Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Информационная система для поддержки принятия решений по рациональному использованию лесных ресурсов

Диссертация: Информационная система для поддержки принятия решений по рациональному использованию лесных ресурсов
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Международная конференция ИнтерКарто/ИнтерГИС 10: устойчивое развитие территорий: геоинформационное обеспечение и практический опыт. Черкашин Е. А., Чудненко А. К., Владимиров И. Н. Интеллектная геоинформационная система динамики управления древостоем в контексте задачи разработки системы поддержки принятия решений по рациональному использованию лесных ресурсов. Владивосток (Россия), Чаньчунь… Читать ещё >

Информационная система для поддержки принятия решений по рациональному использованию лесных ресурсов (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • Глава 1. Обзор подходов моделирования природных ресурсов и поддержки принятия решений
    • 1. 1. Задача поддержки принятия решений и подходы к ее автоматизации
    • 1. 2. Геоинформационные системы: обзор программных систем и
  • приложений
    • 1. 3. Программные комплексы для моделирования лесных ресурсов: обзор
  • Глава 2. Математическое обеспечение информационной системы
    • 2. 1. Иерархическая система моделей лесных ресурсов
      • 2. 1. 1. Модель «Динамики управления древостоем»
      • 2. 1. 2. Модель «Лесные ресурсы»
    • 2. 2. Технология создания информационной системы
  • Глава 3. Информационная система и ее инструментальные средства разработки специализированных
  • приложений
    • 3. 1. Назначение и область применения информационной системы
    • 3. 2. Общая схема функционирования информационной системы
    • 3. 3. Структура информационной системы
      • 3. 3. 1. Информационное обеспечение системы
      • 3. 3. 2. Представление моделей лесных ресурсов
      • 3. 3. 3. Реализация моделей лесных ресурсов
      • 3. 3. 4. Реализация численных расчетов
      • 3. 3. 5. База знаний
      • 3. 3. 6. Подсистема отображения результатов расчетов
      • 3. 3. 7. Формирование сценариев
      • 3. 3. 8. Сетевой доступ к информационной системе
    • 3. 4. Инструментальные средства информационной системы
      • 3. 4. 1. Средства программирования пользовательских
  • приложений
    • 3. 4. 2. Подсистема генерации карт и картографических анимаций
    • 3. 4. 3. Подсистема запросов к структуре моделей и расчетным данным

Российская Федерация обладает большими запасами лесных ресурсов (JXP), которые размещены неравномерно, местами истощены, а значительная часть территории области относится к особо охраняемым территориям, где ведение хозяйственной деятельности ограничено. Значительная часть сибирских и дальневосточных регионов РФ являются источником лесных ресурсов, которые составляют основную экспортную составляющую для этих регионов.

Проблема формирования политики использования ЛР является чрезвычайно важной задачей для лиц, принимающих решения (ЛПР) в управлении лесопромышленным регионом. ЛПР в процессе принятия решения сталкивается с задачами, которые являются «антиинтуитивными». Под «антиинтуитивными» решениями понимаются решения, которые не являются «очевидно хорошими» на взгляд эксперта, т. е. решения, которые требуют специального исследования. Эффективность принимаемых ЛПР решений в первую очередь зависит от объема, вида и качества исходных данных о состоянии ЛР, а также прогнозов развития ЛР в зависимости от принимаемых ЛПР решений (политики заготовки ЛР).

Целью работы является создание информационной системы (ИС) для ЛПР по рациональному использованию ЛР на основе компьютерного анализа и прогнозирования их состояния. Кроме того, целью работы являлась разработка инструментальных средств для создания специализированных приложений на основе компонент информационной системы.

Основные задачи работы. 1. Разработать методику конструирования информационной системы для ЛПР по рациональному использованию лесных ресурсов, основанную на комплексном подходе, включающем этапы идентификации математических моделей лесных ресурсов, расчета прогноза динамики, а также анализа критериев компьютерного моделирования.

2. Разработать подсистему идентификации моделей динамики и управления древостоем (ДУД) и «Лесные ресурсы».

3. Разработать инструментальные средства для конструирования интеллектных информационных систем для прогнозирования и анализа динамики ЛР на основе моделей.

4. Применить информационную систему для моделирования состояния лесных ресурсов Иркутской области.

Структура работы. Диссертация состоит из четырех глав, заключения и приложения.

Во введении обосновывается актуальность темы диссертации, сформулированы основные положения и цель, а также задачи исследования. Обосновывается научная новизна, практическая значимость, приводятся основные результаты работы.

В первой главе представлено описание существующих подходов к применению математического моделирования природных ресурсов в процессе поддержки принятия решений по рациональному ресурсопользованию.

Во второй главе приведено описание математического и программного обеспечения информационной системы по рациональному использованию лесных ресурсов, в том числе описание реализованных в системе математических моделей, технологии создания программного комплекса.

В третьей главе представлено описание программной реализации разработанной информационной системы и ее инструментальных средств разработки специализированных приложений. В п. 3.1 очерчивается область возможных применений информационной системы. П. 3.2 посвящен описанию схемы функционирования системы. Особенности реализации информационной системы описаны в п. 3.3. В п. 3.4. описана технология реализации инструментальных средств на основе информационной системы.

В четвертой главе описаны примеры использования информационной системы в области прогнозирования состояния лесных ресурсов Иркутской области.

В заключении приводится анализ полученных результатов, указываются направления дальнейшего развития информационной системы и разработанных инструментальных средств.

Научная новизна представленных в диссертации результатов состоит в следующем.

1. Разработана новая методика построения информационных систем для ЛПР, базирующаяся на прогнозировании состояния лесных ресурсов в зависимости от различных сценариев их использования.

2. Создана оригинальная информационная система, использующая в качестве базовых математических моделей модели динамики управления древостоем (ДУД) и «Лесные ресурсы», впервые разработаны базы знаний для идентификации этих моделей по исходным данным распределения площадей лесов по породам и * классам возраста.

3. Разработаны оригинальные инструментальные средства для конструирования ИС для анализа состояния лесных ресурсов промышленного региона.

Практическая значимость. Созданная информационная система может использоваться при решении задач моделирования состояния лесных ресурсов различных регионов. В частности, она применялась для прогнозирования состояния лесных ресурсов Иркутской области и Усть-Илимского района, для которых были определены объемы рубок, позволяющие вести неистощительное использование ЛР.

Разработанные информационные системы апробированы на данных, предоставленных Институтом географии СО РАН.

Работа выполнена при поддержке РФФИ (гранты 04−07−90 227-в, 05−07−97 201-рбайкалв, 05−07−97 204-рбайкалв) и СО РАН (грант N 104). Основные защищаемые положения.

1. Разработана информационная система для исследования состояния лесных ресурсов промышленного региона ранга области, обеспечивающая анализ набора допустимых решений ЛПР. Указанный анализ осуществляется на основе результатов параметрической идентификации математических моделей JIP, генерирования набора сценариев, расчета прогноза полученных сценариев, многокритериальной оптимизации набора сценариев и визуализации результатов в ГИС.

2. Созданы базы знаний системы параметрической идентификации моделей ДУД и «Лесные ресурсы», позволяющие создавать представления идентифицированных моделей лесных ресурсов промышленного региона на основе имеющихся баз данных распределения площадей лесов по породам и классам возраста.

3. Разработаны инструментальные средства, которые позволяют конструировать специализированные информационные системы, направленные на поддержку решений задач ЛПР, связанных с анализом состояния и перспектив использования ЛР промышленного региона.

4. Решены задачи прогнозирования ЛР Иркутской области с использованием созданной информационной системы и инструментальных средств, определены максимальные объемы неистощительных рубок.

Представление работы. Основные положения и результаты докладывались на международных, всероссийских и региональных конференциях по математике и информатике:

1. Всероссийская конференция «Математические и информационные технологии в энергетике, экономике, экологии», г. Иркутск-Байкал, 1219 июля 2003 г. Е. А. Черкашин, А. К. Чудненко. «Создание интегрированных ГИС учета и прогнозирования динамики лесных ресурсов».

2. Всероссийская конференция «Инфокоммуникационные и вычислительные технологии и системы», г. Улан-Удэ-Байкал, 5−9 августа 2003 г. И. В. Бычков, Е. А. Черкашин, А. К. Чудненко «Интегрированная ГИС учета и прогнозирования лесных ресурсов».

3. III школа-семинар молодых ученых, аспирантов и студентов г. Иркутска «Математическое моделирование и информационные технологии: управление, искусственный интеллект, прикладное программное обеспечение», Иркутск, оз. Байкал, 23−28 сентября 2003 г. Е. А. Черкашин, А. К. Чудненко. «Реализация интегрированных ГИС учета и прогнозирования динамики лесных ресурсов».

4. Научные чтения. 75-летие академика И. П. Дружинина, 10 февраля 2004, ИСЭМ СО РАН, г. Иркутск. И. Н. Владимиров, А. К. Чудненко. Прогнозирование пространственно-временной динамики лесных ресурсов Иркутской области с использованием ГИС-технологий.

5. IV Байкальская школа-семинар молодых ученых «Математическое моделирование и информационные технологии: управление, искусственный интеллект, прикладное программное обеспечение, технологии программирования». Иркутск, оз. Байкал, 2004 г. А. К. Чудненко. Прогнозирование динамики лесных ресурсов Иркутской области с использованием ГИС-технологий.

6. Байкальская Всероссийская конференция «Информационные и математические технологии», Иркутск, оз. Байкал, 2004 г. Черкашин Е. А., Чудненко А. К. Программная система представления и обработки иерархических моделей лесных ресурсов.

7. Международная конференция ИнтерКарто/ИнтерГИС 10: устойчивое развитие территорий: геоинформационное обеспечение и практический опыт. Черкашин Е. А., Чудненко А. К., Владимиров И. Н. Интеллектная геоинформационная система динамики управления древостоем в контексте задачи разработки системы поддержки принятия решений по рациональному использованию лесных ресурсов. Владивосток (Россия), Чаньчунь (КНР), 12−19 июня 2004 г.

8. Международная научная конференция «Инфокоммуникационные и вычислительные технологии в науке, технике и образовании». Чудненко А. К., Бычков И. В., Черкашин Е. А. Интеллектная геоинформационная система управления динамикой лесных ресурсов ИнГеС «Дилер», г. Ташкент, 28−30 сентября, 2004.

9. Научно-практическая конференция «Винеровские чтения». А. К. Чудненко Интеллектная геоинформационная система прогнозирования динамики лесных ресурсов. ИрГТУ, г. Иркутск, 21 октября 2004 г.

10.V школа-семинар молодых ученых «Математическое моделирование и информационные технологии: управление, искусственный интеллект, прикладное программное обеспечение, технологии программирования». Иркутск, оз. Байкал, 2004 г. А. К. Чудненко «Создание интеллектной геоинформационной системы прогнозирования динамики лесных ресурсов».

11.VI школа-семинар молодых ученых «Математическое моделирование и информационные технологии: управление, искусственный интеллект, прикладное программное обеспечение, технологии программирования». Иркутск, оз. Байкал, 2005 г. Чудненко А. К. Инструментальные средства разработки программных систем анализа древостоев.

12.VI Всероссийская конференция молодых ученых по математическому моделированию и информационным технологиям (с участием иностранных ученых), г. Кемерово, 29−31 октября 2005 г. Попова А. К. Разработка базы знаний для исследования развития лесных ресурсов.

13.VIII школа-семинар молодых ученых «Математическое моделирование и информационные технологии: управление, искусственный интеллект, прикладное программное обеспечение, технологии программирования». Улан-Удэ, оз. Байкал, 8−12 июля 2006 г. Попова А. К. Применение систем, основанных на формализованных знаниях, для исследования динамики лесных ресурсов.

14. Летний симпозиум «Научно-образовательный центр „Байкал“ -стратегия развития» 3−7 июля 2006 года, п. Большие Коты, Байкал, Россия. Попова А. К. Интеллектная ГИС прогнозирования динамики лесных ресурсов Иркутской области.

15.XII Байкальская Всероссийская конференция «Информационные и математические технологии в науке и управлении», г. Иркутск, 2007 г. Попова А. К. Инструментальное программное средство разработки СППР по рациональному использованию лесных ресурсов.

16.IX школа-семинар молодых ученых ММИТ, г. Иркутск, 2007 г. Попова А. К. База знаний СППР для прогнозирования состояния лесных ресурсов.

17.Международная конференция геоинформатика: технологии, научные проекты, г. Иркутск, 2008 г. Попова А. К. Программная система прогнозирования динамики лесных ресурсов с использованием ГИС-технологий.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 18 печатных работ [30−32, 35, 67−70, 92−96, 98−102] по списку литературы.

Благодарности. Автор благодарит к.т.н. Черкашина Е. А. за руководство диссертационной работой, а также д.г.н. Черкашина А. К., к.г.н. Владимирова И. Н. за консультации при реализации подсистемы математического моделирования JIP. Особую признательность за помощь в работе, ценные замечания при выполнении работы и постоянную поддержку автор выражает чл.-к. РАН Бычкову И.В.

Заключение

.

Автором получены следующие основные теоретические и практические результаты:

1. Обоснована актуальность разработки информационной системы для ЛПР по рациональному использованию лесных ресурсов. Определены основные направления совершенствования реализованных ранее технологий исследования JIP.

2. Разработана методика конструирования информационной системы, основанная на комплексном подходе, включающем этапы идентификации математических моделей лесных ресурсов, расчета прогноза динамики, а также анализа критериев компьютерного моделирования.

3. Реализованы модели динамики JIP «Динамика управления древостоем» и «Лесные ресурсы» и подсистема их параметрической идентификации.

4. Реализовано задание сценариев использования лесных ресурсов на основе различных комбинаций параметров модели, многокритериальная оптимизация рассчитанных сценариев по набору критериев.

5. Созданы инструментальные средства, которые позволяют конструировать специализированные информационные системы, направленные на поддержку решений задач ЛПР, связанных с анализом состояния и перспектив использования ЛР промышленного региона.

6. Информационная система и инструментальные средства апробированы в задачах прогнозирования ЛР Иркутской области, определены объемы рубок, позволяющие вести неистощительное использование ЛР.

В дальнейшем предполагается развивать ИС в направлении разработки программных технологий логико-математического моделирования динамики JIP в рамках реализации заданной политики заготовки ДР. Основу программных технологий будут формировать технологии формального описания правил принятия решения об уровне заготовки JXP в заданные периоды времени, подсистемы параметрической идентификации математических моделей ЛР для заданного класса задач и масштаба исследуемой геосистемы, системы численных расчетов получаемых моделей и оценки значений критериев, подсистемы многокритериальной оптимизации получаемых решений, системы визуализации результатов анализа.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Botkin D.B., J.F. Janak, and Ж. Wallis. Rationale, limitations and assumtions of a Northeastern Forest Growth Simulator. IBM J. Research Development 16, 1972. Pp. 101−116.
  2. Botkin D.B., J.F. Janak, and JR. Wallis. Some ecological consequences of a computer model of forest growth. J. Ecol., 60, 1972. Pp. 849−872.
  3. Bouille F. Making expert systems work in geographic information systems// Proc. 13-th Int. Cartogr. conf.- Morelia.- 1988.- V.I.- P.109−122.
  4. Bugmann H.K.M. A simplified forest model to study species composition along climate gradients. Ecology, 1996, 77. — P. 2055−2074.
  5. Connor D.J., Tunstall B.R. and Van den Driessche R. An analysis of photosynthetic response in a brigalow forest. Photosynthetica 5, 1971. Pp. 218−25.
  6. Dixon, Gary E. сотр. 2002. Essential FVS: A user’s guide to the Forest Vegetation Simulator. Internal Rep. Fort Collins, CO: U. S. Department of Agriculture, Forest Service, Forest Management Service Center. 209p.
  7. Estes J.E., Sailer C.H., Tinney L.R. Applications of artificial intelligence techniques to remote sensing// The Profes. Geogr.-1986.- V.-38.-№ 2. P. 133 141.
  8. Fedra K., Winkelbauer L., Pantulu V.R. Expert Systems for Environmental Screening //RR-91−19 November 1991, International Institute for Applied Systems Analysis.- Laxenburg, Austria.- 170 p.
  9. Fischlin, A., H. Bugmann, and D. Gyalistras. Sensitivity of a forest ecosystem model to climate parameterization schemes. Environmental Pollution 87, 1995. Pp. 267−282.
  10. Fisher P.F., MacKanessW.A., Peacegood G.D., Wihanson G.G. Artificial intelligence and expert systems in geodata processing// Progr. Phys. Gejgr.-1988.- V.12.- № 3. Pp.371−388.
  11. Forest Vegetation Simulator (FVS) Электронный ресурс./ USDA Forest Service, Forest Management Service Center. Электрон, дан. — Режим доступа: http://www.fs.fed.us/fmsc/fvs/index.shtml, свободный.
  12. Horn Н. S. Markovian properties of forest succession // Ecology and Evolution of Communities. (Eds. M. Cody & J. Diamond). Cambridge, MA, Belknap, 1975.-Pp. 196−211.
  13. Horn H. S. Some causes of variety in patterns of forest succession // Forest Succession: Concepts and Applications. (Eds. D. C. West, H. H. Shugart, D. B. Botkin). N.Y., Springer-Verlag, 1991. — P. 24−35.
  14. L. M., Williams J. S., & Frayer W. E. A Markov model for stand projection. Forest Science, 19, 1973. Pp. 303−314.
  15. Robinson V.B., FranK A.U. Expert systems for geographic information systems// Photogramm. Eng. and Remote Sens.- 1987.- V.53.- № 10.- P. 14 351 441.
  16. Rudra A. Farm Size and Yield per Acre. Economic and Political Weekly 3(1), 1968.-Pp. 23−34.
  17. Shugart H. H. A Theory of Forest Dynamics. The Ecological Implications of Forest Succession Models. -N.Y., Springer, 1984. p. 278.
  18. Urban D.L., Harmon M.E., Halpern C.B. Potential response of Pacific Northwestern forests to climatic change, effects of stand age and initial composition Climatic Change, 1993, vol. 23. — P. 247−266.
  19. Van den Driessche R., Connor D.J. and Tunstall B.R. Photosynthetic response of brigalow to irradiance, temperature and water potential. Photosynthetica № 5, 1971. Pp.13−27.
  20. A.C. Математические модели и методы в лесном хозяйстве. Л.: Изд-во ЛТА, 1988. 88 с.
  21. А.В., Рыжкова В. А. Оценка и моделирование динамики южнотаежных сосняков Средней Сибири. Лесоведение, 2001, № 1. — С. 3−12.
  22. . А., Барышников Ю. М., Борзенко В. И., Кемпнер Л. М. Многокритериальная оптимизация: Математические аспекты. — М.: Наука, 1989.- 128 с.
  23. Н.Л., Кевхишвили А. Г. Экспертные системы в географических исследованиях//Изв.ВГО. 1989. — Т.121.- вып.1.- С.3−10.
  24. И. Язык программирования Пролог для искусственного интеллекта. М: Мир, 1990. 530 с.
  25. А.С. Искусственный интеллект в картографии// Состояние и перспективы развития геодезии и картографии. М., 1986.- С.95−102.
  26. Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. — СПб.: Питер, 2000. 384 с.
  27. Геловани B. JL, Башлыков А. А., Бритков В. Б., Вязилов Е. Д. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в нештатных ситуациях с использованием информации о состоянии природной среды. М.: Эдиториал УРСС, 2001. — 304 с.
  28. Геоинформатика/ А. Д. Иванников, В. П Кулагин, А. Н. Тихонов, В. Я. Цветков. -М.: МАКС Пресс, 2001. 349 с.
  29. Ф. Люгер, Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем, М: Вильяме, 2005. 864 с.
  30. Ю. А., Травкин С. И., Якимец В. Н. Многокритериальные модели формирования и выбора вариантов систем. — М.: Наука, 1986. — 295 с.
  31. В.М. Введение в анализ, синтез и моделирование систем. М.: — БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. 244 с.
  32. Н.Н. Численные методы. М.: Наука, 1978. 512 с.
  33. А.Н. Прогнозное биогеографическое картографирование: региональный аспект. М.: Наука, 1985. 104 с.
  34. Н.В., Капралов Е. Г. Введение в ГИС. Учебное пособие. Изд. 2-е исправленное и дополненное. М.: ООО «Библион», 1997 160 с.
  35. Ю.К. Общая геоинформатика. М.: СП «Дата+», 1998. -118 с.
  36. А.В., Тикунов B.C. Геоинформатика. М.: Картгеоцентр Геодезиздат, 1993. 213 с.
  37. Н., Иванов П. Продукты для интеллектуального анализа данных// ComputerWeek-Москва. 1997. — № 14−15. — С. 32−39.
  38. К., Кулль О. Динамическое моделирование роста деревьев. Таллин: Валгус, 1989. 232 с.
  39. Ландшафтно-интерпретационное картографирование. Под ред. А. К. Черкашина. Новосибирск, Наука, 2005. — 423 с.
  40. О.И., Петровский А. В. Системы поддержки принятия решений. Современное состояние и перспективы их развития. // Итоги науки и техники. Серия Техническая кибернетика. Т.21. М.: ВИНИТИ, 1987. -с.131−164.
  41. ЛесИС Электронный ресурс./ ООО «ЛесИС». Электрон, дан. -Режим доступа: http://www.lesis.ru/, свободный.
  42. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта: Пер. с франц. — М.: Мир, 1991.-568 с.
  43. Математическое моделирование / Под ред. А. Н. Тихонова, В. А. Садовничего и др. М.: Изд-во МГУ, 1993. 260 с.
  44. Э. Введение в математическую логику: Пер. с англ. М. Наука, Изд.2, 1976. 320 с.
  45. Н. Н. Математические задачи системного анализа. — М.: Наука, 1981.-488 с.
  46. Н.Н. Системный анализ динамических процессов биосферы // Вестник АН СССР, № 1, 1979. С.97−108.
  47. Н.Н., Крапивин В. Ф., Свирежев Ю. М., Тарко A.M. На пути к построению модели динамических процессов в биосфере. //Вестник АН СССР. 1979. № 10. С. 88−104.
  48. А.И., Черкашин А. К. Модель пространственной и возрастной структуры леса //Модели управления природными ресурсами. М.: Наука, 1981. С. 231−243.
  49. Наставление по рубкам ухода в лесах Восточной Сибири. М., 1994. 120 с.
  50. С.Г. Приобретение знаний интеллектуальными системами. М.: Наука, 1997.- 112 с.
  51. Оя Т. Модели развития древостоя. Таллин: АН ЭстССР, 1985. 60 с.
  52. П.Джексон. Введение в экспертные системы, М: Вильяме, 2001. 624 стр., ил.
  53. В. В., Ногин В. Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. — М.: Наука, 1982. 256 с.
  54. Э.В. Экспертные системы. М: Наука, 1987. 288 с.
  55. А.К. Применение систем, основанных на формализованных знаниях, для исследования динамики лесных ресурсов. Материалы VIII школы-семинара молодых ученых / ИДСТУ СО РАН, 2006. с. 149−152.
  56. Правила рубок главного пользования в лесах Восточной Сибири. М., 1994. 40с.
  57. В. В. Сложный анализ данных большого объема: новые перспективы компьютеризации // СУБД. 1996. — № 4. — С. 71−83.
  58. С. Рассел, П. Норвиг. Искусственный интеллект: современный подход. М: Вильяме, 2007. 1424 с.
  59. А.А., Михайлов А. П. Математическое моделирование. М.: Физматлит, 1997. — 320 с.
  60. А. А. Концепция построения и реализации информационных систем, ориентированных на анализ данных // СУБД. 1996. — № 4. — С. 55−70.
  61. С.Н., Тикунов B.C. Автоматизация в тематической картографии. М.: МГУ, 1984. — 112с.
  62. B.C. Математические методы обработки результатов измерений. СПб: Политехника, 2001. — 240 с.
  63. В.Б. Введение в учение о геосистемах. Новосибирск: Наука, 1978.-320 с.
  64. B.C. Исследования по искусственному интеллекту и экспертные системы в географии// Вестн. Моск. ун-та. Сер. Геогр.- 1989.-№ 6.- С.3−9.
  65. X. Кормен, Чарльз И. Лейзерсон, Рональд Л. Ривест, Клиффорд Штайн Алгоритмы: построение и анализ. М: Вильяме, 2006. 1296 с.
  66. Л.И., Плотников П. В. Основы численных методов: Учебное пособие. 2-е изд., перераб. и доп. — М.: ФИЗМАТЛИТ, 2002. — 304 с.
  67. Д. Искусственный интеллект. М.: Мир, 1978. 558 с.
  68. Г. Ф. Биогеофизическая теория и прогноз самоизреживания леса. М.: Изд-во АН СССР, 1955. 87 с.
  69. Г. Ф. Основы физики биосферы. Л.: Гидрометеоиздат, 1966. -300 с.
  70. Хортон A. Java 2 JDK 1.3 (в двух томах). М.: «Лори», 2002. — 1024 с.
  71. В.Я. Геоинформационные системы и технологии. Серия «Диалог с компьютером». М.: Финансы и статистика, 1998. — 286 е., ил.
  72. Ч., Ли Р., Математическая логика и автоматическое доказательство теорем. М.: Наука, 1983. 360 с.
  73. А.К. Модель динамики лесонасаждений лесхоза и ее применение для решения прогнозных задач// Планирование и прогнозирование природно-экономических систем. Новосибирск: Изд-во Наука, Сибирское отделение, 1984. — С. 69−81
  74. А.К. Полисистемный анализ и синтез. Приложение в географии. Новосибирск: Наука, 1997. — 502 с.
  75. А.К. Прогноз пространственной и временной динамики лесов таежного ландшафта // Динамика эколого-экономических систем. -Новосибирск: Наука, 1981. С. 107−111.
  76. А.К. Расширяющийся комплекс частных моделей. Лес // Системные исследования взаимодействия природы и хозяйства региона. Иркутск: Изд-во Иркут. Ун-та, 1986. — С. 71−77.
  77. А.К. Система математических моделей леса // Планирование и прогнозирование природно-экономических систем. Новосибирск: Наука, 1984. — С. 46−57.
  78. И.Г. Методы принятия решений. — СПб.: БХВ-Петербург, 2005. — 416 с, ил.
  79. А.К., Хмельнов А. Е. Один подход к преобразованию условных знаков при обмене данными между ГИС. Омский научный вестник, № 4(25). ОмГТУ, 2003 г. — С.238−240.
  80. С.И. Базовая модель динамики многовидового разновозрастного лесного ценоза // В науч. тр. МЛТИ. 1992. Вып. 248. -С. 147−179.
  81. С.И. Моделирование динамики многовидовых разновозрастных лесных ценозов // Журн. Общ. биол. Т. 59 N 4, 1998. -С. 363−376.
  82. С.И., Сысуев В. В., Паленова М. М., Бредихин М. А., Коротков В. Н. Моделирование динамики древостоев с учетом лесохозяйственного воздействия / Труды VII ежегодной конференция МАИБЛ. Устойчивое развитие бореальных лесов. М. 1997. С. 184−190.
  83. Л.В. Способы аналитической обработки данных для поддержки принятия решений // СУБД. 1998. — № 4−5. — с. 23−37.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!