Концептуальные основы технологии информационного моделирования в градостроительной деятельности

Введение. Для управления сложными системами градостроительства важное теоретическое и практическое значение имеют задачи выбора альтернатив и поиска эффективных решений в условиях риска и неопределенности при взаимодействии множества экзогенных и эндогенных факторов. Особое место в принятии решений занимает интегрированный подход, позволяющий на базе моделей искусственного интеллекта, экспертного оценивания, аналитических и расчетных моделей, методов моделирования и целого ряда других моделей и методов успешно применять различные подходы к поддержке принятия решений, обеспечивать более глубокий и всесторонний учет различных факторов, их взаимосвязь, действовать в условиях слабоструктурированной или неструктурированной информации об объекте управления. В этой связи актуальна проблема создания интегрированных интеллектуальных систем поддержки принятия решений, которые основываются на теории и принципах гибридных систем искусственного интеллекта, методах математического моделирования, системном анализе, синтезе управляющих действий и т.д.

Целью данной статьи является уточнение концептуальных основ технологии информационного моделирования в градостроительной деятельности.

Материалы и методы. Для достижения поставленной цели в статье использовались методы анализа проблемы, синтеза, научных подходов к решению заявленной проблемы, классификации гибридных моделей, используемых в информационном моделировании в градостроительной деятельности. Материалами статьи стали работы ученых по заявленной проблематике.

Результаты исследования. В статье указано на то, что возможности моделирования в градостроительной деятельности связаны с разработкой гибридных моделей, каковыми являются модели, при построении которых используются различные методы. Автором определено, что гибридная интеллектуальная система – это совокупность: аналитических моделей, экспертных систем, искусственных нейронных сетей, нечетких систем, генетических алгоритмов, имитационных статистических моделей.

Главная задача при разработке гибридных систем состоит в том, чтобы наилучшим образом сочетать разные формы представления и методы обработки знаний в процессе принятия решений в области градостроительной деятельности.

Обсуждение и заключение. В статье обоснована важность внедрения гибридных моделей для исследования функционирования и прогнозирования развития городской инфраструктуры. Рассмотрены подходы к созданию интеллектуальных информационных систем поддержки принятия решений в градостроительстве, основанные на сочетании аналитических методов и моделей, таких как имитационное моделирование, расчетные вычисления, оптимизационные расчеты с моделями мягких вычислений, такими как нечеткие системы, нейронные сети, генетические решения сложных слабо структурированных или неструктурированных задач. Создание таких систем позволит повысить уровень принятия управленческих решений в градостроительстве, лучше выполнять оценивание качества проводимой жилищной политики.

1. Астанин Д.М. Структурно-функциональный подход как методологическая основа моделирования градостроительной системы территории экологического туризма // Вестник Белгородского государственного технологического университета им. В.Г. Шухова. 2021. № 9. С. 64-74.

2. Гаврилов А.В. Гибридные интеллектуальные системы. Новосибирск, 2002.

3. Заалишвили В.Б., Кануков А.С. Алгоритм создания информационных систем обеспечения градостроительной деятельности // Сейсмостойкое строительство. Безопасность сооружений. 2013. № 6. С. 19-22.

4. Кануков А.С. Разработка модели и алгоритма построения информационных систем обеспечения градостроительной деятельности: диссертация ... кандидата технических наук. Таганрог, 2015.

5. Колесников А.В., Кириков И.А. Методология и технология решения сложных задач методами функциональных гибридных интеллектуальных систем. М., 2007.

6. Костина Е.И. Цифровая экономика: как составляющая градостроительной политики // Вестник науки. 2018. № 7. С. 40-51.

7. Лютомский Т. Информационное моделирование территорий в мире и в России // Журнал IT News. 2021. № 04. URL: https://www.it-world.ru.

8. Макарова К.П., Левина Ю.С., Зарубин О.А., Климов А.Е. Математико-картографическое моделирование плотности застройки городской среды // Научно-технический вестник Брянского государственного университета. 2018. № 7. С. 231-238.

9. Пасхина М.В. Моделирование комплексной устойчивости зданий и сооружений в городской среде средствами ГИС // Ярославский педагогический вестник. 2011. № 3. С. 138-144.

10. Самойлова Н.А. Градостроительная инновационная технология: прообраз информационной модели регулирования среды жизнедеятельности // Экология урбанизированных территорий. 2019. № 3. С. 95-107.

11. Сетлак Г. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений. К., 2004.

12. Скачкова М.Е., Чудова К.А. Трехмерное моделирование градостроительных условий и ограничений земельного участка // Природообустройство. 2019. № 3. С. 39-48.

13. Ткачук Г.А. Дизайн-моделирование городской среды как объекта восприятия // Интерактивная наука. 2020. № 5. С. 17-20.

14. Шадрина А.В. Градостроительное моделирование развивающихся объектов. URL: https://nirov-ya-ru.livejournal.com/37960.html.

15. Barbosa, J.A., Bragança, L., Mаteus, R. New approach addressing sustain-ability in urban areas using sustainable city models // International Journal of Sustainable Building Technology and Urban Development. Vol. 5 (4). 2014. P. 297-305.

16. Filatova, Т., Parker, D.C, van der Veen, A. Introducing Preference Heterogeneity into a Monocentric Urban Model: an Agent-Based Land Market Model // Environmental Modelling and Software. Vol. 26. 2018. P. 179-190.

17. Price, S.J., Terrington, R.L., Busby, J., Bricker, S., Berry, T. 3D ground-use optimisation for sustainable urban development planning: A case-study from Earls Court, London, UK // Tunnelling and Underground Space Technology. Vol. 81. 2018. P. 144-164.