От эффективности принимаемых решений в условиях чрезвычайных ситуаций напрямую зависит исход ликвидации последствий ЧС, а как следствие минимизация экономических затрат, недопущение гибели людей, снижение количества пострадавших к минимуму. Поэтому, приоритетными являются вопросы развития системы антикризисного управления, разработка систем поддержки принятия решений, развития систем связи и оповещения.
Системы организованного управления представляют собой сложную структуру с централизованным управлением [1]. Если в качестве системы организованного управления рассматривать оперативно-дежурные смены центров управления в кризисных ситуациях МЧС России, то в качестве управляющего органа можно рассматривать старшего оперативного дежурного центра управления в кризисных ситуациях. Объектом управления является непосредственно сама оперативно-дежурная смена, которая представляет собой социальную систему, элементами которой являются должностные лица ЦУКС и связи между ними.
Система организованного управления оперативно-дежурных смен, как система с управлением показана на рисунке1.
В вопросах научного обоснования эффективности функционирования центров управления в кризисных ситуациях МЧС России актуальными являются вопросы организации оперативного дежурства при реагировании на ЧС и выполнении в повседневном режиме задач по предназначению.
Рис. 1. Система организованного управления оперативно-дежурных смен, как система с управлением
Эффективность функционирования оперативно-дежурных смен может быть повышена путём системного анализа и синтеза системы организованного управления оперативно-дежурных смен центров управления в кризисных ситуациях. При этом положительный эффект достигается при структурном или функциональном преобразовании сложной системы. Современное развитие информационных технологий позволяет активно использовать системы искусственного интеллекта при описании и совершенствовании сложных систем. Таким образом, закономерности присущие системе искусственного интеллекта могут быть переложены на систему организованного управления оперативно-дежурных смен антикризисного управления МЧС России. [2].
Аппарат системного анализа позволяет оценить функциональную и структурную особенность системы организованного управления оперативно дежурных смен путем декомпозиции различных элементов системы. Структурный синтез системы организованного управления оперативно-дежурных смен показан на рисунке 2.
Рис. 2. Структурный синтез системы организованного управления оперативно-дежурных смен
Анализ связей и нейросетевое моделирование движения информационных потоков в системе позволит повысить существующие значения показателей качества выполнения специалистами оперативно-дежурных смен своих функциональных обязанностей, а как следствие повысить эффективность принятия решений по ликвидации на ЧС. Переложение части задач на системы искусственного интеллекта позволят автоматизировать процессы антикризисного управления при реагировании на ЧС. [3].
Однако, если говорить об оценки эффективности, актуальным становится вопрос выбора математического аппарата, необходимого для этой оценки.
Проведём анализ постановки задачи с позиций исследования операций.
Операция – решение функциональных задач.
Цель операции – своевременное выполнение заявок на решение задач.
Тип операции – вероятностная.
Управляющий орган – лицо, оценивающее эффективность.
Объекты управления – специалисты групп дежурной смены.
Управляемые переменные – число задач, решаемых каждым исполнителем (загрузка исполнителя).
Неуправляемые параметры:
- множество функций с их задачами;
- интенсивности потоков заявок на решение задач (λi);
- численность личного состава (специалистов) дежурной смены;
-параметры законов времени ожидания (tож) и времени обслуживания (tобсл) заявок;
- ограничения на время выполнения функций [4].
Решение – число задач, исполняемых дежурной сменой ЦУКС, то есть загрузка личного состава групп дежурной смены.
Ограничения – время реализации функций не должно превышать заданное.
Показатель исхода операции (ПИО) – время реализации функций (величина векторная): r = (t1, t2,…, t7).
Функция полезности – носит пороговый характер.
Критерий эффективности – величина векторная:
P(t1 ≤ tзад1; t2 ≤ tзад2; …; t7 ≤ tзад7).
Выделим этапы решения задачи.
Представим дежурную смену ЦУКС сетью массового обслуживания, где:
- личный состав дежурной смены ЦУКС – обслуживающие приборы (каналы обслуживания);
- очередь – очередь неограниченной длины с неограниченным временем ожидания перед каждым каналом обслуживания;
- поток – случайный, разнородный, пуассоновский [5].
Общее время пребывания заявок в системе (общее время их обслуживания) может быть найдено с использованием следующего соотношения:
(1)
где: – совокупность приборов обслуживания заявки типа i;
– время ожидания заявки в очереди перед прибором j;
– время обслуживания заявки прибором j.
Таким образом, оцениваемую дежурную смену ЦУКС можно рассматривать как систему массового обслуживания, в которой:
- каждая заявка (функция) проходит ряд фаз обслуживания (по числу исполнителей). [6].
Будем считать:
- заявки обслуживаются в порядке поступления (по номерам функций f1, f2, …, f7);
- время пребывания заявки i у каждого исполнителя определяется суммой времен ожидания в очереди и обслуживания, то есть ();
- один и тот же исполнитель может принимать участие в обслуживании заявки несколько раз (см. исходные данные в таблице)..
Введем допущения:
- общее время пребывания заявки в системе подчинено нормальному закону;
- обслуживание на каждой фазе не зависит от обслуживания на других фазах.
Тогда математическое ожидание и дисперсия суммы случайных величин будут иметь вид:
(2)
(3)
В этом соотношении и известны из постановки задачи, а и – требуется вычислить.
Таким образом, этапами проведения анализа с помощью модели сети массового обслуживания и решения поставленной задачи будут:
Этап 1. Расчет и для каждого исполнителя.
Этап 2. Расчет и для времени пребывания заявок у дежурной смены ЦУКС.
Этап 3. Оценка оперативности работы должностных лиц дежурной смены ЦУКС.
Этап 4. Определение (при необходимости) возможных путей достижения требований по оперативности. [7].
Рассчитаем математические ожидания и дисперсии времени нахождения заявок на решение задачи для каждого исполнителя
Формулы для расчета и :
(4)
где f(t) – функция плотности распределения случайной величины t.
(5)
Здесь: t – искомый параметр;
α – приведенная интенсивность входного потока заявок.
(6)
(7)
(8)
(9)
(10)
Рассчитаем математические ожидания и дисперсии времени нахождения заявок на решение задач в системе управления [8].
После чего необходимо выполнить следующие действия:
- Рассчитать математическое ожидание времени пребывания заявок в системе для каждой функции.
- Записать полученные данные в таблицу.
- Рассчитать дисперсию времени пребывания заявок в системе для каждой функции.
- Записать полученные данные в таблицу.
- Рассчитать среднее квадратическое отклонения времени пребывания заявок в системе для каждой функции.
- Записать полученные данные в таблицу.
Для оценки оперативности работы должностных лиц ЦУКС воспользуемся, как было указано выше, следующим критерием:
(11)
где: Ф – функция нормального распределения (её значение получается из таблиц нормального распределения, имеющихся в справочниках по математике).
(12)
Таким образом, полученный аппарат позволит в целом повысить эффективность принимаемых в ЧС решений, в том числе и по направлениям деятельности оперативно-дежурных смен, включая вопросы космического мониторинга, информирования и оповещения населения, экстренного реагирования, применения современных информационных технологий.
Список литературы
- Антюхов В.И. Системный анализ и принятие решений // под ред. В.С. Артамонова. СПб.: С.-Петерб. ун-т ГПС МЧС России, 2009. 398 с.
- Вентцель, Е.С. Исследование операций: задачи, принципы, методология / Е.С. Вентцель. – 2-е изд., стер. – М.: Наука.1988. – 208 с. 27. Вентцель, Е.С.Теория случайных процессов и ее инженерные приложения / Е.С. Вентцель, Л.А. Овчаров. – 5-е изд., стер. – М.: КНОРУС, 2011. – 448с.
- Авдошин С. М. Информатизация бизнеса. Управление рисками / С.М. Авдошин, Е.Ю. Песоцкая. - М.: ДМК Пресс, 2016. - 176 c.
- Голубин А. Ю. Математические вопросы управления риском в базовых моделях страхования / Голубин А. Ю. - М.: Анкил, 2013. - 510 c.
- Мамаева Л. Н. Управление рисками / Л.Н. Мамаева. - М.: Дашков и Ко, 2013. - 256 c
- Бокарев А. И. Теория и практика решения задач по инженерной защите населения и территорий в чрезвычайных ситуациях / А. И. Бокарев, А. Б. Корчагин, В. Н. Матвеев, Д. Н. Зайцева. – Омск: Изд-во ОмГТУ, 2010. – 256 с.
- Технические средства проведения и обеспечения аварийно-спаса- тельных работ: справ. пособие. – М.: Изд-во ВНИИ ГОЧС, 2009. – 256 с.
- Черных А.К., Козлова И.В. Подход к моделированию системы управления матерально -техническим обеспечением сил и средств МЧС России в условиях чрезвычайных ситуаций регионального характера// науч.-аналит. журн. «Вестник С.-Петерб. ун-та ГПС МЧС России». 2015. № 2. С.65-70