АНАЛИЗ ГОРОДА КАК СЛОЖНОЙ ДИНАМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ

Стяпшин Анатолий Александрович

аспирант, СурГУ, г. Сургут

Е-mail:

На современном этапе развития город уже не представляет собой простой населенный пункт. В ходе своего развития и становления он синтезировался в сложную сеть, состоящую из политики и экономики, культуры и, конечно, людей. Город всегда существовал как место для проживания и работы человека. Все же городские элементы тесно связаны друг с другом и направлены на обеспечение различных аспектов человеческой деятельности.

Исследование любой системы всегда следует начать с ее анализа. В ходе этого процесса рассматривается структура и свойства системы, ее характеристики, параметры и свойства каждого объекта, их связи друг с другом. Характерной особенностью анализа является то, что он не дает какое-либо конкретное решение или результат. Целью анализа является уменьшение неопределенности знаний о системе (проблеме). Анализ дает понимание требуемой задачи и определяет основные пути ее решения. Анализ города следует начинать с общего рассмотрения его как системы, описания ее свойств.

Город является развивающейся, динамической, многоцелевой системой, имеющей сложные внутренние и внешние цели. К тому же каждая отдельная подсистема имеет свои специфические цели и различные стратегии их достижения. Причем, очень часто, отдельная подсистема не может выполнять свои функции без других подсистем, от которых она напрямую, либо косвенно зависима.

Город характеризуется иерархичностью управления и активностью отдельных ее подсистем. По способу управления в системе город можно охарактеризовать как самоуправляемую (саморегулируемую) систему. Управление идет через внутриорганизационные процессы саморегулирования и основано на изменении законов и методов внутреннего управления. Основная задача городского управления - определение таких пропорций общественного воспроизводства, которые в максимальной степени способствуют удовлетворению потребностей населения в городе и повышению его жизненного уровня [2].

Город, как объект моделирования характеризуется многими факторами, некоторые из них представлены ниже [2].

• Слабость теоретических знаний, отсутствие теории развития города.
• Качественный характер знаний о системе, большая доля экспертных знаний при описании и структуризации объекта моделирования.
• Высокий уровень неопределенности исходной информации. Различают внутреннюю и внешнюю неопределенность. Внутренняя неопределенность – это совокупность тех факторов, которые не контролируются лицом, принимающим решение полностью, но он может оказывать на них влияние (например, внутренняя социально-экономическая обстановка, факторы риска и др.). Внешняя неопределенность определяется характером взаимодействия с внешней средой – это те факторы, которые находятся под слабым контролем лица принимающего решение (экологическая, демографическая, внешнеполитическая ситуация и т. п.).

Город является слабоструктурированной системой, т. к. его структура и элементы плохо и частично описываемы и определяемы. В зависимости от целей моделирования город можно рассматривать как совокупность различного рода подсистем. Причем их качественный и количественный состав зависит от того, с какой точки зрения моделируется система - социально-экономическая, политическая, экологическая, культурная и т. п.

Город (городское хозяйство) является сложной системой, т.к. содержит большое количество взаимно связанных и взаимодействующих между собой элементов, обеспечивающих выполнение системой сложной функции [1].Так, например, прокладка сети электропередач в городе невозможна без учета расположения транспортной сети. В свою очередь транспортная сеть не может рассматриваться отдельно от сети сооружений, на территории которой она пролегает или которую пересекает. Город характеризуется многомерностью, многообразием и переменностью ее структуры, тесной взаимосвязью элементов, изменением их связей и состояний. Направление методологии исследования, в основе которого лежит рассмотрение объекта как целостного множества элементов в совокупности отношений и связей между ними, называется системным подходом.

Сложность городской системы обусловлена:

• большим количеством элементов и их связями между собой;
• большим количеством состояний системы;
• управлением, при котором все части системы должны оптимально выполнять свои функции.

Сложная система может быть представлена совокупностью взаимодействующих подсистем. Каждая подсистема направлена на решение определенного круга задач. Причем задачи разных систем могут пересекаться и зависеть друг от друга. Правильная декомпозиция системы облегчит ее последующий анализ, упростит расчеты при ее исследовании и даст более наглядную их интерпретации. Уменьшение сложности системы так же облегчает ее последующий анализ, к тому же увеличивает ее информативность.

Среди задач, возникающих в связи с исследованием сложных систем, можно выделить два основных класса [1]:

1. задачи анализа, связанные с изучением свойств и поведения системы в зависимости от нее структуры и значений параметров;
2. задачи синтеза, сводящиеся к выбору структуры и значений параметров, исходя из заданных свойств системы.

При моделировании сложной системы целесообразно использовать следующие принципы:

• принцип моделируемости - сложная градостроительная система представима конечным множеством моделей, каждая из которых отражает определенную грань ее сущности.
• принцип функциональной автономности элемента: математическая модель элемента описывает поведение элемента как целого независимо от способа соединения с другими элементами сети.

Исследование различных процессов и явлений происходит путем моделирования. Основная цель моделирования - модель достаточно хорошо должна отображать функционирование моделируемой системы. Обычно различают физическое моделирование и математическое моделирование [1]. При физическом моделировании модель воспроизводит изучаемый процесс с сохранением его физической природы. Под математическом моделированием понимают способ исследования различных процессов путем изучения явлений, имеющих различное физическое содержание, но описываемых одинаковыми математическими соотношениями.

Сложность и многообразие процессов функционирования реальных систем не позволяют строить для них абсолютно адекватные математические модели. Математическая модель, описывающая формализованный процесс функционирования системы, в состоянии охватить только основные, характерные его закономерности, оставляя в стороне несущественные второстепенные факторы. Математическая модель может появиться только как следствие четкого формального описания рассматриваемого процесса с требуемой степенью приближения к действительности, только в результате формализации процесса.

Построение мат модели представляет собой необходимый шаг любого серьезного исследования. Однако на этом исследование не заканчивается. Дальнейшим важным шагом является использование математической модели для получения общих закономерностей, связанных с исследуемым процессом, или конкретных числовых зависимостей между фигурирующими величинами. Математическая модель является результатом формализации процесса, т. е. построения четкого формального (математического) описания процесса с необходимой степенью приближения к действительности. Первым шагом на пути формализации является составление содержательного описания процесса. Содержательное описание в словесном выражении концентрирует сведения о физической природе и количественных характеристиках элементарных явлений исследуемого процесса, о степени и характере взаимодействия между ними, о месте и значении каждого элементарного явления в общем процессе функционирования рассматриваемой реальной системы. Содержательное описание может быть составлено в результате достаточно обстоятельного изучения процесса. Математическая модель представляет собой систему соотношений связывающих характеристики процесса с его параметрами и начальными условиями. Для преобразования формализованной схемы в математическую модель необходимо, прежде всего, воспользовавшись соответствующими мат схемами, записать в аналитической форме все соотношения, которые еще не были записаны, выразить логические условия в виде систем неравенств, а также придать аналитическую форму по возможности всем другим сведениям, содержащимся в формализованной схеме [1].

Городская система может функционировать и одновременно с этим развиваться (эволюционировать). При функционировании явно не происходит качественного изменения инфраструктуры системы, но при ее развитии инфраструктура качественно меняется.

Для описания городской инфраструктуры можно использовать онтологический поход. Онтология представляет собой набор объектов и отношений между ними [3]. Общего и оптимального алгоритма для построения онтологии не существует, так как лучшее решение почти всегда зависит от предполагаемого приложения и ожидаемых расширений [5]. Но в общей виде процесс построения онтологии можно представить через следующие этапы:

1. определение базовых классов в онтологии и выделение их в таксономическую иерархию;
2. определение свойств классов и ограничений на эти свойства.

Разрабатываемая модель сможет описывать город с онтологической точки зрения – через классификацию этих объектов и их связи между собой. Использование данной модели позволит точно классифицировать любой ее объект, описать все его свойства, а так же найти его связи с другими объектами в системе. Данный подход так же позволит учитывать факт изменчивости структуры исследуемой системы.

Онтология позволит повторно использовать информацию, а также совместно использовать ее людьми и программными средствами [4]. Онтология так же может использоваться электронными агентами, которые выполняют поиск информации, а так же для автоматизированного внедрения новых объектов в эту систему.

Список литературы:

1. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. - М.: Наука, 1968;
2. Митичкин С. Системный анализ города [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: http://mista.ru/gorod/1_1.htm (дата обращения 03.06.2012);
3. Gruber T.R. A Translation Approach to Portable Ontology Specification;
4. Kuilboer M.M., Shahar Y., Wilson D.M., Musen M.A., Knowledge Reuse: Temporal-Abstraction Mechanisms for the Assessment of Children's Growth;
5. Noy N.F, McGuinness D.L. Ontology development 101: A guide to creating your first ontology.