Методологія створення автоматизованих систем багаторівневого соціоекологічного моніторингу

Автореферат

дисертації на здобуття наукового ступеня

доктора технічних наук

Київ - 2009

Дисертацією є рукопис.

Робота виконана в Черкаському національному університеті імені Богдана Хмельницького Міністерства освіти і науки України.

Науковий консультант доктор технічних наук, професор

Квасніков Володимир Павлович,

Національний авіаційний університет,

завідувач кафедри інформаційних технологій

Офіційні опоненти: доктор технічних наук, професор

Литвинов Віталій Васильович,

Інститут проблем математичних машин і систем НАН України,

завідувач відділу інтегрованих автоматизованих систем спеціального призначення

доктор технічних наук, професор

Томашевський Валентин Миколайович,

Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут»,

професор кафедри автоматизованих систем переробки інформації та управління

доктор технічних наук, професор

Азарсков Валерій Миколайович,

Національний авіаційний університет,

завідувач кафедри систем управління літальних апаратів

Захист відбудеться “8” квітня 2009 р. о 14 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 26.204.01 в Інституті проблем математичних машин і систем НАН України за адресою: 03187, м. Київ, проспект Академіка Глушкова, 42.

З дисертацією можна ознайомитися в бібліотеці Інституту проблем математичних машин і систем НАН України за адресою: 03187, м. Київ, проспект Академіка Глушкова, 42.

Автореферат розісланий “4” березня 2009 р.

Вчений секретар

спеціалізованої вченої ради,

кандидат технічних наук В.І. Ходак

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми. Ефективність функціонування сучасних технологій управління техногенним навантаженням довкілля істотно залежить від достовірності та оперативності моніторингової інформації, на основі якої приймаються управлінські рішення. На сьогодні найбільш ефективним методологічним підходом до побудови автоматизованих систем обробки моніторингової інформації є їх створення як ієрархічних багаторівневих структур. Ієрархічний підхід дає змогу розв'язувати складні задачі управління процесом перетворення інформації в розподілених інформаційних системах соціоекологічного моніторингу (РІС СЕМ) як послідовність локальних задач, скоординованих між собою.

Методологія створення РІС СЕМ поєднує принципи та методи автоматизованого рішення задач ієрархічного управління якістю багаторівневого перетворення інформації. Ефективність управління такими системами буде визначатись обґрунтованістю, своєчасністю та оперативністю прийняття рішень, що істотно залежить від рівня автоматизації управління РІС СЕМ.

Теоретична основа до вирішення зазначених проблем міститься в роботах вітчизняних та зарубіжних вчених: М.Д. Месаровича, М.П. Бусленка, О. Г. Івахненка, В.С. Степашка, Й.А. Мюллера, І.Б. Сіроджі, Г.С. Розенберга, В.К. Шитикова, П.М. Брусиловського, В.Є. Степаненка.

Аналіз сучасного стану науково-методичних основ автоматизованого управління РІС СЕМ показує, що вони мають системні недоліки, зокрема відсутнє чітке та обґрунтоване представлення РІС СЕМ як об'єкта управління, представлення РІС СЕМ багатофункціональною системою. Це суттєво знижує їх ефективність при вирішенні складних завдань. До принципових недоліків варто зарахувати і те, що існуючий науково-методичний апарат (НМА) забезпечує рішення тільки окремих задач управління РІС СЕМ, а методи вирішення цих задач істотно знижують адекватність їх представлення та, як наслідок, достовірність прийнятих рішень.

На сьогодні немає цілісної методології ієрархічного управління РІС СЕМ як складними багаторівневими системами, що не забезпечує системності та комплексності в прийнятті рішень, урахування принципу зовнішнього доповнення. Управління РІС СЕМ здійснюється на основі суб'єктивних оцінок або з використанням моделей, які не відповідають сучасному рівню управління. Такий стан НМА РІС СЕМ суттєво стримує автоматизацію рішення задач управління системою як дієвого шляху підвищення оперативності та забезпечення достовірності моніторингової інформації, а значить існує об'єктивне протиріччя між високими вимогами до оперативності прийняття ефективних рішень щодо управління розподіленими системами соціоекологічного моніторингу та обмеженими можливостями науково-методичного апарату (моделей, методів, алгоритмів).

Це означає, що актуальною є наукова проблема, яка полягає в узгодженні можливостей засобів перетворення інформації та планових і оперативних завдань сучасних РІС СЕМ. Вимагається розробка науково-методичних основ автоматизованого управління цими системами. Вирішенню цієї проблеми, яка має важливе народногосподарське значення, присвячені наукові дослідження в рамках пропонованої дисертації.

Застосування теорії управління ієрархічними багаторівневими системами М.Д. Месаровича разом із агрегатними підходами до проектування складних систем М.П. Бусленка дозволяє використовувати можливості індуктивних методів моделювання для синтезу ієрархічних структур багатошарових алгоритмів перетворення інформації (АПІ). Адаптований до нових умов метод групового врахування аргументів (МГУА) О.Г. Івахненка застосовано як засіб координації міжрівневої взаємодії локальних АПІ при формуванні ієрархічної структури складних агрегативних систем обробки інформації в особливих умовах, які визначаються предметною галуззю соціоекологічного моніторингу.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Вибраний напрям досліджень, основний обсяг наукових досліджень та наукові результати отримані при реалізації планів науково-дослідної роботи Українського науково-технічного центру „Сенсор” Мінекобезпеки України та Черкаського національного університету імені Богдана Хмельницького Міністерства освіти і науки України. Практичні результати досліджень були одержані відповідно до планів НДДКР Міністерства екології та природних ресурсів України, Черкаської обласної санітарно-епідеміологічної станції:

· держбюджетна НДР „Створення реєстру забруднюючих довкілля викидів та їх переносу в області”, відповідно до договору № 2 від 10.03.2004 р. на створення науково-технічної продукції (на підставі Розпорядження голови Черкаської облдержадміністрації від 25.05.2000 р. № 189 «Про координаційну раду зі створення реєстру забруднюючих довкілля викидів та їх переносу в області» і звернення інституту медицини праці Академії медичних наук України від 17.04.2000 № 01/255, ДР № 0107U008789;

· держбюджетна НДР “Розробка інверсійного кулонометричного аналізатора важких металів у воді та в екстрактах із проб ґрунту”, відповідно до контракту № 292/13 від 29 квітня 1999 року на виконання дослідно-конструкторської роботи (на підставі листа Мінекономіки від 27.01.99 №12-41/77 та наказу Мінекобезпеки №77 від 06.04.99), ДР № 0107U008788;

· держбюджетна НДР “Проведення заходів із знищення спеціальних особливо отруйних речовин, що зберігаються на ДП УкрНТЦ „Сенсор””, ДР № 0206U006669.

Мета і завдання дослідження. Основна мета дисертації - підвищення ефективності автоматизованих систем соціоекологічного моніторингу на основі створення методології ієрархічного управління якістю багаторівневого перетворення інформації, що забезпечує достовірність та оперативність цієї інформації для прийняття рішень із управління техногенним навантаженням довкілля.

Для досягнення поставленої мети в роботі вирішено такі наукові завдання:

1. Проаналізувати і узагальнити існуючі підходи, методи та інформаційні технології управління РІС СЕМ.

2. Здійснено формальне представлення РІС СЕМ як об'єкта управління, а також основних елементів процесу управління.

3. Здійснено декомпозицію процесу перетворення інформації в технологіях СЕМ.

4. Розроблено принципи та методи синтезу структури РІС СЕМ.

5. Розроблено методи та моделі синтезу операційних елементів РІС СЕМ.

6. Розроблено методи підвищення ефективності функціонування інформаційної системи багаторівневого моніторингу.

7. Розроблено прикладну інформаційну технологію управління сеціоеокологічним моніторингом (СЕМ) у вигляді автоматизованої системи багаторівневого моніторингу.

8. Упроваджено результати досліджень у практику створення автоматизованих систем управління багаторівневим моніторингом об'єктів навколишнього середовища.

Об'єкт дослідження - процеси обробки інформації в технологіях багаторівневого моніторингу.

Предмет дослідження - принципи, методи та інформаційні технології аналізу та синтезу автоматизованих систем багаторівневого моніторингу.

Методи дослідження. У процесі дослідження, враховуючи особливості предметної галузі та сформульованих задач, використано методи системного аналізу для дослідження процесів моніторингу з метою декомпозиції інформаційного середовища та побудови адекватних моделей об'єктів моніторингу, теорії ієрархічних багаторівневих систем, планування експерименту, методи індуктивного моделювання, теорії інформації, теорії множин та теорії розпізнавання образів. При розробці нових методів побудови технології моделювання та принципів побудови автоматизованих систем, перетворенні інформації, крім зазначених, використовувались методи синтезу. Для первинної обробки інформації, розрахунку показників точності й адекватності застосовано методи математичної статистики.

Наукова новизна одержаних результатів полягає в розробці методології створення інформаційної технології соціоекологічного моніторингу у вигляді багаторівневої ієрархічної автоматизованої системи, що функціонує в умовах координації із іншими системами забезпечення управління техногенним навантаженням на довкілля.

У рамках виконаних досліджень отримані такі наукові результати:

1. Уперше розроблено:

· концепцію багаторівневого моніторингу на основі поетапного визначення стану об'єктів, розподілених за ієрархічними рівнями, яка відрізняється від існуючих застосуванням методів планування експериментів при визначенні переліку контрольованих параметрів та періодичності визначення їх характеристик, способом декомпозиції процесу перетворення інформації як рівнів індуктивного моделювання, що забезпечує адекватне відображення властивостей цих об'єктів у моделях для прийняття рішень із їх управління;

· модель функціонування типового агрегату розподілених систем соціоекологічного моніторингу у вигляді багатошарового індуктивного алгоритму, яка, на відміну від існуючих, забезпечує можливість координації структури алгоритмів перетворення інформації із вимогами до інформативності вихідних сигналів, що дає змогу вирішувати задачі аналізу та синтезу цього агрегату як основного операційного елемента РІС СЕМ.

2. Удосконалено:

· структуру інформаційної системи моніторингу шляхом забезпечення координованості її локальних алгоритмів перетворення інформації за рахунок використання індуктивних методів для висхідного синтезу цих алгоритмів, що дало можливість підвищити різноманітність підсистеми управління якістю перетворення інформації, інформативність вихідних сигналів та забезпечити достовірність результатів багаторівневого моніторингу;

· процес обробки моніторингової інформації шляхом підвищення точності моделювання об'єктів електрохімічних вимірювань, на основі яких будуються алгоритми перетворення інформації вищих рівнів, за рахунок застосування багатошарових індуктивних моделей, забезпечення їх адаптивності та збільшення кількості параметрів моделювання;

· методи інформаційної технології створення автоматизованих систем соціоекологічного моніторингу, які вирішують задачі апроксимації предметної галузі у формі індуктивної багатошарової моделі; координації локальних алгоритмів автоматизованого перетворення інформації багаторівневої системи; аналізу та синтезу системи управління якістю перетворення інформації.

3. Набули подальшого розвитку:

· теорія ієрархічних багаторівневих систем за рахунок розробки методологічних основ ієрархічного управління якістю багаторівневого перетворення моніторингової інформації шляхом створення структури розподілених систем соціоекологічного моніторингу у вигляді ієрархічного поєднання багатошарових індуктивних моделей та висхідним синтезом цих моделей, що дає змогу адаптувати їх властивості до зміни цілеположення надсистеми управління техногенним навантаженням довкілля;

· методи моделювання складних слабоформалізованих об'єктів, які за рахунок декомпозиції завдань та підвищення різноманітності багатошарових моделей цих об'єктів дають можливість спростити процес проектування програмно-інформаційних засобів СЕМ;

· методи синтезу структури розподілених систем соціоекологічного моніторингу у вигляді ієрархічного поєднання багатошарових індуктивних моделей, які відрізняються від існуючих використанням критеріїв суміщеності структури цих моделей для відбору інформативних параметрів, що дає змогу автоматизувати синтез оптимальних структур інформаційних систем керування СЕМ.

Загалом одержані результати у вигляді принципів, методів та моделей перетворення інформації утворюють методологію побудови автоматизованих систем багаторівневого соціоекологічного моніторингу.

Практичне значення одержаних результатів. Усі розроблені принципи, методи та моделі доведені до рівня інженерних методик, алгоритмів та програмних засобів комп'ютерної реалізації. Використання розробленого науково-методичного апарату створення автоматизованих систем СЕМ дає змогу:

· із системних позицій здійснювати розробку управляючих рішень як для умов формування розподіленої системи обслуговування, так і функціонування існуючих систем;

· формувати оптимальні за обраними показниками РІС СЕМ із урахуванням зміни умов довкілля;

· наведені обчислювальні схеми та технології забезпечують швидкодію та невибагливість до апаратних ресурсів при реалізації в програмному середовищі, дають змогу отримувати адекватні оцінки станів об'єктів моніторингу за їх первинним описом (ПО) - множиною чисельних характеристик об'єкта, отриманих експериментально.

Застосування розробленої технології багатошарового моделювання сприяє покращенню метрологічних та технічних характеристик засобів визначення складу води, повітря, ґрунтів та продуктів харчування при зниженні їх вартості та вимог до кваліфікації обслуговуючого персоналу. У деяких випадках забезпечити вимірювання концентрації шкідливих речовин в багатокомпонентних розчинах іншими методами неможливо.

Отримання цих результатів відкриває можливості для створення та широкого використання автоматизованих систем обробки інформації в процесі формування рішень із управління техногенним навантаженням довкілля.

Основні результати дисертації впроваджено у практичну діяльність Черкаської обласної санітарно-епідеміологічної станції, у практичну діяльність Товариства з обмеженою відповідальністю «Виробничо-фінансова компанія «Донбасресурси»», м. Донецьк; у дослідно-конструкторську діяльність Науково-виробничого комплексу “Фотоприлад”, м. Черкаси; у проектно-конструкторську діяльність Українського науково-технічного центру «Сенсор», м. Черкаси; у науково-дослідну та практичну діяльність Черкаського регіонального центру поводження з небезпечними відходами, м. Черкаси; у проектно-конструкторській діяльності Товариства з обмеженою відповідальністю «Вестра», м. Рівне; у практичну і проектну діяльність науково-дослідного інституту прикладної екології Східноукраїнського національного університету імені В. Даля, м. Луганськ; у навчальній діяльності Черкаського національного університету імені Богдана Хмельницького, м. Черкаси; у навчальній діяльності Національного авіаційного університету, м. Київ; у навчальній діяльності Національного аерокосмічного університету імені М.Є. Жуковського «Харківський авіаційний інститут», м. Харків. Акти впровадження подані у додатку до дисертації.

Особистий внесок здобувача. Основні положення й результати дисертації отримані автором самостійно. З робіт, що опубліковані у співавторстві, використано результати, які отримані особисто здобувачем. У них особистий внесок здобувача полягає в наступному: [2] - розроблено структуру та функції евристичних систем спостереження та принципи їх застосування в технологіях трикоординатних вимірювань механічних величин; [5] - розроблено алгоритм формування ПО об'єктів СЕМ та критерії відбору їх інформативних параметрів; [9] - сформульована задача та розроблені принципи функціонування конструктора алгоритмів генерації моделей; [11] - формалізовано задачу та досліджено особливості впровадження технологій багатошарового моделювання в практику розробки автоматизованих систем управління економічним розвитком окремого регіону України; [21] - розроблено алгоритм обробки результатів вимірювання концентрації шкідливих домішок у питних та природних водах за методом індуктивного багатошарового моделювання, у [23] сформульовано принципи використання методів індуктивного багаторівневого моделювання як основи побудови освітніх інформаційних технологій; [25] - формалізовано задачу та досліджено особливості впровадження технологій багатошарового моделювання в практику розробки автоматизованих систем моніторингу стану хворих на інфаркт міокарда та прогнозування ускладнень цієї хвороби.

Апробація результатів дисертації. Основні результати роботи повідомлено й обговорено на: IV Всеукраїнській науково-технічній конференції "Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах” (м. Хмельницький, 1997 р.); ІІІ Всеукраїнській конференції „Інформаційні технології в науці, освіті і техніці” (м. Черкаси, 2002 р.); ХIV науковій сесії Осередку Наукового товариства ім. Шевченка (м. Черкаси, 2003 р.); V Міжнародній науково-технічній конференції „Аерокосмічні системи моніторингу та керування: АВІА-2003” (м. Київ, 2003 р.); VI Міжнародній науково-практичній конференції „Системний аналіз та інформаційні технології” (м. Київ, 2004 р.); XI Міжнародній конференції по автоматичному управлінню „Автоматика 2004” (м. Київ, 2004 р.); ІХ Міжнародній конференції „Екологія та освіта: інноваційні технології для сталого розвитку” (м. Черкаси, 2004 р.); ІІ з'їзді токсикологів України (м. Київ, 2005 р.); Міжнародній науково-технічній і методичній конференції „Актуальні проблеми математики, механіки і комп'ютерних технологій” (м. Хмельницьк, 2005 р.); Науково-практичній конференції „Актуальні питання гігієни та екологічної безпеки України” (м. Київ, 2005 р.); Науково-практичній конференції «Конструювання навчального процесу на основі ТРВЗ-педагогіки» (м. Запоріжжя, 2005 р.); Міжнародній науково-методичній конференції „Сучасні технології підготовки фахівців в умовах подальшого розвитку вищої освіти України” (м. Харків, 2005 р.); III Міжнародній науково-практичній конференції „Математичне та програмне забезпечення інтелектуальних систем” (м. Дніпропетровськ, 2005 р.); V Всеукраїнській конференції „Інформаційні технології в освіті, науці і техніці ІТОНТ-2006” (м. Черкаси, 2006 р.); Х Міжнародній конференції „Інтеграційна стратегія державних інституцій та громадськості в соціоекологічній інформованості суспільства: теоретичний та практичний аспекти” (м. Черкаси, 2006 р.); Міжнародній науково-практичній конференції „Інтелектуальні системи прийняття рішень та інформаційні технології” (м. Чернівці, 2006 р.); VI Міжнародній конференції «Интеллектуальный анализ информации ИАИ-2006» (м. Київ, 2006 р.); VІІІ Міжнародній науково-технічній конференції „АВІА-2006” (м. Київ, 2006 р.); IV Міжнародній науково-практичній конференції «Математичне та програмне забезпечення інтелектуальних систем (МПЗІС-2006)» (м. Дніпропетровськ, 2006 р.); Всеукраїнській науково-практичній конференції «Сучасні тенденції розвитку інформаційних технологій в науці, освіті та економіці» (м. Луганськ, 2006 р.); IX Міжнародній науково-технічній конференції „АВІА-2007” (м. Київ, 2007 р.); Міжнародній науково-практичній конференції „Обробка сигналів і негауссівських процесів” пам'яті професора Ю.П. Кунченка (м. Черкаси, 2007 р.); Міжнародній науково-практичній конференції. „Сучасні інформаційні технології на транспорті, в промисловості та освіті” (м. Дніпропетровськ, 2007 р.); ІІ Науково-практичній конференції з міжнародною участю „Математичне та імітаційне моделювання систем” (м. Київ, 2007 р.); Міжнародній науково-практичній конференції „Комп'ютерна наука та інформаційні технології” (м. Львів, 2007 р.); ІІІ Міжнародній науково-практичній конференції „Військова освіта та наука: сьогодення та майбутнє” (м. Київ, 2007 р.); Міжвузівській науково-практичній конференції «Актуальні проблеми технічних, природничих та соціально-гуманітарних наук в безпеці цивільного захисту» (м. Черкаси, 2008 р.); Науково-технічному семінарі «Проблеми інформатизації» (м. Черкаси, 2008 р.), І Науково-практичній конференції з міжнародною участю «Комп'ютерне моделювання в хімії та технологіях» (м. Черкаси, 2008 р.); ІІІ Науково-практичній конференції з міжнародною участю «Математичне та імітаційне моделювання систем. МОДС 2008» (м. Київ, 2008 р.); V Міжнародній науково-практичній конференції «Інформаційні технології та безпека в управлінні» (м. Євпаторія, 2008 р.).

Публікації. За темою дисертації опубліковано 69 наукових і науково-технічних робіт, у тому числі 2 монографії та 35 статей, з яких 27 опубліковані у фахових виданнях, рекомендованих ВАК України для спеціальності 05.13.06 - Інформаційні технології (21 одноосібна), 32 тези доповідей.

Структура й обсяг дисертації. Дисертаційна робота складається зі вступу, п'яти розділів, висновків, списку використаних джерел із 154 найменувань і 5 додатків. Загальний обсяг дисертації - 293 сторінки, робота містить 39 рисунків та 42 таблиці.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі викладено актуальність обраної теми дослідження, сформульовано мету і завдання дослідження, визначено об'єкт, предмет і методи дослідження, описано наукову новизну і практичне значення отриманих результатів.

У першому розділі проведено аналіз сучасного стану й тенденцій розвитку автоматизованих систем моніторингу довкілля, їх структуру, методи та засоби синтезу алгоритмів перетворення інформації в інформаційних технологіях моніторингу довкілля.

На сьогодні розробка та застосування автоматизованих систем управління СЕМ стримується недостатньою ефективністю функціонування АПІ, що викликано низькою точністю моделей об'єктів моніторингу довкілля, які виконують функції цих алгоритмів.

Основними причинами є:

1. Чинна концепція СЕМ ґрунтується на принципах обробки інформації, можливостей яких на сьогодні недостатньо для вирішення задач, що ставляться при управлінні техногенним навантаженням довкілля. Обмеженість можливостей НМА приводить до існування ряду протиріч структурного та економічного характеру. Структурне протиріччя між існуванням етапу визначення чисельних характеристик складу об'єктів моніторингу довкілля та відсутністю врахування його у структурі інформаційних технологій пояснюється складностями координації алгоритмів перетворення вимірювальної інформації із структурою автоматизованих систем. Причиною є те, що на сьогодні об'єкти вимірювань залишаються слабо формалізованими об'єктами (СФО) із значною похибкою їх моделювання. Цей недолік компенсують збільшенням кількості контрольованих параметрів, що призводить до виникнення економічного протиріччя між обмеженою кількістю фінансових, часових, технічних та людських ресурсів і надлишковою кількістю контрольованих параметрів.

2. Недостатня ефективність управляння РІС СЕМ пов'язана із недостатньою кількістю інформації про стан об'єктів моніторингу.

3. Недостатня координованість АПІ на різних рівнях моніторингу. Це пов'язано з тим, що об'єкти моніторингу різних рівнів моделюються різними методами, що приводить до втрати частини інформації на міжрівневих переходах.

4. Значна зашумленість результатів визначення характеристик об'єктів довкілля вимірювальними приладами є причиною зниження кількості корисної інформації в ПО об'єктів довкілля. Це викликано використанням в процесі синтезу алгоритмів перетворення вимірювальної інформації СФО, які мають значну похибку моделювання. Найбільш поширеними СФО є об'єкти електрохімічних вимірювань. ЗВТ визначення складу води та повітря, які використовуються при масових вимірюваннях, працюють на основі електрохімічних методів аналізу. При їх значній похибці вимірювань інформативності ПО недостатньо для синтезу адекватних моделей.

5. Значна кількість об'єктів моніторингу залишається слабо формалізованою тому, що застосування традиційних математичних методів та статистичних підходів для синтезу адекватних моделей об'єктів в умовах багаторівневого СЕМ обмежується залежністю вхідних сигналів та їх зашумленістю. Це є причиною того, що в процесі синтезу багатопараметричних моделей неможливо коректно сформувати системи незалежних рівнянь. Для синтезу адекватних моделей СФО необхідне підсилення можливостей традиційних статистичних підходів методами, які є менш чутливими до вимоги незалежності параметрів.

6. Ефективність застосування індуктивних алгоритмів синтезу моделей об'єктів моніторингу знижується «обмеженням однорівневості» - потужності однорівневих методів моделювання недостатньо для синтезу адекватних моделей об'єктів моніторингу різної інформаційної визначеності.

Зіставлення задач і вимог до управління СЕМ показало, що НМА автоматизованого вирішення задач управління повинен бути основним інструментом рішення задач синтезу РІС СЕМ і її елементів. Ці задачі сукупно являють собою наукову проблему, яка в повному обсязі не вирішена.

На підставі аналізу стану НМА автоматизованого управління РІС СЕМ формалізовано загальну наукову проблему та групи задач, що її вирішують.

У другому розділі розроблено нову концепцію соціоекологічного моніторингу та описані принципи та методи автоматизованого управління якістю перетворення інформації в РІС СЕМ.

Для аналізу зовнішніх зв'язків РІС СЕМ досліджено схему управління техногенним навантаженням довкілля, подану на рис. 1. РІС СЕМ використано як ланку зворотного зв'язку в системі управління техногенним навантаженням довкілля. Інформацію про стан довкілля у вигляді рівня захворюваності населення, вмісту забруднювачів в об'єктах довкілля, показників випромінювання техногенних джерел та інших ознак подано на вхід системи моніторингу. Інформацію з виходу ланки зворотного зв'язку у вигляді переліку параметрів техногенного впливу та градієнту їх значень використано для розробки заходів щодо коректування характеристик техногенних факторів упливу на довкілля.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Проблема управління техногенним навантаженням довкілля - це проблема забезпечення інформацією особи, що приймає рішення, математичне формулювання якої представлене у вигляді системи

< S,X, F, P, Z, С, L>, (1)

де S - множина варіантів рішень;

X, F - множина впливових факторів;

P - функція відображення множини варіантів рішень та впливових факторів на множину наслідків прийняття рішень;

Z, С - вектори характеристик наслідків прийняття рішень;

L - модель переваг особи, що приймає рішення.

Особа, що приймає рішення (ОПР), для формування моделі переваг L на множині варіантів рішень S висуває вимоги до складу інформації, на основі якої формуються керуючі впливи із управління техногенним навантаженням довкілля. Інформацію отримують як відомості про зв'язки між показниками захворюваності населення Z та характеристиками техногенного навантаження на довкілля X, відображено показниками стану навколишнього середовища F.

Основним призначенням РІС СЕМ є забезпечення формування моделі переваг ОПР шляхом перетворення чисельних характеристик стану довкілля Х на певній території в інформацію про залежність показників захворюваності населення від зміни комплексу цих характеристик Х на території проживання певної групи населення.

Нова концепція соціоекологічного моніторингу ґрунтується на таких положеннях:

1. Перелік контрольованих параметрів та дискретність їх вимірювання визначається вимогами до кількості та якості вхідної інформації, яка необхідна для синтезу адекватних моделей об'єктів моніторингу, за результатами використання методів планування багатофакторних експериментів.

2. Поетапного визначення стану об'єктів, розподілених за ієрархічними рівнями.

3. Декомпозиції процесу перетворення інформації як рівнів моделювання.

4. Апроксимація предметної галузі у формі індуктивної багатошарової моделі.

5. Управління автоматизованою системою перетворення інформації шляхом адаптації структури окремих АПІ до зміни цілеположень надсистеми.

6. Адаптація структури багатошарових АПІ шляхом вирішення задачі координації міжрівневих взаємодій одношарових алгоритмів при зміні впливів навколишнього середовища.

У відповідності до теорії багаторівневих ієрархічних систем при описі об'єкта його ієрархічність врахована шляхом виділення рівнів моніторингу довкілля. Ієрархія автоматизованої системи забезпечена шляхом стратифікації її структури. Ієрархія управління процесом перетворення інформації реалізована у вигляді багатоешелонної структури підсистеми управління. Загальносистемна властивість ієрарахічності використана для покращення якості моделей шляхом створення їх багатошарових структур.

З метою зниження вимог до складності моделей та створення умов для покращення їх характеристик було проведено декомпозицію процесу перетворення моніторингової інформації. Підсистему автоматизованого перетворення інформації (ПАПІ) РІС СЕМ описано на різних рівнях абстрагування. Вона містить три страти (рис. 2). Страта мікрорівня моніторингу - мікрострата описує процеси перетворення вимірювальної інформації. Множина її моделей відображає залежність результатів вимірювання характеристик техногенних упливів від аналітичних сигналів вимірювальних приладів. Страта макрорівня - макрострата містить моделі, які відображають залежність захворюваності населення від результатів вимірювання характеристик техногенних упливів. Страта метарівня - метастрата поєднує моделі, які містять залежність переліку факторів техногенних упливів.

За результатами використання цих моделей ОПР формує керуючі впливи із управління техногенним навантаженням довкілля випереджальної та компенсувальної дії. Множина моделей кожної страти утворює рівні перетворення інформації. Вони реалізовані у вигляді відповідних об'єктів, завдань та критеріїв, які відображені в структурі моделей та засобів їх синтезу.

Багаторівнева ПАПІ містить множину багатошарових моделей, поєднаних в ієрархічну структуру. Кожна багатошарова модель використовується як алгоритм перетворення інформації (АПІ) за умови, що функція якості результатів її використання відповідає нормативним вимогам.

Загальне вирішення проблеми прийняття рішення (1) ґрунтується на представленні РІС СЕМ як об'єкта управління. Керованість РІС СЕМ забезпечується шляхом управління його частиною - ПАПІ. Процес управління якістю перетворення інформації реалізується шляхом координації властивостей відповідних алгоритмів на кожному рівні моніторингу. Підсистема управління містить два ешелони (рис.3). На нижньому ешелоні координаторами забезпечується синтез моделей об'єктів моніторингу відповідно до принципу адаптування структур (ПАС) АПІ до характеристик вхідних сигналів. ПАС передбачає формування міжрівневих взаємодій у структурі ПАПІ шляхом висхідного синтезу її локальних алгоритмів перетворення інформації. Координатор синтезує структуру моделі за вхідними сигналами на основі отриманої ззовні інформації та з метою забезпечення нормативних значень критерію якості результатів перетворення інформації - вихідних сигналів. Вихідні сигнали множини АПІ попередньої страти визначають структуру моделей наступної страти.

На верхньому ешелоні управління вибирається, яким саме алгоритмом синтезувати модель. Якщо є потреба, конструюється новий алгоритм.

Необхідність координації міжрівневих взаємодій локальних АПІ виникає кожного разу, коли характеристики вхідних сигналів не дають змоги використовувати синтезовані моделі як АПІ в цих агрегатах з причини незадовільних характеристик їх якості.

Задачу координації міжрівневих взаємодій вирішено шляхом: 1) синтезу нових одношарових АПІ агрегатів відповідної страти за незмінними координуючими алгоритмами першого ешелону управління; 2) вибору або конструювання інших координуючих алгоритмів для синтезу моделей об'єктів відповідних страт або їх конструювання відповідно до стратегії координації, яка визначається на вищому ешелоні управління (рис. 3). За умови недостатньої якості перетворення інформації одношаровими моделями з метою її координації із глобальною функцією ПАПІ синтезуються багатошарові АПІ. Таким чином, координованість системи СЕМ в цілому забезпечено за допомогою координування локальних АПІ окремих страт із глобальною задачею системи.

Як розвиток уведеного М.Д. Месаровичем поняття координуючого сигналу, для узгодження міжрівневих взаємодій ПАПІ вводиться поняття координуючого алгоритму.

Означення. Координуючим алгоритмом m є послідовність дій із узгодження взаємодій локальних АПІ сусідніх страт шляхом висхідного синтезу їх структур.

Означення. Стратегія координації міжрівневих взаємодій - це принципи конструювання координуючих алгоритмів.

Глобальною задачею ПАПІ є визначення множини керуючих упливів х, на основі яких ОПР формує випереджальні та компенсувальні заходи із управління техногенним навантаженням на довкілля. Рішенням глобальної задачі є «множина впливових факторів» та значення величини їх ефективної зміни х, що забезпечує максимальну ефективність рішень із управління техногенним навантаженням довкілля. Ця інформація отримується на виході метастрати ПАПІ СЕМ як результат відображення

: X х, (2)

де X - множина значень вхідних сигналів РІС СЕМ (чисельних характеристик стану довкілля);

х - множина вихідних сигналів РІС СЕМ (чисельні значення величини ефективної зміни техногенних факторів).

Задачі перетворення інформації, які вирішуються на нижніх стратах, скоординовані відносно глобальної задачі системи шляхом забезпечення виконання умови

() (x) [P(x, Di()),P((x), Dn)], (3)

де - стратегія координації взаємодії одношарових моделей мікрострати;

x - вхідні сигнали;

Di() - множина задач перетворення інформації, які вирішуються локальними АПІ відповідно до стратегії ;

Dn - глобальна задача системи (отримання множини керувань техногенним навантаженням довкілля (2), яка забезпечує максимальну ефективність рішень).

Система багаторівневого перетворення інформації координована, якщо існують стратегії координації , які забезпечують висхідний синтез координуючих алгоритмів m як - оптимальні локальні рішення mі = (хi, ui), 1 і n, такі, що керуючий уплив у вигляді зміни властивостей локальних АПІ, скоординований відносно глобальної мети системи, m = (m1,…,mn) є глобально оптимальним m =

()(m)( )[Х(m)= ],

Х : Х Ч U Х, (4)

m (x, u),

де Х - множина вхідних сигналів;

U - множина зв'язків, відображених ваговими коефіцієнтами;

m - координуючий алгоритм синтезу АПІ, пари множин вхідних сигналів та множин зв'язків, кожні елементи яких (xі, uі) є - оптимальними;

- глобально оптимальний координуючий уплив.

Означення. Стратегія координації вхідних сигналів, яка забезпечує виконання умови (4), зветься оптимальною координуючою стратегією.

Це означає, що ПАПІ СЕМ буде координованою тоді і тільки тоді, коли існує оптимальна координуюча стратегія. Координуючий алгоритм (координатор) повинен впливати на всі АПІ так, щоб їх результуючий вплив на процес у цілому давав вирішення глобальної задачі, яка стоїть перед всією системою. В якості оптимальної координуючої стратегії запропоновано використати процес висхідного індуктивного синтезу локальних АПІ. Зміна властивостей локального АПІ реалізується шляхом синтезу нової моделі, характеристики якості якої відповідають нормативним. При зміні властивостей локального АПІ нижньої страти відбувається синтез нових АПІ для вищих страт.

Відповідно до постулату узгодженості М.Д. Месаровича синтезатор впливає на властивості структури локальних АПІ з метою вирішення глобальної задачі. НМА синтезатора досягає цього за рахунок апроксимації предметної галузі у формі індуктивної багатошарової моделі, синтезу моделей із властивостями, адаптованими до зміни навколишнього середовища, структурної оптимізації ПАПІ СЕМ; адаптивності системи управління РІС СЕМ.

На кожній страті критерієм виконання умов координованості є похибка моделювання об'єкта певного рівня моніторингу. Вона оцінюється за результатами порівняння узгоджених характеристик вихідних сигналів одношарових моделей із дійсним значенням результатів спостережень

= y - K(m), (5)

де y - дійсне значення прогнозованого сигналу;

K(m) - розраховане значення сигналу, яке виявляється при застосуванні оптимального АПІ m.

Характеристики локального АПІ можуть бути покращені шляхом визначення необхідного перетворення похибки

Y = Y + f() = Y + f(y - K(m)), (6)

де Y - скоректоване значення множини вихідних сигналів локальних АПІ;

Y - значення множини вихідних сигналів локальних АПІ.

Основою структури ПАПІ є типові агрегати, множина яких на певному рівні перетворення інформації утворює страти. Вони формуються шляхом синтезу множини одношарових моделей одного об'єкта та поєднання їх в багатошарову структуру АПІ за допомогою координуючого алгоритму. При формуванні кожного АПІ такої страти вирішуються задачі визначення переліку стратегій координації вхідних сигналів у структурі множини одношарових моделей та стратегії координації цих моделей у багатошаровій структурі АПІ. Кількість шарів АПІ та стратегія їх координації залежить від характеристик показників об'єкта моніторингу певного рівня моніторингу, для якого формується страта. Таким способом забезпечено адаптивність структури страти до зміни характеристик об'єкта моніторингу.

Формалізацію кожної страти проведено шляхом подання АПІ як відображення Si

(7)

де Xi - множина вхідних сигналів;

Yi - множина вихідних сигналів локальних АПІ;

Ui - множина вимог до властивостей АПІ, що надходять від вищих страт;

Wi - множина характеристик вихідних сигналів нижчих страт.

Відгуки кожної страти локалізовані у вигляді

hi(Si(xi, i, wi)) = hi(Si(xi, i, wi)),(8)

ci(Si(xi, i, wi)) = ci(Si(xi, i, wi)),

де hi - інформаційна функція і-ї страти;

ci - розподільча функція і-ї страти. Вони визначаються множиною вхідних параметрів хі Х, які використовуються в моделях і-ї страти;

i - стратегія координації АПІ;

wi - зворотні зв'язки;

xi - вхідний сигнал, який піддався зміні впливів навколишнього середовища. Описані підходи реалізовані у вигляді схеми управління ПАПІ СЕМ, поданої на рис. 4.

Вирішення завдань автоматизованого управління РІС СЕМ досягається шляхом синтезу нових адекватних моделей для їх використання як алгоритмів перетворення інформації ПАПІ СЕМ із адаптованими властивостями до зміни умов навколишнього середовища або цілеположення надсистеми. Вона реалізується шляхом зміни властивостей регулятора в підсистемі управління - конструктора алгоритмів синтезу моделей, що використовуються як АПІ. Підсистема управління містить синтезатор та конструктор алгоритмів. Конструктор алгоритмів формує стратегію координації. Синтезатор її реалізує в процесі формування координуючого алгоритму. У третьому розділі подано результати досліджень процесу координації міжрівневих взаємодій АПІ РІС СЕМ.

Означення. Вхідними сигналами X, які є основними носіями інформації про властивості об'єктів довкілля, є чисельні значення їх параметрів.

Означення. Корисними звуться сигнали, що використані при формуванні структури моделі об'єкта моніторингу і визначають множину інформативних параметрів X.

Значна кількість корисних сигналів мають взаємні фізичні зв'язки, які знижують інформативність їх поєднання. Тому серед підмножини корисних сигналів Xf відбираються окремі носії корисної інформації , що б для всіх х із Xf забезпечували виконання умови

g() ? g(x), (9)

де g - цільовий функціонал.

Цільовий функціонал g задано у вигляді

g(x) = G(x, m(x)), (10)

де m(х) - модель об'єкта моніторингу, m M;

G - функція оцінки результатів моделювання.

Вимоги до науково-методичного апарату РІС СЕМ визначені складністю завдань прийняття рішень за результатами моніторингу об'єкта, а можливості -різноманітністю методів синтезу АПІ.

Означення. Складність моделі - це кількість значимих станів об'єкта, які адекватно відображені її структурою.

Означення. Різноманітність методу синтезу моделей - це властивість, що визначає здатність цього методу синтезувати моделі достатньої складності.

Функція відображення множини вхідних сигналів Х на добуток множин корисних сигналів X та їх вагових коефіцієнтів Сx визначає структуру моделі

 : X X Сx . (11)

Вихідні сигнали моделей попереднього шару Y генеруються в результаті перетворення функцією f об'єднання добутків множин корисних сигналів X і вагових коефіцієнтів Сx та не врахованої вхідними сигналами інформації

, (12)

де - додаткова корисна інформація, відтворена моделюючим алгоритмом.

Таким чином, чим менше інформації несуть вихідні сигнали АПІ нижньої страти, тим більше інформації необхідно відтворити за допомогою координуючого алгоритму в процесі синтезу АПІ верхньої страти, тобто тим вищою повинна бути його різноманітність.

Вимога стійкості синтезованих багатошарових моделей передбачає здатність цих моделей відображати взаємодію вхідних сигналів, які генеруються моделями нижньої страти при зміні збурень у певному діапазоні. Кожен відображений у моделі окремий координуючий АПІ mі із множини координуючих АПІ M (mі M) повинен бути здатен адекватно відобразити властивості об'єкта, при зміні характеристик вхідних сигналів у певному діапазоні Fі, він вважається діапазоном збурень

F = F1 Ч… Ч Fn F. (13)

де F1 ... Fn - діапазони зміни вхідних сигналів.

Для забезпечення ефективної координації елементів багатошарового АПІ необхідно оцінити взаємодію моделей попереднього шару при зміні збурень у певному діапазоні відповідно до виразу

(m) (x){[P(x, Di(m) K((х)) F] P((х), D)}, (14)

де K - фактичні зв'язки між вхідними сигналами, які необхідно відобразити;

F - діапазон допустимого відхилення вихідних сигналів.

Таким чином структура моделі P забезпечує адекватне відображення зв'язків між характеристиками об'єктів моніторингу за умови, коли оцінка результатів моделювання свідчить про належність фактичних зв'язків K до оцінного діапазону області F.

Усі можливі фактори, які впливають на якість моделей об'єкта моніторингу і звуться зовнішніми збуреннями, утворюють множину невизначеностей W. Сигнали, які несуть не враховану в окремій моделі інформацію, утворюють підмножину невизначеностей окремої моделі w W. Оцінкою не врахованої в моделі корисної інформації є апостеорна ентропія результатів моделювання H(Y). Для її оцінки використовують критерій незміщеності (КН) - середнє квадратичне відхилення (СКВ) результатів моделювання на послідовності спостережень, яка не використовувалась при навчанні моделей відповідно до відомого виразу

, (15)

де Y - значення критерію незміщеності результатів моделювання;

Y - значення міри точності визначення Y.

Із врахуванням множини невизначеностей модель об'єкта моніторингу Р є відображенням

Р : X Ч W Y. (16)

Функція оцінки результатів моделювання відображає

G : X Ч W Ч Y V. (17)

Цільовий функціонал g набуває вигляду

g(x, w) = G(x, w, P(x, w)). (18)

Граничне значення невизначеності оцінюється функцією допустимості , яка відображає множину неврахованих сигналів W на платіжну множину V

: W V. (19)

Тоді вирішення задачі (9) вимагає знайти таке Xf, яке б забезпечувало для всіх w W виконання умови

g (, w) ? (w). (20)

За цієї умови значення (w) визначає граничне значення функції оцінки результатів моделювання.

Вибір множини параметрів моделювання вважається задовільним, якщо на їх основі синтезована модель, що забезпечує значення функції оцінки результатів моделювання g (, w), яке не перевищує заданого значення (w) при впливі будь-яких факторів w множини невизначеностей W.

Означення. АПІ вважаються багатошаровими у випадку, коли для формування їх структури використовуються моделі, що синтезовані за завершеними алгоритмами.

Багатошаровий АПІ реалізується як сукупність вертикально розміщених шарів перетворення інформації (ШПІ) Si. Кожен такий шар описується відображенням

Si : Mi Mi+1. (21)

ШПІ подається у вигляді множини задач Di(mi), miMi та перетворення Ti, що забезпечує для будь-якої одношарової моделі mi її відображення в структурі багатошарового АПІ окремої страти

mi+1 = Si(mi), (22)

яке визначається функцією

mi+1 = Ti(yi), (23)

де yi - рішення задачі Di(mi).

Таким чином, одношарові моделі mi нижньої страти конкретизують задачі, що вирішуються Si. Багатошарові структури АПІ mi+1, які отримуються після застосування перетворення Ti, генерують сигнали, що передаються АПІ вищої страти.

Застосування координуючого алгоритму для синтезу багатошарової моделі (БШМ) буде ефективним у випадку, коли існує стратегія координації , яка забезпечує зменшення кількості не врахованої в моделі інформації, тобто підвищення адекватності відображення зв'язків між вхідними сигналами Х

() (x) (y) {[P(x, Di() K(u))=u] P((х), D)}, (24)

де - стратегія синтезу БШМ;

x - вхідні сигнали моделі наступного шару;

Di() - задачі перетворення інформації цієї страти;

D - глобальні задачі ПІ;

K(u) - множина зв'язків, відображених у структурі БШМ;

u - множина дійсних зв'язків.

Стратегія синтезу БШМ забезпечує виконання умови

() (x) (y) {[P(x, Di() G(y,x)) G()] P((х), D)}, (25)

де y - вихідні сигнали моделей наступного шару;

G(y,x) - функція оцінки якості БШМ;

G() - задана функція оцінки якості.

Багатошарова функція якості перетворення інформації окремої страти має вигляд

G(x, y) = (G1 (x1, y1, M1(х,y)), …, Gn (xn, yn, Mn(x,y)), y = M(x),(26)

де Gi - локальна функція якості одношарових моделей;

x - вхідні сигнали, генеровані алгоритмами перетворення інформації попереднього шару;

y - вихідні сигнали АПІ наступного шару;

M - функція їх взаємодії;

n - кількість шарів перетворення інформації окремого агрегату.

Стратегія координації БШМ формувалась за принципом координації прогнозування взаємодій М.Д. Месаровича, який був сформульований як підвищення надійності прогнозування зв'язків між вхідними сигналами в структурі багатошарового алгоритму перетворення інформації шляхом підвищення якості перетворення інформації одношаровими моделями

() (x)(y){[P(x, y, Di() K((х)) = ] P((х), D)}, (27)

де - множина -оптимальних зв'язків.

Системний ефект при формуванні БШМ досягнуто за рахунок:

1) координації переліку інформативних параметрів x, які покращують якість прогнозування зв'язків без координації структур моделей

() (x)( х){[x = x K(x) = ] x = х }, (28)

де x - множина інформативних вхідних сигналів, що покращує якість прогнозування зв'язків одношарових моделей;

- множина дійсних зв'язків, що утворились під дією зовнішніх збурень;

x - набір -оптимальних вхідних сигналів, які забезпечують підвищення якості інформації на виході БШМ;

K(x) - зв'язки, відображені функцією перетворення вхідних сигналів;

2) координації структури одношарових моделюючих алгоритмів для забезпечення екстремуму локальних функцій якості Gi:

, (29)

, (30)

де yi* - дійсне значення характеристики об'єкта довкілля;

Кі - результат перетворення вхідних сигналів.

Аналізуючи вираз (13), отримуємо висновок, що синтез багатошарової структури mi+1 приведе до створення системи у випадку, коли КН результатів багатошарового моделювання буде меншою від значення цього показника кращої моделі попереднього шару mi.

Для цього необхідно відібрати ті моделі попереднього шару mi, які несуть максимальну кількість різнорідної (не суміщеної) інформації, і контролювати тільки ті показники довкілля, які визначають структуру цих моделей. Це дасть змогу усунути економічне протиріччя, яке виникає при проектуванні системи СЕМ, зменшити кількість контрольованих параметрів та зекономити ресурси, що витрачаються на їх моніторинг.

Ці висновки дали можливість доповнити та узагальнити принципи багатошарового моделювання:

„Технології багатошарового моделювання ґрунтуються на використанні моделей, отриманих за завершеними алгоритмами. Основною метою багатошарового моделювання є отримання системи, яка поєднує в собі моделі попереднього шару, має якість вищу за якість найкращої моделі попереднього шару та стійкість, що дає змогу використати її для моделювання станів об'єкта за даними, які не використовувались при генерації цих моделей”.

Означення. Кілька сигналів є суміщеними у випадку, коли вони містять однорідну корисну інформацію про об'єкт.

Суміщеність вихідних сигналів моделей попереднього шару описується виразом

Y1*Y2 * Y3 * … * Yn=R, (31)

де * - процедура визначення суміщеності множин;

Yі - множина вихідних сигналів моделей попереднього шару, і = 1,2, …, n;

R - показник суміщеності.

Умова формування множини вхідних сигналів моделей наступного шару

Y={y1, y2,…,yn}, Rmin, (32)

де y1, y2,…, yn - сигнали окремих одношарових моделей, які несуть мінімально суміщену інформацію.

Було виявлено, що використання суміщених сигналів зумовлює перевизначеність об'єкта, приводить до виникнення інформації, яка не відображає реальний стан об'єкта, та вводить в оману ОПР, тобто виникає дезінформація.

Таким чином, у технологіях моделювання необхідно передбачати процедури аналізу суміщеності сигналів та спостережень і використовувати його результати для підвищення різноманітності структури координуючих алгоритмів.

Критерії суміщеності вихідних сигналів множини одношарових моделей сформовані на основі вагових коефіцієнтів вхідних сигналів, які виявились корисними при формуванні структури моделі

, (33)

де yi - значення частинної похідної моделюючої функції по і-му параметру;

m - кількість параметрів моделі.

На рис. 5 подано залежність результатів багатошарового моделювання від суміщеності структур 2-х моделей попереднього шару. Показник суміщеності R розраховувався за виразом

, (34)

де n - кількість вхідних сигналів, зв'язки між якими координуються одношаровими моделями;

сі(1), сі(2) - вагові коефіцієнти вхідних сигналів першої та другої одношарової моделі відповідно.

При зниженні значення показника суміщеності структури моделей попереднього шару R із 166 до 5 КН результатів багатошарового моделювання зменшується на 25 %.

Таким чином, виявлено, що:

1. Адекватність та стійкість багатошарових АПІ залежать від суміщеності сигналів на кожному етапі синтезу цих моделей. Кількість врахованої в моделі інформації зростає при зниженні суміщеності сигналів.

2. Підвищення різноманітності методів синтезу моделей можливе за рахунок поєднання одношарових моделей у багатошарові структури.

3. Синтез багатошарових моделей повинен проводитися за принципом зниження суміщеності сигналів на кожному його етапі.

У розділі 4 подано результати дослідження використання стратегії суміщеності для координації сигналів багаторівневої системи перетворення інформації.