Во введении обоснована актуальность диссертационной работы, сформулированы цель и задачи исследования, определены новизна и практическая значимость работы.

Первая глава посвящена анализу проблемы поддержки принятия решений в условиях чрезвычайных ситуаций. Рассмотрены различные классификации чрезвычайных ситуаций, типовые стадии развития ЧС, проведен анализ основных проблемных ситуаций, возникающих при принятии решений в условиях чрезвычайных ситуаций, сформулированы основные требования, предъявляемые к системам поддержки принятия решений в условиях ЧС.

К чрезвычайным ситуациям применимы все отличительные признаки сложных систем, описанные в литературе. В общем случае, независимо от физической природы, чрезвычайная ситуация может быть описана кортежем вида:

, (1)

что отражает необходимость комплексного рассмотрения как характера развития ЧС, так и мер, направленных на парирование ее негативных последствий.

Здесь - вектор переменных состояния объекта, на котором возникла ЧС;

- вектор внешних возмущений, дестабилизирующих факторов;

- вектор управляющих воздействий, направленных на уменьшение масштабов ЧС;

- план ликвидации (локализации) ЧС.

Типовая структура системы оперативного управления в условиях ЧС (СОУ ЧС) может быть представлена в виде схемы, изображенной на рис.1.

В общем случае задача управления ЧС сводится к определению таких значений , при которых переменные состояния объекта принимают только допустимые значения , где - область допустимых значений состояний.

Необходимым условием повышения обоснованности принятия управленческих решений по ликвидации (локализации) чрезвычайных ситуаций является моделирование развития ЧС во времени.

Рисунок 1. Типовая структурная схема системы оперативного управления в условиях ЧС

В главе рассмотрены известные подходы к построению моделей описания динамики чрезвычайных ситуаций, в том числе основанных на нелинейных дифференциальных уравнениях, сетях Петри, расчете динамически равновесных состояний, нейросемантических структурах, когнитивных картах, функциональных структурах системного подхода, парадигме ситуационного управления. В работе проведен анализ 20 известных информационных систем поддержки принятия решения в условиях чрезвычайных ситуаций, который показал, что в этих системах при поддержке принятия решений не отражается динамика чрезвычайной ситуации, ход исполнения принятых решений при ликвидации ЧС, а также не оцениваются последствия от реализации принимаемых решений.

В результате анализа подходов сделан вывод о том, что известные модели ориентированы на описание процесса развития чрезвычайных ситуаций и прогноза их последствий. В то же время недостаточно разработаны модели, предназначенные для описания процессов, связанных с оценкой ситуации, разработкой планов ликвидации чрезвычайных ситуаций и управления ресурсами, привлекаемыми для ликвидации (локализации) чрезвычайных ситуаций. Таким образом, актуальными направлениями исследования являются: разработка методологических и теоретических основ информационной поддержки принятия решений для управления в условиях чрезвычайных ситуаций; теоретических основ построения динамических моделей ликвидации ЧС и построения на их основе системы оперативного управления в условиях чрезвычайных ситуаций (СОУ ЧС); оценки влияния параметров СОУ на эффективность ликвидации ЧС; особенностей реализации разработанных теоретических положений с учетом территориальных особенностей регионов и специфики существующих в регионах организационных структур систем предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций.

На основе выполненного анализа определен круг научных и практических задач, решение которых позволит повысить эффективность поддержки принятия решений для управления в условиях чрезвычайных ситуаций.

Вторая глава посвящена разработке методологических основ поддержки принятия решений в условиях чрезвычайных ситуаций. Для обеспечения поддержки принятия решений в условиях чрезвычайных ситуаций разработаны системная и концептуальная модель ЧС, а так же комплекс когнитивных и динамических моделей чрезвычайных ситуаций различных классов. Первым этапом в построении модели чрезвычайной ситуации является построение системной модели, которая должна объяснить и взаимоувязать предпосылки, механизмы возникновения и основные фазы развития, локализации и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций. Построение такой модели позволяет классифицировать текущую фазу чрезвычайной ситуации и делает возможным на качественном уровне прогнозировать ее развитие в сложившейся обстановке, качественно оценить ресурсы, требуемые для контроля и управления развитием ЧС в соответствии с тем или иным сценарием.

Системная модель чрезвычайной ситуации представляет собой множество взаимосвязанных отдельных подсистем (элементов), каждая из которых графически изображается в виде триады - графа с тремя вершинами (рис. 2). Каждой вершине соответствует определенное множество объектов, а ребрам соответствуют отношения между этими объектами.

Рисунок 2. Системная модель чрезвычайной ситуации

Элементами системной модели являются множество потребностей П_т, связанных с ликвидацией множества ЧС N_ЧС, методологий С по ликвидации чрезвычайной ситуации, множество целей Z, множество проблем M, множество необходимых функций F, множество отражающих подцели задач З, множество функциональных систем S, множество алгоритмов А функциональных систем, множество компоновок K_м (оргструктур), множество вариантов этих компоновок В_к, множество работ (мероприятий) V, множество располагаемых технологий Т_х, множество новых состояний процесса развития ЧС Х_чс, множество ресурсов R. Предлагаемая системная модель допускает итеративное уточнение и более детальную формализацию отдельных элементов и связей.

Предложена концептуальная модель чрезвычайной ситуации, основанная на взаимодействии подсистем (агентов), имеющих собственные локальные цели и функции, которые реализуются соответствующими информационно-управляющими системами (рис. 3). Для концептуальной модели чрезвычайной ситуации сформулированы в общем виде уравнения движения неуправляемой ЧС, подсистемы принятия оперативного решения и исполнительной подсистемы.

Рисунок 3. Концептуальная модель чрезвычайной ситуации

Для построения моделей процессов управления в условиях чрезвычайных ситуаций, пригодных для количественных и качественных исследований, предложена схема идентификации элементов и связей построенной концептуальной модели. Рассмотрено преобразование концептуальной модели чрезвычайной ситуации в модели различных классов, позволяющих обеспечить имитационное моделирование процессов управления в условиях ЧС.

Рассмотрен подход к моделированию процессов управления в условиях чрезвычайных ситуаций с использованием нечетких когнитивных моделей. В соответствии с указанным подходом модель чрезвычайной ситуации представляется в виде когнитивных карт различных классов (знаковых, нечетких, расширенных нечетко-когнитивных).

На основе системных принципов выявлены основные факторы, которые должны учитываться при построении нечеткой когнитивной карты (НКК) для моделирования процессов возникновения и развития чрезвычайных ситуаций.

В общем случае нечеткая когнитивная модель чрезвычайной ситуации представляет собой знаковый ориентированный граф, где каждой вершине соответствует концепт - базисный фактор ситуации, а каждой дуге - отношение, которое в общем случае является функциональной зависимостью, где X_i и X_j - показатели (параметры), характеризующие состояния соответственно i-го и j-го узлов в рассматриваемый момент времени, либо некоторые отношения между этими концептами. Отношения между концептами могут принимать алгебраическое значение , либо весовое значение .

Предложено при построении когнитивной модели чрезвычайной ситуации выделять три множества концептов: концепты , обозначающие источники поражающих факторов и характеризующиеся переменными ; концепты , характеризующие угрозы возникновения ЧС (переменные ); концепты , характеризующие состояние объектов поражения (переменные ).

Особенность предлагаемого подхода к моделированию чрезвычайных ситуаций заключается также в выделении трех режимов функционирования объекта:

1) нормальный (штатный) режим, когда объект функционирует при заданной загрузке без инцидентов, переменные состояния концептов находятся в интервале [; ], где - начальные значения переменных, - критические значения переменных, при которых возможно возникновение критических (предаварийных) ситуаций;

2) критический (предаварийный, потенциально опасный) режим, когда состояние объекта требует принятия незамедлительных мер по недопущению возникновения аварийной или чрезвычайной ситуации, переменные состояния концептов находятся в интервале [; ], где - значения переменных, при которых возможно возникновение чрезвычайных ситуаций;

3) чрезвычайный режим - назначается в случае возникновения аварийной или чрезвычайной ситуации, значения переменных состояния объекта выходят за предельные значения .

Показано, что существенные изменения состояния когнитивной модели чрезвычайной ситуации происходят при изменении режимов его работы, разделяемых на три основные группы режимов: нормальные (штатные), критические и чрезвычайные.

С позиций управления в условиях чрезвычайных ситуаций использование дополнительных управляющих воздействий (организационно-технических мероприятий по снижению последствий или предупреждению ЧС) существенно меняет картину когнитивной модели ЧС и прежде всего характер и силу ее связей. Связи между концептами и при этом описываются весами , где - множество переменных состояния дополнительно введенных концептов типа , определяющих множество возможных управляющих воздействий. Для наиболее опасных с точки зрения возможных последствий и массовых по характеру поражающих факторов приведены типовые когнитивные модели развития чрезвычайных ситуаций (для аварий на химически - и пожаровзрыво - опасных объектах).

Рассмотрен подход к моделированию процессов управления в условиях чрезвычайных ситуаций с использованием информационных, функциональных моделей и динамических моделей в виде сетей Петри.

В соответствии с указанным подходом модель чрезвычайной ситуации (М_ЧС) представляет собой совокупность функциональной, информационной и динамической модели процессов управления в условиях ЧС:

М_ЧС = {ФМ_ЧС, ИМ_ЧС, ДМ_ЧС}, (2)

где ФМ_чс, ИМ_чс, ДМ_чс - соответственно функциональная, информационная, динамическая модели процессов управления в условиях чрезвычайных ситуаций.

Функциональная модель ФМ_ЧС, построенная в нотации IDEF0, описывается:

, (3)

где Ф - функции, описывающие процессы управления в условиях чрезвычайных ситуаций;

ФС - функциональные связи.

Для построения информационной модели процессов управления в условиях чрезвычайных ситуаций ИМ_чс использован стандарт IDEF1X, который позволяет получить информационные модели, согласованные с функциональными моделями ФМ_чс процессов управления в условиях ЧС.

Дискретная динамическая модель ДМ_ЧС описывается в виде модифицированной сети Петри, в которой позиции соответствуют промежуточным состояниям развития опасных факторов ЧС и мероприятиям по их ликвидации, переходы - процессам взаимодействия состояний, параметры меток - изменяющимся во времени характеристикам ЧС, входные параметры модели - начальным характеристикам ЧС и набору ликвидационных мероприятий, выходные параметры - потерям в результате действия опасных факторов ЧС и суммарным затратам на ликвидацию.

Третья глава посвящена анализу и синтезу алгоритмов управления в условиях чрезвычайных ситуаций с использованием нечетких когнитивных карт (НКК), позволяющих производить анализ и синтез алгоритмов управления при неполной информации о параметрах чрезвычайных ситуаций.

Рассмотрены основные этапы анализа нечетких когнитивных карт объектов, включающие в себя анализ связности, сложности и анализ устойчивости НКК моделируемого объекта. Предложена методика моделирования процессов возникновения и развития чрезвычайных ситуаций (на примере химически опасного объекта) с использованием нечетких когнитивных карт.

В связи с трудоемкостью ручного построения нечеткой когнитивной карты чрезвычайной ситуации разработан подход к построению НКК на основе алгоритмов обучения. Как показали исследования, нечеткая когнитивная карта чрезвычайной ситуации может быть представлена в виде нейронной сети Элмана. В качестве значений параметров объектов поражения принимались усредненные данные о поведении объекта в случае воздействия той или иной угрозы. Результаты обучения нечеткой когнитивной карты объекта в условиях чрезвычайной ситуации представлены на рис.4.

Рисунок 4. Результаты обучения НКК чрезвычайной ситуации

Используя приведенный подход, можно обучать нечеткую когнитивную карту объекта в условиях чрезвычайной ситуации и с учетом принятия мер по управлению ликвидации чрезвычайной ситуации. Для обучения НКК возможно также использование и других типов нейронных сетей, например, сетей Хопфилда.

Рассмотрена задача оптимизации выделения ресурсов для ликвидации ЧС с использованием генетического алгоритма. Задача оптимизации сводится к определению таких настроек (отклонений) весовых коэффициентов НКК , которые удовлетворяют условиям:

(4)

и обеспечивают минимум целевой функции

, (5)

где и - допустимые пределы изменения ,

- допустимый уровень ущерба,

- ресурсы (затраты), выделяемые на внедрение средств защиты i-го элемента объекта,

- целевая функция отражает затраты на снижение R - ущерба от последствий ЧС.

Поиск оптимального решения для данной задачи выполнен с помощью генетического алгоритма. Результаты, полученные с помощью генетического алгоритма, позволяют определить оптимальный объем привлекаемых ресурсов для снижения уровня ущерба до приемлемого уровня при чрезвычайной ситуации.

Разработана методика прогнозирования параметров чрезвычайных ситуаций с использованием нейронной сети, основанная на преобразовании нечеткой когнитивной карты объекта в условиях чрезвычайной ситуации в нейронную сеть, что позволяет использовать известные подходы к обучению нейронной сети на основе архивных данных о произошедших чрезвычайных ситуациях.

В четвертой главе описаны модели и организационно-функциональные структуры систем управления ликвидацией чрезвычайных ситуаций. При формировании организационной структуры системы оперативного управления ликвидацией чрезвычайных ситуаций предложено использовать сочетание мультиагентной и функционально-технологической концепций.

СОУ ЧС представляется в виде множества взаимосвязанных и взаимодействующих агентов как активных элементов, имеющих свои локальные цели и ресурсы, которые согласованы с глобальной целью системы и располагаемыми ресурсами. В мультиагентной организации реализуется принцип децентрализованного управления. Центр управления в чрезвычайных ситуациях (ЦУЧС) осуществляет координацию деятельности агентов - функциональных подразделений, участвующих в ликвидации чрезвычайной ситуации.

Ликвидация (локализация) чрезвычайной ситуации рассматривается с позиций организационного объекта управления, для перевода которого из текущего в более благоприятное состояние требуется осуществление ряда организационных мер в виде выполнения некоторого объема работ с требуемым темпом.

Сочетание мультиагентной и функционально - технологической концепций организации управления в условиях чрезвычайных ситуаций позволяет создать высокоэффективную систему оперативного управления. На рис.5 показана системная модель ликвидации ЧС, полученная на основе сочетания мультиагентной и функционально - технологической концепций в виде пирамиды, составленной из множества триад.

Рисунок 5. Системная модель ликвидации чрезвычайной ситуации, полученная на основе сочетания мультиагентной и функционально - технологической концепций

Для построения системной модели были выделены 7 основных элементов:

Z - множество целей, связанных с ликвидацией чрезвычайных ситуаций,

A - множество агентов, участвующих в ликвидации чрезвычайных ситуаций,

H (StrS) - множество связей между агентами, образующих множество оргструктур,

F - множество функций, выполняемых агентами в рамках образованных оргструктур,

R - множество ресурсов, предназначенных для ликвидации чрезвычайных ситуаций,

V - множество объемов работ, необходимых для ликвидации чрезвычайных ситуаций,

T_{X -} множество технологий выполнения работ по ликвидации чрезвычайных ситуаций.

Эти элементы образуют модель системы ликвидации чрезвычайных ситуаций: , основанную на 35 триадах, которые в совокупности охватывают все множество организационных проблем, связанных с ликвидацией чрезвычайных ситуаций.

Одним из важнейших элементов на оперативном уровне управления в структуре СОУ ЧС является функциональное подразделение (ФП) как активный производственный агент системы, функционирование которого направлено на решение поставленной вышестоящими уровнями управления задач. При этом функциональное подразделение является самоуправляемым агентом, т.е. самостоятельно формирует, исполняет и контролирует свои действия по реализации ресурсов, направленных на выполнение намеченного объема работ по ликвидации ЧС (рис.6.).

Рисунок 6. Динамическая модель действий ФП как самоуправляемого агента

Здесь через , , обозначены плановый, фактический и дополнительный темпы расхода ресурсов;

- динамическая модель исполнительного агента;

- динамическая модель управляющего агента;

- динамическая модель процесса оперативного планирования.

Процесс ликвидации чрезвычайной ситуации как объекта управления трансформирован в некоторое производство объема работ, после выполнения которого ЧС должна перейти в желаемую ситуацию. Само функциональное подразделение как автономный самоуправляемый агент представляет собой систему управления, состоящую из таких агентов (элементов), как планирующий, прямого управления, управляющий, исполняющий, анализирующий и информирующий.

Функциональное подразделение строит свое управление таким образом, чтобы к заданному сроку выполнить намеченный (запланированный) объем работ, например, путем поддержания определенного темпа выполнения работ.

В этих моделях учтены динамические параметры агентов, входящих в состав функционального подразделения, и отражающие такие их свойства, как инерционность действий, уровень профессионализма, наличие чистого запаздывания в принятии решения, эффективность использования собственных ресурсов. Разработанные на основе агентного подхода модели дополнены моделью распределения ресурсов между функциональными подразделениями. Пусть в ликвидации многоочаговой чрезвычайной ситуации участвуют n функциональных подразделений. Эффективность деятельности i - го подразделения определяется некоторой функцией , где , а ^- количество всех видов ресурсов, полученных i - м ФП. Функция эффективности рассматривается в качестве функции предпочтения при распределении ресурсов. Необходимо обеспечить максимальную суммарную эффективность всех функциональных подразделений:

(6)

при условии ограниченности распределяемого ресурса

(7)

где R - располагаемый ресурс.

В линейном случае, когда , где , максимальное значение эффективности достигается при , когда ресурсы распределяются равномерно между всеми функциональными подразделениями при условии, что они работают все с одинаковой эффективностью, т.е. и .

В реальности функциональные подразделения, привлекаемые к ликвидации чрезвычайной ситуации, работают не с одинаковой эффективностью. Рассмотрим в общем случае задачу распределения ресурса между функциональными подразделениями. Через обозначим заявку i-го ФП на ресурсы. Если заявок подано больше, чем имеется ресурсов: и заявки ФП ограничены: , в этом случае используется алгоритм (механизм) пропорционального распределения:

,.(8)

Механизм распределения определяет ЦУЧС. Рассмотрены следующие механизмы распределения ресурсов: неманипулируемый механизм, приоритетный механизм (механизм прямых приоритетов, механизм абсолютных приоритетов, механизм обратных приоритетов). В различных чрезвычайных ситуациях могут использоваться различные механизмы распределения ресурсов.

Предлагаемый комплекс моделей позволяет формализовать процесс управления ликвидацией чрезвычайной ситуацией. Это в свою очередь делает возможным повысить эффективность мероприятий на операционном уровне ликвидации (локализации) ЧС.

В пятой главе рассмотрены методы и модели, предназначенные для моделирования и синтеза сценариев управления при ликвидации чрезвычайных ситуаций. Определены требования к моделям управления в условиях чрезвычайных ситуаций, разработана структура взаимодействия моделей (рис.7).

Рисунок 7. Модели управления в условиях чрезвычайных ситуаций

Показано, что описание сценариев управления в условиях чрезвычайных ситуаций может быть сведено к использованию известного формального аппарата, основанного на совместном использовании функциональной, информационной и динамической моделей.

Проведено функциональное и информационное моделирование процессов ликвидации с учетом многоуровневого характера СОУ ЧС, предложена многоуровневая функциональная модель ликвидации чрезвычайной ситуации (рис.8).

Рисунок 8. Обобщенная многоуровневая функциональная модель ликвидации чрезвычайной ситуации

Основное ее отличие от "плоских" функциональных моделей заключается в комплексном IDEF0-представлении связанных между собой процессов межуровневого взаимодействия функций моделируемой системы.

Для моделирования сценариев управления в условиях чрезвычайных ситуаций в работе используется динамическая модель, отражающая временные характеристики и взаимосвязь протекающих при ЧС процессов.

Определены основные этапы построения динамической модели сценария управления в условиях чрезвычайной ситуации:

1. Строится динамическая модель развития ЧС (ДМРЧС), отображающая процессы развития опасных факторов чрезвычайной ситуации без учета действий СУЧС. Позиции ДМРЧС формируются на основе промежуточных состояний известных сценариев возникновения и развития ЧС, функции переходов соответствуют принятым физико-химическим моделям расчета параметров аварии и алгоритмам определения потерь

2. Строится динамическая модель принятия решений (ДМПРЧС), отображающая процессы принятия решений при ликвидации чрезвычайной ситуации, когда руководитель анализирует все возможные варианты действий применительно к развитию текущей обстановки. ДМПРЧС строится на основе ДМРЧС путем добавления позиций, соответствующих предупредительным мероприятиям СУЧС по ликвидации опасных состояний, и переходов, моделирующих алгоритмы определения состава и параметров необходимых мероприятий для ликвидации опасных промежуточных состояний.

3. Строится динамическая модель ликвидации ЧС (ДМЛЧС) (см. фрагмент модели на рис.9) на основе ДМПРЧС путем переориентации позиций, соответствующих ликвидационным мероприятиям, добавления и установки их в качестве входных для переходов и состояний, наследованных из ДМРЧС. Это позволяет моделировать влияние ликвидационных мероприятий на динамику параметров чрезвычайной ситуации и на величину потерь.

Рисунок 9. Фрагмент динамической модели ликвидации ЧС

Одним из этапов моделирования сценариев управления является поиск наилучшего плана Ф_ф ликвидации, моделирование реализации которого на ДМЛЧС позволяет спрогнозировать минимальные суммарные потери К_i^сумм.

(9)

Разработан алгоритм распознавания аварий, включающий следующие операции:

определение перечня и шкал измерения признаков аварий X={x₁,x₂,…,x_m}, причем часть признаков соответствует входным параметрам моделирования развития ЧС, осуществляемого на последующих этапах поддержки принятия решения;

формирование списка S полных описаний возможных аварий в системе признаков X с указанием вероятностей их возникновения p_i и показателей степени опасности d_i;

имеющееся неполное описание текущей ситуации s* интерпретируется в вектор признаков x*={x*₁,x*₂,…,x*_m}, признакам с неизвестными значениями назначается значение неопределенности e^o;

в соответствии с выбранными шкалами измерений признаков по формуле 10 определяются расстояния {l₁,l₂,…,l_n} между неизвестной ситуацией s* и классами полных описаний аварий S={s₁,s₂,…,s_n} и формируется подмножество S` S аварий, до которых расстояния {l_i} минимальны; для аварий из сформированного множества рассчитывается условная вероятность их возникновения p_i^усл по формуле 11:

,(9)

(10)

где множество S` аварий, ранжированных по степени опасности или рассчитанной вероятности возникновения, предъявляется ЛПР, которое принимает окончательное решение о выборе наиболее близкой ситуации s_ф, по которой и будет осуществляться планирование ликвидации.

Продемонстрирована адекватность предлагаемого алгоритма путем апробации на реальных данных соответствующих аварий на ОАО “Уфахимпром”.

Предложен и исследован метод формирования планов ликвидации техногенных чрезвычайных ситуаций, на первом этапе которого формируется обобщенный базовый план Ф_баз мероприятий с неопределенными параметрами выполнения и неназначенными исполнителями. План Ф_баз формируется путем классифицирования текущей чрезвычайной ситуации (т.е. отнесения ее к i-му классу) и включает наборы Ф_i мероприятий ц_jⁱ, закрепленные за выбранными классами чрезвычайных ситуаций K_i в сценариях СЦ_i:

, (11)

СЦ_i (K_i, Ф_i), .

Формирование эффективного детального плана Ф_эфф с рассчитанными параметрами выполнения и назначенными исполнителями осуществляется по следующим шагам:

1. Выделение в составе базового плана Ф_баз однотипных наборов мероприятий, выполняемых формированиями одного типа.

2. Расчет параметров мероприятий, не требующих оптимизации выбора сил и средств, по известным методикам и алгоритмам.

3. Расчет оптимального количества сил, необходимого для выполнения каждого набора мероприятий, и оптимального распределения заданий на мероприятия между выбранными формированиями.

Расчет оптимального распределения ликвидационных ресурсов производится путем решения задачи динамического программирования, состоящей в определении вектора загрузки ликвидационных формирований V= (v₁,v₂,…,v_A), при минимально необходимых затратах на ликвидацию Z_общ

(13)

при ограничениях

; v_i 0, i = (1,A), (14)

где для i-го формирования: z_i^п - затраты при выдвижении за единицу времени, t_i^п _- время на выдвижение к месту ЧС, z_i^р - затраты за единицу времени при участии в ликвидации, w_{i -} производительность, - время ликвидации ЧС, - нормативное время ликвидации ЧС.

Предложено решение задачи, состоящее в ранжировании формирований по времени прибытия, пошаговом выборе наиболее оперативно прибывающих отрядов с выделением им максимальных объемов работ, сравнения суммы выделенных объемов с установленным необходимым объемом W.

На рисунке 10 изображен рост ожидаемой общей производительности группировки ликвидации w_сумм по мере прибытия ликвидационных сил, причем площадь заштрихованной области соответствует объему работ W.

Рисунок 10. Зависимость w_сумм(t)

Предлагаемый подход к формированию детального плана Ф_эфф, основанный на решении задачи динамического программирования, позволяет определить минимальный состав необходимых сил, соответствующий тем формированиям, привлечение которых действительно даст эффект. Кроме того, сформированный вектор загрузки V реализует наиболее экономное с точки зрения затрат на ликвидацию распределение заданий.

В шестой главе представлены результаты, полученные в ходе решения прикладных задач по предупреждению и ликвидации ЧС с использованием разработанных методов и моделей.

Приведено описание информационной системы поддержки принятия решений по управлению в условиях чрезвычайных ситуаций (ИСППР ЧС) (рис.11). Приведены функциональные характеристики и возможности подсистем ИСППР ЧС в трех режимах работы: режим повседневной деятельности, режим повышенной готовности и чрезвычайный режим.

В качестве примера использования функциональных подсистем ИСППР ЧС приведены результаты исследования моделирования динамики последствий аварии на установке сжижения хлора. На рис.12 приведена нечеткая когнитивная карта с управляющими решениями для ликвидации чрезвычайной ситуации.

Рисунок 11. Функциональные подсистемы ИСППР ЧС

Рисунок 12. НКК установки сжижения хлора с управляющими решениями для ликвидации чрезвычайной ситуации

Не приводя детального описания параметров (они приведены в тексте диссертации) на рис.13 показаны результаты моделирования, которые демонстрируют изменения состояния концептов во времени при имитации действия различных угроз. Отметим, что для удобства представления результатов значения переменных состояния Х_i нормированы, при этом значение "1" соответствует предельно допустимому значению переменной состояния. Если значения этих переменных приближаются к единице, то можно говорить о возникновении ЧС, в случае превышения единицы верхнего уровня - о развитии ЧС.

Рисунок 13. Изменение переменных состояния концептов:

а- без учета управляющих воздействий;

б - с учетом управляющих воздействий.

На рис.14б показано изменение значений переменных в случае принятия специальных мер по предупреждению возникновения ЧС и смягчению последствий при их возникновении. Сравнение рис.13, а и рис.13, б позволяет сделать вывод, что управляющие воздействия позволяют стабилизировать состояние объекта (переменные и ), а также добиться получения допустимых значений переменных и , характеризующих состояния объектов поражения.

В соответствии с методикой прогнозирования параметров чрезвычайных ситуаций с использованием нейронной сети выполнено прогнозирование максимальных уровней воды при паводке на реке Белая. Показана практическая целесообразность использования предложенного метода прогнозирования уровня половодья, позволяющая обнаруживать скрытые закономерности исследуемых временных последовательностей и использовать их для вычисления параметров чрезвычайной ситуации.

Основные результаты