ГИС-ориентированное классификационное моделирование при управлении в организационных системах с неоднородной структурой пространственных элементов

В статье приведены теоретические подходы к формализации задач оптимизации управления сложными организационными системами с учетом ГИС-ориентированного классификационного моделирования. Показано, что модели сложных систем с пространственными характеристиками можно отнести к стохастическим за счет широкой вариабельности входных параметров и их случайного распределения (как в пространстве, так и во времени). При этом уточняется, что под пространственными признаками можно рассматривать, собственно, как географическую привязку, так и любую другую атрибутивную информацию об объектах рассматриваемой системы. Решается задача представления модели сложной организационной системы аграрного профиля с учетом иерархии воздействующих на систему признаков. Уточнено, что особенностью рассматриваемой системы является зависимость устойчивости не только от структуры и параметров системы (как для линейных систем), но и от величины начального отклонения системы от положения равновесия, основанной на методе фазового пространства, широко применяемого в теории автоматического управления. Формализована задача нахождения оптимального (равновесного) состояния сложной организационной системы аграрного профиля, обоснован выбор значимых признаков, их совокупное влияние на целевую переменную. Определены 3 основных типа входных переменных. Изучено, что с учетом эффективности Парето при влиянии предикторов друг на друга построенная модель позволит находить оптимальные решения в многокритериальной системе с учетом ранжирования значимости и веса признаков. Отмечена возможность усложнения данной задачи тем, что при ГИС-ориентированном классификационном моделировании неоднородная структура пространственных элементов может решать обратную задачу – нахождение системы в минимуме в том случае, когда оптимальным вариантом будет считаться отсутствие влияния на систему отдельных входящих параметров при нивелировании другими входящими признаками.

1. Львович Я.Е., Рындин Н.А., Сахаров Ю.С. Оптимизация распределения ресурсного обеспечения развития цифровой среды управления в организационных системах. Вестник Российского нового университета. Серия: Сложные системы: модели, анализ и управление. 2021;(4):106–114. https://doi.org/10.18137/RNU.V9187.21.04.P.106

2. Yuronen Y.P., Yuronen E.A., Ivanov V.V., Kovalev I.V., Zelenkov P.V. The concept of creation of information system for environmental monitoring based on modern GIS-technologies and earth remote sensing data. In: IOP Conference Series: Materials Science and Engineering: International Scientific and Research Conference on Topical Issues in Aeronautics and Astronautics: Volume 94, 06–10 April 2015, Krasnoyarsk, Russia. Institute of Physics Publishing; 2015. https://doi.org/10.1088/1757-899X/94/1/012023

3. Хворова Л.А. Оптимизация процесса структурно-параметрической идентификации моделей продуктивности агроэкосистем. Известия Алтайского государственного университета. 2012;(1-1):171–175.

4. Линкина А.В. Применение машинного обучения при организации адаптивно-ландшафтных систем земледелия. Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий. 2023;85(4):128–132.

5. Гринева Н.В., Михайлова С.С., Вилкул А.А. Сравнительный анализ методов кластеризации для графовых данных. Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2023;25(4):32–44. https://doi.org/10.18127/j19998554-202304-05

6. Линкина А.В., Лопырев М.И.; правообладатель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Воронежский государственный аграрный университет имени императора Петра I». Шкалы нормирования соотношения земельных угодий в агроландшафтах Центрального Черноземья: № 2019620803 заявл. 15.05.2019; опубл. 30.05.2019. Свидетельство о регистрации базы данных RU 2019620916.

7. John G.H., Kohavi R., Pfleger K. Irrelevant Features and the Subset Selection Problem. In: Machine Learning Proceedings 1994: Proceedings of the Eleventh International Conference, 10–13 July 1994, New Brunswick, USA. Elsevier; 1994. pp. 121–129. https://doi.org/10.1016/B978-1-55860-335-6.50023-4

8. Преображенский А.П., Львович Я.Е. Проблемы рейтингового управления организационными системами. В сборнике: Инновационные доминанты социально-трудовой сферы: экономика и управление: Материалы ежегодной международной научно-практической конференции по вопросам экономики и управления социально-трудовой сферой (24 заседание), посвященной 100-летию со дня рождения В.Н. Эйтингона, 24 мая 2024 года, Воронеж, Россия. Воронеж: Истоки; 2024. С. 214–217.

9. Воронин А.В. Нечеткие отношения при классификации пространственных объектов в геоинформационной системе. Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2022;24(2):40–46.

10. Yuronen Y.P., Bakhtina A.V., Yuronen E.A. Engineering of GIS for environmental monitoring of mining landscapes. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2022;1230(1). https://doi.org/10.1088/1757-899X/1230/1/012024