Оценка принятия решений в чс, развития систем управления, связи и оповещения

Оценка принятия решений в чс, развития систем управления, связи и оповещения

Статья посвящена проблемам эффективности принимаемых решений при ликвидации последствий ЧС природного и техногенного характера. Рассмотрены аспекты применения аппарата системного анализа и синтеза при моделировании сложных систем с управлением. Полученные результаты способствуют повышению обоснованности и своевременности принимаемых решений, в том числе в условиях риска.

Авторы публикации

Рубрика

Пожарная безопасность

Журнал

Журнал «Научный лидер» выпуск # 3 (48), Январь ‘22

Дата публицакии 13.01.2022

Поделиться

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:

  1. Рассчитать математическое ожидание времени пребывания заявок в системе для каждой функции.
  2. Записать полученные данные в таблицу.
  3. Рассчитать дисперсию времени пребывания заявок в системе для каждой функции.
  4. Записать полученные данные в таблицу.
  5. Рассчитать среднее квадратическое отклонения времени пребывания заявок в системе для каждой функции.
  6. 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

  1. Мамаева Л. Н. Управление рисками / Л.Н. Мамаева. - М.: Дашков и Ко, 2013. - 256 c
  2. Антюхов В.И. Системный анализ и принятие решений // под ред. В.С. Артамонова. СПб.: С.-Петерб. ун-т ГПС МЧС России, 2009. 398 с.
  3. 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.
  4. Авдошин С. М. Информатизация бизнеса. Управление рисками / С.М. Авдошин, Е.Ю. Песоцкая. - М.: ДМК Пресс, 2016. - 176 c.
  5. Голубин А. Ю. Математические вопросы управления риском в базовых моделях страхования / Голубин А. Ю. - М.: Анкил, 2013. - 510 c.
  6. 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.
  7. Технические средства проведения и обеспечения аварийно-спаса- тельных работ: справ. пособие. – М.: Изд-во ВНИИ ГОЧС, 2009. – 256 с.
  8. 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

Предоставляем бесплатную справку о публикации,  препринт статьи — сразу после оплаты.

Прием материалов
c по
Осталось 5 дней до окончания
Размещение электронной версии
Загрузка материалов в elibrary