Методологічні питання побудови просторових систем підтримки прийняття рішень на основі методів ітеративного агрегування

Розглянуто окремі методологічні питання розробки просторових систем підтримки прийняття рішень (ПСППР) для проектів регіонального управління. Обгрунтовується погляд на те, що методологічною базою таких систем можуть бути процеси ітеративного агрегування розв’язання окремих задач великої розмірності,...

Повний опис

Збережено в:

Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :	Системні дослідження та інформаційні технології
Дата:	2002
Автор:	Суховірський, Б.І.
Формат:	Стаття
Мова:	Українська
Опубліковано:	Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України 2002
Теми:	Теоретичні та прикладні проблеми інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень
Онлайн доступ:	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/50247
Теги:	Додати тег Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:	Методологічні питання побудови просторових систем підтримки прийняття рішень на основі методів ітеративного агрегування / Б.І. Суховірський // Систем. дослідж. та інформ. технології. — 2002. — № 4. — С. 89-96. — Бібліогр.: 5 назв. — укр.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

_version_	1860101117602430976
author	Суховірський, Б.І.
author_facet	Суховірський, Б.І.
citation_txt	Методологічні питання побудови просторових систем підтримки прийняття рішень на основі методів ітеративного агрегування / Б.І. Суховірський // Систем. дослідж. та інформ. технології. — 2002. — № 4. — С. 89-96. — Бібліогр.: 5 назв. — укр.
collection	DSpace DC
container_title	Системні дослідження та інформаційні технології
description	Розглянуто окремі методологічні питання розробки просторових систем підтримки прийняття рішень (ПСППР) для проектів регіонального управління. Обгрунтовується погляд на те, що методологічною базою таких систем можуть бути процеси ітеративного агрегування розв’язання окремих задач великої розмірності, які дозволяють узгоджувати розв’язки локальних задач з розв’язком глобальних. Рассмотрены отдельные методологические вопросы разработки пространственных систем поддержки принятия решений (ПСППР) для проектов регионального управления. Обосновывается взгляд на то, что методологической базой таких систем могут быть процессы итеративного агрегирования решения соответствующих задач большой размерности, которые позволяют согласовывать решения локальных задач с решением глобальных. Some methodological aspects of making up spatial systems for supporting decision making for regional management are given. It is shown that processes of iteractive aggregation of the decision for corresponding problems of big dimensionality, which allow to agree the decisions of local problems with the decision of global problems, can serve as the methodological base of such systems.
first_indexed	2025-12-07T17:28:55Z
format	Article
fulltext	© Б.І. Суховірський, 2002 Системні дослідження та інформаційні технології, 2002, 4 89 УДК 332.33:528 МЕТОДОЛОГІЧНІ ПИТАННЯ ПОБУДОВИ ПРОСТОРОВИХ СИСТЕМ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ НА ОСНОВІ МЕТОДІВ ІТЕРАТИВНОГО АГРЕГУВАННЯ Б.І. СУХОВІРСЬКИЙ Розглянуто окремі методологічні питання розробки просторових систем під- тримки прийняття рішень (ПСППР) для проектів регіонального управління. Обгрунтовується погляд на те, що методологічною базою таких систем можуть бути процеси ітеративного агрегування розв’язання окремих задач великої розмірності, які дозволяють узгоджувати розв’язки локальних задач з розв’язком глобальних. Середні величини в різних галузях знання використовуються насамперед для узагальненої характеристики просторово розподілених об΄єктів. Прикладом тут може бути така узагальнена характеристика, як урожайність зернових у Чернігівській області. Послідовна деталізація цієї характеристики пов΄язана з такими поняттями: урожайність зернових у Городнянському районі — уро- жайність зернових у фірмі «Світанок» — урожайність ярої пшениці на полі № 321. Послідовний перелік цієї характеристики не простий, особливо, як- що площі під зернові невизначені і є предметом розв΄язання іншої задачі. Проблема забезпечення строго узгодженого розв΄язання незалежно від взаємопов΄язаних часткових (локальних) задач є формулюванням проблеми великої розмірності. Задача великої розмірності — це задача, яку недоцільно розв΄язувати стандартними методами або виявляється недоцільним розв΄язувати як єдину, і тому її доводиться розбивати на часткові задачі, розв΄язки яких потребують узгодження. Водночас, ретельне строге узгодження часткових за- дач, поставлених окремо (локально), можливе, якщо ми окреслимо ту зага- льну (глобальну) задачу, яка розв΄язуватиметься внаслідок процесу узгодження, а сам процес буде розглядатися як певний метод розв΄язання відповідної задачі великої розмірності. Особливо багато таких задач у регіональному управлінні, бо ефективність регіонального управління вимірюється насамперед кількістю розв΄язуваних відповідних задач великої розмірності. Те, що в реальному житті подібні задачі не розв΄язуються, пояснюється багатьма причинами. Річ у тім, що деталізована інформація просторово роз- поділена і зібрати її в єдиному місці важко і недоцільно, бо розв΄язати зада- чу великої розмірності (глобальну задачу) в єдиному центрі неможливо. Вихід із цього становища полягає в розпаралелюванні розв΄язання глобальної задачі шляхом розв΄язання локальних задач та поступового узгодження їх розв΄язків. Для цього необхідно створити регіональну інформаційну мережу, створити математичне та програмне забезпечення фу- нкціонування такої мережі у вигляді просторової системи підтримки рішень. Б.І. Суховірський ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2002, 4 90 При цьому зберігання деталізованої інформації, її оновлення та поповнення може здійснюватись лише в локальних пунктах інформаційної мережі. КЛАСИЧНЕ АГРЕГУВАННЯ Ведучи мову про різні спроби боротьби з труднощами, пов΄язані з великою розмірністю, неможливо не згадати про намагання замінити початкову гло- бальну задачу іншою задачею, більш агрегованою. Але внаслідок розв’язання агрегованої задачі ми вже не одержуємо деталізованих змінних початкової задачі. Більше того, знайдені значення агрегованих величин не збігаються зі значеннями аналогічних агрегатів, одержаних при агрегуванні точного розв΄язку початкової задачі. Це відбувається тому, що значення аг- регованих величин, крім звичайних похибок, які виникають у будь-яких розрахунках, обов΄язково мають похибки нового виду — похибки агрегування. Похибки агрегування з’являються в процесі формування агрегованих показників макрозадачі, оскільки при цьому вимушено використовуються не реальні, а передбачувані значення деталізованих змінних. Як наслідок за будь-якого способу дезагрегації одержаних значень змінних макрозадачі ми не можемо, узагальнюючи викладене, зразу ж дати до розв΄язку початкової глобальної задачі. Бажання зменшити похибку агрегування в розвитку мак- розадачі вибором найкращого способу агрегування призвело до виникнення загальновідомої класичної теорії агрегування. Але методи класичного агрегування дозволяють лише зменшити похибку агрегування у розв΄язку макрозадачі і не можуть (за винятком часткових випадків) звільнитися від неї повністю. Головне, що ці методи не дозволяють одержати розв΄язок по- чаткової задачі великої розмірності. Така проблема в теорії класичного агре- гування навіть не ставиться. Вперше методи класичного агрегування були розроблені для моделі міжпродуктового балансу [1]. Для регіонального управління територіями найважливішими є форму- лювання двох задач великої розмірності: 1) балансові моделі (системи ліній- них алгебраїчних рівнянь); 2) оптимізаційні моделі (задачі лінійного про- грамування). Покажемо, як для цих моделей формулюються умови точного агрегування. Балансова лінійна модель територіального управління загалом може бути записана у вигляді yxA = , (1) де ( ) 0 1 ≥= N gqaA - нерозкладна квадратна матриця N -го порядку деталізо- ваних коефіцієнтів; ( ) 0 1 ≥= N qxx — шуканий деталізований розв΄язок систе- ми )1( , ( ) 0 1 >= N qyy — заданий додатний вектор правих частин системи. Нехай ( )nijaA 1 ∗∗ = — матриця агрегованих коефіцієнтів; ( )niXX 1= — шуканий агрегований розв΄язок; ( )niYY 1= — заданий агрегований Методологічні питання побудови просторових систем підтримки прийняття рішень … Системні дослідження та інформаційні технології, 2002, 4 91 вектор правих частин; T — агрегуюча матриця, в i -му рядку ( )ni ,1= та q -му стовпчику ( )Nq ,1= якої стоїть 1, якщо деталізована змінна qx потра- пляє до i -го агрегату iX , та 0 — в протилежному випадку: ⎟⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ ⋅⋅⋅ ⋅⋅⋅ ⋅⋅⋅ ⋅⋅⋅ ⋅⋅⋅ ⋅⋅⋅ ⋅⋅⋅ ⋅⋅⋅ ⋅⋅⋅ ⋅⋅⋅ ⋅⋅⋅ ⋅⋅⋅ ⋅⋅⋅ ⋅⋅⋅ ⋅⋅⋅ ⋅⋅⋅⋅⋅⋅ ⋅⋅⋅ ⋅⋅⋅ ⋅⋅⋅ = 1 0 0 1 0 0 0 1 0 00 01 10 ...0 0 1 T . Для простоти припускається, що всі деталізовані змінні перенумеровані в порядку їх об΄єднання в агрегати, тобто { }iii sgsgM ≤<= −1: , де Nsss no =<<<= 10 ; niyYXX g Mg ig Mg i ii ,1,, === ΣΣ ∈∈ ; gq Mg q Mqj qgq MqMg ij aP X xa a ij ji ΣΣ ΣΣ ∈∈ ∈∈∗ == , njMg X x P i j q q ,1,, =∈= . Введемо також вагову матрицю ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ ⋅⋅⋅ ⋅⋅⋅ ⋅⋅⋅ ⋅⋅⋅ ⋅⋅⋅ ⋅⋅⋅ ⋅⋅⋅ = + + − n n s s s s s P P P P P P P 00 00 00 00 00 00 1 1 1 1 2 1 1 , яка одержується з матриці T транспонуванням та зміною кожної одиниці питомою вагою qP відповідної деталізованої змінної qX . Тоді агрегована модель може бути записана в матричному вигляді YXA =∗ , (2) Б.І. Суховірський ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2002, 4 92 де TAPATyYTxX === ∗ , , . (3) Легко впевнитися у справедливості такого твердження (аналог теореми М. Хатанака [2] для моделі міжпродуктового балансу): для того, щоб умова точного агрегування TxX = виконувалася для будь-якого вектора 0 >y , необхідно і достатньо виконання умови TATA ∗= . (4) Отже, щоб агрегування було точним за будь-якого деталізованого век- тора правих частин системи 0 >y , необхідно і достатньо, щоб напівагре- говані коефіцієнти з одного і того ж самого агрегата були рівні, тобто njiMhqaa igh Mg gq Mg ii ,1, ;, , =∈= ΣΣ ∈∈ . (5) На жаль, у реальних системах умова Хатанака не виконується навіть наближено, і напівагреговані коефіцієнти істотно відрізняються в межах кожного агрегата. Оскільки в більш загальній моделі лінійного програмування оптимальний розв΄язок є розв΄язком певної підсистеми лінійних рівнянь, то умова точного агрегування Хатанака поширється і на задачу лінійного програмування, про що свідчать результати роботи [3]. Таким чином, похибки в агрегованих показниках, як і неможливість за- безпечити розумну дезагрегацію, є практично невідворотними, якщо розра- хунки макромоделей з певних причин не ув΄язувати з частковими (локальними) розрахунками. Строгого розв΄язання проблеми великої розмірності вдається досягнути завдяки розробці нового підходу до про- блеми агрегування. В основу цього підходу покладена ідея перегляду звич- ного відношення до агрегації та дезагрегації. Одержані внаслідок першої агрегації та розв΄язання агрегованої задачі показники не слід розглядати як завершені. Вони повинні розглядатися як проміжні, тобто як деякий етап першої ітерації розв΄язання початкової задачі. Самі ці операції мають здійс- нюватися на кожній ітерації і проводитися у такий спосіб, щоб разом з ін- шими операціями забезпечити збіжність ітеративного процесу до розв΄язку початкової задачі. Розроблені внаслідок використання цих ідей строгі методи взаємо- узгодження планових розрахунків з показниками різного ступеня деталізації одержали назву процесів ітеративного агрегування або, інакше кажучи, по- слідовного переагрегування збільшених показників, відповідно до їх дезаг- регування і уточнення деталізованих показників. Сутність кожної ітерації такого роду процесів полягає у відшуканні значень змінних агрегованої моделі (агрегатів) за тимчасово фіксованих пропорцій між значеннями початкових змінних, що складають кожний агре- гат, та уточненні значень деталізованих змінних відповідно до зміни значень агрегатів. Методологічні питання побудови просторових систем підтримки прийняття рішень … Системні дослідження та інформаційні технології, 2002, 4 93 Складність реалізації цієї, на перший погляд, простої ідеї полягає в зга- даній неясності процедури переходу від розрахунків агрегованих показників до деталізованих. У класичній теорії агрегування використовується оператор дезагрегації збільшених показників. Але цей оператор повертає до тих са- мих пропорцій деталізованих змінних, що приймалися на початковому фор- муванні агрегованих показників. При складанні агрегованих нормативів для макромоделі використовуються орієнтовні (в кращому разі прогнозні) про- порції деталізованих змінних. Отже, внаслідок дезагрегації за допомогою вка- заного оператора ми одержували б ті самі пропорції деталізованих змінних. Тому й стверджують, що класичне агрегування залишається лише загальною теорією, а будь-який прогрес може бути досягнутий, коли дослідження спрямовані на дезагрегування. Методи ітеративного агрегування спеціальним методом, узагальнюючи і синтезуючи ідею агрегації і дезагрегації та ідею ітеративності, дозволяють розв΄язати проблему забезпечення строгого узгодження задач, що мають справу з показниками різного ступеня деталізації. ОДНОРІВНЕВИЙ ПРОЦЕС ІТЕРАТИВНОГО АГРЕГУВАННЯ В однорівневому алгоритмі ітеративного агрегування відсутній верхній рі- вень, отже відсутня і задача центра, а кожний агрегат (господарство) будує власну модель, в якій невідомі змінні самого агрегату (господарства) пред- ставлені детально; інші змінні, що характеризують інші агрегати (господар- ства), представлені агрегованими показниками. Одна ітерація ... ,2 ,1=δ такого однорівневого процесу ітеративного агрегування має два етапи: 1) формування деталізовано-агрегатних та міжагрегатних показників, одержаних на попередній ітерації: 1111 , − ∈ −− ∈ − ΣΣ == δδδδ gj Mg ijqgq Mq gj xXxax ij ; (6) 2) розв΄язання окремої деталізовано-агрегованої моделі для кожного агрегату nj ..., ,2 ,1= : jg j rgr jr qgq Mg MgyZxxa j ∈=⋅+ − ≠∈ ΣΣ ,1δ ; jiyZXxa i j rir jr qiq Mg i ≠=⋅+ − ≠∈ ΣΣ ,~~ 1δ , (7) де g Mg igq Mg iq yyaa ii ΣΣ ∈∈ == ~ ,~ , а змінна j iZ показує, в скільки разів з точки зору агрегату j повинен бути змінений обсяг виробництва агрегата і на даній ітерації проти попередньої. Б.І. Суховірський ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2002, 4 94 Одержані із часткових деталізовано-агрегованих моделей значення змінних δ qq xx = , що характеризують деталізовані змінні, утворюють насту- пне наближення вектора деталізованих змінних, а змінні δj r j r ZZ = — на- ступне наближення значень агрегованих змінних. Хоча в процесі однорівневого ітеративного агрегування знаходження агрегованих і деталізованих змінних відбувається одночасно, однак зна- ходження міжагрегатних пропорцій (змінні j rZ ) здійснюється в кожній ло- кальній задачі за фіксованих пропорцій деталізованих змінних всередині агрегатів, крім того агрегату, для якого розв΄язується локальна задача, а по- шук деталізованих змінних кожного агрегату ведеться з урахуванням міжаг- регатних пропорцій, що склалися на даній ітерації. Таким чином, можна вважати, що в процесі однорівневого ітеративного агрегування відбувається послідовне уточнення міжагрегатних та внутріш- ньоагрегатних пропорцій. Наведений алгоритм є паралельним, тобто всі аг- регати (господарства) можуть вести свої розрахунки одночасно. ДВОРІВНЕВИЙ ПРОЦЕС ІТЕРАТИВНОГО АГРЕГУВАННЯ Для побудови дворівневого процесу необхідно модель )1( представити у вигляді системи лінійних алгебраїчних рівнянь, підготовленої до проведення ітераційного процесу: 1 A , <+= yxAx (8) (будь-яка з норм матриці строго менше одиниці). Оскільки саме ця власти- вість виявляється вирішальною для збіжності як дворівневого, так і однорі- вневого алгоритмів, то спосіб переводу загальної системи )1( до вигляду )2( одночасно визначає структуру агрегування векторів x та y в моделі )8( (отже векторів x та y в моделі )1( відповідно). Якраз у такий спосіб знімається з порядку денного питання про структуру агрегування для моделі )1( . Структуру агрегування вектора x визначають фізично існуючі агрегати (господарства), а структуру агрегування вектора y визначає спосіб приве- дення моделі )1( до вигляду )8( . Для розв΄язання статичної моделі балансового типу )8( в найбільш компактній формі процес дворівневого процесу ітеративного агрегування представляється у вигляді, запропонованому в [1]. Тут не подаються відпо- відні розрахункові формули (див. [1]), а визначається сутність однієї ітерації двохрівневого процесу ітеративного агрегування. Спочатку, ви- ходячи з деяких фіксованих пропорцій деталізованих змінних у кожному з агрегатів, за допомогою агрегованої моделі установлюються обсяги агрега- тів. Потім за фіксованих обсягів агрегованих змінних проводиться дезагре- гація, тобто уточнюються внутрішньоагрегатні значення деталізованих змінних. Методологічні питання побудови просторових систем підтримки прийняття рішень … Системні дослідження та інформаційні технології, 2002, 4 95 Загальна схема багаторівневих процесів ітеративного агрегування ана- логічна схемі процесу формування та руху інформації в реальній економіці з ієрархічною структурою управління. Аналогія полягає ось у чому. На прак- тиці на нижніх рівнях управління розв΄язуються локальні задачі для окремої групи змінних глобальної задачі великої розмірності. Потім інформація аг- регується і після цього передається на верхні рівні управління, де і прово- дяться макророзрахунки в агрегованих показниках. Результати макророзрахунків, тобто інша (порівняно з одержаною знизу) агрегована інформація, «спускаються» на нижні рівні управління, де заново розв΄язуються локальні задачі з урахуванням агрегованої інформації, одер- жаної з верхніх рівнів управління. Істотна відмінність процесів ітеративного агрегування від процесів, що здійснюються на практиці, зводиться до того, що будується спеціальний оператор дезагрегації і логічно строга загальна схема переходу від локальних деталізованих розрахунків до макромоделі і навпаки. Історично ієрархічні структури управління, як відомо, виникають, у ра- зі необхідності практичного забезпечення управління великими і склад- ними системами, а строгих методів узгодження розв’язків окремих підсистем бракує. За цих умов верхні поверхи емпірично створюваної стру- ктури управління беруть на себе функції узгодження роботи підсистем у збільшених, тобто практично в агрегованих показниках. При цьому перехід від створеної на практиці послідовності планових розрахунків до строгої системи узгодження окремих задач у рамках існуючої організації структури дозволяють зберегти за працівниками апарату господарського управління ті об΄єкти управління, які вони уже знають, і це дає їм можливість у новій сис- темі узгодження приймати рішення щодо цих об΄єктів з тією ж детальністю й конкретністю. Тим самим їх цінний досвід не відкидається з переходом до строгої системи узгодження рішень, а допомагає впровадженню останньої. Із викладеного, звичайно, не слід робити висновок, що ієрархічність систем узгодження задач у великих і складних системах більш доцільна ли- ше завдяки необхідності кращого пристосування до історично створених структур управління. Питання про порівняльні переваги ієрархічних та од- норівневих систем управління повинне досліджуватися конкретно. Не мож- на не враховувати, що при дослідженні та побудові дуже складних за структурою систем управління істотним виявляється фактор труднощів оглядності досліджуваного (або проектного) об΄єкта. Велика розмірність системи не дає можливості зрозуміти зв΄язки задач усіх підсистем та побу- дувати алгоритм узгодження. За цих умов будується загальний комплексний ієрархічний алгоритм узгодження для такої великої і складної задачі. Коли такий алгоритм побудований, можна спробувати перебудувати його в одно- рівневий і провести порівняльне дослідження доцільності побудови відпові- дних однорівневих, дворівневих чи багаторівневих систем управління. Із попередніх міркувань, зокрема, випливає, що ітеративне агрегування є науковим апаратом, який може стати основою створення конструктивної теорії дослідження та побудови складних систем. Узагальнюючи викладене, зауважимо, що майже для всіх процесів іте- ративного агрегування доведена стійкість та оптимальність нерухомої точ- Б.І. Суховірський ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2002, 4 96 ки [1]. Тим самим доведено, що якщо відповідні процеси збігаються, то збі- гаються до оптимуму. Для багатьох алгоритмів доведена глобальна або ло- кальна збіжність. Хоча на практиці багато задач управління мають нелінійні залежності і поряд з неперервними включають цілочисельні змінні; струк- тура алгоритмів ітеративного агрегування для роз΄язування відповідних за- дач зберігається в основному тією ж самою, що і в алгоритмах для розв΄язання лінійних балансових задач та задач лінійного програмування [4, 5]. ЛІТЕРАТУРА 1. Итеративное агрегирование и его применение в планировании / Под ред. Л.М. Дудкина. — М.: Экономика, 1979. — 328 с. 2. Hatanaka M. Note on Consolidation with in a Leontieff System // Econometrica, 1952 .— 20, № 2. — P. 114–126. 3. Day R.H. On Aggregating Linear Programming Models of Production // J. of Farm Economics. — 1963. — 45, № 4. — P. 224–239. 4. Цурков В.И. Декомпозиция в задачах большой размерности. — М.: Наука, 1981. — 364 с. 5. Медницкий Ю.В. О декомпозиции задачи линейного программирования со свя- зывающими ограничениями и переменными // Известия РАН. Теория и сис- темы управления. — 1998. — № 4. — С. 12–18. Надійшла 24.09.2002 Методологічні питання побудови просторових систем підтримки прийняття рішень … Системні дослідження та інформаційні технології, 2002, 4 97 Суховірський Б.І., к.т.н., Чернігівський державний інститут еко- номіки і управління, м.Чернігів. Some methodological questions of making the spatial systems of supporting a decision making for regional management are given in this article. It is shown that the processes of iteractive aggregation of the decision corresponding problems of big dimensionality, which allow to agree the decisions of local problems with decision of global problem, can serve as the methodological base of such systems.
id	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-50247
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn	1681–6048
language	Ukrainian
last_indexed	2025-12-07T17:28:55Z
publishDate	2002
publisher	Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України
record_format	dspace
spelling	Суховірський, Б.І. 2013-10-08T17:08:42Z 2013-10-08T17:08:42Z 2002 Методологічні питання побудови просторових систем підтримки прийняття рішень на основі методів ітеративного агрегування / Б.І. Суховірський // Систем. дослідж. та інформ. технології. — 2002. — № 4. — С. 89-96. — Бібліогр.: 5 назв. — укр. 1681–6048 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/50247 519.6 Розглянуто окремі методологічні питання розробки просторових систем підтримки прийняття рішень (ПСППР) для проектів регіонального управління. Обгрунтовується погляд на те, що методологічною базою таких систем можуть бути процеси ітеративного агрегування розв’язання окремих задач великої розмірності, які дозволяють узгоджувати розв’язки локальних задач з розв’язком глобальних. Рассмотрены отдельные методологические вопросы разработки пространственных систем поддержки принятия решений (ПСППР) для проектов регионального управления. Обосновывается взгляд на то, что методологической базой таких систем могут быть процессы итеративного агрегирования решения соответствующих задач большой размерности, которые позволяют согласовывать решения локальных задач с решением глобальных. Some methodological aspects of making up spatial systems for supporting decision making for regional management are given. It is shown that processes of iteractive aggregation of the decision for corresponding problems of big dimensionality, which allow to agree the decisions of local problems with the decision of global problems, can serve as the methodological base of such systems. uk Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України Системні дослідження та інформаційні технології Теоретичні та прикладні проблеми інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень Методологічні питання побудови просторових систем підтримки прийняття рішень на основі методів ітеративного агрегування Методологические вопросы построения пространственных систем поддержки принятия решений на основе методов итеративного агрегирования Methodological aspects of constructing spatial systems for decision-making support, based on iterative aggregation methods Article published earlier
spellingShingle	Методологічні питання побудови просторових систем підтримки прийняття рішень на основі методів ітеративного агрегування Суховірський, Б.І. Теоретичні та прикладні проблеми інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень
title	Методологічні питання побудови просторових систем підтримки прийняття рішень на основі методів ітеративного агрегування
title_alt	Методологические вопросы построения пространственных систем поддержки принятия решений на основе методов итеративного агрегирования Methodological aspects of constructing spatial systems for decision-making support, based on iterative aggregation methods
title_full	Методологічні питання побудови просторових систем підтримки прийняття рішень на основі методів ітеративного агрегування
title_fullStr	Методологічні питання побудови просторових систем підтримки прийняття рішень на основі методів ітеративного агрегування
title_full_unstemmed	Методологічні питання побудови просторових систем підтримки прийняття рішень на основі методів ітеративного агрегування
title_short	Методологічні питання побудови просторових систем підтримки прийняття рішень на основі методів ітеративного агрегування
title_sort	методологічні питання побудови просторових систем підтримки прийняття рішень на основі методів ітеративного агрегування
topic	Теоретичні та прикладні проблеми інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень
topic_facet	Теоретичні та прикладні проблеми інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень
url	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/50247
work_keys_str_mv	AT suhovírsʹkiibí metodologíčnípitannâpobudoviprostorovihsistempídtrimkipriinâttâríšenʹnaosnovímetodívíterativnogoagreguvannâ AT suhovírsʹkiibí metodologičeskievoprosypostroeniâprostranstvennyhsistempodderžkiprinâtiârešeniinaosnovemetodoviterativnogoagregirovaniâ AT suhovírsʹkiibí methodologicalaspectsofconstructingspatialsystemsfordecisionmakingsupportbasedoniterativeaggregationmethods

Методологічні питання побудови просторових систем підтримки прийняття рішень на основі методів ітеративного агрегування

Репозитарії

Схожі ресурси