Оцінювання планування підземної інфраструктури великих міст на основі когнітивного моделювання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorСавченко, Ілля Олександрович
dc.contributor.advisorПанкратова, Н. Д.
dc.contributor.authorМусієнко, Данило Ігорович
dc.date.accessioned2026-08-28T13:12:11Z
dc.date.available2026-08-28T13:12:11Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractМусієнко Д.І. Оцінювання планування підземної інфраструктури великих міст на основі когнітивного моделювання — Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 124 – Системний аналіз (12 – Інформаційні технології). – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2026. У дисертаційній роботі вирішено актуальну наукову задачу розробки методології оцінювання планування підземної інфраструктури великих міст на основі когнітивного моделювання в умовах невизначеності. Дослідження проблеми планування підземного простору є актуальним в контексті глобальної урбанізації, оскільки концентрація населення у великих містах вимагає активного освоєння підземного простору для розміщення транспортної, комунальної та інженерної інфраструктури. Складність геологічних умов, множинність факторів ризику та наявність різних типів невизначеності ускладнюють прийняття обґрунтованих рішень щодо планування підземних споруд. Особливої актуальності набуває проблема оцінювання планування підземної інфраструктури для міста Києва, де складні інженерно-геологічні умови правобережної частини, наявність зсувонебезпечних територій та ризики воєнного характеру створюють додаткові виклики для прийняття рішень. Існуючі методи аналізу не дозволяють у повній мірі врахувати багатофакторність та взаємозалежність ризиків підземного будівництва. Необхідність системного підходу до аналізу взаємозв’язків між факторами ризику та підтримки прийняття рішень в умовах невизначеності обумовлює актуальність розробки відповідної методології на основі когнітивного моделювання. Метою дослідження є розробка методології оцінювання планування підземної інфраструктури великих міст на основі когнітивного моделювання в умовах невизначеності. Для досягнення поставленої мети вирішено такі завдання: проведено аналіз світового досвіду планування підземного простору; розроблено теоретичні основи когнітивного моделювання складних систем; запропоновано методи структурного аналізу когнітивних карт на основі симпліціального аналізу та аналізу спільнот; здійснено практичне застосування розробленої методології на прикладі м. Києва з проведенням сценарного моделювання для підтримки прийняття рішень щодо доцільності будівництва тунельних конструкцій. Дослідження складається з чотирьох розділів, в яких послідовно проаналізовано світовий досвід планування підземного простору, розроблено теоретичні основи когнітивного моделювання складних систем, запропоновано методи структурного аналізу когнітивних карт та продемонстровано практичне застосування методології на прикладі м. Києва. У першому розділі проведено комплексний аналіз сучасного стану планування та розвитку підземної інфраструктури мегаполісів. Систематизовано світовий досвід планування підземного простору на прикладі Китаю, Німеччини, Фінляндії та Індії. Проаналізовано вплив геологічного середовища на підземне будівництво, включаючи характеристики ґрунтових масивів, гідрогеологічні умови та тектонічну активність. Досліджено природу та джерела невизначеності при плануванні підземних споруд, зокрема виділено параметричну невизначеність, структурну невизначеність та невизначеність, пов’язану з неповнотою знань про геологічне середовище. Обґрунтовано необхідність застосування когнітивного моделювання для аналізу складних систем факторів в умовах невизначеності, що зумовлена обмеженістю кількісних даних та суб’єктивністю експертних оцінок. У другому розділі розглянуто теоретичні методологічні основи когнітивного моделювання складних систем. Обґрунтовано застосування двоетапного підходу, що включає процес передбачення та когнітивне моделювання. Наведено формальне визначення когнітивної карти як знаково-орієнтованого графа та функціонального графа, як його розширення. Визначено етапи розробки когнітивної моделі: побудова когнітивної карти, обґрунтування структурної стійкості, обґрунтування чисельної стійкості, симпліціальний аналіз та аналіз модулярності. Розглянуто методи аналізу структурної стійкості на основі дослідження циклів позитивного та негативного зворотного зв’язку. Розглянуто методи аналізу чисельноїї стійкості когнітивної карти на основі критерію Ляпунова та зв’язок власних чисел матриці суміжності з характером динамічної поведінки системи. Описано процедуру приведення когнітивної моделі до стійкого стану шляхом коригування вагових коефіцієнтів зв’язків. Описано модель імпульсного процесу для когнітивного моделювання, яка дозволяє відстежувати розповсюдження збурень по вершинах когнітивної карти у дискретному часі. Представлено методологію сценарного аналізу, що дозволяє оцінювати реакцію системи на різні типи зовнішніх впливів шляхом задання початкових імпульсів у відповідних вершинах когнітивної карти та спостереження за динамікою зміни значень цільових концептів. У третьому розділі розроблено методи структурного аналізу когнітивних карт на основі симпліціального аналізу та аналізу спільнот. Представлено теоретичні основи симпліціального аналізу, включаючи поняття симплексів, симпліціальних комплексів, q-зв’язності та ексцентриситету. Показано, що ці інструменти дозволяють оцінити багатовимірну структуру зв’язків у когнітивній карті та виявити ізольовані або слабо інтегровані елементи системи. Детально описано алгоритми виявлення спільнот: Greedy Modularity, Walktrap, Louvain, Leiden та Leiden CPM з аналізом їх обчислювальної складності та особливостей застосування. Обґрунтовано застосування аналізу спільнот для обґрунтування кількісних вагових характеристик когнітивної карти, виявлення функціональних підсистем та сприяння досягненню структурної стійкості моделі. Проведено порівняльний аналіз алгоритмів виявлення спільнот за критеріями модулярності та внутрішньої щільності, що дозволяє обрати найбільш адекватний метод для конкретної когнітивної карти. У четвертому розділі проведено практичне застосування розробленої методології для оцінювання планування підземної інфраструктури м. Києва. Проаналізовано стратегічні плани розвитку підземної інфраструктури міста, зокрема генеральний план розвитку м. Києва, який передбачає будівництво мережі тунелів для вирішення транспортних та інфраструктурних проблем. Систематизовано інженерно-геологічні та структурно-функціональні фактори, що впливають на підземне будівництво, включаючи характеристики ґрунтів, глибину залягання підземних вод, наявність карстових порожнин та техногенне навантаження від існуючої забудови. Класифіковано ризики підземного будівництва, включаючи природні, техногенні ризики та ризики воєнного характеру, що є особливо актуальним для сучасних умов України. Побудовано когнітивні карти двох тунелів: тунелю 1 (що проходить під Ботанічним садом НАН України від Наддніпровського шосе до вулиці Саперно-Слобідської) та тунелю 5 (що проходить через р. Дніпро від площі Перемоги до Броварського проспекту). Когнітивні карти включають концепти, що описують геологічні, конструктивні, екологічні та безпекові аспекти тунельних конструкцій, а також зв’язки між ними, що відображають причиннонаслідкові залежності. Застосовано методи симпліціального аналізу для обґрунтування структурної цілісності когнітивних карт. Побудовано примальні та дуальні симпліціальні комплекси, проведено q-аналіз та обчислено структурні Q-вектори. Вперше проведено аналіз ексцентриситетів вершин когнітивної карти підземної інфраструктури. Виявлено, що вихідні когнітивні карти мають вершини з ексцентриситетом ∞, що свідчить про структурну нецілісність та обмеження керованості системи. Вперше застосовано методи пошуку та аналізу спільнот до когнітивних карт підземної інфраструктури. Обчислено модулярність та внутрішню щільність спільнот. Метод Leiden CPM дозволив ідентифікувати вершини, видалення яких підвищує внутрішню щільність спільнот. На основі результатів симпліціального аналізу та аналізу спільнот проведено перебудову когнітивних карт тунелів 1 і 5. Після перебудови усі вершини симпліціальних комплексів мають скінченні значення ексцентриситету, що підтверджує структурну цілісність нових когнітивних карт. Побудовано когнітивні моделі тунелів шляхом приведення когнітивних карт до структурної та чисельної стійкості. Проведено сценарне моделювання для чотирьох типів загроз: терористична атака, реалізація техногенних загроз, зсуви порід та сейсмічні загрози. Порівняльний аналіз показав, що тунель 5 є більш стійким до всіх досліджуваних загроз, окрім терористичних, тоді як тунель 1 є більш вразливим до техногенних і природних загроз та має більший вплив на наслідки для навколишнього середовища у випадку реалізації загроз. Встановлено, що тунель 5 потребує дещо більшого часу на відновлення, що обґрунтовується довжиною та складністю локації тунелю. Результати сценарного моделювання надають інформаційну підтримку для прийняття рішень щодо доцільності побудови тунельної конструкції. Результати дисертаційного дослідження мають наукову та практичну цінність для планування та оцінювання підземної інфраструктури великих міст. Наукова новизна полягає у тому, що вперше застосовано методи симпліціального аналізу та аналізу спільнот до когнітивних карт підземної інфраструктури, що дозволило виявити структурні недоліки когнітивних карт та обґрунтувати їх перебудову. Набуло подальшого розвитку застосування методу Leiden CPM для ідентифікації вершин когнітивної карти, що потребують додаткових зв’язків для підвищення внутрішньої щільності спільнот. Розроблена методологія забезпечує системний підхід до аналізу складних взаємозв’язків між факторами ризику при оцінюванні планування підземної інфраструктури. Запропоновані методи симпліціального аналізу та аналізу спільнот дозволяють обґрунтовувати структурну цілісність когнітивних карт та виявляти невірні дані у кількісних вагових характеристиках. Практична цінність роботи полягає у можливості застосування розробленої методології для оцінювання планування конкретних об’єктів підземної інфраструктури, порівняння альтернативних варіантів будівництва та формування рекомендацій щодо зниження ризиків. Методологія може бути адаптована для оцінювання планування інших типів складних інфраструктурних об’єктів. Результати сценарного моделювання надають інформаційну підтримку для прийняття рішень в умовах невизначеності щодо доцільності побудови тунельної конструкції та порівняльного аналізу альтернативних сценаріїв будівництва.
dc.description.abstractotherMusiienko D.I. Assessment of underground infrastructure planning in megacities based on cognitive modeling – Qualifying scientific work. Manuscript. Thesis for a Doctor of Philosophy degree in specialty 124 – System Analysis (12 – Information Technologies). – National Technical University of Ukraine “Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute”, Kyiv, 2026. The dissertation solves the relevant scientific problem of developing a methodology for evaluating the planning of underground infrastructure in large cities based on cognitive modeling under uncertainty. The problem of underground space planning is relevant in the context of global urbanization, as population concentration in large cities requires active development of underground space for transportation, utility, and engineering infrastructure. The complexity of geological conditions, multiplicity of risk factors, and presence of various types of uncertainty complicate informed decision-making regarding underground structure planning. The problem of evaluating underground infrastructure planning is particularly relevant for the city of Kyiv, where complex engineering-geological conditions of the right-bank area, the presence of landslide-prone territories, and military-related risks create additional challenges for decision-making. Existing analysis methods do not fully account for the multifactorial nature and interdependence of underground construction risks. The need for a systematic approach to analyzing relationships between risk factors and supporting decision-making under uncertainty necessitates the development of an appropriate methodology based on cognitive modeling. The aim of the research is to develop a methodology for evaluating the planning of underground infrastructure in large cities based on cognitive modeling. To achieve this aim, the following tasks were solved: analysis of international experience in underground space planning was conducted; theoretical foundations for cognitive modeling of complex systems were developed; methods for structural analysis of cognitive maps based on simplicial analysis and community detection were proposed; practical application of the developed methodology was carried out using Kyiv as a case study, including scenario modeling for decision support regarding the feasibility of tunnel construction. The study consists of four chapters that sequentially analyze international experience in underground space planning, develop theoretical foundations for cognitive modeling of complex systems, propose methods for structural analysis of cognitive maps, and demonstrate practical application of the methodology using Kyiv as a case study. The first chapter presents a comprehensive analysis of the current state of planning and development of underground infrastructure in megacities. International experience in underground space planning is systematized using examples from China, Germany, Finland, and India. Common trends in underground infrastructure development are identified: integration of underground planning into urban regulatory systems, development of normative and legal frameworks, application of digital technologies, and increased attention to risk management. The influence of geological environment on underground construction is analyzed, including characteristics of soil masses, hydrogeological conditions, and tectonic activity. The nature and sources of uncertainty in underground structure planning are investigated, specifically parametric uncertainty, structural uncertainty, and uncertainty related to incomplete knowledge of the geological environment. The necessity of applying cognitive modeling for analyzing complex factor systems under uncertainty is justified, driven by the limited availability of quantitative data and the subjectivity of expert assessments. The second chapter represents the theoretical and methodological foundations of cognitive modeling for complex systems. The application of a two-stage approach comprising the foresight process and cognitive modeling is substantiated. A formal definition of cognitive map as a signed directed graph and functional graph as its extension is provided. The stages of cognitive model development are defined: construction of cognitive map, justification of structural stability, justification of numerical stability, simplicial analysis, and modularity analysis. Methods for analyzing structural stability based on investigation of positive and negative feedback cycles are considered. Methods for analyzing numerical stability of cognitive maps based on Lyapunov criterion and the relationship between eigenvalues of the adjacency matrix and the nature of system dynamic behavior are examined. The procedure for bringing a cognitive model to a stable state by adjusting the weight coefficients of connections is described. The impulse process model for cognitive modeling is described, which allows tracking the propagation of perturbations across cognitive map vertices in discrete time. The scenario analysis methodology is presented, enabling evaluation of system response to various types of external influences by setting initial impulses at corresponding cognitive map vertices and observing the dynamics of target concept value changes. The third chapter develops methods for structural analysis of cognitive maps based on simplicial analysis and community detection. Theoretical foundations of simplicial analysis are presented, including concepts of simplices, simplicial complexes, q-connectivity, and eccentricity. It is shown that these tools enable the evaluation of multidimensional connection structures in cognitive maps and the identification of isolated or weakly integrated system elements. Community detection algorithms are described in detail: Greedy Modularity, Walktrap, Louvain, Leiden, and Leiden CPM, with analysis of their computational complexity and application features. The application of community analysis for justifying quantitative weight characteristics of cognitive maps, identifying functional subsystems, and facilitating structural stability of the model is substantiated. A comparative analysis of community detection algorithms based on modularity and internal density criteria is conducted, enabling the selection of the most adequate method for a specific cognitive map. The fourth chapter presents practical application of the developed methodology for evaluating the planning of underground infrastructure in Kyiv. Strategic plans for the development of the city’s underground infrastructure are analyzed, including the Kyiv General Development Plan, which envisions the construction of a tunnel network to address transportation and infrastructure challenges. Engineering-geological and structural-functional factors affecting underground construction are systematized, including soil characteristics, groundwater depth, presence of karst cavities, and technogenic load from existing development. Risks of underground construction are classified, including natural, technogenic, and military-related risks, which are particularly relevant for the current conditions in Ukraine. Cognitive maps are constructed for two tunnels: tunnel 1 (passing under the Botanical Garden of the National Academy of Sciences of Ukraine from Naddniprianske Highway to SapernoSlobidska Street) and tunnel 5 (crossing the Dnipro River from Peremohy Square to Brovarskyi Avenue). The cognitive maps include concepts describing geological, structural, ecological, and safety aspects of tunnel constructions, as well as connections between them reflecting causal dependencies. Simplicial analysis methods are applied to justify the structural integrity of cognitive maps. Primal and dual simplicial complexes are constructed, q-analysis is performed, and structural Q-vectors are computed. For the first time, an analysis of vertex eccentricities in cognitive maps of underground infrastructure is conducted. It is revealed that the original cognitive maps contain vertices with eccentricity ∞, indicating structural non-integrity and limitations in system controllability. For the first time, community search and analysis methods are applied to cognitive maps of underground infrastructure. Modularity and internal density of communities are computed. The Leiden CPM method enables identification of vertices whose removal increases the internal density of communities. Based on the results of simplicial analysis and community detection, reconstruction of cognitive maps for tunnels 1 and 5 is performed. After reconstruction, all vertices of simplicial complexes have finite eccentricity values, confirming the structural integrity of the new cognitive maps. Cognitive models of the tunnels are constructed by bringing cognitive maps to structural and numerical stability. Scenario modeling is conducted for four threat types: terrorist attack, technogenic threats, rock displacement, and seismic threats. Comparative analysis reveals that tunnel 5 is more resilient to all investigated threats except terrorist attacks, while tunnel 1 is more vulnerable to technogenic and natural threats and has a greater impact on environmental consequences in the event of threat realization. It is established that tunnel 5 requires somewhat longer recovery time, which is justified by the length and complexity of the tunnel location. The results of scenario modeling provide information support for decision-making regarding the feasibility of tunnel construction. The research results have scientific and practical value for planning and evaluating underground infrastructure in large cities. The scientific novelty lies in the first-time application of simplicial analysis and community detection methods to cognitive maps of underground infrastructure, which enabled the identification of structural deficiencies in cognitive maps and justified their reconstruction. The application of the Leiden CPM method for identifying cognitive map vertices that require additional connections to increase the internal density of communities has been further developed. The developed methodology provides a systematic approach to analyzing complex relationships between risk factors in evaluating underground infrastructure planning. The proposed methods of simplicial analysis and community detection enable justification of structural integrity of cognitive maps and identification of inaccuracies in quantitative weight characteristics. The practical value of the work lies in the possibility of applying the developed methodology for evaluating the planning of specific underground infrastructure objects, comparing alternative construction options, and formulating recommendations for risk reduction. The methodology can be adapted for evaluating the planning of other types of complex infrastructure objects. The results of scenario modeling provide information support for decision-making under uncertainty regarding the feasibility of tunnel construction and comparative analysis of alternative construction scenarios.
dc.format.extent205 с.
dc.identifier.citationМусієнко, Д. І. Оцінювання планування підземної інфраструктури великих міст на основі когнітивного моделювання : дис. … д-ра філософії : 124 Системний аналіз / Мусієнко Данило Ігорович. – Київ, 2026. – 205 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/82768
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectкогнітивне моделювання
dc.subjectпідземна інфраструктура
dc.subjectсимпліціальний аналіз
dc.subjectаналіз спільнот
dc.subjectмодулярність
dc.subjectсценарний аналіз
dc.subjectневизначеність
dc.subjectприйняття рішень
dc.subjectcognitive modeling
dc.subjectunderground infrastructure
dc.subjectsimplicial analysis
dc.subjectcommunity detection
dc.subjectmodularity
dc.subjectscenario analysis
dc.subjectuncertainty
dc.subjectdecision-making
dc.subject.udc519.876:624.1
dc.titleОцінювання планування підземної інфраструктури великих міст на основі когнітивного моделювання
dc.title.alternativeAssessment of underground infrastructure planning in megacities based on cognitive modeling
dc.typeThesis Doctoral

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Musiienko_dys.pdf
Розмір:
7.71 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Дисертації (ММСА)
Дисертації (вільний доступ)