|
Міністерство промислової політики України
Науково-виробнича корпорація
"Київський інститут автоматики"
Джума Людмила Миколаївна
УДК 658.52.011.56:632.93
СИСТЕМА ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ
З ХІМІЧНОГО ЗАХИСТУ РОСЛИН
05.13.06 – автоматизовані системи управління
та прогресивні інформаційні технології
Автореферат
дисертації на здобуття наукового ступеня
кандидата технічних наук
Київ - 2002
Дисертацією є рукопис.
Робота виконана на кафедрі обчислювальної техніки та прикладної математики Кіровоградського державного технічного університету Міністерства освіти і науки України.
Захист відбудеться 19 червня 2002 року о 13 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради К 26.818.01 НВК "Київський інститут автоматики" за адресою: 04107, Київ-107, вул. Нагірна, 22, корп.1, к.219.
Відзиви на автореферат у двох примірниках, засвідчені печаткою установи, просимо надсилати за адресою: 04107, Київ-107, вул. Нагірна, 22, НВК "КІА", вченому секретарю.
З дисертацією можна ознайомитися у бібліотеці НВК "Київський інститут автоматики".
Автореферат розісланий 10 травня 2002 року.
ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ
Актуальність теми. Створення умов для швидкого впровадження сучасних інтенсивних технологій, форм і методів управління виробництвом продукції рослинництва є перспективним напрямком автоматизації та інформатизації технологічних процесів і виробництв, відзначеним Президентом України в указі “Про невідкладні заходи щодо прискорення реформування аграрного сектора” та прийнятій урядом програмі “Зерно України 2001–2004 рр.”. Успіх в реалізації прийнятої програми передбачає оптимізацію умов вирощування сільськогосподарських рослин на всіх етапах росту та розвитку, які б забезпечували максимальне збереження потенційної продуктивності культури шляхом інтегрованого захисту рослин від шкідників, хвороб, бур’янів, оптимального забезпечення рослин і ґрунту мінеральним живленням, дотримання норм, строків та способів живлення.
Останніми роками налагоджену систему інтегрованого захисту рослин через економічні негаразди порушено (особливо це стосується такої її вагомої складової як хімічний захист), що негативно вплинуло на фітосанітарну ситуацію і призвело не тільки до розвитку шкодочинних об’єктів, а й до накопичення негативних процесів в агробіоценозах. За оцінкою спеціалістів ситуація із шкодочинними об’єктами на чорноземах України настільки серйозна, що без кардинальних заходів вона може вийти з-під контролю і привести до значного недобору врожаю сільськогосподарських рослин.
За цих обставин реалізація функцій прийняття оперативних своєчасних системних рішень, інформаційної підтримки виробника покладається на системи підтримки прийняття рішень (СППР). Автоматизація управління хімічним захистом рослин (ХЗР) уявляється своєчасною та актуальною задачею наукового дослідження, яка передбачає отримання нових науково та практично значущих результатів, спрямованих на забезпечення високих і сталих врожаїв, впровадження інтенсивних технологій сільськогосподарського виробництва.
Об’єкт дослідження – інтенсивне виробництво продукції рослинництва з відокремленням такої його складової як хімічний захист (застосування пестицидів та мінеральних добрив).
Предмет дослідження – автоматизація управління хімічним захистом рослин на рівні створення системи підтримки прийняття рішень в умовах великих потоків інформації та просторово-часових особливостей функціонування об’єкта.
Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Наукове дослідження виконано у відповідності до положень державної програми “Зерно України 2001–2004 рр.”, планів науково-дослідницьких робіт Державної льотної академії України, договору про співпрацю Кіровоградського державного технічного університету з Кіровоградською обласною державною проектно-розвідувальною станцією хімізації сільського господарства.
Мета і завдання дослідження. Мета дослідження – збереження потенційної врожайності та якості сільськогосподарських культур за рахунок своєчасності формування рішень по компенсації дестабілізуючого впливу шкідливих чинників і недостатнього мінерального живлення та інформаційної підтримки виробника на етапі їх реалізації.
Для досягнення цієї мети необхідно дослідити:
- умови функціонування об’єкта автоматизації та створити адаптовану до них систему ідентифікації стану підсистем, що забезпечують його розвиток;
- науково-методологічні засади нанесення на об’єкт автоматизації впливу щодо компенсації дестабілізуючих чинників та створити систему-радника для формування рішень про шляхи реалізації цього впливу;
- можливість ущільнення отриманих потоків даних до рівня доцільної інформації, трансформації рішень до форми технологічних карт та реалізувати ці можливості в умовах функціонування об’єкта автоматизації.
Методи дослідження. В процесі дослідження стану об’єкта автоматизації використовувались абстрагування, експериментально-статистичні методи побудови моделей на програмній платформі Mathcad 10, системний аналіз. При розробці моделей задач управління та їх розв’язку застосовано логіко-лінгвістичний підхід, методи лінійного, нелінійного, динамічного програмування, теорії масового обслуговування. Систематизація та ущільнення інформації відбувались з використанням методів експертних систем, нейронних сіток, кластерного аналізу. Програмне забезпечення СППР ХЗР розроблювалось за об’єктно-орієнтованою ідеологією з використанням COM-технології через середовище Delphi 3-5 та засобів програми Excel 7.0. При виведенні оцінки ефективності ущільнення інформації СППР використано фундаментальні поняття теорії інформації.
Наукова новизна полягає в наступному:
- в результаті попереднього статистичного аналізу системних складових об’єкта отримано аналітичні залежності, котрі підкреслюють степінь значущості досліджуваних чинників впливу на урожайність і важливість своєчасного формування комплексних рішень як відносно мінерального живлення, так і застосування пестицидів, та на підставі яких синтезовані відповідні задачі управління в системі підтримки прийняття рішень з хімічного захисту рослин (СППР ХЗР);
- запропоновано модель підбору мінеральних добрив, котра, на відміну від існуючих, дозволяє ураховувати динамічні характеристики стану ґрунту і рослини та багатокомпонентність мінеральних добрив; модель будується на компонентній оптимізації речовин, що використовуються в процесі живлення ґрунту та рослини; запропоновано способи її використання в СППР ХЗР;
- визначено необхідність розв’язання нового для СППР ХЗР типу задач, пов’язаних з: а) визначенням пріоритетності обслуговування замовлень в умовах обмежень на територіально розосереджені ресурси при інтенсивному розповсюдженні шкодочинних об’єктів; б) формуванням технологічних карт з урахуванням баз розміщення літальних апаратів, площ ґрунтів, що підлягають авіахімічній обробці, характеристик засобів хімічного захисту; запропоновані методики розв’язання цих задач;
- вперше одержано інформаційну модель дворівневої СППР ХЗР, орієнтовану на урахування особливостей функціонування об’єкта автоматизації, де систематизовано структурні складові та взаємозв’язки між ними, що дозволяють реалізувати задачі ХЗР на обох рівнях управління у комплексі;
- запропоновано методику оцінювання ефективності роботи СППР в умовах великих потоків різнопланової інформації, яка дозволяє оцінити степінь усунення ентропії системою для кількох джерел інформації, від яких сигнали до неї можуть надходити одночасно.
Практичне значення отриманих результатів полягає у можливості реалізації отриманих наукових результатів у практиці інтенсивного землекористування та забезпечення умов збереження потенційної продуктивності та якості культурних рослин шляхом знешкодження шкодочинних об’єктів хімічними засобами з використанням переваг автоматизації управління. Схеми, методи, алгоритми і програми, що складають основу розробленої СППР, адаптовані до умов землекористування у межах Кіровоградської області та апробовані Кіровоградським державним проектно-технологічним центром охорони родючості ґрунтів і якості продукції засвідчують можливість отримання позитивного економічного ефекту від 25 до 124 тис. грн. на рік для групи із 19 господарств, загальна площа посіву озимої пшениці в яких складає 12161 га. Результати дослідження рекомендовано використовувати для управління хімічним захистом рослин у Кіровоградському регіоні. Ступінь готовності для захисту посівів озимої пшениці – 100%, для інших культур – 60%, що обумовлено необхідністю формування для них відповідної бази даних.
Наукові положення, висновки і рекомендації дисертаційної роботи використані в програмі науково-дослідних робіт “Екологічно безпечні ресурсозберігаючі технології захисту та підвищення врожайності сільськогосподарських культур авіаційними методами” Державної льотної академії України; навчальному процесі при підготовці курсів “Моделювання економічних та виробничих процесів” і “Технологія розробки програмного забезпечення” для студентів старших курсів спеціальності 6.080400 “Програмне забезпечення автоматизованих систем” Кіровоградського кібернетико-технічного коледжу.
Визначено нові технологічні засоби та способи трансформації управлінських рішень щодо хімічного захисту рослин до форми рекомендацій та технологічних карт, які базуються на технології OLE-автоматизації (Object Linking and Embedding). Це дозволяє реалізувати принцип відкритості програмного забезпечення, що важливо для людино-машинних систем автоматизації.
Обґрунтованість і достовірність наукових положень, висновків і рекомендацій. Наукові положення, висновки і рекомендації дисертаційної роботи обґрунтовані коректним використанням математичного апарату, успішною програмною реалізацією розроблених моделей та алгоритмів у вигляді СППР ХЗР "Koordin", ефективним практичним використанням результатів теоретичних досліджень.
Апробація результатів дисертації. Основні теоретичні та практичні положення дисертаційного дослідження оприлюднені та обговорені на міжнародній науково-практичній конференції “Застосування авіації в народному господарстві” (м. Кіровоград, 1998 р.), на VI Всеукраїнській науково-методичній конференції з проблем економічної кібернетики (м. Харків, 2000 р.), на засіданнях кафедри автоматизації виробничих процесів, науково-практичних конференціях викладачів та аспірантів Кіровоградського державного технічного університету (1998–2001 рр,)
Публікації. За результатами дисертаційного дослідження опубліковано в наукових виданнях 5 наукових праць загальним обсягом 1,9 друк. арк., 4 з яких одноосібні.
Особистий внесок здобувача. Наукові та практичні результати отримано особисто здобувачем. У друкованій праці, опублікованій у співавторстві, автору належить методика обґрунтування значущості формування комплексних рішень з компенсації дестабілізуючого впливу на рослину, модель формування пріоритету обслуговування господарств.
Структура та об’єм роботи. Дисертація складається із вступу, чотирьох розділів, висновків, списку використаних джерел (107 найменувань), додатків. Ілюстративний матеріал дисертаційної роботи викладено у формі 26 таблиць та 51 рисунку, обсяг списку використаних джерел – 9 сторінок, додатки – 81 сторінка. Загальний об’єм роботи становить 229 сторінок, в тому числі 125 сторінок основного тексту.
ОСНОВНИЙ ЗМІСТ ДИСЕРТАЦІЇ
У вступі здійснено обґрунтування актуальності теми, наголошено на необхідності автоматизації прийняття рішень у галузі хімічного захисту рослин в інтенсивному виробництві продукції рослинництва, сформульовано мету, задачі досліджень, визначено наукову новизну і практичну цінність роботи, відокремлено основні результати проведеного дисертаційного дослідження, його апробації.
У першому розділі проаналізовано негативні тенденції, що відбуваються у галузі рослинництва в Україні, та чинники, що призводять до втрат урожаю і дають підставу розглядати процес розвитку культурних рослин з позиції автоматизації. Відокремлено об’єкт автоматизації. Досліджено системний зв’язок та взаємозумовленість складових названого процесу виробництва; отримано математичні залежності, результати аналізу яких підтверджують важливість обраного напрямку досліджень та засвідчують необхідність створення умов для формування рішень про здійснення комплексного впливу як на фітосанітарний стан, так і на стан живлення рослини та ґрунту. Виходячи з аналізу технології захисту рослин, визначено системи, прилади, засоби та механізми, за допомогою яких можна ідентифікувати стан об’єкта управління, а також реалізувати компенсацію несприятливого впливу на нього. Визначено інформаційні характеристики, якими ідентифікується культурна рослина як об’єкт автоматизації в системі хімічного захисту рослин (СХЗР), місця їх формування та канали передавання. Проведено аналіз особливостей функціонування об’єкта автоматизації, обумовлених природнокліматичними умовами, просторово-часовими розподіленими характеристиками, безпосереднім та нерозривним зв’язком матеріально-технічних засобів з технологіями. Аналіз проблем автоматизації прийняття рішень у виробництві продукції рослинництва та стану науково-практичних робіт з питань автоматизації управління у галузі землеробства в ринкових умовах дозволив визначити предмет та мету дослідження, синтезувати завдання дослідження, які підлягають розв’язку.
У другому розділі розглянуто методику дослідження умов функціонування об’єкта автоматизації по складових технологічного процесу з метою створення адаптованої системи ідентифікації стану підсистем, що забезпечують його розвиток.
Досліджено методи ідентифікації стану ґрунту та вирощуваної на ньому рослини, визначено необхідність отримання агрохімічних показників стану ґрунту у формі агрохімічних паспортів земельних ділянок; рівнів-параметрів вмісту макро- та мікроелементів в індикаторних органах рослини; оцінки перезимівлі озимої пшениці; стану водоспоживання; фітосанітарного стану за економічними порогами шкодочинності шкідників, хвороб та бур’янів. Сформовано діаграму щільності зараження шкідливими організмами по фазах розвитку озимої пшениці для степової та лісостепової зон, яка дозволяє визначити критичні періоди у розвитку рослини. Досліджено залежність стану ґрунту та рослини від забезпечення компонентами, що містяться у хімічних засобах захисту, описано методи розрахунку норм внесення добрив за ґрунтовою діагностикою та коригування доз позакореневого живлення за рослинною діагностикою, використання яких доцільно автоматизувати. Проаналізовано залежність стану ґрунту та рослини від забезпечення СХЗР транспортними засобами для внесення мінеральних добрив (МД) і пестицидів. Визначено, що в умовах просторово-часового розподілу об’єкта автоматизації та жорстких технологічних вимог щодо строків проведення захисних робіт tmax доцільно орієнтувати СППР на формування рішень щодо використання авіації сільськогосподарського призначення (АСП).
Як показали дослідження, здійснення захисту рослин шляхом внесення добрив у ґрунт та обробки посівів пестицидами вимагає аналізу значних обсягів інформації. Виконання вимог технологічного процесу стає можливим за умов створення автоматизованого робочого місця (АРМ) для підтримки прийняття рішень стосовно захисту сільськогосподарських рослин, орієнтованого на:
- визначення термінів збору інформації щодо стану ґрунту та рослини і необхідності проведення захисних робіт;
- формування рекомендацій по застосуванню МД для компенсації дисбалансу поживних речовин у ґрунті та для стимулювання розвитку рослин;
- формування рекомендацій по застосуванню отрутохімікатів для знешкодження шкідників, бур’яну, хвороб рослин;
- визначення норм, часу, тривалості внесення засобів ХЗР;
- формування рекомендацій по застосуванню повітряної техніки з визначенням її типу, кількості, місць базування;
- визначення параметрів технологічного циклу внесення засобів ХЗР, узгодженого з характеристиками техніки.
Концепція адаптованої системи ідентифікації стану об’єкта дослідження подана у формі сукупності підсистем, що вирішують вище названі завдання у двох режимах – “опитування” (замкнений ключ) та “швидкої допомоги” (розімкнений ключ) (рис.1).
Інформація, яку отримано про об’єкт управління, проходить дві стадії обробки – у підсистемі попередньої обробки даних із підтримкою діалогу через підсистему зв’язку з господарством та у підсистемі формування управлінських рішень із підтримкою діалогу з постачальниками агрохімікатів та АСП.
Підсистема комплексного агрохімічного окультурення ґрунтів (КАОҐ) може використовуватися автономно для обробки інформації про стан ґрунту окремих земельних ділянок (за агрохімічними паспортами). Тут формуються рішення перспективного характеру.
Третій розділ присвячено розробці інформаційної моделі СППР ХЗР, обґрунтуванню принципів її побудови, визначенню для кожної із підсистем кола притаманних їм функцій.
Структурна декомпозиція задач управління СППР дозволила встановити інформаційні зв’язки між ними. Запропоновано моделі та алгоритми, що забезпечують ефективне та надійне функціонування кожної із підсистем СППР.
Основу підсистеми прогнозування складає модель визначення термінів настання критичних періодів (табл.1), де Dpos – дата посіву (відповідає оптимально ранньому – ОР, оптимальному – О, оптимально пізньому – ОП періодам посіву), Dveg – дата відновлення вегетації навесні.
Дати розраховуються за формулами
Data1i=Data1i-1+∑Periodj; (1)
Data2i=Data2i-1+∑Periodj, (2)
де Data1i – дата початку i-го критичного періоду; Data2i – дата кінця i-го критичного періоду; Periodj – тривалість j-го етапу органогенезу.
Таблиця 1
У підсистемі збору та попередньої обробки інформації за схемою, представленою табл.2, порівнюється фактичний фітосанітарний стан по хворобах, шкідниках, бур’янах (Bf, Vf, Sf ) відповідно до економічних порогів шкодочинності (ЕПШ) та стан фактичного азотного живлення з високим його рівнем “В”, генеруються попередні рекомендації. З господарств, стан яких відрізняється від задовільного, формуються черги на обслуговування АСП.
Таблиця 2
Модель формування пріоритету обслуговування для одного господарства являє собою двошарову прямонаправлену нейронну сітку, в якій усі порогові величини дорівнюють 0. Вхідними величинами є xi, де і=1,…,n (n=10 за визначеними в табл.3 характеристиками). Вихід першого шару визначається співвідношенням yi=wi f(xi), де wi - вагові коефіцієнти інформаційних характеристик xi; f(xi) - активаційна функція, котра може мати значення  На виході другого шару сітки формуються величини yj=yivijf(xij), де vij - вагові коефіцієнти стану xij інформаційних характеристик xi; f(xij) - активаційна функція
 Якщо вважати, що в блоці збору інформації наявні всі x1,…,x10 характеристики, тобто f(xi)=1, то нейронна сітка може розглядатися як одношарова і тоді yj=wivijf(xij). Вихідний сигнал сітки визначається як  .
Таблиця 3
У підсистемі формування управлінських рішень за умов підтримки діалогу зі спеціалістом вирішується задача підбору агрохімікатів, алгоритмічну модель якої представлено на рис. 2.
Значні експлуатаційні витрати, обмежена кількість АСП, вимоги терміновості реагування на зміни стану ґрунту та рослини обумовлюють необхідність оперативного перерозподілу авіації відповідно до ситуації, що складається на територіально розподілених ділянках (полях), де вирощується рослина, тому наступною у підсистемі формування управлінських рішень є задача визначення раціональної схеми проведення авіахімічних робіт (АХР). Модель задачі зводиться до транспортного вигляду, але необхідність урахування обмежень на терміни tmax проведення АХР та пріоритетів обслуговування prior обумовили необхідність та доцільність декомпозиції задачі на менш складні, використовуючи з цією метою основні положення динамічного програмування (ДП).
Етап 1. На цьому етапі із всієї множини господарств H= вибираються господарства з позначкою а (аеродром) A={hoz(x, y, a, p)}, які мають стати “опорними” для проведення АХР. Навколо них формуються групи господарств K= {hoz(x, y)} – “кущі” типу “аеродром – господарства” за критеріями
ahdist[ii,i] ≤ r, (3)
prior1≤ hoz_prior[i] ≤ prior2 , (4)
 , (5)
де aero[i,1], aero[i,2] – координати аеродрому; hoz[j,1], hoz[j,2] – координати господарства; r – довжина перельотів від аеродрому до оброблюваних ділянок, км; prior1 - prior2 – діапазон пріоритетів господарств, що підлягають обробці.
При створенні "кущів" визначається сумарна площа S для кожного окремого виду агрохімічних робіт S=∑Svidr.
Для гарантованості отримання розв’язку вводяться поняття максимального max_prior та мінімального пріоритетів min_prior, які можна обробити в установлені терміни вибраною комбінацією [km] ЛА. У якості max_prior вибирається найвищий у черзі, а min_prior визначається перевіркою сумарного часу, необхідного для обробки посівів набором ЛА work_time[km], з часом, обмеженим технологією захисту tmax
work_time[km]≤ tmax. (6)
Етап 2. Визначення пріоритету “куща”
kust_prior = p / S, (7)
де p=У hoz_prior[i] hoz_rab[i,vidr]; hoz_rab[i,vidr] – масив площ по видах робіт.
Етап 3. Розподіл наявного парку літальних апаратів по господарствах.
Мета полягає в отриманні таких комбінацій ЛА, які б задовольнили попит на обробку в установлений термін tmax. Для уникнення процедури повного перебору цей етап також розбивається на декілька складових.
Етап 3.1. Визначення загального ресурсу всіх літальних апаратів km=3 по видах ЛА за видами сільськогосподарських робіт vid=3.
Загальний ресурс АСП по видах ЛА складає
ResLa[i,0]=km[i] LA[3,i] tmax, (8)
а загальний ресурс ЛА за видами робіт -
 , (9)
де LA[vid, i] – продуктивність і-го ЛА на конкретному виді робіт, га/г; LA[3, i] – середній денний наліт і-го ЛА на конкретному виді робіт, г; km[i] – наявна кількість ЛА і-го виду.
Етап 3.2. Визначення оптимального набору ЛА для всіх видів робіт у “кущі”. Для кожного виду робіт виконуються наступні кроки:
а) якщо існуючий набір ЛА є допустимим для даного виду робіт, то залишити його, інакше перейти до п. б);
б) визначення оптимального допустимого набору Baza[i] ЛА для одного виду робіт такого, що він реалізує продуктивність
 (10)
за умов
tmax Pr ≤ Res[vid, j-1] , Baza[i,j] ≤ ResLa[i, j -1], (11)
де Res[vid, j-1] – ресурс, що залишився нерозподіленим на j-му кроці.
в) доповнення існуючого набору ЛА km[i] для “куща” оптимальним набором ЛА (для даного виду робіт) Baza[i,j] за умови, якщо km[i] > Baza[i,j] , то Baza[i,j] = km[i] ;
г) визначення тривалості обробки "куща"
 (12)
за умови, що він не перевищує час, визначений технологією t < tmax .
До того ж важливо контролювати, щоб необхідна кількість ЛА не перевищувала ресурсу ЛА, що залишився незадіяним
Baza[i,j] La[3,j] t ≤ ResLa[i, j-1]. (13)
Етап 3.3. Динамічне визначення наборів ЛА для кожного “куща” в порядку пріоритетів "кущів".
а) визначення набору ЛА Baza[i] для “куща” з найвищим пріоритетом;
б) для кожного “куща” визначається оптимальний набір ЛА з урахуванням уже розподілених ЛА (етап 3.2, б) ). Якщо це неможливо (для даного “куща”), то ланцюг розподілень далі не продовжується, а відбувається повернення назад. Підбір закінчується при виділенні набору ЛА для “куща” з найменшим пріоритетом. Можливість закінчення підбору та наявність оптимального розв’язку гарантується визначенням допустимих пріоритетів на етапі 1.
Підсистема КАОҐ базується на методиці збалансованого підбору мінеральних добрив.
За “атомарні елементи” приймаються поживні речовини v (v=1,2,..,M), які можуть міститися у ґрунті та входити до складу добрив. Для кожного поля загальною площею S (га) за даними паспортів полів визначається вміст поживних речовин, прийнятий за норму Eov , та фактичний вміст Efv, визначений оперативно за результатами моніторингу. Для кожного виду добрив u (u=1,2,..,n) планується внесення їх на це поле у кількості Xu. Виходячи із даних щодо компонентного складу добрив, визначається вміст у них поживних речовин з питомою вагою Pvu. При виборі мінеральних добрив слід орієнтуватись на мінімізацію відхилень вмісту поживних речовин від еталону, тобто дотримуватись критерію
 . (14)
Враховуючи умову мінімуму функції, отримаємо систему рівнянь (15) для визначення невідомих Xu
 , (15)
При Pvj=0 можливі “вироджені” випадки з рішеннями:
а) N=1 – ситуація, у якій планується вносити лише одне добриво
 ; (16)
б) М=1 – ситуація, коли планується вносити декілька добрив, що вміщують одну й ту ж саму речовину
 . (17)
Оскільки розв’язків цього рівняння нескінченно багато, впроваджується додатковий критерій – мінімізація вартості добрив  ;
в) N>1, M>1 – cитуація, коли планується вносити декілька добрив, компоненти яких не вміщують однакових речовин. У цьому випадку система розкладається на декілька рівнянь (за кількістю добрив) з формулами розрахунку, як у випадку а).
В результаті композиції визначених задач управління отримано інформаційну модель СППР ХЗР (рис.3).
У четвертому розділі визначені технологічні засоби і прийоми для трансформації сформованих управлінських рішень до форми технологічних карт та отримання якісного результату. Розділ містить практичні рекомендації щодо використання результатів дисертаційного дослідження в системах підтримки прийняття рішень стосовно хімічного захисту рослин, а також, щодо принципів реалізації СППР. Приведено опис програмного комплексу Koordin реалізованого по запропонованій автором моделі. СППР ХЗР розроблювалась за об’єктно-орієнтованою технологією з використанням візуальної системи програмування Delphi, яка підтримує абстрагування, інкапсуляцію, інтерфейси, повідомлення, класи, спадкування, поліморфізм. Особливістю реалізації програмного забезпечення СППР ХЗР є використання технології COM (Component Object Model), що працює в середовищі Delphi і дає можливість керувати іншими програмами через OLE-автоматизацію (Object Linking and Embedding), яка є невід’ємною частиною операційної системи Windows, за допомогою якої об’єкт надає іншим об’єктам і прикладним програмам доступ до своїх методів та властивостей. У якості клієнта автоматизації виступає розроблена програма Koordin, у якості сервера автоматизації – багатофункціональна офісна програма Excel 7.0, на платформі якої створено бази даних СППР ХЗР та підсистему КАОҐ. Тестування та супроводження програми Koordin виявило, що для її успішного функціонування достатнім системним мінімумом є Pentium 120 та 48 Мб оперативної пам’яті. Програмою Koordin реалізовано підсистеми прогнозування, зв’язку, збору та попередньої обробки даних, формування управлінських рішень. Підсистему КАОҐ реалізовано у вигляді файла NORMA.xls на базі Excel 7.0 з використанням її сервісних можливостей та пошуку оптимальних рішень. У розділі надано інформацію про результати впровадження, застосування розроблених алгоритмів та програм управління.
Виходячи з того, що зростання об’єму перероблюваної інформації складною системою приводить до зростання ефективності управління, та проводячи аналогію з передаточною функцією автоматизованої системи, впроваджено критерій оцінки ефективності ущільнення інформації (або зменшення степеня невизначеності) в СППР ХЗР, за яким степінь усунення невизначеності складає 31,17 натів або 0,61:
 , (18)
де Nj – глибина алфавіту набору елементарних дискретних повідомлень;
q – кількість джерел формування сигналів; Uj – дискретні ансамблі сигналів, що надходять від джерела j (j=1,2,...,q); H(U) – ентропія на вході системи; Еспр – різниця ентропії на вході і виході системи.
У розділі наведено техніко-економічне обґрунтування розробки СППР ХЗР для групи 19 господарств з площею угідь 12161 га. Річний розрахунковий економічний ефект складає близько 124 тис. гр., термін окупності 0,82 роки.
ВИСНОВКИ
- Здійснено аналіз умов функціонування об'єкта автоматизації та синтезовано адаптовану до них систему ідентифікації, яка в узагальненому системному вигляді забезпечує визначення параметрів технологічного циклу внесення засобів ХЗР з формуванням рекомендацій по застосуванню добрив для компенсації дисбалансу поживних речовин у ґрунті та стимулювання розвитку рослин, отрутохімікатів для знешкодження шкідників, бур’янів, хвороб рослин, формування рекомендацій по застосуванню повітряної техніки.
- У зв’язку з просторово-часовими особливостями функціонування об’єкта автоматизації та урахуванням його системних зв’язків доведена доцільність створення дворівневої СППР, відокремлено задачі управління для обох рівнів.
- Визначено способи та типи комплексної діагностики (ґрунтової і рослинної), параметри, що підлягають діагностиці (макро- та мікроелементи в рослині та ґрунті, фітосанітарний стан посівів), терміни її проведення (для умов Кіровоградського регіону визначено п’ять критичних періодів).
- Удосконалено модель підбору мінеральних добрив, яка надає можливість враховувати як їх багатокомпонентний склад, вартість, так і динаміку характеристик стану ґрунту; запропоновано використовувати її в СППР ХЗР для формування рішень перспективного характеру.
- Обґрунтовано необхідність розв’язання нового для СППР ХЗР типу задач, пов’язаних з перевагою застосування авіаційної техніки – визначення пріоритетів обслуговування замовлень в умовах обмежень на територіально розосереджені ресурси при інтенсивному розповсюдженні шкодочинних об’єктів та формування технологічних карт, що ураховують бази розміщення ЛА, площі полів, які підлягають обробці, характеристики засобів ХЗР.
- Запропоновано і розроблено методи та моделі формування управлінських рішень по ХЗР, суттєвою відмінністю яких є направленість на урахування особливостей розвитку рослини та стану ґрунту як об’єкта автоматизації. Розроблено інформаційну модель СППР ХЗР, де систематизовано структурні складові системи управління та взаємозв’язки між ними, що дозволяють реалізувати задачі управління ХЗР у комплексі.
- Визначено нові технологічні засоби та способи трансформації управлінських рішень до форми рекомендацій, порад, технологічних карт. Розроблено програмне забезпечення СППР ХЗР з використанням технологій COM, що надає можливість керувати програмами через OLE-автоматизацію. Доведено, що застосування розроблених алгоритмів та програм оперативного ХЗР з системних позицій дозволяє:
- визначати терміни настання критичних періодів у розвитку рослини на етапах її органогенезу;
- здійснювати автоматизований зв’язок між системою управління, об’єктом управління, землекористувачами, постачальниками агрохімікатів, постачальниками повітряних транспортних засобів;
- збирати, аналізувати та зберігати оперативну інформацію про стан рослини та ґрунту як об’єкта автоматизації;
- здійснювати автоматизований пошук та відбирати мінеральні добрива і пестициди для впливу на об’єкт;
- здійснювати пошук АСП, її територіальний розподіл, визначати раціональні схеми проведення АХР;
- здійснювати збалансований підбір мінеральних добрив.
- За розробленим критерієм оцінки ефективності ущільнення інформації (або зменшення степеня невизначеності) степінь усунення невизначеності в СППР ХЗР складає 31,17 натів або 0,61.
- Здійснено техніко-економічне обґрунтування доцільності розробки і використання СППР ХЗР, яке на прикладі озимої пшениці у межах сільськогосподарських угідь Кіровоградської області засвідчує можливість отримувати економічний ефект від 25 тис. до 124 тис. гривень на рік для групи 19 господарств загальною площею посіву 12161 га.
|
