автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Моделирование процесса принятия управленческих решений руководителями подразделений МЧС России при чрезвычайных ситуациях

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ОСОБЕННОСТИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКОГО РЕШЕНИЯ В МЧС.

1.1. Анализ рисков возникновения чрезвычайных ситуаций в Российской Федерации.

1.2. Основные признаки классификации чрезвычайных ситуаций.

1.3. Анализ критериев оценки чрезвычайных ситуаций.

1.4. Особенности принятия решения руководителем подразделения в условиях чрезвычайной ситуации. 2g

1.5. Особенности формализации процесса принятия управленческих решений в чрезвычайной ситуации.

Выводы по 1 главе.

ГЛАВА 2. АНАЛИЗ МЕТОДОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫХ ЗАДАЧАХ.

2.1. Формулировка задачи многокритериального принятия решений с бесконечным числом решений.

2.2. Методы анализа многокритериальных задач с бесконечным числом решений.

2.2.1. Методы построения единственного решения.

2.2.2. Методы построения эффективного множества решений.

2.3. Методы анализа многокритериальных задач с конечным числом решений.

Выводы по 2 главе.

ГЛАВА 3. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ПРИНЯТИЯ

УПРАВЛЕНЧЕСКОГО РЕШЕНИЯ В МЧС.

3.1. Системный подход к моделированию процесса принятия управленческих решений.

3. 2. Структура имитационной системы.

3.3. Методика построения имитационных систем принятия решений.

3.3.1. Системный анализ проблемы принятия решения на основе построения графа целей и задач.

3.3.2. Выбор качественных альтернатив решения проблем.

3.3.3. Построение основной модели объекта исследования.

3.3.4. Построение системы упрощенных моделей.

3.3.5. Выбор решения в имитационной системе.

3.4. Информационная модель автоматизированной системы поддержки принятия решений в чрезвычайных ситуациях.

Выводы по 3 главе.

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА АДАПТИВНЫХ ПРОЦЕДУР ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫХ ЗАДАЧАХ

ЛИКВИДАЦИИ ПОСЛЕДСТВИЙ ТЕХНОГЕННЫХ КАТАСТРОФ

4.1. Постановка задачи поиска решения.

4.2. Модели реакции ЛПР на предъявляемые решения.

4.3. Разработка алгоритмов улучшения решения.

4.4. Разработка способов ускорения сходимости алгоритмов.

Выводы по 4 главе.

Актуальность темы. В России, как и во всем мире, складывается достаточно сложная ситуация в области техногенных аварий, катастроф и стихийных бедствий. Чрезвычайные ситуации (ЧС) природного и техногенного характера наносят громадный ущерб здоровью десяткам и сотням тысяч людей, окружающей среде и экономике государства. В этих условиях повышение эффективности функционирования органов управления Министерства Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий (МЧС) по защите населения от вредных воздействий окружающей среды является актуальной задачей.

Система управления МЧС как организационная система предусматривает, как правило, решение задач прогнозирования, оценки и ликвидации последствий ЧС и одновременно преследует ряд целей, которые, вообще говоря, могут противоречить друг другу. Принятие решений в большинстве случаев осуществляется в условиях неопределенности.

При принятии решения должна максимально учитываться информация об реальной обстановке. Решение, принимаемое без комплексного учета прямых или косвенных данных о фактической обстановке, не может считаться объективно обоснованным, поэтому для повышения уровня обоснованности решения необходим поиск путей снятия или хотя бы частичного преодоления неопределенности за счет получения дополнительной информации об обстановке.

Другим важнейшим требованием, оказывающим влияние на эффективность мероприятий по защите населения от вредных воздействий окружающей среды, является оптимальность или рациональность вырабатываемых и принимаемых органами управления решений в ходе обнаружения и ликвидации последствий природных и техногенных катастроф и бедствий.

Следовательно, функционирование системы управления органов МЧС осуществляется в сложных, динамично изменяющихся . условиях. Представляется, что выработка и принятие решений по противодействию и ликвидации последствий ЧС должны учитывать особенности состояния окружающей среды и обстановки. Основными из них, очевидно, являются:

- практическая внезапность и скоротечность большинства процессов;

- масштаб разрушений;

- возникновение условий, угрожающих жизни и здоровью населения;

- априорная неопределенность местоположения очагов возникновения

ЧС;

- слабая контролируемость динамики развития ЧС и т.д.

Поэтому главными требованиями к системам управления ЧС в части принятия решений можно назвать:

- оперативность, обусловленная дефицитом времени;

- способность организовать добывание и прием многоплановой информации о постоянно меняющей обстановке;

- высокая скорость анализа и обработки разнородной оперативной информации;

- эффективные каналы связи между оперативным штабом и личным составом.

Отсюда следует, что решение задачи выбора оптимальных решений в условиях неопределённости и многокритериальное™, дефицита времени, когда решение должно быть направлено на достижение различных целей лежит на пути создания в рамках автоматизированной информационно-управляющей системы РСЧС подсистемы поддержки принятия решений.

Такая подсистема должна обеспечить реализацию процедур принятия решений как в ситуациях, допускающих строгую формализацию проблемы, так и в тех случаях, когда необходим анализ качественной информации -мнений специалистов-экспертов.

Необходимость принятия научно обоснованных решений привела к разработке и широкому использованию количественных методов. Наибольшее распространение получили оптимизационные методы. Они опираются на предположение о существовании единственного критерия принятия решения. В этом случае лицо, принимающее решение (ЛПР) из большого числа различных и часто противоречивых показателей вынужден конструировать такой единственный критерий, увеличение или уменьшение значения которого эквивалентно улучшению решения. Однако, даже использование методов свертывания критериев не всегда позволяет ЛПР сделать это. В этом случае единственный критерий приходится формулировать с большой степенью произвола. Оптимизационные методы оказались пригодными для анализа лишь относительно простых моделей, не отражающих сложности реальных явлений в достаточной степени. Поэтому их использование для задач МЧС ограничено. Имитационный подход позволяет преодолеть ограниченность оптимизационных методов. При его использовании можно анализировать достаточно сложные модели, причем число показателей, изучаемых при исследовании, может быть большим. Однако, имитационный подход имеет существенный недостаток, заключающийся в том, что вариантные расчеты позволяют оценить последствия только отдельных решений, но не могут дать общей картины потенциальных воздействия на изучаемую систему при значительном количестве допустимых решений. Таким образом, использование при принятии управленческих решений в МЧС методов математического моделирования не приводит к адекватному решению задачи.

Для преодоления недостатков имитационного моделирования предлагается использовать системный подход, обеспечивающий построение человеко-машинных имитационных систем принятия решений. В таких имитационных системах методы имитации используются в сочетании с другими методами исследования моделей. Это обеспечивает эффективное использование различных методов на тех этапах исследования, на которых их достоинства проявляются в наибольшей степени, а недостатки наименее существенны. В этих условиях именно разработка человеко-машинных имитационных систем открывает путь к моделированию процессов принятия решений в МЧС адекватных складывающейся ситуации.

Цель работы. Целью диссертационной работы является разработка предложений по повышению эффективности процесса принятия управленческого решения при чрезвычайных ситуациях.

Объект исследования - процесс принятия управленческого решения при чрезвычайных ситуациях.

Предмет исследования - моделирование процесса принятия управленческого решения при чрезвычайных ситуациях.

Научная задача, решаемая в диссертационной работе заключается в разработке методики моделирования процесса принятия управленческого решения в МЧС России как системе организационного управления.

Научная новизна. В диссертации применительно к современным требованиям по принятию управленческого решения в системе МЧС России разработано научно-методическое обеспечение процесса принятия управленческого решения руководителем подразделения МЧС России.

Методы исследования. При выполнении диссертационного исследования использовались методы и положения общей теории систем, теории принятия решений, массового обслуживания, графов, применялись методы математического моделирования и теории множеств.

Результаты исследования. Основными результатами диссертационной работы, выносимыми на защиту, являются:

1. Методика построения имитационной системы поддержки принятия управленческого решения при чрезвычайных ситуациях.

2. Процедура принятия решения при чрезвычайных ситуациях.

3. Способ корректировки решения при ликвидации последствий техногенных катастроф.

Научно-практическая значимость определяется возможностью использования результатов моделирования для принятия эффективного управленческого решения при чрезвычайных ситуациях. Предпосылкой для применения разработанных моделей и процедур является недостаточно адекватное существующим требованиям состояние процесса принятия управленческого решения при чрезвычайных ситуациях.

Предлагаемая методика моделирования позволяет многокритериальные задачи с бесконечным числом решений свести к анализу упрощенных моделей, вполне пригодных для построения небольшого числа вариантов предназначенных для имитационного исследования.

Алгоритмизированная процедура улучшения решения позволяет осуществлять процесс поиска решения в режиме диалоговой процедуры обращения ЛПР с ЭВМ, в задачах, допускающих многократное обращение к Л ПР.

Научные результаты нашли практическое применение и реализованы в Северо-Западном региональном центре МЧС России, в Санкт-Петербургском институте Государственной противопожарной службы МЧС России и в Управлении ГПС МЧС России г. Санкт-Петербурга.

Апробация результатов исследования. Основные положения исследования, докладывались и обсуждались в период с 2001 по 2005 год на заседаниях кафедры управления и экономики Санкт-Петербургского института Государственной противопожарной службы МЧС России, а также на следующих научно-практических конференциях:

1) международной научно-практической конференции

Международный опыт подготовки специалистов пожарно-спасательного профиля», Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский институт

Государственной противопожарной службы МЧС России, 20-21 января 2004 г.

2) всероссийской научно-практической конференции «Новые технологии в деятельности органов и подразделений МЧС России», Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский институт Государственной противопожарной службы МЧС России, 26 мая 2004 г.

3) международной научно-практической конференции «Проблемы обеспечения безопасности при чрезвычайных ситуациях», Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский институт Государственной противопожарной службы МЧС России, 27-28 октября 2004 г.

4) международной научно-практической конференции «Международный опыт подготовки специалистов пожарно-спасательного профиля», Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский институт Государственной противопожарной службы МЧС России, 9 февраля 2005 г.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 5 научных работ.

Выводы по 4 главе

Рассмотренные в работе модели ЛПР и соответствующие им алгоритмы типа случайного поиска позволяют осуществлять процесс поиска решения в режиме диалоговой процедуры общения ЛПР с вычислительным устройством для задач, допускающих многократное обращение к ЛПР. Предложенные в работе способы ускорения сходимости должны повысить эффективность работы алгоритмов.

В главе для решения задачи оптимизации по эвакуации из очагов поражения аварийно химически опасными веществами (АХОВ) рассмотрены человеко-машинные процедуры, в которых решение многокритериальной задачи осуществляется на основе поиска, т.е. итеративного процесса экстремизации неявно заданной на множестве допустимых решений X функции \|/(х). При оценивании предъявляемых решений было выделено 5 показателей Li(x).

В задаче использовалась схема предпочтения по правилу max a, Lt (jc) и применялись такие способы ускорения сходимости, как выбор направления движения и использование направляющих конусов. Предложенные способы повышают эффективность работы алгоритмов и, как следствие оперативность принятия решений в условиях ЧС.

В рассмотренных тестовых примерах наиболее предпочтительное решение получалось в среднем за 5 - 6 шагов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационном исследовании на основе современного состояния процесса принятия управленческих решений в условиях чрезвычайных ситуаций были сформулированы основные задачи и цели совершенствования процесса принятия управленческих решений в условиях ЧС.

В ходе выполнения диссертационной работы и в соответствии с научной задачей получены следующие результаты:

Проведен анализ рисков возникновения ЧС в Российской Федерации, рассмотрены основные признаки классификации ЧС и критерии оценки ЧС.

Рассмотрены особенности принятия управленческого решения в МЧС, как в системе организационного управления, в том числе особенности принятия решения руководителем подразделения в условиях ЧС и особенности формализации процесса принятия управленческих решений в ЧС.

Проведен анализ методов принятия решений в многокритериальных задачах.

Проведено моделирование процесса принятия управленческого решения в МЧС.

Предложена методика построения имитационной системы поддержки принятия управленческого решения при чрезвычайных ситуациях.

Разработана информационная модель автоматизированной системы поддержки принятия решений в чрезвычайных ситуациях.

Разработана процедура принятия решения при чрезвычайных ситуациях.

Предложена алгоритмизированная процедура улучшения решения в многокритериальных задачах ликвидации последствий техногенных катастроф.

Полученные автором в процессе диссертационного исследования научные результаты подтверждены актами реализации.

1. Лотов А. В. Введение в экономико-математическое моделирование. М.: Наука, 1984.-392 с.

2. Моисеев Н. Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981.

3. Эшби У. Р. Общая теория систем как новая научная дисциплина. В кн.: Исследования по общей теории систем. - М.: Прогресс, 1969.

4. Багриновский К. А. Имитационные системы в экономических исследованиях. В кн.: Современное состояние теории исследования операций. / Под ред. Н. Н. Моисеева. - М.: Наука, 1979.

5. Багриновский К. А., Егорова Н. Е. Имитационные системы в планировании экономических, объектов. М.: Наука, 1980.

6. Моисеев Н. Н. Математик задает вопросы. М.: Знание, 1974.

7. Павловский Ю. Н., Савин Г. И. Общая схема имитационных систем, возможность их применения и пути реализации. В кн.: Современное состояние теории исследования операций. / Под ред. Н. Н. Моисеева. - М.: Наука, 1979.

8. Моисеев Н. Н., Евтушенко Ю. Г., Краснощеков П. С., Павловский Ю. Н. Имитационные системы. Экономика и организация промышленного производства, 1973, № 6.

9. Ларичев О. И., Поляков О. А. Человеко-машинные процедуры решения многокритериальных задач математического программирования. -Экономика и математические методы, 1980 т. XVI, вып. 1

10. Подиновский В. В., Гаврилов В. М. Оптимизация по последовательно применяемым критериям. М.: Сов. радио, 1975.

11. Ерешко Ф. И. Согласование моделей региональных экономик. В кн.: Современное состояние теории исследования операций. - М.: Наука, 1979.

12. Лотов А. В. О понятии обобщенных множеств достижимости и их построении для линейных управляемых систем. ДАН СССР, 1980, 250, №5.

13. Постановление Правительства Российской Федерации от 24 марта 1997 г. № 334 «О порядке сбора и обмена в Российской Федерации информацией в области защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера»

14. Постановление правительства Российской Федерации от 13 сентября 1996 г. № 1094 «О классификации чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера»

15. Приказ МЧС России от 08.07.2004 №329 «Об утверждении критериев информации о чрезвычайных ситуациях, представляемой в МЧС России»

16. Ларичев О. И. Наука и искусство принятия, решений. М.: Наука,1979.

17. Поспелов Г. С., Ириков В. А. Программно-целевое планирование и управление. М.: Сов. радио, 1976.

18. Березнер А. С., Моисеев Н. Н., Ерешко Ф. И., Лотов А. В. Системный подход к исследованию проблемы межбассейновой переброски стока. Водные ресурсы, 1981, № 1.

19. Вентцель Е. С. Введение в исследование операций. «Советское радио», 1964.

20. Хитч Ч., Маккин Р. Военная экономика в ядерный век. Воениздат,1964.

21. Квейд Э. Анализ сложных систем. (Методология анализа при подготовке военных решений). «Советское радио», 1969.

22. Оптнер С. Л. Системный анализ для решения деловых и промышленных проблем. «Советское радио», 1969.

23. Льюс Р. Д., Райфа X. Игры и решения. Изд-во иностр. лит., 1961.

24. Диксон Д. Проектирование систем: изобретательство, анализ и принятие решений. «Мир», 1969.

25. Нейман Дж. фон, Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. «Наука», 1970.

26. Озерной В. М. Принятие решений (обзор). АиТ. № 11, 1971.

27. Вилкас Э. И., Майминас Е. 3. К проблеме сложных решений (постановка и подходы). Кибернетика, № 5,1968.

28. Нэш Д. Бескоалиционные игры. В сб. «Матричные игры», Физматгиз, 1961.

29. Волкович В. Л. Многокритериальные задачи и методы их решения. В сб. «Кибернетика и вычислительная техника», вып. 1. «Наукова думка», 1969.

30. Гермейер Ю. Б. О свертывании векторных критериев эффективности в единый критерий при наличии неопределенности в параметрах свертывания. В сб. «Кибернетику на службу коммунизму». «Энергия», 1971.

31. Волкович В. JI. Методы принятия решений по множеству критериев оптимальности (обзор). Труды семинара «Сложные системы управления». Вып. 1, «Наукова думка», 1968.

32. Чернов Г., Мозес JI. Элементарная теория статистических решений. «Советское радио», 1962.

33. Гранберг А. Г. Проблема транзитивности индивидуальных и коллективных предпочтений при построении целевых функций. В сб. «Количественные методы в социологии». «Наука», 1966.

34. Шукайло В. Ф. К теории индивидуального и коллективного риска. В сб. «Материалы IX научно-технической конференции». Изд. Украинского заочного политехнического института, II, Харьков, 1968.

35. Макаров И. М., Озерной В. М., Ястребов А. П. Выбор принципа построения сложной системы автоматического управления на основе экспертных оценок. Автоматика и телемеханика, № 1, 1971.

36. Макаров И. М., Озерной В. М., Ястребов А. П. Принятие решения о выборе варианта сложной системы автоматического управления. Автоматика и телемеханика, № 3, 1971.

37. Волевич А. И., Волкович В. JL, Даргейко JI. Ф. Оперативное управление воздушным движением с учетом нескольких критериев оптимальности. В сб. «Кибернетика и вычислительная техника», вып. 1. «Наукова думка», 1969.

38. Воробьев Н. Н. Развитие науки и теория игр. Проблемы общей и социальной прогностики. Вып. 2. Исследование операций. Информационныйбюллетень № 14(29). Изд. Ин-та конкретных социальных исследований АН СССР, 1969.

39. Майминас Е. 3. Процессы планирования в экономике: информационный аспект. «Экономика», 1971.

40. Ларичев О. И. Человеко-машинные процедуры принятия, решений (обзор). Автоматика и телемеханика, № 12, 1971.

41. Ларичев О. И. Системный анализ: проблемы и перспективы. Автоматика и телемеханика, .№ 2, стр. 61-71, 1975.

42. Вагнер Г. Основы исследования операций. Т. I III. «Мир», 1972.

43. Акофф Р., Сасиени М. Основы исследования операций. «Мир»,1971.

44. Малишевский А. В. Равновесные решения и их реализация в задаче о распределении дискретных объектов. Рефераты докладов VI Всес. совещ. по проблемам управления, стр. 61 64. «Наука», 1974.

45. Филиппов В. А., Ларичев О. П., Бойченко В. С. Методы перспективного планирования научных исследований и разработок. В сб. «Социологические проблемы науки», стр. 387 412. «Наука», 1974.

46. Березовский В. А., Трахтенгерц. Э. А. Вероятностная оценка длины очереди наиболее предпочтительных требований в операционных системах. Автоматика и телемеханика, № 1, стр. 187 195, 1975.

47. Аганбегян А. Г., Багриновский К. А., Гранберг А. Г. Система моделей народнохозяйственного планирования. М.: Мысль, 1972.

48. Юдин Д. В., Юдин А. Д. Экстремальные модели в экономике. М.: Экономика, 1979.

49. Бурков В. Н. Основы математической теории активных систем. -М.: Наука, 1977.

50. Терехов JI. JI. Производственные функции. М.: Статистика, 1974.

51. Волконский В. А. Принципы оптимального планирования. М.: Экономика, 1973.

52. Рубальский Г. Б. Управление запасами при случайном спросе. М.: Сов. радио, 1977.

53. Гнеденко Б. В., Коваленко И. Н. Введение в теорию массового обслуживания. М.: Наука, 1966.

54. Проблемы программно-целевого планирования и управления / Под ред. Г. С. Поспелова. М.: Наука, 1981.

55. Ицкович И. А. Анализ линейных экономико-математических моделей. М.: Наука, 1976.

56. Кобринецкий И. Е., Майминас Е. 3., Смирнов А. Д. Введение в экономическую кибернетику. М.: Экономика, 1975.

57. Кофман А., Дебазей Г. Сетевые методы планирования. М.: Прогресс, 1968.

58. Подиновский В. В., Гаврилов В. М. Оптимизация по последовательно применяемым критериям. М.: Сов. радио, 1975.

59. Ланге О. Оптимальные решения. М.: Прогресс, 1967.

60. Ашманов С. А. Математические модели и методы в экономике. -М.: МГУ, 1980.

61. Гермейер Ю. Б. Игры с непротивоположными интересами. М.: Наука, 1973.

62. Иванилов Ю. П., Лотов А. В. Математические модели в экономике. М.: Наука, 1979.

63. Макаров В. Л. Модели и компьютеры в экономике. М.: Знание,1979.

64. Моисеев Н. Н. Математика управление - экономика. - М.: Знание,1970.

65. Моисеев Н. Н., Иванилов Ю. П., Столярова Е. М. Методы оптимизации. М.: Наука, 1978.

66. Подиновский В. В., Ногин В. Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. М.: Наука, 1982.

67. Солнышкин Ю. С. Обоснование решений. М.: Экономика, 1980.

68. Форрестер Дж. Основы кибернетики предприятия. М.: Прогресс,1974.

69. Юдин Д. Б., Гильштейн Е. Г. Линейное программирование. М.: Наука, 1969.

70. Сырбежин Н. М., Гидрович С. Г. Игровое моделирование экономических процессов (Деловые игры). М.: Экономика, 1976.

71. Опойцев В. И. Равновесие и устойчивость в моделях коллективного поведения. М.: Наука, 1977.

72. Моисеев Н. Н. Простейшие математические модели экономического прогнозирования. М.: Знание, 1975.

73. Корявов А. А., Сушков Б. Г. Имитация динамических систем. М.: Знание, 1973.

74. Ефимов В. М., Комаров В. Ф. Введение в управленческие имитационные игры. М.: Наука, 1980.

75. Глушков В. М. Введение в кибернетику. М.: Наука, 1975.

76. Борисов В. И. Проблемы векторной оптимизации. В сб.: Исследование операции. Методологические аспекты. - М.: Наука, 1972.

77. Ашманов С. А. Линейное программирование. М.: Наука, 1981.

78. Евтушенко Ю. Г. Методы решения экстремальных задач и их применение в системах оптимизации. М.: Наука, 1982.

79. Канторович Л. В., Горстко А. Б. Оптимальные решения в экономике. М.: Наука, 1972.

80. Михалевич В. С., Волкович В. Л. Вычислительные методы исследования и проектирования сложных систем. М.: Наука, 1982.

81. Моисеев Н. Н. Элементы теории оптимальных систем. М.: Наука,1975.

82. Поспелов Г. С., Ириков В. А. Программно-целевое планирование и управление. М.: Сов. радио, 1976.

83. Штофф В. А. Моделирование и философия. М.: Наука, .1966.

84. Нейман Дж., Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. М.: Наука, 1970.

85. Моисеев Н. Н. Математика ставит эксперимент. М.: Наука, 1979.

86. Ватель И. А., Ерешко Ф. И. Математика конфликта и сотрудничества. М.: Знание, 1973.

87. Моисеев Н. Н. Математические модели экономической науки. М.: Знание, 1973.

88. Терехов JI. Л. Экономико-математические методы. М: Статистика,1972.

89. Маленков Ю. А. Менеджер в тисках чрезвычайной ситуации. Образование и бизнес, № 35, 2000.

90. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука. - М.: Мир, 1978.

91. Неилор Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем. М.: Мир, 1975.

92. Бушенков В. А., Лотов А. В. Методы построения и использования обобщенных множеств достижимости. М.: ВЦ АН СССР, 1982

93. Орловский С. А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука, 1981.

94. Соболь И. М., Статников Р. Б. Выбор оптимальных параметров в задачах со многими критериями. М.: Наука, 1981.

95. Бабчук В. Г. Выбор глобального критерия в задаче принятия сложного решения. Тр. семинара «Сложные системы управления», вып. 2. «Наукова думка», 1969.

96. Гермейер Ю. Б. Методологические и математические основы исследования операций и теории игр (текст лекций). Вып. 1. Изд. МГУ, 1967.

97. Ларичев О. И., Зуев Ю. А., Гнеденко Д. С. Метод построения классификации проектов проведения прикладных научных исследований и разработок. В сб. «Планирование научных исследований и разработок», стр. 28 57. «Наука», 1974.

98. Квиттнер П. Задачи, программы, вычисления, результаты. М.: Мир, 1980.

99. Гермейер Ю. Б. Введение в теорию исследования операций. М.: Наука, 1971.

100. Воробьев Ю. JI. Основы формирования и реализации государственной политики в области снижения рисков чрезвычайных ситуаций. М.: ФИД «Деловой экспресс», 2002. 247 с.

101. Вишняков Я.Д., Грацианский Е.В., Махутов Н.А. ЧФ в управлении рисками и безопасностью: как научить управлять рисками //Вестник университета (ГУУ). М. - 2002, 1 (4). - С. 40-48.

102. Катастрофы и образование. Под редакцией Ю.Л. Воробьева. М.: Эдиториал УРСС. - 1999. - 176 с.

103. Вишняков Я. Д. Человеческий фактор в обеспечении безопасности государства, объектов экономики и человека // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. ML: ВИНИТИ. 2003, вып.6. - С. 20 - 27

104. Глуховенко Ю. М. Оценка риска пожаров и катастроф // Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. Обзорная информация // Вып. 1. М.: ВИНИТИ, 1992. С. 13 32.

105. Федеральный Закон № 68 от 21 декабря 1994 г. «О защите населения и территорий от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера».