WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


 

На правах рукописи

БОЖДАЙ Александр Сергеевич

КОНЦЕПЦИЯ И МЕТОДЫ МОНИТОРИНГА КОМПЛЕКСНОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ ТЕРРИТОРИИ

Специальность 05.13.10 Управление в социальных и экономических системах (технические науки)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

доктора технических наук

ПЕНЗА 2010

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Пензенский государственный университет».

Научный консультант –

доктор технических наук, профессор

БЕРШАДСКИЙ Александр Моисеевич

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор

ЛЬВОВИЧ Яков Евсеевич;

доктор технических наук, профессор

САХАРОВ Юрий Серафимович;

доктор технических наук, профессор

КОШЕВОЙ Олег Сергеевич.

Ведущая организация –

ГОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий,
механики и оптики».

Защита состоится _______________ 2011 г., в _____ часов,
на заседании диссертационного совета Д212.186.04 в ГОУ ВПО «Пензенский государственный университет» по адресу: 440026, г. Пенза, ул. Красная, 40.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО «Пензенский государственный университет». Автореферат размещен на сайте ВАК РФ.

Автореферат разослан _______________ 2011 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета,

доктор технических наук,
профессор                                                                В. В. Смогунов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ



Актуальность темы. Проблема принятия управленческих решений в различных сферах жизнедеятельности человека вышла сегодня на новый уровень сложности. Это обусловлено, в первую очередь, непрерывным увеличением объемов и динамики информационных потоков, требующих тщательного анализа со стороны лица, принимающего решения (ЛПР). При этом возникает острая необходимость решения таких задач, как: системная интеграция разрозненной отраслевой статистики; определение объема и состава первичных данных; автоматизация процедуры сбора первичных статистических данных; определение логической и физической структур хранилища данных; разработка моделей, алгоритмов и другого аналитического инструментария; разработка наглядных способов представления больших статистических массивов и результатов аналитической деятельности. Кроме этого, ЛПР должно учитывать фактор открытости той системы, в рамках которой он принимает управленческие решения. Этот фактор выражается в высокой степени информационного влияния окружающей среды и смежных отраслей деятельности человека. Например, осуществляя мониторинг региональной системы образования, необходимо учитывать не только процессы, протекающие на разных уровнях образовательной системы, но и влияние таких смежных социально-экономических отраслей, как демография, экономика, здравоохранение, рынок труда и др. Кроме этого, важно учесть территориальную специфику региона, включающую административно-политическую, промышленную, климатическую и другие составляющие.

Таким образом, в условиях стремительного роста информационной динамики и структурной сложности современного российского общества крайне актуальной задачей является разработка общих принципов, моделей и методов мониторинга инфраструктур территории с учетом факторов географического местоположения. Под инфраструктурой понимается совокупность отраслей и организаций, входящих в эти отрасли, видов их деятельности, призванных обеспечивать, создавать условия для нормального функционирования производства и жизнедеятельности людей. Важнейшей характеристикой этих методов является их тематическая инвариантность к сферам мониторинга. Это обусловлено тем, что практически в любой социально-экономической системе можно выделить, зафиксировать и использовать общие (с точки зрения принятия управленческих решений) структурные и поведенческие закономерности. Таким образом, речь идет не о рассмотрении каких-либо отдельных отраслей, а об информационной поддержке принятия решений при управлении обширными пространственными средами жизнедеятельности человека – комплексной инфраструктурой территории (КИТ).

При этом основной научной проблемой выступает проблема системной интеграции и использования разрозненной отраслевой статистики в рамках единой межотраслевой многомерной базы данных (БД).

Методологической основой данного диссертационного исследования явились научные труды Д. Л. Арманда, А. М. Берлянта, К. Бержа,
А. М. Бершадского, Л. С. Берштейна, Н. Винера, А. А. Зыкова, Е. Кодда,
С. П. Курдюмова, Я. Е. Львовича, А. М. Ляпунова, И. Пригожина,
В. Б. Сочавы, В. В. Фильчакова, Р. Эшби и др.

Цели и задачи исследования. Целью работы является разработка и обоснование концепции и методов для решения проблемы межотраслевой координации данных и построения систем мониторинга, предназначенных для поддержки управления КИТ с учетом влияния антропогенных, техногенных и природных факторов. Для достижения поставленной цели в диссертационной работе необходимо решить следующие основные задачи:

1) определить и сформулировать основные теоретические
и понятийные аспекты концепции мониторинга КИТ. Провести анализ существующих современных научных методов и подходов к мониторингу социально-экономических систем (СЭС);

2) разработать многоуровневую математическую модель КИТ;

3) разработать метод автоматизированного оперативного сбора
и многомерного представления данных для системы мониторинга КИТ;

4) разработать метод мониторинга КИТ на основе интеграции технологий оперативно-статистического анализа данных (OLAP), интеллектуального анализа данных (DataMining), пространственного анализа и представления данных (ГИС), обеспечивающий возможность создания и использования межотраслевой многомерной БД, а также тематическую и пространственную инвариантность мониторинга. Разработать соответствующую структурную схему системы мониторинга КИТ;

5) осуществить практическую реализацию концепции и методов мониторинга КИТ в условиях различной тематической и пространственно-временной специфики.

Объектом исследования является совокупность социально-экономических систем, рассматриваемых с учетом окружающих пространственно-географических и антропогенных факторов.

Предметом исследования являются концепция и методы мониторинга КИТ с использованием пространственно-координированных многомерных хранилищ статистических данных, а также интегрированных технологий оперативного, интеллектуального и пространственного анализа данных.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались методы теории управления, теории графов, геоинформационных технологий, оперативной аналитической обработки данных (OLAP), интеллектуального анализа данных (Data Mining), объектно-ориентированного проектирования, системного анализа и системотехники.

Научная новизна.

1. Впервые предложено понятие комплексной инфраструктуры территории (КИТ) как совокупности антропогенных, техногенных и природно-географических систем, представляющих собой управляемую, системную целостность в рамках выбранного пространственно-временного масштаба. Первоочередную важность в понятии КИТ в отличие от существующих понятий, отражающих связь между природными и антропогенными системами, имеет информационная составляющая
в социально-экономических инфраструктурных процессах, что имеет особое значение для задач информатизации управления, поддержки ЛПР и в соответствующих информационно-аналитических исследованиях.

2. Впервые предложены концепция и методы мониторинга КИТ, основанные на принципах тематической инвариантности к сфере мониторинга, открытости и взаимозависимости различных социально-экономических отраслей и их связи с территориальным аспектом.

3. Разработана многоуровневая математическая модель КИТ, использующая предложенные, принципиально новые виды операций над гиперграфами: динамическую реструктуризацию структуры гиперребер и установку множественности слоев структуры гиперребер, что позволяет формализовать и учитывать в реальном режиме времени мониторинга специфику различных точек зрения, критериев и целей управления.

4. Предложена структурная схема системы мониторинга КИТ, обеспечивающая интеграцию технологий OLAP, DataMining, ГИС для научно-практического решения проблемы межотраслевой интеграции, обработки и представления статистических массивов данных.

5. Разработаны системы информационно-аналитической поддержки процессов управления для различных социально-экономических отраслей в рамках КИТ. Показана тематическая (отраслевая) инвариантность предлагаемой концепции, а также масштабируемость предлагаемых методов мониторинга для решения задач управления в социально-экономической сфере на разных территориальных уровнях.

Практическая ценность результатов.

1. Решена практическая проблема системной интеграции разрозненной отраслевой статистики, различных подходов к сбору, хранению и обработке первичных данных в рамках единой межотраслевой многомерной базы данных, построенной на основе концепции КИТ. Широкий спектр экспериментальных исследований, практическое воплощение разработанной концепции в различных социально-экономических отраслях и на разных территориях доказывают преимущества применения результатов диссертации при решении комплексных задач управления. Решение проблемы позволяет внести значительный вклад в развитие экономики страны.

2. Предложенные модели, методики и алгоритмы мониторинга КИТ позволили решить ряд важных практических задач, таких как:

  • информационно-аналитическая поддержка принятия управленческих решений и мониторинг состояния системы общего образования на различных территориально-иерархических уровнях (район, город, субъект Федерации и т.д.) с учетом обстановки в смежных социально-экономических отраслях и территориальной специфики;
  • оценка качества подготовки специалистов (выпускников вузов) с учетом формализованных потребностей и специфики региональных рынков труда;
  • информационно-аналитическая поддержка принятия управленческих решений и мониторинг деятельности российской системы послевузовского образования с учетом критических технологий и приоритетных направлений развития науки и технологий в РФ, а также факторов отраслевой специфики научных специальностей;
  • мониторинг готовности государственных и муниципальных служащих, а также населения субъектов Федерации к внедрению технологий электронного правительства в деятельность органов государственной власти;
  • сбор и аналитическая обработка данных для поддержки процессов управления инженерно-техническими коммуникациями в сферах регионального жилищно-коммунального хозяйства.

3. Предложенные методы реализованы на программном уровне и апробированы при решении задач управления и мониторинга КИТ как в региональном масштабе (Тамбовская обл., Воронежская обл., г. Пенза,
г. Кузнецк), так и в масштабе Российской Федерации, что подтверждает их тематическую инвариантность, масштабируемость и эффективность при адаптации к различному территориальному масштабу и различной специфике задач управления.

Реализация и использование результатов работы. Работа выполнена на кафедре «Системы автоматизированного проектирования» Пензенского государственного университета (ПГУ) на основе результатов 18 НИР. В частности, при выполнении Федеральных и Ведомственных целевых программ (заказчик – Минобрнауки РФ) в рамках проектов: «Разработка принципов организации, мониторинга, анализа и прогнозирования развития системы аспирантур и докторантур в российских вузах для обеспечения приоритетных направлений развития экономики, техники и технологии» (2009–2010); «Исследование методов и принципов управления информационными процессами в сенсорных и ячеистых сетях нового поколения» (2009–2010); «Разработка научных основ теории синергетического управления информационными процессами» (2009–2010); «Исследование синергетических процессов в информационных сетях и образовательных системах» (2008–2009); «Совершенствование управления сферой образования на основе развития сервисов системы информационно-аналитической поддержки принятия решений и его системно-технического сопровождения» (2008) и др.

Основные положения диссертационной работы внедрены в Управлении образования г. Пензы, в Администрации Тамбовской области, в Администрации Воронежской области, в ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика», в МУП «Гортеплосеть» г. Кузнецка Пензенской обл. Использование результатов подтверждено соответствующими актами внедрения.

Научные и практические результаты работы включены в ряд курсов лекций на кафедре «Системы автоматизированного проектирования» ПГУ, использованы в лабораторных практикумах, курсовом и дипломном проектировании. Учебные пособия «Сетевые технологии» и «Геоинформационные технологии и системы» имеют гриф УМО вузов РФ по направлению «Информатика и вычислительная техника».

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на конференциях и семинарах различного уровня. В том числе 41 доклад на международных конференциях,
12 докладов на всероссийских и 5 докладов на региональных конференциях и семинарах. В частности: «Новые информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе IT+SE» (Ялта – Гурзуф, 1998–2005, 2007–2010); III Международная научно-практическая конференция «Информационная среда вуза XXI века» (Петрозаводск, 2009); Всероссийская научно-методическая конференция «Телематика» (С.-Петербург, 1998, 2009, 2010); Международная научно-методическая конференция «Университетское образование» (Пенза, 1998–2003, 2009, 2010); IV Всероссийская конференция «Информационные технологии в управлении образованием» (Псков, 2007); Международная конференция «Информационные технологии в образовании, технике и медицине» (Волгоград, 2004); XV Международный симпозиум «Медико-экологическая безопасность, реабилитация и социальная защита населения» (Италия, 2004); III Всероссийская научно-техническая конференция «Теоретические и прикладные вопросы современных информационных технологий» (Улан-Удэ, 2002); Всероссийская конференция «Современная образовательная среда» (Москва, 2001).

На защиту выносятся:

1. Понятие комплексной инфраструктуры территории как совокупности антропогенных, техногенных и природно-географических систем, представляющих собой системную целостность в рамках выбранного пространственно-временного масштаба.

2. Концепция мониторинга КИТ, базирующаяся на принципах тематической инвариантности к сфере мониторинга, открытости и взаимозависимости слоев инфраструктуры, неразрывной связи с территориальным аспектом КИТ.

3. Многоуровневая гиперграфовая математическая модель КИТ, обладающая такими отличительными особенностями, как: динамическая реструктуризация структуры гиперребер, множественность слоев структуры гиперребер, пространственная привязка.

4. Метод мониторинга КИТ на основе интеграции технологий OLAP, DataMining, ГИС, обеспечивающий возможность создания и использования межотраслевой многомерной БД, а также тематическую и пространственную инвариантность мониторинга.

5. Метод автоматизированного оперативного сбора и многомерного представления данных для системы мониторинга КИТ, позволяющий автоматизировать этапы инвентаризации, поиска источников данных и организационно-технического сбора данных.

6. Структурная схема системы мониторинга КИТ, реализующая метод интеграции технологий OLAP, DataMining, ГИС для целей научно-практического решения проблемы межотраслевой обработки и представления статистических массивов данных.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 105 работ, в том числе 1 монография, 7 учебных пособий, 18 научно-исследовательских отчетов. 10 статей опубликовано в изданиях, рекомендованных ВАК РФ для защиты докторских диссертаций. Наиболее значимые работы перечислены в списке публикаций.





Структура и объем диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, шести глав и заключения, изложенных на
362 страницах, списка литературы из 198 наименований, 1 приложения, содержит 80 рисунков и 25 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность исследования, приводятся цель и задачи работы, перечисляются используемые методы исследований, формулируется научная новизна и практическая значимость полученных результатов, приводятся сведения о результатах внедрения и использования.

В первой главе осуществлена постановка решаемой проблемы и задач, связанных с разработкой концепции и методов межотраслевого мониторинга с учетом факторов географического местоположения. Традиционно используемые методы информационного мониторинга социально-экономических систем (СЭС), находящиеся в русле таких научных направлений, как когнитивное и семантическое моделирование, структурный анализ (SADT), объектно-ориентированная методология, не обеспечивают решения проблем межотраслевого мониторинга по причине жесткой привязки к предметной области и преимущественной направленности на инфологическую стадию информационно-аналитической деятельности.

Проведенный анализ современного состояния различных социально-экономических отраслей обнаружил ряд их общих системных свойств, имеющих принципиальную важность при информационной поддержке процессов управления: характер управления носит в основном стратегический характер; периодика сбора статистики преимущественно ежегодная; отраслевая статистика имеет четкую пространственно-географическую привязку; к результатам информационно-аналитической деятельности для поддержки принятия управленческих решений предъявляются схожие требования; для сбора и обработки статистики применяется схожий класс технических средств. Подобная схожесть обусловливает и ряд общих проблем, связанных со сбором, хранением и обработкой отраслевых данных. Решение этих проблем в разных отраслевых ведомствах происходит зачастую совершенно различными способами. Это приводит к общей проблеме межотраслевой несовместимости форматов и способов обработки данных, что особенно критично при современных требованиях к электронному документообороту в процессах управления. Например, активно внедряемая в настоящее время на всех уровнях государственной власти концепция Электронного Правительства требует в качестве информационной основы наличие такой единой межотраслевой базы данных (БД). Таким образом, в первой главе ставится (а в последующих главах решается) проблема системной интеграции и использования разрозненной отраслевой статистики в рамках единой межотраслевой многомерной БД.

Предложены пути решения поставленной проблемы управления за счет комплексного использования и системной интеграции ряда информационных технологий и научных методов: математического аппарата теории графов, концепции многомерных хранилищ данных и оперативного анализа данных OLAP, методов интеллектуального анализа данных DataMining, методов пространственного анализа данных и геоинформационных технологий. Произведен обзор современного состояния данных технологий и методов.

Выполнен обзор практических решений в области реализации систем мониторинга СЭС на базе традиционных методов. Проанализирован имеющийся опыт на уровне различных регионов РФ (Ленинградская обл., Вологодская обл., Волгоградская обл., г. Москва), а также на уровне РФ
в целом. Среди основных проблем и недостатков этих систем можно отметить: низкий уровень системной интеграции при анализе процессов различного тематического и отраслевого характера; отсутствие моделей для комплексного мониторинга СЭС, одновременно учитывающих межотраслевые взаимодействия, высокий уровень гетерогенности информационных структур, взаимовлияние с окружающей пространственно-географической средой; отсутствие технологий интеграции различных информационных технологий мониторинга и пространственного анализа в рамках единой системы.

Во второй главе обоснована актуальность и важность тематически инвариантных методов, используемых при автоматизации процессов мониторинга и управления. Наличие таких методов обеспечивает возможность создания универсальных систем мониторинга и управления, эффективных в условиях различной отраслевой и территориальной специфики.

Для терминологической идентификации системного единства различных социально-экономических отраслей предлагается ввести новое понятие – комплексная инфраструктура территории (КИТ), определяемое как совокупность антропогенных, техногенных и природно-географических систем, представляющих собой системную целостность в рамках выбранного пространственно-временного масштаба.

Концепция неразрывной связи между природными и антропогенными системами неоднократно обсуждалась учеными в рамках различных научных дисциплин (география, геоэкология, физика, социология, информатика, нелинейная динамика, синергетика и др.). Проведенный анализ всего терминологического многообразия данной концепции показал, что можно соотнести с КИТ два наиболее близких по сути понятия – геосистема и природно-техническая система (ПТС). Принципиальным отличием понятия КИТ является установка первостепенного акцента на информационной составляющей социально-экономических инфраструктурных процессов, что имеет особую важность для задач информатизации управления, поддержки лиц, принимающих решения, и в соответствующих информационно-аналитических исследованиях.

Предложено выделить следующие основные элементы КИТ: участок территории, слой инфраструктуры, информационное пространство. Под участком территории в структуре КИТ понимается участок земной поверхности, вмещающий всю материальную основу подсистем КИТ и ограниченный их пространственной протяженностью.

Произведена классификация социально-экономических функций в привязке к территориальным, информационным и организационным аспектам, что привело к понятию слоя инфраструктуры. Под слоем инфраструктуры предложено понимать тематически обособленную сферу жизнедеятельности человека, неразрывно связанную с соответствующим участком территории, взаимодействующую с другими слоями КИТ и внешней средой, обладающую собственной материально-информационной структурой и органами управления. Типичными слоями инфраструктуры являются: различные общественные и социально-экономические отрасли (такие как образование, здравоохранение, экономика и т.п.); производственные отрасли как базис существования социально-экономических слоев; отрасли взаимодействия человека с естественно-природными ресурсами и комплексами. Каждый такой слой может содержать большое количество подсистем, имеющих разветвленную сеть связей с подсистемами других слоев, объектами участка территории и внешней среды. Выделено три взаимосвязанных типа информационных множеств, образующих информационное пространство КИТ: собственная информация (описывает внутреннее состояние КИТ: структуру, функции, цели, пространственно-временные характеристики, ключевые состояния), внешняя информация (сведения о состоянии окружающей по отношению к внешним границам КИТ среде), управляющая информация.

Определены базовые принципы, на которых строится концепция мониторинга КИТ:

1) тематическая инвариантность к сфере мониторинга. Методики наблюдения, контроля и управления за процессами в рамках различных слоев инфраструктуры являются инвариантными за счет использования единой модели для описания всей инфраструктуры. В ходе мониторинга КИТ рассматривается не как набор разрозненных тематических слоев, а как их неделимая системная целостность;

2) открытость и взаимозависимость слоев инфраструктуры КИТ, которые обусловливаются единым информационным пространством, вмещающим информационные процессы каждого отдельного слоя;

3) неразрывная связь с территориальным аспектом, который определяет структурные границы инфраструктуры и является фактором, объединяющим в системном единстве все множество исследуемых материальных и информационных процессов КИТ.

Рассмотрены подходы к пониманию сущности управления и проблем управляемости, которые условно делятся на шесть классов: целесообразная сознательная деятельность, целенаправленное воздействие, упорядочение, регулирование, оптимизация, целерациональное регулирование. Их основной недостаток заключается либо в слишком широком взгляде на проблемы управления с потерей их качественной определенности, либо, наоборот, в необоснованно узком понимании управления, пригодном для использования лишь в некоторых специфических сферах и процессах. Предлагается подход к процессу управления с учетом выявленных недостатков традиционных подходов и системных свойств КИТ.

На концептуальном уровне предлагаемый подход к управлению КИТ имеет преимущественно стратегический характер. Предлагается рассматривать его как дискретную последовательность трехэтапных блоков, соответствующих последовательности локальных целей (g1, g2, …, gn), ведущих к достижению глобальной цели G (рис. 1).

Рис. 1. Концептуальная модель процесса управления КИТ

Каждый такой блок обеспечивает объекту управления переход между смежными локальными целями g1 g2; g2 g3 и т.д. с учетом воздействий внешней среды и областей допустимых погрешностей управления Δ. Таким образом, состояние, в котором оказывается объект управления на каждом шаге (si), является некоторым функционалом (F) от состояния на предыдущем шаге (si–1), примененного управления (ui–1) и испытанного возмущения со стороны внешней среды (fi–1):

       si = F(si–1, ui–1, fi–1).        (1)

Причем для каждого si должно удовлетворяться условие: εi = si – gi Δ/2.

Три этапа, составляющие суть управления КИТ, определены следующим образом:

1) обоснование управления (сбор информации о текущем состоянии объекта управления и внешней среды, целеполагание, планирование, прогнозирование);

2) синтез управления, включающий принятие управленческого решения и его воплощение исполнительными органами объекта управления;

3) анализ управления – оценка реакции объекта и внешней среды на реализованный акт управления, попадания объекта управления в область допустимых целевых состояний, сравнение фактических результатов управленческого решения с планируемыми. При успешном попадании
в область допустимых целевых состояний происходит переход к реализации следующей плановой цели (следующему трехэтапному блоку).

Третья глава посвящена проблеме математического описания КИТ. Сформулирована необходимость и цели математического моделирования КИТ. Для решения задачи построения математической модели предложено рассматривать КИТ с точки зрения четырех различных аспектов:

  1. общесистемный аспект – КИТ рассматривается с точки зрения гетерогенных информационных и организационных связей между ее подсистемами, а также с точки зрения их возможных классификаций;
  2. логический аспект – КИТ рассматривается с точки зрения информационной совместимости подсистем;
  3. пространственный аспект – КИТ рассматривается с учетом вмещающей ее пространственно-географической среды;
  4. физический аспект – КИТ рассматривается с точки зрения присущих ее подсистемам информационных массивов, программно-аппаратных платформ, протоколов обмена, прав доступа к информации, телекоммуникационной среды.

Перечисленные аспекты КИТ позволяют сформировать многоуровневую математическую модель, в которой выделяются четыре основных уровня: модель абстрактно-математического уровня, модель информационно-логического уровня, модель информационно-пространственного уровня, модель физического уровня.

Главной особенностью модели абстрактно-математического уровня является представление КИТ в виде единой модели, включающей все структурные элементы и некоторые возможные связи между ними.
Для описания данного уровня модели предлагается использовать гиперграф, структура гиперребер которого является результатом классификации элементов КИТ в зависимости от конкретных задач мониторинга (рис. 2).

Рис. 2. Модель абстрактно-математического уровня
с двумя слоями гиперребер

Каждое гиперребро образует класс совместимых по каким-либо признакам элементов КИТ. Под слоями гиперребер понимаются классы гиперребер, образуемых в силу различных классификационных факторов на одном и том же множестве вершин гиперграфа. Такая система слоев является удобным средством классификации элементов КИТ по различным семантическим признакам. На разных стадиях и в разных процедурах мониторинга классификация может существенно изменяться, вызывая динамическую реструктуризацию как самих гиперребер, так и их слоев.

Зададим в качестве модели абстрактно-математического уровня гиперграф AMG, состоящий из двух множеств и предиката:

       AMG = (V, U, P).        (2)

Множество V описывает структуру гиперграфа на уровне вершин:

       V = {vi,(x,y)}, i = 1,2,…, N,        (3)

где N – общее количество вершин, соответствующее числу элементов КИТ; (x, y) – весовой кортеж вершины, определяющий пространственную привязку элемента КИТ (пространственные координаты).

Множество U имеет переменную мощность и описывает многослойную структуру гиперграфа на уровне гиперребер:

       U = {uj}f ; j = 1, 2, …, Kt; f = 1, 2, …, Ft,        (4)

где Кt – количество гиперребер в момент времени t в слое f; Ft – количество слоев.

Порядок взаимодействия элементов может существенно меняться, поэтому мощность множества U переменная. Причем имеют место следующие граничные значения мощности (М) множества U и количества слоев Ft:

       Mmin(U) = 1, Mmax(U) = N Ft, Ft min = 1.        (5)

Предикат P – определяет инцидентность вершин и гиперребер каждого слоя. P определен на множестве всех пар (v∈V, u∈U). Областью истинности предиката P является множество R переменной мощности
Bt ≠ const:

       F(P) = {(v, u) | P(v, u)r},        (6)

где v∈V, u∈U , r∈ R = {1, 2, …, Bt}.

Рассмотренное теоретико-множественное представление модели абстрактно-математического уровня позволяет определить матричное представление этой модели, удобное для создания программно-алгоритмического обеспечения системы мониторинга КИТ. Матричное представление (матрица инцидентности) гиперграфа, на слое гиперребер f, будет иметь вид (7)

       Mf = || mij||N Ч Kt, f ,        (7)

где

В некоторых случаях удобнее использовать матрицу связности вершин гиперграфа (формула 8), которая отражает попарные отношения связности вершин через инцидентные гиперребра.

       Мс = || mij||N Ч N ,        (8)

Полное матричное представление гиперграфа будет представлять собой множество матриц инцидентности для каждого слоя гиперребер:

       M = {Mf}, f = 1, 2, …, Ft.        (9)

Таким образом, для целей описания КИТ на абстрактно-математическом уровне впервые было предложено расширить свойства гиперграфа такими особенностями, как динамическая реструктуризация гиперребер и множественность слоев структуры гиперребер.

В целях учета и анализа информационного обмена между подсистемами КИТ необходимо преобразовать полную гетерогенную модель (2) в строго ранжированную структуру. Классы подсистем КИТ (гиперребра), определенные на абстрактно-математическом уровне, логически объединяются в домены. Вся совокупность доменов объединяется в единую информационную модель – многомерный куб и соответствует осям его измерений (рис. 3).

Рис. 3. Модель логического уровня и соответствующий многомерный куб

Теоретико-множественное представление модели логического уровня DM выглядит следующим образом:

       DM = (D, Pd)f,        (10)

где D – множество доменов, образованных исходя из текущей структуры гиперребер AMG на слое f:

       D = {di}, i = 1, 2, …, Kt,        (11)

Pd – предикат, определенный на множестве всех пар (di, dj), где i ≠ j, i = 1, 2, …, Kt;  j = 1, 2, …, Kt. Его истинность определяет наличие междоменного взаимодействия между доменами di и dj.

Сформулируем правила преобразования структуры гиперребер отдельного слоя графа AMG в доменную структуру DM:

       at(vat) ⇒ dat(vat(Qa)),        (12)

где at ∈ Uf – гиперребро слоя f; vat ∈ V – множество вершин, инцидентных at; dat – домен логического уровня, соответствующий at; Qa – множество данных, соответствующих vat.

Основным назначением модели логического уровня является строгая классификация элементов КИТ и присущих им информационных массивов, определение иерархической структуры вовлеченных в мониторинг организаций, снятие проблем гетерогенности и децентрализации. Однако модель логического уровня не учитывает динамику информационных потоков, информационные взаимодействия между элементами инфраструктуры, а также связь и зависимость этих элементов от окружающей пространственной среды. В связи с этим вводится информационно-пространственный уровень модели, позволяющий использовать аппарат геоинформационных технологий.

Каждому домену логического уровня ставится в соответствие объект информационно-пространственного уровня, обладающий пространственной привязкой (например, реальными географическими координатами), которая однозначно увязывает домен и все его содержимое (подсистему КИТ и присущую ему информацию) с другими смежными социально-экономическими системами и прочими слоями территориальной инфраструктуры.

Пространственная привязка доменов и вложенной в них информации осуществляется к цифровой картографической основе территории, соответствующей КИТ. Для представления потоков данных в модели информационно-пространственного уровня снова осуществляется переход к графовому представлению (рис. 4).

В теоретико-множественном представлении модель КИТ информационно-пространственного уровня будет иметь вид

       ISG = ,        (13)

где i = 1, 2, …, N – множество вершин, каждой из которых соответствует пространственно-географическая привязка (x, y) и некоторый набор данных Pi; N – количество вершин; ,
j = 1, 2, …, M – множество ориентированных ребер, каждое из которых имеет вес e, соответствующий объему передаваемых данных между инцидентными вершинами: M – количество ребер (взаимосвязей между подсистемами КИТ).

Рис. 4. Модель КИТ информационно-пространственного уровня

Граф ISG является взвешенным, ориентированным графом с пространственной привязкой. Его вершины отображают подсистемы КИТ и их территориальное положение, а ребра – потоки данных между ними.

На рис. 4 граф ISG разбит на три подграфа at: A, E, F, H; bt: C, I, J;
ct: A, B, C, D. Эти подграфы отражают доменную структуру модели логического уровня и ранжируют гетерогенные вершины модели абстрактно-математического уровня. Вершины A и C играют роль «шлюзов», обеспечивая возможность передачи потоков данных между гетерогенными подграфами.

Главной особенностью модели информационно-пространственного уровня является пространственная привязка статистики, обрабатываемой в ходе мониторинга. Это обеспечивает возможность обработки информации без отрыва от того пространственно-географического окружения, которому она соответствует.

Объекты информационно-пространственного уровня на физическом уровне позволяют рассматривать физические коммуникации между подсистемами КИТ. Например, они могут ассоциироваться с узлами телекоммуникационной сети, сохраняя свою доменную принадлежность логического уровня. Предложенные на логическом уровне инцидентные подсистемы устанавливают порядок междоменного шлюзования гетерогенных участков физической сети и политику информационной безопасности.

В теоретико-множественном представлении модель физического уровня будет иметь вид

       PhG = ,        (14)

где , i = 1, 2, …, N – множество вершин, каждая из которых моделирует программно-аппаратную платформу подсистемы КИТ;
N – количество вершин; Wi – совокупность данных, предоставляемая узлом ; , j = 1, 2, …, M – множество ориентированных ребер, каждое из которых имеет вес h, соответствующий характеристикам коммуникационной связи между инцидентными подсистемами КИТ;
M – количество ребер (коммуникационных взаимосвязей между элементами КИТ).

Таким образом, в обобщенном виде многоуровневая математическая модель КИТ имеет вид

       CM = (AMG, DM, ISG, PhG),        (15)

где AMG – модель абстрактно-математического уровня (формула 2);
DM – модель логического уровня (формула 10); ISG – модель информационно-пространственного уровня (формула 13); PhG – модель физического уровня (формула 14).

В четвертой главе рассматриваются вопросы информационного обеспечения системы мониторинга КИТ. Разработан метод сбора, представления и обработки информации в ходе мониторинга КИТ, состоящий из следующих основных итерационных этапов: этап инвентаризации информационных ресурсов территории, этап формализации требований к информационному обеспечению, этап организационно-технического сбора данных, этап верификации данных.

В традиционных подходах к сбору первичных данных и соответствующих практических решениях хорошо формализован и автоматизирован лишь этап верификации. Отличием предлагаемого метода является автоматизация этапов инвентаризации, поиска оптимальных источников данных и организационно-технического сбора.

Автоматизация этапа инвентаризации осуществляется благодаря созданию и ведению инвентаризационной метабазы данных (ИМБД). Автоматизация поиска источников данных осуществляется за счет разработанной системы обработки запросов к ИМБД. При этом обеспечивается как отбор источников данных по формальным критериям, так и их оптимизация по критериям совместимости логического и физического представления, стоимости, актуальности, меожотраслевой полноты. Автоматизация организационно-технического сбора обеспечивается за счет разработки инвариантных к отрасли мониторинга программных модулей дистанционного сбора и передачи данных, а также модуля интеграции первичных данных в единую многомерную базу данных.

Предложена логическая реляционная структура ИМБД, а также вариант физической реализации системы управления ИМБД на основе языка запросов SQL. Разработана схема организационно-технического взаимодействия, инвариантная к отраслевой специфике данных и предназначенная для информационного обеспечения систем мониторинга КИТ, функционирующих в условиях большого количества слоев инфраструктуры (рис. 5).

Рис. 5. Схема организационно-технического взаимодействия
по сбору первичных данных КИТ

Центр мониторинга передает в соответствующие отраслевые управления модуль сбора данных, которые в свою очередь распространяют его в подведомственные им организации – источники данных.
По результатам работы модуля сбора первичных данных collect.exe автоматически генерируются потоки данных в формате csv, которые собираются в соответствующем отраслевом управлении в виде единого архива и пересылаются в центр мониторинга. Программная система обработки первичных данных обрабатывает полученные архивы и интегрирует их в структуру единой многомерной базы данных (МБД), из которой производятся все дальнейшие тематические выборки для информационного обеспечения программной системы мониторинга КИТ.

В пятой главе предлагается состав основных функций системы мониторинга КИТ: наблюдение, оценивание, контроль, анализ, управление. Предлагаемый состав функций отличается расширенным пониманием концепции мониторинга, включающим как наблюдательную (пассивную), так и управленческую (активную) составляющие. Выявленный состав функций позволяет предложить итерационную последовательность этапов мониторинга КИТ: инвентаризация информационных ресурсов территории; построение информационно-логической модели объекта мониторинга; сбор первичной статистики; очистка данных и представление их в рамках выбранной логической структуры; построение математической модели объекта мониторинга; выбор критериев и параметров оценивания; выбор пространственных и временных параметров мониторинга; выбор и программная реализация методов анализа и моделирования; анализ и моделирование; выработка отчетов и рекомендаций ЛПР. Отличительной особенностью предлагаемого подхода является четкая алгоритмическая формализация основных мониторинговых функций, в рамках которой определено однозначное соответствие каждой функции мониторинга с соответствующим систематизированным набором организационных и программно-вычислительных действий.

Для обеспечения тематической инвариантности и территориальной масштабируемости системы мониторинга КИТ предложен метод интеграции технологий OLAP, DataMining и ГИС, в рамках которого взаимодействие соответствующих подсистем происходит по следующей схеме (рис. 6): построение межотраслевой МБД реализуется средствами подсистемы статистического и OLAP-анализа, после чего средствами подсистемы математического моделирования (на основании критериев, задаваемых ЛПР) строится гиперграфовая модель абстрактно-математического уровня.

Рис. 6. Схема метода интеграции технологий OLAP, DataMining, ГИС

Полученная модель используется в качестве шаблона для формирования многомерной выборки данных, которая передается для последующего анализа в подсистемы DataMining и ГИС. Таким образом, предлагаемый метод обеспечивает существенное повышение производительности (на 60–70 %) при анализе данных по сравнению с традиционными OLAP-системами за счет использования компактных выборок данных (размещаемых в оперативной памяти), оперативно отражающих динамику критериев и точек зрения на принятие управленческих решений.

Предложенная схема интеграции технологий OLAP, DataMining и ГИС определяет структурную схему системы мониторинга КИТ, отличительные особенности и научная новизна которой заключаются: в инвариантности структуры к специфике отдельных отраслей мониторинга или социально-экономических проблем управления; в обеспечении возможности интегрировать передовые технологии мониторинга в рамках единой системы; в удобстве территориального масштабирования системы. Разработаны структурные схемы и алгоритмы функционирования подсистем сбора первичных данных, математического моделирования, оперативно-статистического анализа, интеллектуального анализа, пространственного анализа. Предложенные схемы и алгоритмы отличаются высоким уровнем системной интеграции и совместимости за счет использования единой многоуровневой модели КИТ для описания и решения широкого комплекса задач.

Особую важность при реализации метода интеграции технологий OLAP, DataMining, ГИС имеет подсистема математического моделирования, ориентированная на решение трех основных задач:
1) определение количества (F) и состава критериев выборки из многомерной БД (kf, f = 1, 2, …, F); 2) генерация гиперграфовой модели с использованием критериев kf; 3) выполнение процедуры моделирования с использованием полученного гиперграфа. В результате генерируется гиперграф AMG:

AMG = (V, U, P); V = {vi}, i = 1, 2, …, N ;

U = {uj}f ; j = 1, 2, …, KSf ; f = 1, 2, …, F; KSf ≤ |ujf|;

       μf= [Zmax(kf) – Zmin(kf)]/KSf;        (16)

       Dj = [(Zmin(kf) + μf ×(j – 1)) ÷ (Zmin(kf) + μf × j)],        (17)

где KSf – коэффициент классификационной сложности для каждого f-го критерия из числа выбранных (коэффициент задается пользователем и определяет количество классов, на которые будет разбито все множество объектов мониторинга по каждому критерию kf); |ujf| – мощность множества вершин, инцидентных гиперребру ujf; Zmax(kf), Zmin(kf) – максимальное и минимальное из множества значений, соответствующих критерию kf; μf – шаг, определяющий диапазон значений объектов в критериальном множестве Z(kf), попадающих в гиперребра f-го слоя;
Dj – диапазон значений объектов в критериальном множестве Z(kf), попадающих в гиперребро ujf.

Уравнения (16), (17) определяют линейный способ классификации объектов мониторинга по критерию kf. Однако если распределение значений имеет сильно нелинейный характер и количество объектов (вершин гиперграфа) относительно велико, то проблема критериального распределения вершин по гиперребрам сводится к задаче кластер-анализа. В этом случае используется алгоритм средней связи, который основывается на методе построения дерева последовательных объединений (дендрограммы), а также на понятии меры близости d между критериальными значениями объектов, т.е. d = | Zi(kf) – Zi–1(kf) |.

В шестой главе рассмотрены практические примеры подходов к решению сложных социально-экономических проблем на основе разработанной концепции и тематически инвариантной методики мониторинга КИТ. Рассмотренные примеры охватывают различный пространственный масштаб: уровень отдельного города, уровень отдельного региона (субъекта Федерации), уровень страны.

Например, показано практическое решение проблемы информационно-аналитической поддержки принятия управленческих решений и мониторинга состояния городской системы общего образования с учетом обстановки в смежных социально-экономических отраслях и территориальной специфики. Благодаря использованию предлагаемой методики разработана система мониторинга КИТ на основе модели, описывающей порядка 1000 параметров, сгруппированных по 16 основным тематическим категориям и имеющим пространственную привязку к цифровой карте г. Пензы. Внедрение такой системы обеспечило комплексное решение следующих задач: сбор и хранение первичной статистики; многомерный статистический анализ (построение многокритериальных выборок данных, графиков зависимости и т.п., например, рис. 7); анализ на основе методов DataMining (построение сложносоставных рейтингов, кластеров, классов объектов мониторинга); пространственный анализ данных; представление результатов мониторинга для поддержки ЛПР.

Эффективность применения разработанной концепции и методик составила на задачах многокритериального ранжирования школ – временной выигрыш порядка 90–94 % по сравнению с традиционным подходом; на задачах автоматизированного сбора и интеграции первичной статистики – порядка 25–30 %.

Рис. 7. Пример графика зависимости двух параметров модели КИТ

Предложена модель КИТ и описание ее практической реализации, включающая тематические слои послевузовского профессионального образования, позволяющая оценить эффективность деятельности аспирантур и докторантур вузов РФ с учетом отраслевой специфики научных специальностей и региональной специфики, выражающейся в уровне развития экономики, техники и технологии в рамках приоритетных направлений и критических технологий РФ. Численный метод такой оценки описывается уравнением 18:

       ,        (18)

где im – константа, определяющая максимальную учитываемую задержку защиты; wi – весовые коэффициенты, определяющие условную важность защит в срок и с задержкой на i лет, определяемые по формуле: wi = 1 / (i + 1); Ei – эффективность работы аспирантуры с учетом задержки защиты на
i лет и отраслевых коэффициентов cj (для каждой j-й отрасли науки), определяемая из уравнения 19:

       ,        (19)

где Mij – количество человек, защитившихся по j-й отрасли науки в текущем году с задержкой защиты на i лет (); Ni – число человек, поступивших в аспирантуру (L + i) лет назад (L – срок аспирантской подготовки).

При этом эффективность применения разработанной концепции и методов составила: на задачах расчета эффективности деятельности аспирантур и докторантур в разрезах научных специальностей и территориального деления – временной выигрыш порядка 65–70 % по сравнению с традиционным подходом; повышение точности модели на 30–35 % (по экспертным оценкам) за счет учета факторов отраслевой специфики и временных задержек в защитах диссертационных работ; на задачах численного расчета степени соответствия научных специальностей и приоритетных технологий – временной выигрыш порядка 90 – 93 % по сравнению с традиционным подходом.

Разработана модель КИТ, включающая тематические слои высшего профессионального образования и рынка труда, позволяющая оценить качество подготовки специалистов с учетом формализованных мнений всех заинтересованных в образовательном процессе сторон: вузов, организаций-работодателей, молодых специалистов. Пространственный масштаб модели охватывает уровень всей страны и позволяет детализировать процессы мониторинга до уровня отдельной специальности вуза.

Кроме этого, рассмотрены примеры:

  • практической реализации системы мониторинга КИТ для комплексного анализа готовности субъекта Федерации к внедрению технологий электронного правительства в деятельность органов государственной власти;
  • практической реализации системы мониторинга КИТ для информационно-аналитической поддержки управления инженерными сетями жилищно-коммунальных хозяйств города (на примере г. Кузнецка Пензенской обл.).

В приложениях представлены акты внедрения результатов диссертационной работы.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

В результате проведения теоретических и практических исследований по тематике диссертации получены следующие результаты:

1. Произведен аналитический обзор научных методов и подходов
к мониторингу СЭС, рассмотрена типология СЭС с точек зрения их структурно-функциональной организации и стратегий управления. Раскрыты основные проблемы и недостатки современных методов мониторинга СЭС, основными среди которых являются: низкий уровень системной интеграции при анализе процессов различного тематического и отраслевого характера; отсутствие моделей для комплексного мониторинга СЭС, одновременно учитывающих межотраслевые взаимодействия, высокий уровень гетерогенности информационных структур, взаимовлияние с окружающей пространственно-географической средой; отсутствие технологий интеграции различных информационных технологий мониторинга и пространственного анализа в рамках единой системы.

2. Разработана понятийная научная основа для решения задач автоматизированного исследования и мониторинга СЭС. Впервые предложено понятие и определение комплексной инфраструктуры территории (КИТ) как совокупности антропогенных, техногенных и природно-географических систем, представляющих собой системную целостность в рамках выбранного пространственно-временного масштаба. Проведен сравнительный анализ существующих понятий, отражающих связь между природными и антропогенными системами.

3. Впервые определена концепция мониторинга КИТ, базирующаяся на принципах тематической инвариантности к сфере мониторинга, открытости и взаимозависимости слоев инфраструктуры, неразрывной связи с территориальным аспектом КИТ. Наличие такой концепции обеспечивает решение проблемы системной интеграции и использования разрозненной отраслевой статистики в рамках единой межотраслевой многомерной БД.

4. Разработана многоуровневая математическая модель КИТ, использующая предложенные, принципиально новые виды операций над гиперграфами: динамическую реструктуризацию структуры гиперребер и установку множественности слоев структуры гиперребер, что позволяет формализовать и учитывать в реальном режиме времени мониторинга специфику различных точек зрения, критериев и целей управления.

5. Разработан метод мониторинга КИТ на основе интеграции технологий оперативно-статистического анализа данных (OLAP), интеллектуального анализа данных (DataMining), пространственного анализа и представления данных (ГИС), обеспечивающий возможность создания и использования межотраслевой многомерной БД, а также тематическую и пространственную инвариантность мониторинга. Разработана структурная схема системы мониторинга КИТ.

6. Разработан метод автоматизированного оперативного сбора и многомерного представления данных для системы мониторинга КИТ, отличающейся автоматизацией этапов инвентаризации, поиска источников данных и организационно-технического сбора данных.

7. Осуществлена практическая реализация концепции и методов мониторинга КИТ в условиях различной тематической и пространственно-временной специфики. Рассмотренные сферы реализации охватывают различный пространственный масштаб КИТ: уровень отдельного города, уровень отдельного региона (субъекта Федерации), уровень страны. Предложены практические рекомендации по разработке систем мониторинга сложных СЭС и решению проблем их масштабирования на различные тематические и пространственные уровни.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Монографии

1. Бождай, А. С. Концепция мониторинга комплексной инфраструктуры территории: моногр. / А. М. Бершадский, А. С. Бождай. – Пенза : Изд-во ПГУ, 2010. – 216 с.

Статьи в журналах, рекомендованных ВАК РФ

2. Бождай, А. С. Комплексная инфраструктура территории: методы и модели информационного мониторинга / А. С. Бождай // Информационные технологии. – 2009. – № 9.– С. 57–63.

3. Бождай, А. С. Методы параметрической оптимизации математических моделей для системы мониторинга комплексной инфраструктуры территории / А. С. Бождай // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. – 2009. – № 2.–
С. 71–77.

4. Бождай, А. С. Концепция мониторинга комплексной инфраструктуры территории на примере системы послевузовского образования / А. С. Бождай // Известия Волгоградского государственного технического университета. – 2009. – Вып. 7. – № 12 (60). – С. 96–98. – (Актуальные проблемы управления, вычислительной техники и информатики в технических системах).

5. Бождай, А. С. Геоинформационный подход к мониторингу региональных образовательных систем / А. М. Бершадский, А. С. Бождай // Информационные технологии. – 1998. – № 12. – С. 39–43, 50.

6. Бождай, А. С. Принципы и методы построения универсальных информационно-аналитических систем для задачи мониторинга /
А. М. Бершадский, А. С. Бождай, С. И. Столяров // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. – 2005. – № 5 (20). – С. 107–114. – (Технические науки).

7. Бождай, А. С. Разработка методов информационно-аналитического обеспечения процесса подготовки и переподготовки государственных и муниципальных служащих в области информационных технологий с учетом социально-экономической специфики региона / А. М. Бершадский, А. С. Бождай, Н. В. Осипова, А. А. Гудков // Открытое образование. – 2008. – № 1 (66). – С. 23–33, 88.

8. Бождай, А. С. Разработка принципов мониторинга комплексной инфраструктуры территории на примере системы аспирантур и докторантур в вузах РФ / А. М. Бершадский, А. С. Бождай, А. А. Гудков // Вестник Тамбовского государственного технического университета. – 2009. – Т. 15. – № 2. – С. 286–294.

9. Бождай, А. С. Разработка методики мониторинга состояния информатизации органов государственной власти региона /
А. М. Бершадский, А. С. Бождай, Н. В. Осипова // Известия Волгоградского государственного технического университета. – 2009. – Вып. 7. – № 12 (60).– С. 92–95. – (Актуальные проблемы управления, вычислительной техники и информатики в технических системах).

10. Бождай, А. С. Разработка и моделирование гетерогенных инфраструктур для беспроводного информационного обеспечения процессов мониторинга / А. М. Бершадский, А. Г. Финогеев, А. С. Бождай // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. – 2010. – № 1. – С. 36–46.

11. Бождай, А. С. Мониторинг эффективности деятельности системы послевузовского профессионального образования в вузах Российской Федерации с учетом социально-экономических факторов / А. М. Бершадский, А. С. Бождай // Открытое образование. – 2010. – № 2. – С. 24–32.

Статьи, учебные пособия и материалы конференций

12. Бождай, А. С. Геоинформационные технологии и системы : учеб. пособие / А. М. Бершадский, А. С. Бождай. – Пенза : Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2001. – 66 с.

13. Бождай, А. С. Теория управления в технических и социальных системах : учеб. пособие / А. С. Бождай. – Пенза : Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2003. – 128 с.

14. Бождай, А. С. Сетевые технологии : учеб. пособие /
А. С. Бождай, А. Г. Финогеев. – 2-е изд. – Пенза : Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2009. – 216 с.

15. Бождай, А. С. Методика обеспечения приоритетных направлений развития экономики, техники и технологии на основе мониторинга развития системы аспирантур и докторантур в российских вузах /
А. М. Бершадский, А. С. Бождай, А. А. Гудков // Информационная среда вуза XXI века : материалы III Междунар. науч.-практ. конф. – Петрозаводск, 2009. – С. 27–29.

16. Бождай, А. С. Методика оценки качества подготовки специалистов в системе высшего профессионального образования с учетом их востребованности на рынке труда / А. М. Бершадский, А. С. Бождай // Информационная среда вуза XXI века : материалы III Междунар науч.-практ. конф. – Петрозаводск, 2009. – С. 25–27.

17. Бождай, А. С. Разработка принципов мониторинга развития системы аспирантур и докторантур в российских вузах для обеспечения приоритетных направлений развития экономики, техники и технологии / А. М. Бершадский, А. С. Бождай, А. А. Гудков // Телематика-2009 : труды XVI Всероссийской научно-метод. конф. – СПб., 2009. – Т. 1. – Секция А. – С. 151–152.

18. Бождай, А. С. Разработка методики оценки качества подготовки профессиональных кадров с учетом их востребованности на рынке труда / В. А. Мещеряков, А. М. Бершадский, А. С. Бождай и др. // Информационные технологии в науке, социологии, экономике и бизнесе IT+SE’09 : материалы XXXVI Междунар. конф. // Прилож. к журналу «Открытое образование». – Ялта – Гурзуф, 2009. – С. 245–246.

19. Бождай, А. С. Проблема установки соответствия специальностей высшей научной категории с приоритетными направлениями развития науки, технологий и техники и критическими технологиями РФ /
А. М. Бершадский, А. С. Бождай // Инновации в науке, образовании и бизнесе : материалы VII Всерос. науч.-метод. конф. – Пенза :
Изд-во Пенз. филиала РГУИТП, 2009. – Т. 2. – С. 15–18.

20. Бождай, А. С. Терминологическая основа для решения задач автоматизированного исследования и мониторинга социально-экономических систем / А. С. Бождай // Информационные технологии в науке, социологии, экономике и бизнесе IT+SE’08 : материалы
XXXV Междунар. конф. // Прилож. к журналу «Открытое образование». – Ялта – Гурзуф, 2008. – С. 199–200.

21. Бождай, А. С. Комплексная инфраструктура территории. Проблемы и подходы к процессам мониторинга / А. С. Бождай // Инновации в науке, образовании и бизнесе : материалы VI Всерос. науч.-метод. конф. – Пенза, 2008. – С. 119–121.

22. Бождай, А. С. Методы локального уменьшения размерности в задачах математического моделирования и мониторинга комплексной инфраструктуры территории / А. С. Бождай // Информационные технологии в науке, социологии, экономике и бизнесе IT+SE’07 : материалы XXXIV Междунар. конф. // Прилож. к журналу «Открытое образование». – Ялта – Гурзуф, 2007. – С. 91–93.

23. Бождай, А. С. Методы и модели информационного мониторинга социальной инфраструктуры территории / А. М. Бершадский, А. С. Бождай // Известия Волгоградского государственного технического университета : межвуз. сб. науч. ст. – Волгоград : ВолгГТУ, 2007. – № 1 (27). – С. 17–22.

24. Бождай, А. С. Комплексная инфраструктура территории: синергетические аспекты исследования и мониторинга динамики информационных процессов / А. М. Бершадский, А. Г. Финогеев,
А. С. Бождай // Информационные технологии в науке, социологии, экономике и бизнесе IT+SE’07 : материалы XXXIV Междунар. конф. // Прилож. к журналу «Открытое образование». – Ялта – Гурзуф, 2007. –
С. 432–433.

25. Бождай, А. С. Геоинформационная технология мониторинга социальной сферы / А. М. Бершадский, А. С. Бождай // Проблемы реформирования социальной сферы в трансформационном обществе: региональный аспект : сб. ст. междунар. науч.-практ. конф. – Пенза,
2005. – С. 205–214.

26. Бождай, А. С. Математическое моделирование образовательных систем в процессах геоинформационного мониторинга / А. С. Бождай // Открытое образование и информационные технологии : материалы всерос. науч.-метод. конф. // Прилож. к журналу «Открытое образование». – Пенза, 2005. – С. 317–321.

27. Бождай, А. С. Методы информационного мониторинга социальной инфраструктуры территории низкой и средней сложности /
А. М. Бершадский, А. С. Бождай // Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе. IT+SE’05 : материалы
XXXII Междунар. конф. // Прилож. к журналу «Открытое образование». – Ялта – Гурзуф, 2005. – С. 244–246.

28. Бождай, А. С. Использование технологии OLAP для мониторинга региональной системы образования / А. М. Бершадский, А. С. Бождай,
П. А. Гудков // Проблемы качества повышения квалификации работников образования : материалы межрег. науч.-практ. конф. – Воронеж, 2004. –
С. 136–139.

29. Бождай, А. С. Концепция автоматизированного мониторинга качества образовательных систем /А. М. Бершадский, А. С. Бождай // Проблемы качества повышения квалификации работников образования : материалы межрег. науч.-практ. конф. – Воронеж, 2004. – С. 133–136.

30. Бождай, А. С. Принципы построения систем мониторинга глобальных сред жизнедеятельности человека / А. С. Бождай // Информационные технологии в образовании, технике и медицине : материалы междунар. конф. – Волгоград, 2004. – Т. 3. – С. 27–29.

31. Бождай, А. С. Интеграция технологий OLAP и ГИС для мониторинга системы образования / А. М. Бершадский, А. С. Бождай,
П. А. Гудков [и др.] // Информационные технологии в образовании, технике и медицине : материалы междунар. конф. – Волгоград, 2004. –
Т. 3. – С. 22–24.

32. Бождай, А. С. Информационный мониторинг глобальных сред жизнедеятельности человека / А. М. Бершадский, А. С. Бождай // Информационные технологии в науке, социологии, экономике и бизнесе. IT+SE’2004 : материалы междунар. конф. // Прилож. к журналу «Открытое образование». – Ялта – Гурзуф, 2004. – С. 59–61.

33. Бождай, А. С. Разработка обобщенной математической модели системы управления социально-гигиеническим мониторингом /
А. М. Бершадский, С. И. Столяров, А. С. Бождай // Медико-экологическая безопасность, реабилитация и социальная защита населения : тез.
XV Междунар. симпозиума. – Италия, 2004. – С. 25–30.

34. Бождай, А. С. Мониторинг энергосберегающих технологий и ведение ведомственного кадастра учреждений Минобразования РФ
с использованием информационно-аналитической системы на базе геоинформационных технологий / И. Г. Кревский, А. С. Бождай,
С. Ю. Ходяков // Инновации в образовании : материалы I науч.-метод. конф. – Пенза, 2003. – С. 27–29.

35. Бождай, А. С. Разработка геоинформационной системы для мониторинга послевузовского профессионального образования и научных кадров / А. С. Бождай, А. Н. Иванов // Университетского образование : материалы VII Междунар. науч.-практ. конф. – Пенза, 2003. – С. 484–486.

36. Бождай, А. С. Структура и методы геоинформационного мониторинга образования / А. М. Бершадский, А. С. Бождай, А. Н. Иванов // Индустрия образования : сб. ст. – М. : МГИУ, 2002. – Вып. 6. – С. 255–264.

37. Бождай, А. С. Пространственный и статистический мониторинг с использованием геоинформационных технологий развития человеческого потенциала в регионах Приволжского федерального округа /
А. М. Бершадский, Л. И. Найденова, А. С. Бождай [и др.] // Теоретические и прикладные вопросы современных информационных технологий : материалы III Всерос. науч.-техн. конф. – Улан-Удэ : Изд-во ВСГТУ, 2002. – Ч. 2. – С. 264–268.

38. Бождай, А. С. Использование ГИС для анализа приема абитуриентов в ВУЗы региона / А. М. Бершадский, И. Г. Кревский,
А. С. Бождай [и др.] // ArcReview: Современные Геоинформационные технологии. – 2002. – № 2. – С. 8–9.

39. Бождай, А. С. Разработка системы мониторинга образования в регионе на основе геоинформационной технологии : автореф. дис. ... канд. техн. наук / Бождай А. С. – М. : Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2000. – 18 с.

40. Бождай, А. С. Концепция геоинформационного мониторинга образовательных систем / А. М. Бершадский, А. С. Бождай – М. : Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2000. – 60 с.

Научное издание

БОЖДАЙ Александр Сергеевич

КОНЦЕПЦИЯ И МЕТОДЫ МОНИТОРИНГА КОМПЛЕКСНОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ ТЕРРИТОРИИ

Специальность 05.13.10 Управление в социальных и экономических системах (технические науки)

Подписано в печать 16.12.2010. Формат 60Ч841/16.

Усл. печ. л. 2,09.

Заказ № 803. Тираж100.

Издательство ПГУ

Пенза, Красная, 40, т.: 56-47-33






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.