизации моделирования СПИИРАН, международных, всероссийских и региональных конференциях и совещаниях в гг. Апатиты, Москва, Санкт Петербург, Мурманск, Петрозаводск, Брюссель (Бельгия), Валенсия (Испания), Манчестер (Великобритания), Тромсе (Норвегия). В частности, на следующих научно-технических мероприятиях:

— 5-я С.-Петербургская международная конференция «Региональная информатика-96», 1996, Санкт-Петербург, 13−16 мая;

— Second International Conference on Information Technology in the Barents Region (BAR-IT'96), 1996, Apatity, 18−19 September;

— International Conference on Informatics and Control (ICI&C97), 1997, St. Petersburg, 18−19 September;

— 12th European Simulation Multiconference 1998 (ESM'98), Manchester, UK, 1998, 16−19 June;

— 6-я Всероссийская конференция «Муниципальные геоинформационные системы» (МГИС'99), 1999, Обнинск, 25 — 29 января;

— П-й конгресс обогатителей стран СНГ, 1999, Москва, 16−18 марта;

— Международное совещание «Развитие идей И. Н. Плаксина в области обогащения полезных ископаемых и гидрометаллургии» (Плаксинские чтения), 2000, Москва, 10−14 октября;

— «Природопользование в Евро-Арктическом регионе: опыт XX века и перспективы», Международная конференция, посвященная 70-летию Кольского научного центра РАН, 2000, Апатиты, 2−4 ноября;

— «А Common Approach to Collaborative Technological Research for Arctic Development», EU-Russia-Canada-US Arctic Workshop, Brussels, Belgium, 2001, 25−27 October;

— IV-я Всероссийская школа-семинар «Прикладные проблемы управления макросистемами: информационные технологии распределенных вычислений», 2002, Апатиты, 1−7 апреля;

— Международное совещание «Направленное изменение физико-химических свойств минералов в процессах обогащения полезных ископаемых», 2003 г., Петрозаводск, 17−19 сентября;

— 1st International Industrial Simulation Conference, Valencia, Spain, 2003, 9−11 June;

— V-я Всероссийская школа-семинар «Прикладные проблемы управления макросистемами», 2004, Апатиты, 5−9 апреля;

— Conference on Higher Education and Research in the Barents Region, Troms0, Norway, 2004, 11−13 June.

— Всероссийская конференция «Теория и практика системной динамики», 2004, Апатиты, 13−15 сентября.

Основные положения, выносимые на защиту, представляют собой ключевые аспекты разработанного метода комплексного концептуального моделирования для поддержки задач регионального управления и информационных технологий, созданных на основе этого метода:

1. Структура и технология построения интегрированной концептуальной модели, включающей декларативные описания объектов, процессов и задач регионального управления, а также распределенных информационно-алгоритмических ресурсов для решения представленных задач.

2. Процедуры автоматизированного анализа целостности, логической корректности и разрешимости интегрированной концептуальной модели.

3. Технология формирования новых подмоделей с использованием терминологического и геоинформационного справочников существующих элементов интегрированной концептуальной модели и их интеграции в комплексную концептуальную модель региональной макросистемы.

4. Метод и алгоритмы формирования фрагментов интегрированной модели, являющихся концептуальными описаниями конкретных задач моделирования, и генерации спецификаций распределенной информационно-алгоритмической среды, необходимой для их реализации.

Публикации. По материалам диссертации опубликована одна коллективная монография и 52 печатные работы в центральных, зарубежных и местных изданиях (5 из них в журналах из списка ВАК). Полученные результаты изложены в ряде отчетов по НИР в Институте информатики и математического моделирования технологических процессов КНЦ РАН, Горном институте КНЦ РАН, Институте физико-технических проблем энергетики Севера КНЦ РАН. Список публикаций приведен в конце автореферата.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав и заключения. Работа содержит 229 машинописных страниц текста, 1 таблицу, 29 рисунков и список литературы из 172 наименований.

Выводы.

Система комплексного концептуального моделирования задач регионального управления и развития организована в виде иерархической структуры однотипных локальных систем, что соответствует организационной структуре регионального управления. Такая организация существенно упрощает реализацию и наращивание комплексной системы моделирования.

Каждая локальная система обеспечивает как автономную разработку отдельной концептуальной модели, так и разработку подмодели в рамках комплексной интегрированной концептуальной модели региона. Инструментальная система обеспечивает поддержку следующих этапов моделирования:

— интерактивное построение и долговременное хранение древовидной интегрированной концептуальной модели для исследований некоторого комплекса проблем регионального управления;

— анализ целостности и разрешимости комплексной концептуальной модели;

— постановка конкретной задачи моделирования и выбор множества фрагментов концептуальной модели, являющихся декларативным описанием решения поставленной задачи;

— сопоставление альтернативных вариантов реализации моделирования по задаваемым критериям;

— синтез спецификаций исполнительной среды моделирования в соответствии со структурой сформированного декларативного описания.

Модульная организация системы позволяет относительно независимо разрабатывать, модифицировать и использовать модели различных объектов исследования и блоки поддержки различных этапов моделирования под управлением единого монитора.

Применение единого подхода к разработке концептуальных моделей позволяет создавать на их основе модульные системы поддержки управления. Такие системы могут быть достаточно легко адаптированы к изменению уровня использования. Системы строятся «сверху» — от целей и задач верхних уровней. Более подробная детализация нижних уровней (углубление декомпозиции целей) смещает область применимости к поддержке локального управления. Однако, реальное однонаправленное построение такой системы «сверху» для региона в целом является трудоемким и дорогостоящим процессом, в первую очередь, в силу объемности и сложности структуры, неоднородности решаемых задач.

Поэтому практическая реализация системы моделирования, и, в первую очередь, компонентов исполнительной среды, реализуется снизу. При этом в комплексную систему моделирования интегрируются созданные и апробированные модели и средства реализации моделирования.

Для верхних уровней управления в рамках технологии HLA реализована распределенная система имитации на основе системно-динамических моделей. Данная система обеспечивает информационную поддержку задач стратегического управления социально-экономической системой региона. В случае необходимости получения более детальных оценок и характеристик компонентов региональных систем на основе мультиагентной технологии реализуется взаимодействие с различными инструментальными средствами моделирования задач конкретных процессов и объектов.

Использование комплексной системы концептуального моделирования обеспечивает не только согласованное интегрированное представление различных задач регионального управления, но и создание единой модели региональных информационных ресурсов. Поддержанная средствами автоматизированного анализа состава и структуры, данная модель позволяет минимизировать избыточность информации, исключить многократный ввод и противоречивость данных, определить наличие программного и аппаратного обеспечения, необходимого для решения конкретных прикладных задач.

Система апробирована при решении задач анализа путей развития топливно-энергетического комплекса региона, исследовании возможностей обеспечения перспективных кадровых потребностей региона и управлении горнопромышленными предприятиями.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В диссертационной работе сформулирована и решена научно-техническая проблема разработки методов и инструментальных средств поддержки этапа концептуального моделирования, анализа и проектирования комплексной информационно-аналитической среды для решения задач регионального управления. Проблема решена путем создания метода интеграции и согласования в рамках единой формальной концептуальной модели разнородных коллективных знаний о процессах и задачах регионального управления и региональных ИВТР, обеспечивающих решение задач управления. Для реализации метода разработаны информационные технологии анализа интегрированной концептуальной модели, планирования и анализа реализуемости задач моделирования, автоматизированного синтеза спецификаций распределенной информационно-алгоритмической среды реализации моделирования. В рамках решения данной проблемы получены следующие основные результаты.

1. Разработан метод единого формализованного представления процессов, объектов и задач предметной области и информационно-вычислительных ресурсов, необходимых для решения этих задач. Формализованное представление реализуется в виде интегрированной концептуальной модели (ИКМ), включающей концептуальную модель предметной области (КМПО), концептуальную модель информационно-вычислительных ресурсов, образующих исполнительную среду решения задач (КМИС), и систему отношений между компонентами КМПО и КМИС. Модели предметной области и исполнительной среды описываются в общей системе формальных нотаций, что обеспечивает их совместную автоматизированную обработку.

2. Разработаны процедуры автоматизированного анализа целостности и разрешимости интегрированной концептуальной модели. Требования и ограничения, накладываемые на структуру модели, формализованы в виде наборов логических правил, истинность которых проверяется в ходе выполнения алгоритмов анализа. Анализ всей модели реализуется путем рекурсивного анализа шаблонов — целостных фрагментов интегрированной концептуальной модели, выделяемых на основе заданных в модели отношений. Анализ модели позволяет выявить противоречия в декларированных представлениях экспертов и проверить пригодность модели для выбора подмодели, описывающей реализацию конкретного компьютерного эксперимента, и синтеза спецификации исполнительной среды для реализации моделирования.

3. Разработана технология интеграции концептуальных моделей различных экспертов в единую концептуальную модель сложной системы. Технология основана на формировании и использовании единых для всей концептуальной модели терминологического и геоинформационного справочников. Терминологический справочник содержат данные об используемых в концептуальной модели текстовых идентификаторах и ссылки на элементы модели, соответствующие этим идентификаторам. Геоинформационный справочник позволяет задать или определить положение элемента концептуальной модели на электронной карте региона. На основе информации, содержащейся в справочниках, синтезируются интегрированные шаблоны существующих элементов концептуальной модели. Использование этих шаблонов при пополнении концептуальной модели снижает избыточность описания и опасность внесения непредумышленных противоречий в структуру модели.

4. Разработана технология постановки и анализа разрешимости задачи компьютерного моделирования на основе концептуальной модели предметной области и синтеза спецификации распределенной исполнительной среды, необходимой для его реализации. Процедуры анализа позволяют определить минимальное подмножество концептуальной модели, описывающее реализацию моделирования с учетом возможных альтернатив и заданных ограничений. Синтез спецификаций исполнительной среды осуществляется на основе отображения структуры выбранного фрагмента концептуальной модели предметной области на модель вычислительных и информационных ресурсов с последующим доопределением необходимой структуры аппаратных и транспортных ресурсов. Полученные спецификации исполнительной среды описывают состав и структуру необходимых для реализации моделирования информационно-вычислительных ресурсов, их пространственную локализацию и порядок их вызова в процессе моделирования.

5. Реализована распределенная система концептуального моделирования задач регионального управления. Система предоставляет разработчику среду для формирования концептуальной модели решаемых задач и обеспечивает корректную интеграцию сформированного описания в комплексную концептуальную модель регионального управления. Система организована в виде иерархической структуры однотипных локальных систем, пригодных для автономного использования. В системе реализованы два варианта организации исполнительной среды. Распределенное использование комплекса системно-динамических моделей реализовано в архитектуре HLA. Взаимодействие разнородных исполнителей осуществляется на основе мультиагентной технологии.

Система апробирована при анализе сценариев стратегического развития Мурманской области и при управлении горнопромышленным предприятием.

Список основных терминов и сокращений.

БД (база данных) предметной области 156.

БД (база данных) ИКМ 115.

Выражения вычислимости (порождения) процесса КМПО 109.

ВЭ — вычислительный эксперимент 22, 43.

ГИС — географическая информационная система 30, 37, 125, 175, 182.

ГПК — горнопромышленный комплекс горнопромышленное предприятие) 30, 191, 205 ИВТР — информационно-вычислительные и телекоммуникационные ресурсы 51,172 ИКМ — Интегрированная концептуальная модель 70.

Имитационное моделирование 21, 22, 31, 43, 175, 185, 189.

Интеграция моделей 134.

Интегрированный шаблон элемента КМ 131.

ИС — информационная система 65.

КМ — концептуальная модель 68.

КМИС — концептуальная модель исполнительной среды 71.

КМПО — концептуальная модель предметной области 70.

Количественные характеристики элементов КМ 145.

Разрешимость концептуальной модели 109.

РИС — распределенная информационная система 70.

Синонимы (эквивалентные элементы ИКМ) 76.

С истемно-динамическая модель 50, 185.

Спецификация исполнительной среды 147, 149.

Тип отношения иерархии 75, 77, 78.

ТЭК — топливно-энергетический комплекс 28, 191.

Фрагмент концептуальной модели 122, 137,.

Функционально-целевой подход 66.

Шаблон КМПО 94.

Шаблон реализации 107.

Эквивалентные исполнители 76, 83.

ЭС — экспертная система 47, 175.

HLA (High Level Architecture) 52, 55, 189 г*- обобщенные (транзитивные) отношения 88.

RA — отношений назначения исполнителей в ИКМ 85.

SfjKMno ^ схема фрагмента КМПО 144.

ЗДсмис ~ схема фрагмента КМИС 149.

Srmhc ~ схема концептуальной модели исполнительной среды 81 вкмпо ~ схема концептуальной модели предметной области 72.

SP — схема шаблона реализации 107.

Sm — схема шаблона КМПО 95.