RUDN Journal of Engineering ResearchRUDN Journal of Engineering ResearchВестник Российского университета дружбы народов. Серия: Инженерные исследования2312-81432312-8151Peoples’ Friendship University of Russia named after Patrice Lumumba (RUDN University)4308910.22363/2312-8143-2024-25-4-357-367EYCBZWArticlesСтатьиResearch ArticleExpert Decision Support System in the Field of ConstructionЭкспертная система поддержки принятия решений в области строительстваhttps://orcid.org/0009-0006-0211-808XMerkulovAlexander A.МеркуловАлександр Александрович

Postgraduate student of the Department of Mechanics and Control Processes, Academy of Engineering

аспирант кафедры механики и процессов управления, инженерная академия

amerkulov@levelgroup.ruRUDN UniversityРоссийский университет дружбы народов15122024254VOL 25, NO4 (2024)ТОМ 25, №4 (2024)35736702032025Copyright ©; 2024, Merkulov A.A.Copyright ©; 2024, Меркулов А.А.2024Merkulov A.A.Меркулов А.А.https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/legalcodehttps://journals.rudn.ru/engineering-researches/article/view/43089

Methods of building a multidisciplinary expert decision support system in the field of construction have been developed. The architectural solution underlying the study is based on the theory of fuzzy sets. Software approaches to the design of specialized expert systems are considered, as well as the tasks solved by the decision support system at the stage of preparing an object for construction. The purpose of the study is to develop the architecture of an expert system consisting of logical inference systems and a set of interconnected fuzzy expert modules of the knowledge base. The objective of the research is to develop a generalized algorithm for the functioning of the expert system, the architecture of the knowledge base and a prototype of the software implementation of the expert system. As a result of the research, two software products have been developed in Python and a prototype in Matlab. Examples of interfaces and program code of the developed expert decision support system in the field of construction are given.

Разработаны методы построения многопрофильной экспертной системы поддержки принятия решений в области строительства. Положенное в основу исследования архитектурное решение выстроено на теории нечетких множеств. Рассмотрены программные подходы к проектированию специализированных экспертных систем, а также задачи, решаемые системой поддержки принятия решений на этапе подготовки объекта к строительству. Цель исследования - разработка архитектуры экспертной системы, состоящей из систем логического вывода и набора взаимосвязанных нечетких экспертных модулей базы знаний. Задача исследования - разработка обобщённого алгоритма функционирования экспертной системы, архитектуры базы знаний и прототипа программной реализации экспертной системы. В результате проведенного исследования разработаны два программных продукта на языке Python и прототип на языке Matlab. Приведены примеры интерфейсов и программного кода разработанной экспертной системы поддержки принятия решений в области строительства.

multi-module architectureintelligent information systemsfuzzy logicмногомодульная архитектураинтеллектуальные информационные системынечеткая логикаSotnikova KN, Kolosova NV, Drapalyuk RA. Model-ing of a hybrid expert system for the design of “Green building” buildings. Engineering systems and structures. 2012;(2):105–113. (In Russ.) EDN: PCGGMNСотникова К.Н., Колосова Н.В., Драпалюк Р.А. Моделирование гибридной экспертной системы для проектирования зданий «зеленого строительства» // Инженерные системы и сооружения. 2012. № 2. С. 105-113. EDN: PCGGMNTur VV, Yalovaya YS. Fuzzy logic — based expert system for assessment of existing concrete structures. Construction of Unique Buildings and Structures. 20196(81):7–17. http://doi.org/10.18720/CUBS.81.1Tur V.V., Yalovaya Y.S. Fuzzy logic - based expert system for assessment of existing concrete structures // Construction of Unique Buildings and Structures. 2019. No. 6 (81). P. 7-17. http://doi.org/10.18720/CUBS.81.1Sergienko MA. Development of fuzzy expert systems using FuzzyCLIPS. Proceedings of the International Scientific Conference Actual problems of applied mathematics, com-puter Science and Mechanics. Voronezh, December 17–19, 2018. Voronezh: Scientific research publications Publ.; P. 323–325. (In Russ.) EDN: YYJUQHСергиенко М.А. Разработка нечетких экспертных систем с помощью FuzzyCLIPS // Актуальные проблемы прикладной математики, информатики и механики : сборник трудов Международной научной конференции. Воронеж, 17-19 декабря 2018 года. Воронеж : Изд-во «Научно-исследовательские публикации», 2019. С. 323-325. EDN: YYJUQHKashevarova GG, Tonkov YuL, Fursov MN. Fuzzy expert system for diagnosing damage to building structures. Bulletin of the Volga regional branch of the russian Academy of architecture and building sciences. 2014(17):167–173. (In Russ.) EDN: VXPZWNКашеварова Г.Г., Тонков Ю.Л., Фурсов М.Н. Нечеткая экспертная система диагностики повреждений строительных конструкций // Вестник Волжского регионального отделения Российской академии архитектуры и строительных наук. 2014. № 17. С. 167-173. EDN: VXPZWNSotnikova KN, Kolosova NV, Tolmachev AP. Expert decision-making system for the reconstruction of buildings taking into account the principles of “Green construction”. Engineering systems and structures. 2012;(1):98–105. (In Russ.) EDN: OUIBVFСотникова К.Н., Колосова Н.В., Толмачев А.П. Экспертная система принятия решений для реконструкции зданий с учетом принципов «зеленого строительства» // Инженерные системы и сооружения. 2012. № 1. С. 98-105. EDN: OUIBVFKashevarova GG, Drozdov KD. Expert systems based on fuzzy logic in construction. Modern technologies in con-struction. Theory and practice. 2019;1:268–273. (In Russ.) EDN: VOISNRКашеварова Г.Г., Дроздов К.Д. Экспертные системы на базе нечеткой логики в строительстве // Современные технологии в строительстве. Теория и практика. 2019. Т. 1. С. 268-273. EDN: VOISNRChesalin AN, Grodzensky SYa, Van Ty F, Nilov MYu, Agafonov AN. Technology for risk assessment at product lifecycle stages using fuzzy logic. Russian Technological Journal. 2020;8(6):167–183. (In Russ.) http://doi.org/10.32362/2500-316X-2020-8-6-167-183Чесалин А.Н., Гродзенский С.Я., Ван Ты Ф., Нилов М.Ю., Агафонов А.Н. Технология оценки рисков на этапах жизненного цикла продукции с использованием нечеткой логики // Russian Technological Journal. 2020. Т. 8. № 6. С. 167-183. http://doi.org/10.32362/2500-316X-2020-8-6-167-183Ens ES. Making management decisions in a busi-ness environment based on fuzzy logic methods, expert systems. Proceedings of the International Scientific and Practical Conference Theoretical and applied scientific research: problems and solutions. Yekaterinburg, October 10, 2020. Yekaterinburg: NOO “Professional science”. p. 35–46. (In Russ.) EDN: ASNOCPЭнс Е.С. Принятие управленческих решений в бизнес-среде на основе методов нечеткой логики, экспертных систем // Теоретические и прикладные науч-ные исследования : проблемы и пути их решения : сбор-ник научных трудов Международной научно-практи-ческой конференции. Екатеринбург, 10 октября 2020 г. Екатеринбург : НОО «Профессиональная наука», 2020. С. 35-46. EDN: ASNOCPSavchenko D.V., Reznikova K.M., Smyshlyaeva A.A. Fuzzy logic and fuzzy information technology. Waste and resources. 2021;8(1):10. (In Russ.) http://doi.org/10.15862/10ECOR121Савченко Д.В., Резникова К.М., Смышляева А.А. Нечеткая логика и нечеткие информационные технологии // Отходы и ресурсы. 2021. Т. 8. № 1. С. 10. http://doi.org/10.15862/10ECOR121Lyapko AM, Kurochkin AV. Library for creating expert systems based on fuzzy inference algorithms in TypeScript. Minsk. 2020. (In Russ.)Ляпко А.М., Курочкин А.В. Библиотека для создания экспертных систем на базе алгоритмов нечеткого вывода на языке TypeScript. Минск. 2020. 79 с.Tonkov YuL. Mathematical models for the iden-tification of the category of technical condition of building structures based on fuzzy logic: Dis. candidate of Technical Sciences. Perm National Research Polytechnic University, 2018. 208 с. (In Russ.) EDN: EQBLJSТонков Ю.Л. Математические модели для иден-тификации категории технического состояния строи-тельных конструкций на основе нечеткой логики: Дис. канд. технич. наук. Пермский национальный исследовательский политехнический университет. 2018. 208 с. EDN: EQBLJSBalmaganbetova FT. Theory of fuzzy sets in modern science. Almanac of World Science. 2019;(7):5–6. (In Russ.) EDN: KEWNTSБалмаганбетова Ф.Т. Теория нечетких множеств в современной науке // Альманах мировой науки. 2019. № 7. С. 5-6. EDN: KEWNTSBakaev V, Blagov A. The research of approaches to create self-learning expert systems with fuzzy logic. Proceedings of the V International Conference and Youth School of Information Technology and Nanotechnology. Samara, May 21–24, 2019. Vol. 4. Samara: Novaya texnika Publ.; 2019. p. 867–871. (In Russ.) EDN: YHKERCБакаев В.А., Благов А.В. Исследование подходов к построению самообучающихся экспертных систем с нечеткой логикой // Информационные технологии и нанотехнологии: сборник трудов V Международной конференции и молодежной школы. Самара, 21-24 мая 2019 года. Самара : Новая техника, 2019. Т. 4. С. 867-871. EDN: YHKERCNabokin AA, Matveev MG. Development of an expert system shell based on fuzzy logic // Proceedings of the student scientific papers of the Faculty of Computer Science at VSU. Voronezh, 2019. Р. 139–145. (In Russ.) EDN: QMBBSXНабокин А.А., Матвеев М.Г. Разработка оболочки экспертной системы на основе нечеткой логики // Сборник студенческих научных работ факультета компьютерных наук ВГУ. Воронеж, 2019. С. 139-145. EDN: QMBBSXKhramov V.Iu., Molchanov A.N., Zinkevich G.V. The integrated expert system shell with a fuzzy logic. Energy — the XXI century. 2019;(4):61–69. (In Russ.) EDN: OHKOSXХрамов В.Ю., Молчанов А.Н., Зинькевич Г.В. Оболочка интегрированной экспертной системы с нечеткой логикой // Энергия-XXI век. 2019. № 4. С. 61-69. EDN: OHKOSXVarlamov OO. Overview of 18 mivar expert systems created on mogan base. News of the Kabardino-Balkarian scientific center of RAS. 2021;3(101):5–20. (In Russ.) http://doi.org/10.35330/1991-6639-2021-3-101-5-20Варламов О. Обзор 18 миварных экспертных систем, созданных на основе MOGAN // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2021. № 3 (101). С. 5-20. http://doi.org/10.35330/1991-6639-2021-3-101-5-20Kiseleva EA, Kraeva AA, Savinova YS. Review of fuzzy logic in management. International journal of applied sciences and technology Integral. 2019. № 3. С. 401–405. (In Russ.) EDN: WHWWVTКиселева Э.А., Краева А.А., Савинова Ю.С. Обзор нечеткой логики в управлении // Международный журнал прикладных наук и технологий Integral. 2019. № 3. С. 401-405. EDN: WHWWVTKulmamirov SA, Rakhimberdin DR. Possibilities of the theory of fuzzy logic in risk analysis of information security systems. Synergy of sciences. 2020;54:817–831. (In Russ.) EDN: WTMRZPКульмамиров С.А., Рахимбердин Д.Р. Возможности теории нечеткой логики при анализе рисков систем информационной безопасности // Синергия наук. 2020. № 54. С. 817-831. EDN: WTMRZP