Исследование и разработка методов и программных систем поддержки принятия групповых решений при радиационных авариях

Камаев, Дмитрий Альфредович

Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей

автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.11, диссертация на тему:Исследование и разработка методов и программных систем поддержки принятия групповых решений при радиационных авариях

доктора технических наук: Камаев, Дмитрий Альфредович
город: Москва
год: 2004
специальность ВАК РФ: 05.13.11

Диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению на тему «Исследование и разработка методов и программных систем поддержки принятия групповых решений при радиационных авариях»

Автореферат диссертации по теме "Исследование и разработка методов и программных систем поддержки принятия групповых решений при радиационных авариях"

Российская Академия наук

ИНСТИТУТ ПРОБЛЕМ УПРАВЛЕНИЯ им. В.А. ТРАПЕЗНИКОВА

На правах рукописи

КАМАЕВ Дмитрий Альфредович

ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И ПРОГРАММНЫХ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ ГРУППОВЫХ РЕШЕНИЙ ПРИ РАДИАЦИОННЫХ АВАРИЯХ

(специальность 05.13.11 - Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Москва - 2004

Работа выполнена в Институте проблем управления РАН и Научно-производственном объединении "Тайфун" Федеральной службы России по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды

Научный консультант: доктор технических наук,

профессор Э.А.Трахтенгерц

Официальные оппоненты: доктор технических наук, заслуженный

деятель науки и техники РФ, профессор В.В.Липаев

доктор технических наук, профессор Г.Н. Калянов

доктор технических наук, профессор Н.Л.Сальников

Ведущая организация: Институт проблем безопасного

развития атомной энергетики Российской академии наук (ИБРАЭ РАН)

Защита состоится " " _ 200^) Г. В // час. на

заседании Специализированного совета № 3 (Д 002.226.03) Института проблем управления по адресу: 117997, г. Москва, Профсоюзная, 65.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института проблем управления им.В.А.Трапезникова

Автореферат разослан "_

2004 г.

Ученый секретарь сециализированногоусовета

доктор технических наук

¿у )

Е.В. Юркевич

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность. Вычислительная техника находит все более широкое применение в задачах управления вообще и в задачах управления ликвидацией последствий чрезвычайных ситуаций, в частности. В большинстве случаев руководители уже не принимают серьезных решений без использования компьютерного анализа обстановки и оценки вариантов решений.

Особенность процесса принятия решений в случае ядерных аварий состоит в том, что максимального эффекта от принимаемых решений можно достичь в начальный период (ранней фазе) аварии. При принятии решения' руководитель вынужден учитывать разнородные и нередко противоречивые данные о складывающейся обстановке. Кроме того, принимаемые решения имеют коллективный характер или, по крайней мере, решение руководителя неизбежно опирается на мнения экспертов и специалистов по отдельным проблемам. Указанные обстоятельства в значительной степени осложняет процесс принятия решений руководителем, так как ставит в его перед необходимостью учета и согласования противоречивых данных, мнений и предложений специалистов. Поддержку процесса принятия решений при авариях на радиационно-опасных объектах в условиях острой нехватки времени, противоречивой информации о складывающейся обстановке и противоречивых мнений призвана обеспечить компьютерная система поддержки принятия согласованных решений (СППР), работающая практически в реальном масштабе времени.

Несмотря на значительное число научных работ и пакетов программ поддержки принятия решений, не существует единого комплекса методов, алгоритмов и программ, обеспечивающего эффективную поддержку согласования решений по аварийному реагированию от момента возникновения аварии до принятия решений по реализации набора контрмер, направленных на ликвидацию последствий радиоактивного загрязнения окружающей среды. Подобный единый комплекс должен обеспечивать выполнение традиционных функций:

• анализа, обработки, ассимиляции и систематизации информации о состоянии загрязнения природных сред;

• восстановления пространственно-временной картины процесса загрязнения, подготовку кратковременных и долгосрочных прогнозов ее изменения;

• генерации вариантов решений по применению тех или иных контрмер, моделирования последствий, оценки и ранжирования лучших вариантов и представления их руководителю для окончательного решения;

• поддержку согласования решений на всех этапах разработки противоаварийных действий и принятия окончательного решения по аварийному реагированию.

Таким образом, важность задач, решаемых системой поддержки принятия согласованных решений в чрезвычайных ситуациях, связанных с радиоактивным загрязнением окружающей среды, отсутствие единой методологии и эффективных программных инструментов их решения в реальном масштабе времени, определяют актуальность и целевую направленность теоретических и прикладных исследований диссертации, решающих крупную научную проблему комплексной поддержки принятия согласованных решений в аварийных ситуациях, связанных с радиоактивным загрязнением окружающей среды

Цели и задачи работы. Основными целями диссертационной работы являются:

1. Разработка и исследование теории и методов построения компьютерных систем поддержки принятия согласованных решений в аварийных ситуациях, связанных с радиоактивным загрязнением окружающей среды, обеспечивающей:

• согласованный диагноз и прогноз развития чрезвычайной ситуации;

• генерацию и оценку возможных противоаварийных действий;

• согласованный выбор лучших вариантов действий, генерацию и согласование плана реализации противоаварийных действий.

2. Разработка и исследование теории и методов построения комплексов программ ассимиляции данных и оценки неопределенности при анализе ситуаций, возникающих вследствие радиационного воздействия.

3. Создание на основе разработанных принципов компьютерной системы поддержки принятия согласованных решений, связанных с реализацией противоаварийных мероприятий и защитой населения в случае ядерной аварии.

4. Проверка на практике эффективности созданной системы поддержки принятия согласованных решений, исследование адэкватности положенных в ее основу методов анализа, прогноза развития аварийной ситуации и алгоритмов подготовки согласованных решений.

На основе решения поставленных задач, а также за счет теоретического обобщения и исследования проблем компьютерной поддержки принятия согласованных решений в области аварийного реагирования, стоящих перед органами государственной исполнительной власти различного уровня и администрациями радиационно-опасных предприятий, обеспечивается решение крупной научно-технической проблемы - создание подсистемы согласования групповых решений в единой государственной автоматизированной системы контроля радиационной обстановки на территории Российской Федерации (ЕГАСКРО).

Методы исследования. Проведенные теоретические и прикладные исследования базируются на методах системного анализа, методах математической статистики, методах оптимизации систем, методах теории выбора и многокритериальной оптимизации.

Научная новизна. Научная новизна работы заключается

1. в разработке и исследовании теории и методов построения компьютерных систем поддержки принятия согласованных (групповых) решений в аварийных ситуациях, связанных с радиоактивным загрязнением окружающей среды, позволяющих осуществлять функционально-структурное проектирование систем поддержки принятия согласованных решений;

2. в разработке и исследовании теории и методов построения компьютерных подсистем ассимиляции данных и оценки неопределенности при анализе ситуаций, возникающих вследствие радиационного воздействия;

3. в разработке и исследовании программных средств обеспечения принятия согласованных решений по

• планированию применения мер защиты с учетов предпочтений экспертов и руководителя;

• оценке применимости возможных сценариев противоаварийных действий на основе предпочтений руководителя и экспертов, позволяющих учитывать как неопределенности в предпочтениях экспертов, так и неопределенности атрибутов оцениваемых альтернатив;

• аварийному реагированию и защите населения в случае радиационного загрязнения окружающей среды.

Достоверность. Достоверность научных положений, выводов и практических результатов, полученных в диссертационной работе, подтверждена результатами практической проверки при проведении командно-штабных учений методов, алгоритмов и программного обеспечения с использованием разнообразных реальных данных, существующих аналитических решений и специально разработанных iccroB на основе существующих методик, корректным обоснованием и анализом моделей, а также результатами использования разработанных в диссертации математических алгоритмических и программных методов и средств.

Внедрение и реализация результатов работы. Разработанные методы, алгоритмы и программные средства поддержки принятия решений вошли в состав математического и программного обеспечения общеевропейской системы RODOS поддержки принятия решений при ядерных авариях, создаваемой под эгидой Европейской комиссии, а также в состав математического и программного обеспечения созданной в НПО «Тайфун» Росгидромета компьютерной системы RECASS поддержки принятия решений в чрезвычайных ситуациях, связанных с аварийным радиоактивным загрязнением окружающей среды

Разработанные методы и программные средства прошли комплексную проверку в 1999-2000 гг. в рамках проекта ТАСИС № TAREG 02/04 Европейской Комиссии при проведении на базе Учебного центра ФЭИ, г. Обнинск деловых игр по обучению управлению аварийными ситуациями за пределами санитарно-защитной зоны радиационно-опасного объекта.

Разработанные методы и программные средства прошли комплексную проверку в 2002-2003 гг. в рамках командно-штабных

Ассимиляция данных на основе эволюционных линейных

моделей. Широко применяемыми на практике математическими методами ассимиляции данных и оценки неопределенности являются методы, основанные на байесовской методологии и на схеме фильтра Калмана-Бьюси. Однако, для практических ситуаций необходимы схемы ассимиляции, ориентированные на разнородные данные из различных источников информации. Вариант такой схемы ассимиляции (получившей название схемы ассимиляции на основе линейных эволюционных моделей) разработан для процессов, описываемых линейными эволюционными уравнениями

- ошибки

вида:

=*(0>

где

начальное состояние моделируемого

моделирования, а процесса.

Величины ошибок моделирования определяются на основе

интерактивной компьютерной процедуры опроса экспертов. Результаты опроса преобразуются СППР в систему линейных неравенств

Множество Х0, множество начальных данных для модели, также выбирается на основе процедуры опроса и фиксируются СППР в виде системы линейных неравенств

Информация о моделируемом процессе, которую необходимо ассимилировать, разделена на два класса. Первый класс, объективных данных, составляют результаты измерений значений некоторых скалярных величин Относительно этих

величин предполагается, что они являются функциями последовательности состояний моделируемого процесса. При реализации процедуры ассимиляции объективные данные

представляются в СППР в виде соотношений

где

- известные относительные погрешности, а

истинное и измеренное значение скалярной величины. Второй класс, субъективных данных, составляют экспертные данные. Эксперт или специалист сообщает СППР суждения о временном поведении некоторого набора известных ему скалярных величин

/ = 1,...,/н. Эти величины также предполагаются функциями последовательности состояний моделируемого процесса и, возможно, параметров модели. Утверждения эксперта о поведении величин 5/, 1 = \,...,т, фиксируются в СППР в виде линейных неравенств вида:

Значения параметров ©0, модели определяются и

согласуются СППР на основе экспертных мнений при помощи интерактивной процедуры.

Результат моделирования (прогноза) есть множество допустимых последовательностей вида Допустимой называется последовательность, удовлетворяющая системе линейных уравнений при условиях выполнения неравенств для ошибок моделирования, Ха € Хй, П = 0,...,М — \. Неопределенность прогноза выражается в том, что множество может содержать более одной допустимой последовательности.

Наличие объективных и экспертных данных позволяет уменьшить множество и, тем самым, снизить

неопределенность прогноза. Математически задача ассимиляции данных может сводится к задаче решения системы линейных неравенств

л„+| = Ап [д)хп + Вп (в) + е„, п = О,..., N -1 (эволюционная

модель)

К,) (¿о.....£1ГХО,...,ХП,0)<О,

со- 1,...,П„, И = 0,...,ЛГ-Г

Аш(х) <0, со-1,..., О, (оценки начальных данных)

!/ ~1 <5]\!]{хо>->хм\ У = 1 >-Д, (объективные

данные о процессе)

Разработанная и реализованная компьютерная процедура

,(оценки точности моделирования)

(экспертные

ассимиляция данных при построении прогноза на основе выбранной линейной модели предполагает последовательное выполнение следующих шагов:

• выбор значений параметров модели на основе согласования экспертных оценок величин параметров;

• введение ограничений на значения величин ошибок прогнозирования посредством процедуры согласования индивидуальных экспертных оценок точности;

• выбор и согласование множества значений начальных данных;

• ассимиляцию имеющихся измерений, т.е. учет в вычислениях на основе модели объективных данных о процессе;

• ассимиляция (учет) экспертных суждений о моделируемом процессе.

Если в решении задачи прогнозирования принимает участие ряд экспертов, их мнения на каждом этапе решения задачи могут различаться и даже противоречить друг другу. По этой причине выполнение процедуры прогнозирования организовано таким образом, чтобы возникающие противоречия выявлялись и устранялись за счет соответствующих компьютерных процедур согласования мнений экспертов. Структура программного обеспечения, реализующего разработанную процедуру ассимиляции на основе линейных эволюционных моделей и входящую в качестве подсистемы в СППР, приведена на рис. 3 (знаки Рг = 0,Рг ^ 0 означают соответственно наличие и отсутствие противоречий в ассимилируемых данных). Реализация процедуры позволила, в частности, решить проблему использования экспертной и статистической информации в единой модели.

Компьютерные процедуры согласования результатов моделирования и экспертных суждений. На практике встречаются ситуации, в которых прогнозирование развития аварийной ситуации можно осуществлять на основе множества различных моделей. При этом ни одна из имеющихся моделей не может быть признана предпочтительнее остальных. Каждая отдельная модель позволяет лучше остальных предсказать поведение одних характеристик ситуации, но хуже прогнозирует поведение других характеристик. Другими словами, ни одна из используемых моделей не позволяет получить адекватный прогноз, так как предназначена для

моделирования лишь части характеристик ситуации.

Рис.3

важные характеристики: поле выпадений на подстилающую поверхность, распределение мощности дозы облучения и т.д.

При моделировании рассеяния для ближней зоны считается, что в атмосферу примесь попадает за счет последовательного выброса серии облаков; для каждого облака моделируется процесс переноса, рассеяния и осаждения радиоактивной примеси, при этом мгновенная концентрация радионуклидов в пограничном слое представляет собой сумму вкладов от каждого облака.

Функция распределения концентрации радионуклида, в случае мгновенного выброса выбирается в виде:

q{r,f,t0,S(r,t0)) = q0(x,y,t,t0)ql(z,t,t0), t>t0,

где F = (x,y,z) - декартова система координат; t0 - момент времени мгновенного выброса мощности S(r,t0) = S0(x,y,t0)Sl(z,tB).

Функция q0{x,y,t,tQ) является решением уравнения переноса и диффузии примеси:

д.Яа = (>Л)<32//0 + Ky{t,t0)d;qn-U{t,t0)dxq0 -

q0(х,y,t,t0)-> О при 14 \у\ -> со, q0(x,y,t0,te) = S0(x,y,t0).

Аналогичному уравнению удовлетворяет функция g,(z,i,i0). В уравнении приняты следующие обозначения:

компоненты средней по слою

перемешивания скорости ветра; Kx(f,t0\ Ky{t,t0\ Kz(t,t0) коэффициенты турбулентной диффузии по направлениям осей координат х, у, z соответственно; - параметр, описывающий

убывание радионуклидов из атмосферы за счет процессов радиоактивного распада и влажного выведения. Значения коэффициентов уравнения рассчитываются для центра тяжести облака. Значения коэффициентов турбулентной диффузии и горизонтальных компонент скорости среднего ветра определяются величинами V(t) и ^(i) - скоростью и направлением ветра «на флюгере».

Если коэффициенты уравнения (#) получили приращения ЖДМД^Д'Л).-", т0 решение

возмущенного уравнения можно представить в виде:

</'. >\ 'Л) = ехр| * 0 (х, у, Г, г0), где

Данная формула выражает связь между решениями возмущенного и невозмущенного уравнения. Полученное «основное соотношение» положено в основу процедуры корректировки направления и скорости ветра «на флюгере», реализованную по схеме, представленной на рис.5

Рис.5

Благодаря структуре «основного соотношения» входными данными для процедуры являются данные измерения мощности дозы и прогноз распределения концентрации радионуклидов, осуществленный на основе исходных (ошибочных) значений ветра «на флюгере». Данное обстоятельство позволяет оформить процедуру ассимиляции в виде отдельного программного модуля, который не зависит от программной реализации процедуры прогнозирования распределения концентрации радионуклидов.

Функционирование подсистемы ассимиляции данных измерения мощности дозы облучения осуществляется в виде последовательной работы следующих модулей:

модуля корректировки направления и скорости ветра на основе минимизации отклонения прогнозируемой и измеренной величин мощности дозы внешнего облучения; модуля уточнения первоначального прогноза величины мощности дозы внешнего облучения на основе скорректированных значений направления и скорости ветра. В качестве исходных данных в подсистеме используются: результаты измерений мощности дозы внешнего излучения; направления и скорости ветра; результаты прогнозирования величины мощности дозы внешнего излучения на основе измеренных значений направления и скорости ветра.

В четвертой главе рассмотрено применение разработанной методологии для построения систем поддержки принятия решений при согласовании класса аварии на радиационно-опасном объекте. '

В ситуации возникшей аварии на основе первых данных о ней руководитель совместно с экспертами группы оперативной поддержки в аварийных ситуациях должен своевременно оценить масштаб и административный уровень требуемого вмешательства, выстроить тактику информирования общественности об аварии, ее последствиях и предполагаемых мерах по их ликвидации.

При решении этих задач эксперты опираются на имеющуюся в системе оперативную и прогностическую информацию, а также на критерии и оценки, используемые в шкалах классификации чрезвычайных ситуаций - международной шкалы ядерных аварий (Шкала INES) и шкалы классификации чрезвычайных ситуаций в Российской Федерации (Шкала РФ). Данные шкалы характеризуют аварийную ситуацию с различных позиций. По шкале РФ авария

характеризуется с позиций наносимого ущерба населению и окружающей среде. В основу классификации аварий по шкале INES положены характеристики выброса.

В разработанной СППР многокритериальные оценки по шкалам INES и РФ сведены к единой оценке - классу аварии, которая характеризует аварийную ситуацию с позиций необходимого уровня сил и средств, привлекаемых для ее ликвидации.

Подсистема СППР для согласования оценок класса аварий по шкале INES.

• Определение класса аварии по шкале INES базируется на использовании следующих критериев: объема внешнего выброса радиоактивных материалов (в эквиваленте изотопа '""/)- Рх; риска воздействия на здоровье людей за пределами площадки - ; степени необходимость применения защитных мероприятий за пределами площадки - ; степени повреждения ядерной установки

; риска воздействия на здоровье персонала -

Компьютерная процедура оценки класса аварии по шкале INES состоит их двух этапов: подготовительного и оперативного. Подготовительный этап осуществляется заранее и предназначен для определения весовых коэффициентов экспертов. Оперативный этап осуществляется непосредственно после появления информации об аварии А. Эксперты Э(/), j = 1 ,...N, вводят в систему

характеристики аварии А по перечисленным критериям, задавая значения величин . Затем эксперт Э(/) посредством

человеко-машинной процедуры вычисляет kj (А) - класс аварии.

Далее СППР вычисляет k(Ä) - согласованную оценку класса аварии

скобки обозначают целую часть числа, А\,...,А^ - вычисленные на подготовительном этапе веса экспертов.

Подсистема СППР для согласования оценок класса аварий по шкале РФ.

Определение класса аварии по шкале РФ базируется на использовании следующих критериев: количества пострадавших

по

в которой квадратные

Материальные затраты на реализацию мер защиты, оцениваются по двум критериям: общей стоимости реализации мер защиты по пораженной территории; косвенных потерь (в денежном выражении) за счет нарушения функционирования хозяйственных систем.

Наиболее сложными по реализации и управлению являются операции «эвакуация», «переселение» и «перемещение», так как они связаны с перемещением больших масс населения. Поэтому планирование процесса реализации экстренных мер защиты осуществляется системой поддержки принятия решений в два этапа. На первом этапе СППР строит план реализации «эвакуации», «перемещения» и «переселения», а также план реализации операции «йодная профилактика». Затем, на втором этапе, на основе построенного плана проводится планирование остальных мер защиты: «применения индивидуальных средств», «санитарной обработки населения», «дезактивации населенных пунктов». При планировании на втором этапе характеристики построенного на первом этапе плана выступают в виде входной информации.

Наиболее трудоемкой процедурой при компьютерном планировании является генерация, оценка и согласования рациональных планов передвижения (эвакуации, перемещения, переселения). Главная цель - снижение радиационного воздействия на население. Снижение материальных затрат имеет второстепенное значение. Схема процедуры представлена на рис.8.

При компьютерном планировании процесса эвакуации система разбивает множество транспортных средств на подмножества -транспортные бригады. Эти бригады образуют множество Trans. Каждая бригада с е Trans осуществляет перевозку населения и характеризуется следующими данными: - максимальной

скоростью движения; - максимальной длиной пробега без

дозаправки топливом; Е(с) - вместимостью, т.е. количеством людей, которое она может перевозить; п(с) - регистрационным номером. Кроме этого, в алгоритм заложены следующие положения.

1. Если количество эвакуируемых в данном населенном пункте больше некоторой величины , то этот населенный пункт

формально разбивается системой на несколько населенных пунктов,

в каждом из которых количество эвакуируемых не превышает . Величина Мтах является параметром и ее значение устанавливается при наладке системы.

-3 1. Генерация СППР плана на предотвращенная доза радиа пунктам» основе критерия: «средняя ции по всем населенным

2.Внесение экспертами клрректив в построенный системой * план на основе предъявленных СППР величин поглощенных лоз палиапии по населенным пунктам

3. Согласование с помощью СППР решения о допустимом изменении поглощенных доз радиации. Формирование при помощи СППР системы ограничений.

4. Корректировка СППР построенного плана на основе критерия: «максимальная предотвращенная доза» по всем населенным пунктам из согласованного списка с учетом сформированной системы ограничений.

5. Согласование с помощью плана предназначенного для р СППР скорректированного ализации.

б.Утверждение решения

Рис.8 28

2. Каждый населенный пункт эвакуируется одной бригадой (возможно, в несколько очередей).

3. Если эвакуация данного населенного пункта началась, то она не прерывается. То есть бригада осуществляет эвакуацию данного населенного пункта до ее полного завершения и при реализации оперативного управления не привлекается системой для обслуживания других населенных пунктов.

4. Каждый населенный пункт эвакуируется в единственное место размещения.

Интерактивная компьютерная процедура генерации, оценки и согласования плана перемещения организуется следующим образом.

На первом этапе СППР вычисляется оптимальный план относительно критерия «средняя поглощенная доза по всем населенным пунктам»

Для плана эвакуации, генерируемого СППР, критерий «средняя поглощенная доза по всем населенным пунктам» К = К{р, Ж) есть функция параметра р, кодирующего возможные пункты размещения и маршруты движения к ним и принимающего значения из дискретного множества М, и параметра я, кодирующего расписания движения и принимающего значения в непрерывном множестве Математически построение оптимального плана

сводится к процедуре определения точки экстремума критерия К, которая организуется следующим образом. Сначала СППР генерирует дискретное множество М = {/>,,..., . Затем для

каждого решается задача вычисления - точки

экстремума: . Далее на основе алгоритма перебора

определяется оптимальный план эвакуации из условия:

К(р*, > 4РК ))=к(р* . ))

Далее, на втором этапе, СППР предъявляет экспертам результат, а также прогнозируемые значения поглощенной дозы, соответствующие построенному плану. Эксперты с помощью СППР определяют населенные пункты с высокими значениями поглощенной дозы, а также населенные пункты с низкой поглощенной дозой.

На третьем этапе процедуры эксперты согласовывают с помощью СППР решения о допустимом изменении поглощенных доз радиации. На основе этого решения СППР выделяет из множества эвакуируемых населенных пунктов подмножество населенных пунктов с низким уровнем поглощенной дозы, причем для каждого населенного пункта из этого подмножества системой вычисляется допустимое увеличение поглощенной дозы.

СППР выделяет, также, подмножество населенных пунктов , для которых необходимо снижение величины поглощенной

дозы.

На четвертом этапе процедуры СППР производит корректировку построенного плана на основе критерия -«максимальная поглощенная доза по всем населенным пунктам из списка которая заключается в снижении поглощенной дозы

для населенных пунктов из списка за счет контролируемого

повышения поглощенной дозы для населенных пунктов из списка и сохранения ее для остальных, населенных пунктов.

На пятом этапе скорректированный план СППР предъявляет экспертам для согласования на основе процедуры голосования. Если согласие достигнуто, то полученный план рассматривается

в качестве согласованного плана эвакуации. Если согласие не достигнуто, происходит возврат ко второму шагу и цикл повторяется.

На приведенном этапе планирования применялся критерий "средняя поглощенная доза". Может оказаться, что планы, худшие относительно этого критерия, более предпочтительны по другим критериям. Для проверки этой возможности СППР строит множество планов, которые близки к построенному плану и отличаются от него значениями параметра - пунктами

размещения и маршрутами движения. Процедура построения близких планов организована следующим образом.

На первом шаге эксперты при помощи компьютерной процедуры голосования согласовывают величину - число близких планов.

и командно-полевых учений на Смоленской АЭС (24-25 сентября 2003 г.), проводившихся Концерном РОСЭНЕРГОАТОМ.

Разработанные методы, алгоритмы и программные средства поддержки принятия решений вошли в состав математического и программного обеспечения общеевропейской системы RODOS поддержки принятия решений при ядерных авариях, создаваемой под эгидой Европейской комиссии, а также в состав математического и программного обеспечения созданной в НПО «Тайфун» Росгидромета компьютерной системы RECASS поддержки принятия решений в чрезвычайных ситуациях, связанных с аварийным радиоактивным загрязнением окружающей среды

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. A.Golubenkov, V.Shershakov, D.Kamaev, J.Ustinov Method of ranking of statistical alternatives (RSA) on the basis of preliminary made expert judgements: mathematical principles. Radiation Protection Dosimetry, vol. 73, nos 1-4, pp. 261-264 (1997) Nuclear Technology Publishing

2. A.Golubenkov, D.Kamaev, J.Ustinov, O.Shershakov (1999) "Decision making support on countermeasures in the early phase of a radiation accident based on elicitated expert preferences" RODOS (WG5)-TN(99)-04.

3. A.Golubenkov, D.Kamaev, J.Ustinov (1998) "Formation ofthe utility function taking into account uncertainties in expert preferences" RODOS (WG5)-TN(98)04.

4. А.Н.Ершов, Д.А.Камаев, О.В.Шершаков (2001)Процедура оценки чувствительности и неопределенности боксовой модели переноса загрязнений в морях. Известия вузов. Атомная энергетика, 2001, №2, с.30-36

5. Shershakov V.M.,Kamaev D.A., Kolomeev M.P.(2001) Progress report on development of data assimilation and uncertainty assessment procedures for RETRACE-D , DAONEM,2001

6. Камаев Д.А., Устинов Ю.И .АССИМИЛЯЦИЯ ДАННЫХ ИЗМЕРЕНИЯ МОЩНОСТИ ДОЗЫ ОБЛУЧЕНИЯ ПРИ МОДЕЛИРОВАНИИ АТМОСФЕРНОГО ПЕРЕНОСА РАДИОНУКЛИДОВ , Доклады Всероссийской научно-практической конференции «Состояние и развитие единой

государственной автоматизированной системы контроля радиационной обстановки на территории Российской Федерации», с. 286-290, Обнинск, НПО «Тайфун», 2001

7. Ю.И.Устинов Д.А.Камаев ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО ВЫБОРУ КОНТРМЕР НА РАННЕЙ СТАДИИ РАДИАЦИОННОЙ АВАРИИ НА ОСНОВЕ ПРЕДВАРИТЕЛЬНО ВЫЯВЛЕННЫХ ЭКСПЕРТНЫХ ПРЕДПОЧТЕНИЙ Доклады Всероссийской научно-практической конференции «Состояние и развитие единой государственной автоматизированной системы контроля радиационной обстановки на территории Российской Федерации», с. 312-314, Обнинск, НПО «Тайфун», 2001

8. Д.А.Камаев, Э.А.Трахтенгерц, В.М.Шершаков Компьютерная система поддержки согласования групповых решений по ликвидации последствий ядерных аварий.- М., 2003 (Научное издание / институт проблем управления имени В.А.Трапезникова РАН)

9. Э.А.Трахтенгерц, В.М.Шершаков, Д.А.Камаев Компьютерная поддержка управления ликвидацией последствий радиационного воздествия.-СИНТЕГ, 2ОО4.-46Ос. (Серия «системы и приборы управления»).

10. Камаев Д.А. Компьютерная система для подготовки согласованных рекомендаций по экстренным мерам защиты в случае радиационной аварии на АЭС // II Международная конференция по проблемам управления (17-19 июня 2003 года): Избранные труды в двух томах. Том 1 М.:. ИПУ. 2003, с.247-253

11. A.Golubenkov, R.Borodin, D.Kamaev, (1999) Subsystem for Processing and Presentation of Data of Radiation Measurements. SCK CEN Report, RODOS (WG5)

10 А.Н.Ершов, Д.А.Камаев. Восстановление трехмерной структуры объекта по результатам радиолокационного сканирования широким лучом как задача радоновской томографии. Труды ИЭМ, 2002, вып.23(165). С.23-28

11 Коломеев, А.Н.Ершов, Д.А.Камаев. Новый блок смыва гидрологического дисперсионного модуля системы RODOS. Описание RETRACE-D Труды ИЭМ, 2002, вып.23(165). С.97-110

12 Устинов Ю.И., Камаев Д.А., Шершаков В,М, Ранжирование альтернатив при групповом принятии решений, учитывающих

и командно-полевых учений на Смоленской АЭС (24-25 сентября 2003 г.), проводившихся Концерном РОСЭНЕРГОАТОМ.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

3. A.Golubenkov, D.Kamaev, J.Ustinov (1998) "Formation ofthe utility function taking into account uncertainties in expert preferences" RODOS (WG5)-TN(98)04.

5. Shershakov V.M.,Kamaev D.A., Kolomeev M.P.(2001) Progress report on development of data assimilation and uncertainty assessment procedures for RETRACE-D , DAONEM,2001

11. A.Golubenkov, R.Borodin, D.Kamaev, (1999) Subsystem for Processing and Présentation of Data of Radiation Measurements. SCK CEN Report, RODOS (WG5)

12 Устинов Ю.И., Камаев Д.А., Шершаков В,М, Ранжирование альтернатив при групповом принятии решений, учитывающих

неопределенность экспертных оценок.. Труды ИЭМ, 2002, вып.23(165). С.162-176

13 Камаев Д.А., Трахтенгерц Э.А., Шершаков В.М. Компьютерная процедура согласования оценок при определении класса аварии на радиационно-опасном объекте // Приборы и системы управления. 2003. №2, стр. 46-53.

14 .C.Rojas-Palma, H.Madsen, F.Gering, R.Puch, C.Turcanu, Pastrup, H.Muller, K.Richter, M.Zheleznyak, D.Treebushny, M.Kolomeev, D.Kamaev, and Wynn "Data assimilation in the decision support system RODOS" Radiation Protection Dosimetry, v. 104, nl, pp 3140 (2003) Nuclear Technology Publishing.

15 A.Golubenkov, V.Shershakov, D.A.Kamaev, J.Ustinov Decision making support on countermeasures in the early phase of a radiation accident based on elicitated expert preferences, RODOS (WG5)-TN(99)-04, 1999

16 A.Golubenkov, D.AKamaev J.Ustinov Formation of the utility function taking into account uncertainties in expert preferences, RODOS (WG5)-TN(98)-04,1998 .

17 Д.А.Камаев, Линник А.В., Ю.И.Устинов АССИМИЛЯЦИЯ ДАННЫХ ИЗМЕРЕНИЯ МОЩНОСТИ ДОЗЫ ОБЛУЧЕНИЯ ПРИ МОДЕЛИРОВАНИИ АТМОСФЕРНОГО ПЕРЕНОСА РАДИОНУКЛИДОВ, Доклады Всероссийской научно-практической конференции «Состояние и развитие единой государственной автоматизированной системы контроля радиационной обстановки на территории Российской Федерации», с. 286-290, Обнинск, НПО «Тайфун», 2001

18 Д.А.Камаев, Ю.И.Устинов ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО ВЫБОРУ КОНТРМЕР НА РАННЕЙ СТАДИИ РАДИАЦИОННОЙ АВАРИИ НА ОСНОВЕ ПРЕДВАРИТЕЛЬНО ВЫЯВЛЕННЫХ ЭКСПЕРТНЫХ ПРЕДПОЧТЕНИЙ Доклады Всероссийской научно-практической конференции «Состояние и развитие единой государственной автоматизированной системы контроля радиационной обстановки на территории Российской Федерации», с. 312-314, Обнинск, НПО «Тайфун», 2001.

19 Камаев Д.А. Гиперболические предельные множества параболических уравнений и метод Галеркина, Из-во Наука, ДАН СССР, т.234, №2,1980, с.282-286

20 Камаев Д.А. Гиперболические предельные множества эволюционных уравнений и метод Галеркина, Из-во Наука, Успехи матем.наук, т.35, в.3(213), 1980, с.188-191

21 Камаев Д.А. О гипотезе Хопфа для одного класса уравнений химической кинетики, Из-во Наука, Записки научн. семинаров ЛОМИ, т. 110,1981,с. 57-73

22 Камаев Д.А. Чернов В.М. Квазислучайные колебания дислокаций в рельефе Пайерлса-Набарро, Из-во Наука, Физика твердого тела, т.27, в.7,1985, с.2077-2080

23 R.V.Plykin, A.Yu.Zirov, D.A.Kamaev, One-dimentional Attractors of A-diffeomorphisms on S2 and diffeomorphisms with infinitely many sinks, Soc. Math. De France, Asterisque, v.51,1978, p.355-394

24 Камаев Д.А. Чернов В.М. Стохастический механизм преодоления дислокацией потен-циального рельефа кристаллической решетки, Из-во Наука, Физика твердого тела, т.2, в.3,1987, с.744-748

25 Камаев Д.А. Расщепление гомоклинических траекторий бесконечномерных эволюционных уравнений под действием периодических возмущений, Из-во Наука, ДАН СССР, т.309, №4, 1989, с.842-854

26 Камаев Д.А. Нелинейная динамика дислокаций в упругих полях внутренних напряжений., ЦНИИатоминформ 1987, обзорФЭИ-0213

27 Камаев Д.А. Возбуждение стохастических колебаний в системе дислокация-точечный дефект, Сб. Механизмы упрочнения и свойства металлов, Тула, 1988, с.5-9.

28 Камаев Д.А., Чернов В.М. Надбарьерное движение дислокации в нелинейном потенциальном рельефе кристаллической решетки под действием переменных внешних нагрузок. Физика низких температур т.16,в.8,1990,с.1071-1075

29 Камаев Д.А. Динамика решений одного класса уравнений химической кинетики в окрестности инвариантного множества. Сб."Исследование нелинейных моделей математи-ческой физики", Обнинск, ИАТЭ, 1990,с.62-76

30 Камаев Д.А. Хаусдорфова размерность инвариантных множеств шкалы динамических систем, Сб."Исследование нелинейных моделей математической физики", Обнинск, ИАТЭ, 1990,с.68-71

неопределенность экспертных оценок.. Труды ИЭМ, 2002, вып.23(165). С.162-176

14 .C.Rojas-Palma, H.Madsen, F.Gering, R.Puch, C.Turcanu, Pastrup, H.Muller, K.Richter, M.Zheleznyak, D.Treebushny, M.Kolomeev, D.Kamaev, and Wynn "Data assimilation in the decision support system RODOS" Radiation Protection Dosimetry, v.l04, nl, pp 3140 (2003) Nuclear Technology Publishing.

16 A.Golubenkov, D.A.Kamaev J.Ustinov Formation of the utility function taking into account uncertainties in expert preferences, RODOS (WG5)-TN(98)-04,1998

21 Камаев Д.А. О гипотезе Хопфа для одного класса уравнений химической кинетики, Из-во Наука, Записки научн. семинаров ЛОМИ, т.ПО, 1981,с. 57-73

23 R.V.Plykin, A.Yu.Zirov, D.A.Kamaev, One-dimentional Attractors of A-diffeomorphisms on S2 and diffeomorphisms with infinitely many sinks, Soc. Math. De France, Asterisque, v.51,1978, p.355-394

На втором шаге для каждого рк еМ = {/?,,...,ра\ решается задача вычисления л(рк) - точки экстремума:

гшп ^ а,У>'„11а1 {рк, л")- 0"1ю)(р°,я-0)|. Весовые коэффициенты

ТОЧКИ

(ы V

берутся в виде:а1 - ■ Б^р"

ч 1=1 )

-I

На третьем шаге на основе алгоритма перебора СППР

оптимальному плану эвакуации относительно метрики

Объединяя планы применения для каждого населенного пункта контрмер: «йодная профилактика», «укрытие», «применение индивидуальных средств защиты», «санитарная обработка населения», а также планов эвакуации, перемещения и переселения, СППР генерирует набор сценариев применения контрмер для всей пораженной территории.

Каждый сценарий применения контрмер для всей пораженной территории включает в себя:

• список населенных пунктов, попавших в зону поражения;

• список применяемых контрмер для каждого населенного пункта;

• план реализации каждой применяемой контрмеры.

Кроме того, СППР предъявляет экспертам следующие характеристики сценария:

• прогноз распределения по всем населенным пунктам величин поглощенной и предотвращенной доз за первые 10 суток;

• оценку материальных затрат при реализации сценария.

Далее эксперты при поддержке СППР выбирают из этого

множества сценариев согласованный сценарий на основе компьютерной интерактивной процедуры выбора, состоящей из нескольких последовательных этапов этапов. Ее схема представлена на рис.9

В системе предусмотрено использование следующих критериев оценки сценариев применения контрмер, предотвращение

определяет ц планов

ближайших к

коллективного риска для здоровья; предотвращение индивидуального риска для здоровья; финансовые затраты; коллективный физический риск; индивидуальный физический риск; социальные эффекты; практическая реализуемость

Рис.9

Применяемые в системе процедуры согласования на этапах 1-6 вполне аналогичны соответствующим процедурам, рассмотренным ранее.

После выполнения рассмотренной процедуры наиболее предпочтительный сценарий предлагается системой руководителю для утверждения.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

В рамках диссертационной работы проведено теоретическое обобщение и получено решение важной научно-технической проблемы создания методологической базы, моделей, методов, алгоритмов и комплексов программных средств информационного обеспечения и поддержки принятия согласованных решений в чрезвычайных ситуациях, связанных с радиоактивным загрязнением окружающей среды, как основы для построения подсистемы согласования групповых решений в рамках Единой государственной автоматизированной системы контроля радиационной обстановки на территории Российской Федерации (ЕГАСКРО). Основные результаты диссертационной работы заключаются в следующем:

1. Исследованы и разработаны принципы построения компьютерных систем поддержки принятия решений при оценке и согласовании вариантов действий по ликвидации последствий радиационного поражения.

2. Создан комплекс программных средств решения задач, обеспечивающий процесс компьютерной поддержки принятия решений по аварийному реагированию и защите населения в случае радиационного загрязнения окружающей среды, включая анализ аварийной обстановки; генерацию и согласование планов реализации сценариев противоаварийных действий; согласование оценки эффективности их применения в прогнозируемых условиях развития аварии с учетом экспертных предпочтений.

3. Исследованы и реализованы принципы построения, модели и алгоритмы оценки неопределенности, ассимиляции и согласования данных при анализе ситуаций, возникающих вследствие загрязнения окружающей среды, в том числе:

• процедура оценки неопределенности, ассимиляции и согласования экспертных данных при анализе и прогнозе развития ситуации на основе линейных эволюционных моделей;

• процедуры употребления и согласования экспертных

данных при прогнозировании на

БИБЛИОТЕКА С. Петербург

оа юо мт

(

• человеко-машинная процедура согласования и оценки неопределенности экспертных предпочтений при ранжировании возможных решений методом интерполяции функции предпочтения;

• процедура использования данных измерения мощности дозы внешнего облучения для уточнения прогноза радиационной обстановки.

4. Разработана и реализована компьютерная система поддержки принятия решений при согласовании класса аварии на радиационно-опасном объекте, обеспечивающая поддержку руководителя при определении класса аварии в шкалах классификации чрезвычайных ситуаций международной шкалы ядерных аварий (Шкала INES) и шкалы классификации чрезвычайных ситуаций в Российской Федерации.

5. Исследованы принципы построения, модели и алгоритмы генерации и согласования возможных противоаварийных действий, в том числе:

• исследован и реализован в виде компьютерной процедуры метод предварительного выбора и согласования контрмер в аварийной ситуации на основе эвристических предпочтений экспертов;

• разработаны и реализованы компьютерные процедуры подготовки и согласования сценариев с использованием объективных данных, экспертной информации и методов оптимального планирования, обеспечивающие планирование и согласование сценариев, задающих пространственный и временной порядок применения контрмер.

Точность и достоверность разработанных методов проверена в процессе практической проверки методов, алгоритмов и программного обеспечения (проведение на базе Учебного центра ФЭИ, г. Обнинск деловых игр по обучению управлению аварийными ситуациями за пределами санитарно-защитной зоны радиационно-опасного объекта), а также при помощи специально разработанных тестов на основе существующих методик. Разработанные методы и программные средства прошли комплексную проверку в 2002-2003 гг. в рамках командно-штабных противоаварийных учений на Курской АЭС (24-26 сентября 2002 г.)

людей; количества людей, у которых нарушены условия жизнедеятельности; материального ущерба; масштаба аварии. Процедура согласования оценки класса аварии по шкале РФ выполняется следующим образом.

1. Сначала выполняется компьютерная процедура определения весов критериев, которая строится по следующей схеме. Каждый эксперт заполняет матрицу (АДА:)) с парными взаимными оценками

значимости критериев по трехбалльной шкале. Далее СППР проверяет матрицу парных взаимных оценок на отсутствие циклов.

Если у матрицы парных взаимных оценок обнаруживается цикл, то система сообщает об этом эксперту Э{к) и предлагает изменить матрицу. В качестве подсказки СППР вычисляет и предлагает эксперту матрицу без циклов, ближайшую (относительно выбранной заранее метрики) к его матрице парных взаимных оценок.

После устранения циклов СППР вычисляет вектор , вектор значимости критериев, как решение задачи

логарифмической регрессии: min^ ^ {jhy (к) - Inс,- + In Cj p при

условии: (с| • С2 ■ б'з ■ ¿4 = l), который после нормировки превращается в согласованные веса критериев. Величина является параметром и выбирается при настройке системы.

2. Каждый эксперт заполняет таблицу с его оценками класса аварии по перечисленным выше критериям. Оценки класса аварии выставляются по пятибалльной шкале в соответствии с таблицей, хранящейся в базе данных системы.

На основе оценок, введенных экспертами в систему в реальной ситуации или в процессе учений, СППР определяет «профиль» эксперта, т.е. характер его оценок и разброс оценок, данных разными экспертами. СППР реализует алгоритм согласования оценок и выдает экспертам согласованные оценки.

Эксперты утверждают предложенные системой оценки в качестве оценок класса аварии или продолжают согласование.

3. В случае утверждения оценок система вычисляет

окончательную оценку класса аварии по формуле: Д = ^ (^¡х* , где

- вычисленные ранее веса критериев. По значению

величины А система определяет класс аварии (по шкале РФ) в соответствии с пороговым правилом, хранящимся в базе данных системы.

В результате СППР выдает согласованные характеристики аварии.

В пятой главе рассмотрено применение разработанной методологии для построения СППР, обеспечивающей генерацию, оценку и согласование сценариев применения контрмер по защите населения. Последовательность функционирования модулей разработанной СППР представлена на рис.6.

Рис. 6

В результате выполнения СППР процедур генерации, оценки и согласования, предусмотренных в модулях 1-3, для каждого населенного пункта формируется цепочка операций (контрмер). Применяемые в системе процедуры генерации, оценки и согласования вполне, аналогичны соответствующим процедурам, рассмотренным ранее.

При определении цепочек операций в населенном пункте заложенный в СППР алгоритм учитывает данные о состоянии дорожной сети, о наличии транспортных и материальных ресурсов, о расположении пунктов отселения и эвакуации, прогноз радиационной обстановки, а также применение возможной цепочки операций в других населенных пунктах. В модуле 4 реализована процедура генерации, оценки и согласования сценариев применения контрмер для всей пораженной территории, которая является наиболее трудоемкой. Её схема представлена на рис.7

Рис.7

При реализации процедуры генерации, оценки и согласования всё множество используемых критериев разделяется на две группы. В первую группу входят критерии, которые допускают объективную численную оценку - величины доз, предотвращаемых применением мер защиты и материальные затраты. Во вторую группу входят критерии, выражающие субъективные мнения экспертов и не допускающие объективной оценки - «социальные эффекты», «практическая реализуемость плана».

Доза, предотвращаемая защитным мероприятием, определяется разностью между прогнозируемыми дозами облучения, которые могут быть получены при и без применения данной меры защиты. Эта разность определяется только дозами, получаемыми в период применения меры защиты, зависит от начального момента времени Т и длительности ее применения Л Т. Общая формула для расчета дозы предотвращаемой применением меры защиты,

ЬТ

имеет вид: Ощк0(Т,АТ) = ^ где: Р'ред{() -

I Г

средняя по группе населения мощность дозы по пути

облучения в момент времени ^ в отсутствии меры защиты; Р'^)

мощность дозы на открытой местности по пути облучения в

момент времени ; - коэффициент защиты для пути

облучения.

В процессе реализации меры защиты не применяются одновременно для всего населения пораженной территории. СППР разбивает население на группы. Критерий, отражающий эффективность плана реализации мер защиты с целью снижения радиационноговоздействия, является

векторным: Ъпред = {о\ред,...,01пред,...,В^ред), где 0'пред - средняя предотвращенная доза для /-ой группы населения. На основе векторного критерия вводится интегральный критерий

оптимальности - «средняя поглощенная доза по

всем населенным пунктам»

Но может так оказаться, что вся совокупность моделей обладает свойствами, позволяющими использовать ее для прогнозирования при принятии решений. В таком случае возникает задача использования всех имеющихся моделей для анализа и прогноза при принятии решений.

Разработан и реализован подход к решению задачи использования ансамбля моделей при принятии решений, который назван алгебраическим. Схему алгебраического подхода удобно пояснить на примере решения задачи оценки пространственного положения мгновенного точечного источника. Момент времени возникновения источника считается известным. Пусть зафиксировано разбиение области, в которой наверняка может находиться источник, на подобласти £^,,...,0^. Для оценки

положения источника используются компьютерные модели Л/р...,Л/(| распространения радионуклидов в атмосфере.

Каждая модель Л/( на основе стандартной входной информации вычисляет оценку величин: вероятность того, что источник радионуклидов находился в области . Далее осуществляется построение Р) «поля возможного

положения источника» С^ на основе порогового

решающего правила ¿¡¡,с12 - пороговые величины. Таким

образом, построение Р|- «поля возможного положения источника» можно представить в виде последовательного применения оператора оценки (оценивающего оператора) и решающего правила

В соответствии с разработанным компьютерным подходом построение «поля возможного положения источника» на основе совокупности оценок по всем имеющимся моделям осуществляется следующим образом. Вводятся покомпонентные операции между оценивающими операторами - операция сложения, операция умножения и операция умножения на число, которые обладают коммутативностью, ассоциативностью, дистрибутивностью и т.д.

Они позволяют построить и использовать в СППР обобщенную процедуру построения «поля возможного положения источника» в виде:

Р = С{й,,й2) О

где , (1-, - пороги решающего п р а в и , - степени оценивающих

константы;

м,

оценивающие операторы, на основе отдельных моделей. Параметры

операторов, построенные

, определяющие обобщенную процедуру, выбираются

таким образом, чтобы «поле возможного положения источника», построенное на основе обобщенной процедуры, в максимально возможной степени соответствовало имеющейся априорной информации о возможном положении источника. Таким образом, в случае существования дополнительной априорной информации об источнике решается проблема ее использования (ассимиляции). Структура программного обеспечения, реализующего процедуру построение «поля возможного положения источника» на основе совокупности оценок по всем имеющимся моделям, представлена на рис.4.

Компьютерные процедуры согласования и оценки неопределенности экспертных предпочтений при ранжировании возможных решений методом интерполяции функции предпочтения

Для решения проблемы ранжирования исследован и реализован человеко-машинный метод, устанавливающий частичный или полный порядок на предложенном эксперту множестве возможных результатов применений противоаварийных действий путем построения поверхностей безразличия. Экспертная информация, полученная в рамках данного метода, получила название схемы предпочтения эксперта. С помощью предварительно построенной схемы предпочтения эксперта СППР обеспечивает сортировку всех возможных вариантов действий.

Предпочтения эксперта и атрибуты сортируемых вариантов включают в себя неопределенности. Реализованный в СППР метод, получившей название метод ранжирования статистических альтернатив, позволяет учитывать такого рода неопределенности, а

также может применяться при групповом принятии решений.

- Модуль построения при помощи СППР согласованного разбиения на подобласти

Модуль вычисления оценок вероятностей М, (/) = [*,',...,*;)

по модели А/,

Модуль согласования при помощи СППР

априорной информации о положении

Модуль вычисления оценок вероятностей М„(/) = (<,...,<)

по модели М,

Модуль вычисления параметров обобщенной процедуры построения «поля возможного положения источника»

Модуль вычисления «поля возможного положения источника» на основе обобщенной процедуры

Рис.4

В рамках разработанного метода оценка возможных вариантов действий осуществляется в три этапа. На первом этапе эксперты задают СППР свои локальные и/или глобальные предпочтения на множестве возможных результатов применений противоаварийных действий. Эту информацию эксперты могут задавать в интервальном виде, т.е. при сравнении вариантов выделять области «лучше», «хуже» и «не знаю». При этом эксперты могут работать с атрибутами, задаваемыми как числовыми, так и лингвистическими шкалами.

На втором этапе информация, полученная от экспертов, преобразуется в СППР в набор ограничений типа равенств или неравенств на значения функции в узлах выбранной прямоугольной сетки. К набору ограничений, полученному на основе экспертной информации, добавляются ограничения выражающие возрастание функции предпочтения с улучшением каждого атрибута. В качестве решения полученной системы соотношений СППР создает набор сеточных функций, удовлетворяющих требованиям группы экспертов. Продолжение каждой функции на значения атрибутов не принадлежащих сетке осуществляется на основе интерполяции. В результате опроса экспертов СППР генерируется не одна функция, а набор функций, отражающий предпочтения группы экспертов с учетом неопределенностей.

На третьем этапе, этапе сортировки, построенный набор трактуется как статистический ансамбль, что позволяет СППР производить не детерминированное, а вероятностное сравнение предлагаемых вариантов.

Компьютерная ассимиляция данных измерения мощности дозы облучения при моделировании атмосферного переноса радионуклидов. Исследована и реализована в виде подсистемы СППР компьютерная процедура ассимиляции данных измерения мощности дозы внешнего облучения, осуществляющая корректировку направления и скорости ветра по результатам измерения мощности дозы внешнего облучения и уточнения на этой основе анализа и прогноза радиационной обстановки.

Основой расчетной характеристикой атмосферного переноса и рассеяния радиоактивных примесей является их концентрация в пограничном слое атмосферы. На ее основе рассчитываются другие

противоаварийных учений на Курской АЭС (24-26 сентября 2002 г.) и командно-полевых учений на Смоленской АЭС (24-25 сентября 2003 г.), проводившихся Концерном РОСЭНЕРГОАТОМ.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались:

• на Третьей международной конференции по вычислительной физике, проводившейся под эгидой IMACS (III-IMACS Int. Confemce on computational Physics, Lyngby, Denmark, 1994);

• на Всероссийской научно-практической конференции «Состояние и развитие Единой государственной автоматизированной системы контроля радиационной обстановки на территории Российской Федерации», Обнинск, 2001 г.;

• на «Второй международной конференции по проблемам управления», Москва, 2003 г.;

• on International Symposium "Off-site Nuclear Emergency Management, Capabilities and Challenges, Salzburg, Austria, 29 September to "3 October 2003.

• на «Четвертой Международной научно-технической конференции "Безопасность, эффективность и экономика атомной энергетики"» - МНТК-2004 (Москва, ВНИИАЭС, 16-17 июня 2004 г.)

Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 37 работах.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав и заключения, содержит 316 страниц машинописного текста, 125 рисунков, 51 таблицу, список литературы из 136 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность, формулируется цель и основные направления исследования. Кратко изложена научная новизна, практическая ценность и достоверность полученных результатов диссертационной работы. • В первой главе рассматриваются основные задачи и особенности функционирования систем управления ликвидацией последствий радиационного воздействия. Анализируются

существующие подходы к разработке программного обеспечения систем поддержки принятия согласованных решений по снижению негативных последствий радиационных аварий. Проведен методологический анализ исходных представлений и понятийных средств, обеспечивающих проектирование и внедрение СППР в аварийной ситуации. Система поддержки принятия согласованных решений (СППСР) определяется как человеко-машинная система, позволяющая руководителю использовать свои и экспертные знания, опыт и интересы, объективные и субъективные модели, оценки и данные для реализации компьютерных методов выработки решений.

Во второй главе рассматривается архитектура компьютерных систем поддержки принятия групповых решений по управлению ликвидацией последствий радиационного воздествия.

Общая схема разработанный компьютерной системы поддержки принятия групповых решений по управлению ликвидацией последствий радиоактивного воздействия показана на рис. 1. (Жирными линиями выделены подсистемы, разработке и исследованию которых посвящена диссертационная работа).

СППР состоит из шести функциональных подсистем: подсистемы анализа и прогноза изменения радиационной обстановки (ПСА), подсистемы генерации решений по защите населения и окружающей среды в аварийной ситуации (ПСГ), подсистемы оценки предлагаемых сценариев действий (контрмер) и выбора наиболее приемлемого (ПСВ), подсистема ассимиляции данных (ПАД), подсистема согласования (ПСС), функционирующих в среде управляющей подсистемы (ПСУ).

Задачи этих подсистем заключаются в следующем:

• (1) - в использовании для оценки ситуации различных данных, дополнительных по отношению к стандартной информации (например, данных мониторинга);

• (2) - в обеспечении постоянно уточняемыми данными о существующих и прогнозируемых уровнях концентрации радиоактивных веществ (РВ), их распределения в окружающей среде, величинах доз и последствий для здоровья человека при отсутствии контрмер, с учетом данных измерений/мониторинга и неопределенностей представляемых результатов;

• (3) - в планировании альтернативных контрмер по защите населения и ликвидации последствий аварии;

• (4) - в оценке эффективности сгенерированных контрмер по выбранным критериям (например, уменьшению индивидуальных/коллективных доз, сокращению экономических затрат, и т.д.);

• (5) - в организации и поддержки процедур согласования результатов анализа ситуации и прогноза ее развития, оценок решений и последствий их реализации

Рис.1

Каждая подсистема имеет модульную структуру, обеспечивающую многоцелевое использование, а также интеграцию моделей и расчетных процедур.

Контроль над режимами работы системы в целом, связь между функциональными подсистемами и обмен данными между ними, включая представление результатов, осуществляется подсистемой управления. Ее задача - управление данными, ресурсами и связями, контроле обращения к подсистемам и модулям.

В третьей главе рассмотрены компьютерные процедуры ассимиляции, согласования данных и оценки неопределенности в анализе ситуаций, возникающих вследствие радиационного воздействия.

Место процедур ассимиляции, согласования данных и оценки неопределенности в анализе и прогнозе развития ситуации отражено на рис.2. Их основное назначения заключается в уточнении оценки развития ситуации за счет использования различных данных, дополнительных по отношению к результатам стандартных измерений (например, данным экологического мониторинга).

Рис.2

31 Камаев Д. А. Семейство устойчивых многообразий одномерных параболических уравнений. Сб."Исследование нелинейных моделей математической физики", Обнинск, ИАТЭ, 1992,с.48-61

32 D.A.Kamaev, V.M.Chernov Dinamics of dislocation in the potential relief of Semiconductor Crystal under verying applied forces. J. Solid State Phenomena, v.19-20,1991, p.329-334.

33 Д.А.Камаев Семейство устойчивых многообразий инвариантных множеств систем параболических уравнений. Успехи мат. Наук, т.47, и.5,1992, с. 179-180

34 D. A.Kamaev Semilinear patterns in nonequilibrium dissipative media., Proc. of the III-IMACS Int. Confernce on computational Physics, Lyngby, Denmark, 1994

35 Д.А.Камаев Семейство устойчивых многобразий одномерных параболических уравнений, Матем. Заметки, т.60, в. 1,1996,1123.

36 V.M. Shershakov, G.P. Zukov, V.S. Kosykh, V.A. Bessonov, A.M. Garyants, R.V. Borodin, M.V.Dolgov, D.A.Kamaev, A.N.Ershov, S.V.Satyr, RESULTS OF DEVELOPMENT AND FIELD TESTES OF A RADAR-TRACER SYSTEM PROVIDING METEOROLOGICAL SUPPORT TO MODELING HAZARDOUS TECHNOLOGICAL RELEASES, proceedings of International Symposium "Off-site Nuclear Emergency Management, Capabilities and Challenges, Salzburg, Austria, 29 September to "3 October 2003.

37 Э.Трахтенгерц, В.Шершаков, Д.Камаев Компьютерная поддержка управления ликвидацией последствий радиационного поражения. РОСЭНЕРГОАТОМ, №3 (54)/2004, с 45

Зак.82.Тир. 12О.ИПУ.

Оглавление автор диссертации — доктора технических наук Камаев, Дмитрий Альфредович

Введение.

Глава 1. Основные задачи н особенности функционирования компьютерных систем поддержки управлении ликвидацией последствий радиационного воздействии

§1.1 Управление ликвидацией последствий радиационного воздействия и системы поддержки принятия и согласования решений.

§1.2 Базовые представления и понятийные средства проектирования систем поддержки принятия решений в аварийных ситуациях.

Выводы.

Глава 2. Архитектура компьютерных систем поддержки принятия решений по управлению ликвидацией последствий радиационного воздействия

§2.1 Структура и типы систем поддержки принятия решений в аварийных ситуациях.

§2.2 Компьютерная поддержка переговоров по управлению ликвидацией последствий радиационного воздействия.

§2.3 Применение систем поддержки принятия решений при ассимиляции данных и оценке неопределенности.

Выводы.

Глава 3. Компьютерная ассимиляция, согласование данных и оценка неопределенности в анализе ситуаций, возникающих вследствие радиационного воздействия.

§3.1. Компьютерная ассимиляция экспертных данных и оценка неопределенности при прогнозировании па основе линейных моделей.

§3.2. Компьютерная ассимиляция и согласования данных на основе алгебраических процедур.

§3.3 Подсистема согласования и оценки неопределенности экспертных предпочтений при оценке возможных решений методом интерполяции функции предпочтения.

§3.4 Подсистема ассимиляции данных измерения мощности дозы облучения при моделировании атмосферного переноса радионуклидов.

Выводы.

Глава 4. Применение систем поддержки принятия решений при согласовании класса аварии на радиацинно-онаспом объекте

§4.1 Шкапы классификации класса аварии на радиационно-опасном объекте.

§4.2 Применение СППР для согласования оценок при определении класса аварии по шкале INES.

§4.3 Применение СППР для согласования оценок при определении класса аварии по шкале РФ.

§4.4 Пример применения СППР для согласования оценки класса аварии.

Выводы.

Глава 5. Компьютерная система поддержки принятия групповых решений по ликвидации последствий радиационного воздействия

§5.1 Генерация и согласование сценариев применения контрмер по защите населения с помощью системы поддержки принятия решений.

§5.2 Интерактивное взаимодействие экспертов и СППР при выборе согласованного сценария применения контрмер для всей пораженной территории.

§5.3 Компьютерная система подготовки согласованных рекомендаций по экстренным мерам защиты в случае радиационной аварии на АЭС.

Выводы.

Введение 2004 год, диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению, Камаев, Дмитрий Альфредович

Актуальность. Вычислительная техника находит все более широкое применение в задачах управления вообще и в задачах управления ликвидацией последствий чрезвычайных ситуаций, в частности. Развиваются распределенные системы, позволяющие осуществить легкий доступ к информации, находящейся в удаленных друг от друга местах и объединяющие различные информационные и управляющие системы друг с другом. В большинстве случаев руководители уже не принимают серьезных решений без использования компьютерного анализа обстановки и оценки вариантов решений. Тем не менее, возможности компьютерных систем полностью не используются.

Анализ причин недостаточно эффективного использования компьютерных систем для управления ликвидацией последствий чрезвычайных ситуаций позволил сформулировать, по крайней мере, три требования, которым должны отвечать системы поддержки принятия решений (СПГ1Р):

• помогать руководителю па всем протяжении выполнения задачи от анализа ситуации и формулировки цели до выработки исходного сценария и сценариев, реализуемых в динамике выполнения задачи, находя адекватные ответы на изменение ситуации;

• сочетать оценки и решения, полученные уже устоявшимися (или вновь разработанными) .математическими методами с субъективными оценками, сделанными на основе знаний, опыта и интуиции руководителя;

• способствовать выработке групповых решений, то есть обеспечивать согласование мнений и оценок экспертов при выработке совместного решения.

Опыт использования систем показывает, что хотя мы и говорим о компьютерной поддержке принятия управленческих решений, т.е. об использовании формальных оценок и расчетов, роль личных качеств руководителя (эксперта) - его интеллект, субъективные оценки, эрудиция, умение находить решение и т.п. - не уменьшается, а может быть, даже возрастает. Это связано с тем, что на решение руководителя сильнейшее влияние оказывают его субъективные предпочтения, поэтому у предложенных компьютером вариантах решений руководитель должен видеть их тщательный учет, а не «абстрактное оптимальное» предложение, далекое от его интересов.

Особенность процесса принятия решений в случае ядерных аварий состоит в том, что максимального эффекта от принимаемы): решений можно достичь в начальный период (ранней фазе) аварии. Кроме того, принимаемые решения имеют коллективный характер или, по крайней мере, решение руководителя неизбежно опирается па мнения экспертов и специалистов по отдельным проблемам. Указанное обстоятельство в значительной степени осложняет процесс принятия решений руководителем, так как ставит в его перед необходимостью учета и согласования противоречивых мнений и предложений специалистов. Поддержку процесса прииятия решений в условиях острой нехватки времени и противоречивых мнений призвана обеспечить компьютерная система поддержки принятия согласованных решений, работающая практически в реальном масштабе времени.

Несмотря на значительное число научных работ и пакетов программ поддержки прииятия решений, не существует единого комплекса методов, алгоритмов и программ, обеспечивающего эффективную поддержку согласования решений по аварийному реагированию от момента возникновения аварии до принятия решений по реализации набора контрмер, направленных па ликвидацию последствий радиоактивного загрязнения окружающей среды. Подобный единый комплекс должен обеспечивать:

• анализ, обработку, систематизацию и согласование противоречивой информации о состоянии загрязнения природных сред;

• решение задач ассимиляции данных о складывающейся ситуации для снижения неопределенности результатов моделирования развития ситуации, в том числе процессов переноса и трансформации загрязняющих веществ в природных средах;

• восстановление пространственно-временной картины процесса загрязнения, подготовку и согласование кратковременных и долгосрочных прогнозов ее изменения;

• генерацию и согласование вариантов решений о применении тех или иных контрмер, моделирование последствий, отбор и согласование лучших вариантов и представление их руководителю для окончательного решения.

Таким образом, важность задач, решаемых системой поддержки принятия согласованных решений в чрезвычайных ситуациях, связанных с аварийным загрязнением окружающей среды, отсутствие единой методологии и эффективных программных инструментов их решения в реальном масштабе времени, определяют актуальность и целевую направленность теоретических и прикладных исследований диссертации, решающих крупную научную проблему комплексной поддержки принятия согласованных решений по аварийному реагированию.

Цели работы. Основными целями диссертационной работы являются: 1. Разработка комплекса моделей, теоретических и методических основ построения компьютерных систем поддержки принятия групповых решений в аварийных ситуациях, связанных с радиоактивным загрязнением окружающей среды, позволяющих: • осуществлять функционально-структурное проектирование и тестирование процессов, обеспечивающих поддержку принятия и согласования решений;

• разрабатывать алгоритмическое и. программное обеспечение для решения задач, связанных с поддержкой принятия групповых решений.

2. Разработка принципов построения моделей, алгоритмов и программных средств системы поддержки принятия решений при ядерных авариях, обеспечивающих:

• диагноз и прогноз развития чрезвычайной ситуации, в том числе, решение задач ассимиляции данных о складывающейся ситуации для снижения неопределенности результатов моделирования ее развития;

• генерацию и согласование возможных противоаварийных действий;

• согласование экспертных оценок вариантов действий с целью определения наиболее приемлемого для реализации в аварийной ситуации;

• согласование принимаемых решений по противоаварийному реагированию.

3. Создание на основе разработанных принципов компьютерной подсистемы ассимиляции данных о складывающейся аварийной ситуации и обеспечивающей снижение неопределенности результатов моделирования развития ситуации.

4. Создание па основе разработанных принципов компьютерной системы генерации и согласования решений, связанных с реализацией противоаварийных мероприятий и защитой населения в случае ядерной аварии.

5. Исследование на практике эффективности созданной компьютерной системы поддержки принятия групповых решений, эффективности заложенных в ней методов и алгоритмов подготовки решений.

При этом, решение крупной научно-технической проблемы - создание единой государственной автоматизированной системы контроля радиационной обстановки на территории Российской Федерации (ЕГАСКРО), обеспечивается за счет теоретического обобщения и исследования проблем и прикладных задач поддержки прииятия решений в области аварийного реагирования, стоящих перед органами государственной исполнительной власти различного уровня и администрациями радиационно-опасных предприятий.

Методы исследования. Проведенные теоретические и прикладные исследования базируются на методах системного анализа, методах теории множеств, теории графов, методах математической статистики, методах оптимизации систем, методах теории выбора и многокритериальной оптимизации.

Научная новпзпа. Научная новизна работы заключается: 1. в разработке и исследовании теоретических и методических основ построения систем поддержки принятия согласованных решений в аварийных ситуациях, связанных с радиоактивным загрязнением окружающей среды, позволяющих осуществлять функционально-структурное проектирование и тестирование процессов поддержки принятия согласованных решений;

2. в создании комплекса программных средств решения задач, связанных с информационным обеспечением и реализацией процесса поддержки принятия согласованных решений аварийного реагирования и защиты населения в случае радиационного загрязнения окружающей среды, включая:

• анализ и прогноз аварийной обстановки,

• генерацию и согласование возможных сценариев противоаварийных действий,

• построение согласованной оценки эффективности их применения в прогнозируемых условиях развития аварии с учетом экспертных предпочтений;

3. в разработке принципов построения, моделей и алгоритмов комплекса программных средств системы поддержки принятия согласованных решений при ядерных авариях в части ассимиляции, согласования данных и оценки неопределенности при анализе ситуаций, возникающих вследствие загрязнения окружающей среды, в том числе:

• разработке методологии ассимиляции, согласования и оценки неопределенности экспертных данных при прогнозировании на основе детерминированных линейных моделей;

• разработке процедуры ассимил; ция экспертных данных при прогнозировании на основе множества моделей;

• разработке процедуры согласования экспертных суждений па основе алгебраического подхода;

• разработке процедуры согласования и оценки неопределенности экспертных предпочтений при оценке возможных решений методом интерполяции функции предпочтения.

4. в разработке и исследовании согласованных методов планирования применения мер защиты с учетов предпочтений экспертов и руководителя;

5. в разработке и реализации методов генерации и согласования решений, оценки применимости возможных сценарггв противоаварийных действий на основе предпочтений руководителя и экспертов, позволяющих учитывать как неопределенности в предпочтениях экспертов, так и неопределенности атрибутов оцениваемых альтернатив.

Достоверность. Достоверность научных положений, выводов и практических результатов, полученных в диссертационной работе, подтверждена:

• результатами практической проверки методов, алгоритмов и программного обеспечения с использованием разнообразных реальных данных,

• существующих аналитических решений и специально разработанных тестов па основе существующих методик,

• корректным обоснованием и анализом моделей, а также результатами использования разработанных в диссертации математических алгоритмических и программных методов и средств.

Внедрение и реализация результатов работы. Разработанные методы, алгоритмы и программные средства поддержки принятия решений вошли в состав математического и программного обеспечения общеевропейской системы RODOS поддержки принятия решений при ядерных авариях, создаваемой под эгидой Европейской комиссии, а также в состав математического и программною обеспечения созданной в НПО «Тайфун» Росгидромета компьютерной системы RECASS поддержки принятия решений в чрезвычайных ситуациях, связанных с аварийным радиоактивным загрязнением окружающей среды

Разработанные методы и программные средства прошли комплексную проверку в 19992000 гг. в рамках проекта ТАСИС № TAREG 02/04 Европейской Комиссии при проведение на базе Учебного центра ФЭИ, г. Обнинск деловых игр по обучению управлению аварийными ситуациями за пределами санитарно-защитной зоны радиационно-опасного объекта.

Разработанные методы и программные средства прошли комплексную проверку в 20022003 гг. в рамках командно-штабных противоаварийных учений на Курской АЭС (24-26 сентября 2002 г.) и комапдпо-полевых учений па Смоленской АЭС (24-25 сентября 2003 г.), проводившихся Концерном РОСЭНЕРГОАТОМ.

Апробации работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались:

• па Третьей международной конференции по вычислительной физике, проводившейся под эгидой IMACS (III-IMACS Int. Confernce on computational Physics, Lyngby, Denmark, 1994);

• па Всероссийской научно-практической конференции «Состояние и развитие Единой государственной автоматизированной системы контроля радиационной обстановки на территории Российской Федерации;-, Обнинск, 2001 г.;

• на «Второй международной конференции по проблемам управления», Москва, 2003 г;

• on International Symposium "Off-site Nuclear Emergency Management, Capabilities and Challenges, Salzburg, Austria, 29 Sepiember to "3 October 2003.

Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 37 работах.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав и заключения, содержит 316 страницу машинописного текста, 125 рисунков, 51 таблицу, список литературы из 136 наименований.

Заключение диссертация на тему "Исследование и разработка методов и программных систем поддержки принятия групповых решений при радиационных авариях"

Основные результаты диссертационной работы заключаются в следующем:

1. Разработаны принципы построения, модели и алгоритмы оценки вариантов действий с целыо определения наиболее приемлемого для реализации в анализируемой аварийной ситуации, в том числе:

• исследованы вопросы многокритериальной сортировки (оценки) различных вариантов противоаварийных действий на основе процедур согласования прогнозируемых результатов их применения в анализируемой аварийной ситуации;

• разработан и реализован в виде интерактивной компьютерной процедуры метод построения согласованной функции предпочтения группы экспертов, позволяющий фиксировать неопределенности в предпочтениях экспертов при построении функции и учитывать неопределенности атрибутов ранжируемых альтернатив.

2. Создан комплекс программных средств решения задач, связанных с информационным обеспечением и реализацией процесса поддержки принятия решений аварийного реагирования и защиты населения з случае радиационного загрязнения окружающей среды, включая

• анализ аварийной обстановки;

• генерацию и согласование возможных сценариев противоаварийных действий;

• генерацию и согласование возможных планов реализации сценариев противоаварийных действий

• оценку эффективности их применения в прогнозируемых условиях развития аварии с учетом экспертных предпочтений.

3. Исследованы и реализованы принципы построения, модели и алгоритмы комплекса программных средств системы поддержки принятия согласованных решений при ядерных авариях в части ассимиляции, согласования данных и оценки неопределенности в анализе ситуаций, возникающих вследствие загрязнения окружающей среды, в том числе:

• исследована и реализована в виде программного модуля методология ассимиляции, согласования и оценки неопределенности экспертных данных при прогнозировании на основе линейных эволюционных моделей, которая позволила реализовать методы прогнозировании, основанные на объединении разнородных экспертных и объективных данных, не прибегая к статистической интерпретации их неопределенности;

• разработаны и реализованы в виде программного модуля процедуры ассимиляция и согласования экспертных данных при прогнозировании на основе множества моделей, позволившие реализовать процедуру согласования оценок ситуации, полученных с использованием различных моделей и методов прогнозирования;

• исследована и реализована в виде программного модуля схема согласования экспертных оценок на основе алгебраического подхода, с помощью которой реализована компьютерная процедура построения согласованной групповой оценки аварийной ситуации;

• разработана и реализована компьютерная человеко-машинная процедура согласования и оценка неопределенности экспертных предпочтений при оценке возможных решений методом интерполяции функции предпочтения;

• разработана и реализована компьютерная процедура ассимиляции данных измерения мощности дозы внешнего облучения, осуществляющая корректировку направления и скорости ветра по результатам измерения мощности дозы внешнего облучения, с целью последующего уточнения прогноза радиационной обстановки. Разработана и реализована компьютерная система поддержки принятия решений при согласовании класса аварии на радиационпо-опаспом объекте, обеспечивающая поддержку руководителя при определении класса аварии в шкалах классификации чрезвычайных ситуаций - международной шкалы ядерных аварий (Шкала INES) и шкалы классификации чрезвычайных ситуаций в Российской Федерации. Исследованы принципы построения, модели и алгоритмы генерации и согласования возможных противоаварийных действий, в том числе:

• для обеспечения генерации и согласования сценариев, задающих пространственный и временной порядок применения контрмер, разработаны и реализованы компьютерные процедуры подготовки и согласования сценариев с использованием экспертной информации и методов оптимального планирования;

• разработана и реализована интерактивная компьютерная процедура построения и согласования плана реализации сценария применения контрмер для пораженной территории.

Точность и достоверность разработанных методов проверена в процессе практической проверки методов, алгоритмов и программного обеспечения (проведение на базе Учебного центра ФЭИ, г. Обнинск деловых игр по обучению управлению аварийными ситуациями за пределами санитарно-защитпой зоны радиационно-опасного объекта), а также при помощи специально разработанных тестов на основе существующих методик. Разработанные методы и программные средства прошли комплексную проверку в 2002-2003 гг. в рамках командно-штабных противоаварийиых учений па Курской АЭС (24-26 сентября 2002 г.) и командно-полевых учений на Смоленской АЭС (24-25 сентября 2003 г.), проводившихся Концерном РОСЭНЕРГОАТОМ.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.

Библиография Камаев, Дмитрий Альфредович, диссертация по теме Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей

1. Косячепко С.А., Кузнецов Н.А., Кульба В.В., Шелков А.Б. Модели, методы и автоматизация управления в условиях чрезвычайных ситуаций // АиТ. №6, 1998, с. 3-66.

2. Шершаков В.М. Исследование и разработка методов и программных систем поддержки принятия решений в чрезвычайных ситуациях, связанных с радиоактивным загрязнением окружающей природной среды. Диссертация иа соискание ученой степени д.т.н. М. ИПУ. 2001.

3. Kelly G.N., Shershakov V.M. (Edrs). Environmental contamination, radiation doses and health consequences after the Chernobyl accident. Radiation Protection Dosimetry. Spatial Commemorative Issue. Vol. 64, 1996.

4. Поспелов Д.А., Пушкин В.М. Мышление и автоматы. М. Советское радио. 1972.

5. Моисеев Н.Н. Предисловие к книге Орловского С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М. Наука. 1981.

6. Ларичев О.И. Объективные модели и субъективные решения. «Наука». М. 1987.

7. И. Ириков В.И., Тренев В.Н. Распределенные системы принятия решений. М.1. Наука. 1999.

8. Трахтспгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. М: СИНТЕГ, 1998.

9. Захаров В.Н. Интеллектуальные системы управления: основные понятия и определения //Теория и системы управления. 1997, №3, с. 138-145.

10. Ириков В.А. Распределенные человеко-машиные системы формирования решений при планировании и управлении // Проблемы и методы принятия решений в организационных системах управления: Труды конференции. М. ВНИИСИ, 1985.

11. Eom S.B. Décision support systems research: reference disciplines and a cumulative tradition // The International Journal of Management Science, 23, 5 October 1995, p.511-523.

12. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка переговоров при согласовании управленческих решений. М. СИНТЕГ. 2003.

13. Трахтенгерц Э.А. Методы генерации, оценки и согласования решений в распределенных системах поддержки принятия решений // АиТ, 1995. №4, с.3-52.

14. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. М. Наука. Физматлит. 1996.

15. Ларичев О.И. Некоторые проблемы искусственного интеллекта // Сборник трудов ВИИИСИ. 1990. №10, с.3-9.

16. Алескеров Ф.Т., Ортешук П. Выборы. Голосование. Партии. M. Acade- mia. 1995.

17. Вепцель Е.С. Исследование операций. Задачи, принципы, методология. М. Наука. 1988.

18. Трахтенгерц Э.А. Анализ ведения деловых переговоров с помощью компьютерных систем поддержки принятия групповых решений // Известия РАН. Теория и системы управления. 2002. №6, с. 98 123.

19. Brams S. J. Fallback bargaining // Group Décision and Negotiation. 2001. №10, p. 297-316.

20. Рапопорт А.Г. Проектирование без прототипов,- В сб. Разработка и внедрение автоматизированных систем в проектировании (Теория и методология). М., Стройиздат, 1975.

21. Философия техники: история и современность. М. 1997, -283 с.

22. Щедровицкий Г.П. Автоматизация проектирования и задачи развития проектировочной деятельности.- В сб. Разработка и внедрение автоматизированных систем в проектировании (Теория и методология). М., Стройиздат, 1975.

23. Гуд Г.Х., Макол П.Э. Системотехника. Введение в проектирование больших систем. М., «Советское радио», 1962

24. Дубровский В.Я., Щедровицкий Л.П. Проблемы системного инженерно-психологического проектировния. Из-во МГУ, М., 1971.

25. Щедровицкий Г.П. Оргуправленческое мышление: идеология, методология, технология. Курс лекций /Из архива Г.П.Щедровицкого. т.4. М., 2000. -384с.

26. Щедровицкий Г.П. Философия, методология, наука. М.:Шк.Культ.Политики -1997.-656 с.

27. Щедровицкий Г.П. Синтез знаний: проблемы и методы.- В сб.: На пути к теории научного знания. М., Наука, 1984г., с.67-109

28. Розип В.М. Логический анализ происхождения функций моделей, употребляемых в естественных науках.- В кн. Тезисы докладов и выступлений на симпоз. «Метод моделирования в естествознании», 23-28 мая 1966. Тарту, 1966.

29. Дубровский В.Я. О нормативной структуре индивидуальной деятельности человека.// Вопросы методологии, №3-4, 1994, с.28-46

30. Трахтенгерц Э.А. Субъективность в компьютерной поддержке управленческих решений. М. СИНТЕГ. 2001.

31. Шапот М. Интеллектуальный анализ данных в системах поддержки принятия решений // Открытые системы №1, 1998, с. 30-35.

32. Ириков В.И., Тренев В.Н. Распределенные системы принятия решений. М. Наука. 1999.

33. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. М. Наука. Физматлит. 1996.

34. Reeves C.R. Modern heuristic techniques for combinatorial problems. Blackwell Scientific Publication. Oxford. 1993.

35. Горбань A.H. Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. Новороссийск. Наука. 1996.

36. Chen S.-J., Hwang C.-L. Fuzzy multiple attribute decision making Springer Verlag. Berlin, 1992.

37. Бурков B.H., Новиков Д.А. Как управлять проектами. М.СИНТЕГ ГЕО. 1997.

38. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия согласованных групповых решений // Информационные технологии. 2002. №3. Приложение к журналу.

39. Shershakov V.M., Kosykh V.S. Borodin R.V. Radioecological Analysis Support System (RECASS). Radiation Protection Dosimetry, 1993, Vol.50, Nos 2-4.

40. Davis, V.R. and Farley, T.F. CMSS: policy analysis software for catchment managers. Environmental Modelling & Software, 1997. Vol 12, Nos 2-3, p.p. 197-210.

41. USBR (United states Burean of Reclaination). Colorado River Simulation System Documentation, 1998. Denver.

42. Guariso, G. and Rizzoli, A. Developing environmental model base. In Development and Applications of Computer Techniques to Environmental Studies. VI, eds. P. Zaunetti and C.A. Brebbia. Computational Mechanics Publications, Southampton, 1996.

43. Борзилов В.А., Тсслепко В.П., Шершаков В.М. Концепция ГИС как основа разработки средств информационного обеспечения систем экологического контроля. Труды ИЭМ, Гидрометеоиздат, М., 1991, вып. 12 (154), с 3-15.

44. Додонов И.Н. Шершаков В.М. Компьютерное оборудование географических информационных систем. Труды ИЭМ, Гидрометеоиздат, М., 1991, вып. 12 (154), с 15-29.

45. Годько A.M. Шершаков В.М. Управление данными в ГИС. Труды ИЭМ, Гидрометеоиздат, М., 1991, вып. 12 (154), с 40-56.

46. Abel D.J. and Kilby P.J. The systems integration problem. International Journal of Geographical Information Systems, 81, 1-12, 1994.

47. Nyergcs, TCoupling GIS and spatial analytical models. In Proceeding of 5th International Symposium on Spatial Data Handling, Charleston, South Carolina, eds. P. Breshanan, E. Corwin and D. Cowen, pp 534-543. 1992.

48. Doherty J. PEST: model independent parameter estimation. In GIS - Hydrologic Modeling - DSS, Report on a Technical Workshop, ed. R. Shaw, Occasional Paper Series, No. 11, 1994, LWRRDC, Canberra.

49. Shershakov V.M. Computer information technology for support of radiation monitoring problems. OECD Proceedings of an International Workshop «Nuclear Emergency Data Management», Zurich, Switzerland, 1998, pp. 377-388.

50. Shershakov V.M. RECASS: Radioecological analysis support system. OECD Proceedings of an International Workshop «Nuclear Emergency Data Management», Zurich, Switzerland, 1998, pp. 389-402.

51. London Classification http://enefiotialions.wu-wien.ac.at/classification.htrnl

52. Васильев С.II. От классических задач регулирования к интеллектуальному управлению // Известия АН. Теория и системы управления. 2001, №2, с.5-201.

53. Subramanian D., Greiner R., Pearl J. The relevance of relevance // Artificial Intelligence. 1997. №7.

54. Краснощекое П.С. О чем умолчал Билл Гейтс // Вестник РАН. Т.68, №11, 1998, С.980

55. Саркисьян С.А., Голованов Л.В. Прогнозирование развития больших систем. М. Статистика. 1975.

56. Anbarci N. Simple characterizations of the Nash and Kalai / Smorodinsky solutions// Theory Decisions. 1998. V. 45.

57. Nash J. The bargaining problem. Econometrica. 1950. V. 18;

58. Андрейчиков А.В., Андрейчикова O.H. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. М. Финансы и статистика. 2000.

59. Вольский В.И., Лезина З.М. Голосование в малых группах. М. Наука. 1991.

60. Shershakov V.M., Trakhtengerts Е.А. Decision making in emergency as computer analysis with dynamically changeable rules // Fourth Internationaten Workshop. Decision making support for offsite emergency management. AR Sweden. Oct. 7-11, 1996.

61. Адельсои-Вельский Г.М., Арлазаров В.П., Донской М.В. Программирование игр. М. Наука. 1978.

62. QuestMap Soft Bicycle Со http://www/softbicycle.com/QMfeat.html

63. Thiessen E.M., Loucks D.P., Stedinger J.R. Computer -assisted negotiations of water resources conflicts // Group Decisions and Negotiation. 1998. №7. P. 109 129.

64. Normi H. Resolving group choice paradoxes using probabilistic and fuzzy concepts// Group Decision and Negotiation. 2001. №1.

65. Meepts P. Negotiation in the European Union: comparing perceptions of EU negotiatiators in small member states// Group Decision and Negotiation. 1997. V. 6.

66. Кокс Д., Хинкли Д. Теоретическая статистика. М.: Мир, 1978. 560 с.

67. Трауб Дж., Васильковский Г., Вожьняковский X. Информация неопределенность, сложность. М.: Мир, 1988. 181 с.

68. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений. Пер. с англ. М.: Мир, 1976.

69. Molodtsov D., Soft Set Theory-First Results, Computers and Mathematics with Applications, 37, 19-31 (1999).

70. Алефельд Г., Херцбергер Ю. Введение в интервальные вычисления. М.: Мир,1987,-360 с.

71. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации М.: Наука, 1981, - 208 с.

72. Де Гроот. Оптимальные статистические решения. М.: Мир, 1974. 492 с.

73. Лимер Э.Э. Статистический анализ неэкспериментальных данных. М.: Финансы и статистика, 1983. 381 с.

74. Матиясевич Ю.В. Вещественные числа и ЭВМ // Кибернетика 'и вычислительная техника. 1986 Вып.2. С. 104-133.

75. Метеорология и атомная энергия. // Перевод под ред. Бызовой Н.Л., Махонько К.П. Л.: Гидрометеоиздат, 1971, 648 с.

76. Савчук В.П. Байесовские методы статистического оценивания: Надежность технических объектов. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1989, 328 с.

77. French S. Decesion Theory. Ellis Horwood, Chichster, 1986.

78. Smith J.Q. Decision Analysis: a Bayesian Approach. Chapman and Hall, London,1988.

79. O'Hagan A. Kendall's Advance Theory of Statistics: Vol.2B. Bayesian Inference. -Edward Arnold, London, 1994.

80. The Practice of Bayesian Analysis // Ed. by S. French and J.Q. Smith, Arnold, London, 1997, 277 p.

81. Балакришнаи А. Теория фильтрации Калмана.- М.*Мир, 1988. -168 с.

82. Липцер Р.Ш., Ширяев А.Н. Статистика случайных процессов. М.: Наука, 1974.

83. Todling R., Cohn S.E. Suboptimal schemes for atmospheric data assimilation based on the Kalman filter, Mon. Weather Rev., 1994, 122, p. 2530-2557.

84. Gelb A. Applied optimal estimation. Massachusetts Institute of Technology Press, Boston, 1974.

85. Anderson B.D., Moore J.B. Optimal Filtering. Prentice-Hall, Englewood Cliffs, 1979.

86. Jazwinski A. Stochastic processes and filtering theory. Academic Press, New York, 1970.

87. Liu J.S., Chen R. Sequential Monte-Carlo methods for dynamic systems. J. Amer. Statist. Ass., 1998, 93, p. 1032-1044.

88. Головчепко В.Б. Прогнозирование временных рядов по разнородной информации. Новосибирск, «НАУКА», 1999, 86 с.

89. Мазуров В.Д. Метод комитетов в задачах оптимизации и классификации. М.: «НАУКА», 1990.-248 с.

90. T.Mikkelsen, S.Galmarini, R.Bianconi, S.French. ENSEMBLE Methodsto Reconcile Disparate National Long Rang Dispeition Forecasts, Risi-R-1435 (EN) EUR 20990 EN, print Pitney Bowes Management Services Denmark A/S, 2003

91. Журавлев Ю.И. Корректные алгебры над множествами некорректных эвристических алгоритмов (I, II, III) // Кибернетика, 1977, №4, 6; 1978, №2.

92. Журавлев Ю.И. Об алгебраическом подходе к решению задач распознавания или классификации // Проблемы кибернетики. М.,: Наука, 1978, вып. 33.

93. Д.А.Камаев, Э.А.Трахтенгерц, В.М.Шершаков Компьютерная система поддержки согласования групповых решений по ликвидации последствий ядерных аварий.-М., 2003 (Научное издание / институт проблем управления имени В.А.Трапезникова РАН)

94. Э.А.Трахтенгерц, В.М.Шершаков, Д.А.Камаев Компьютерная поддержка управления ликвидацией последстьий радиационного воздествия.-СИНТЕГ, 2004,-460с. (Серия «системы и приборы управления»).

95. Bianconi R. Ensemble system and user manual. ENSEMBLE(WG2)-TN(2002)04, (2003)

96. Carter E. and S. French ENSEMBLE: Design of Decision Makers' Web Tools. ManchesterBusiness School, University of Manchester, Booth Street West, Manchester, Ml5 6PB.ENSEMBLE(WG3)TN(02)01, (2002).

97. Камаев Д.А. Гиперболические предельные множества параболических уравнений и метод Галеркина, Из-во Наука, ДАН СССР, т.234, №2, 1980, с.282-286

98. Камаев Д.А. Гиперболические предельные множества эволюционных уравнений и метод Галеркина, Из-во Наука, Успехи матем.наук, т.35, в.3(213), 1980, с.188-191

99. Камаев Д.А. О гипотезе Хопфа для одного класса уравнений химической кинетики, Из-во Наука, Записки научи, семинаров ЛОМИ, т. 110,1981 ,с. 57-73

100. Камаев Д.А. Чернов В.М. Квазислучайпые колебания дислокаций в рельефе Пайерлса-Набарро, Из-во Наука, Физика твердого тела, т.27, в.7,1985, с.2077-2080

101. R.V.Plykin, A.Yu.Zirov, D.A.Kamaev, One-dimentional Attractors of A-diffeomorphisms on S2 and diffeomorphisms with infinitely many sinks, Soc. Math. De France, Asterisque, v.51, 1978, p.355-394

102. Камаев Д.А. Чернов B.M. Стохастический механизм преодоления дислокацией потен-циального рельефа кристаллической решетки, Из-во Наука, Физика твердого тела, т.2, в.3,1987, с.744-748

103. Камаев Д.А. Расщепление гомоклинических траекторий бесконечномерных эволюционных уравнений под действием периодических возмущений, Из-во Наука, ДАН СССР, т.309, №4, 1989, с.842-854

104. Камаев Д.А. Нелинейная динамика дислокаций в упругих полях внутренних напряжений., ЦНИИатоминформ 1987, обзорФЭИ-0213

105. Камаев Д.А. Возбуждение стохастических колебаний в системе дислокация-точечный дефект, Сб. Механизмы упрочнения и свойства металлов, Тула, 1988, с.5-9.

106. Камаев Д.А., Чернов D.M. Надбарьерное движение дислокации в нелинейном потенциальном рельефе кристаллической решетки под действием переменных внешних нагрузок. Физика низких температур т.16, в.8,1990, с.1071-1075

107. Камаев Д.А. Динамика решений одного класса уравнений химической кинетики в окрестности инвариантного множества. Сб."Исследование нелинейных моделей математической физики", Обнинск, ИАТЭ, 1990,с.62-76

108. Камаев Д.А. Хаусдорфова размерность инвариантных множеств шкалы дииамических систем, Сб."Исследование нелинейных моделей математической физики", Обнинск, ИАТЭ, 1990,с.68-71

109. Камаев Д.А. Семейство устойчивы:: многообразий одномерных параболических уравнений. Сб."Исследование нелинейных моделей математической физики", Обнинск, ИАТЭ, 1992,с.48-61

110. D.A.Kamaev, V.M.Chernov Dinamics of dislocation in the potential relief of Semiconductor Crystal under verying applied forces. J. Solid State Phenomena, v. 19-20, 1991, p.329-334.

111. Д.А.Камаев Семейство устойчивых многообразий инвариантных множеств систем параболических уравнений. Успехи мат. Наук, т.47, и.5, 1992, с.179-180

112. D.A.Kamaev Semilinear patterns in nonequilibrium dissipative media., Proc. of the IIIIMACS Int. Confernce on computational Physics, Lyngby, Denmark, 1994

113. Д.А.Камаев Семейство устойчивых многобразий одно-мерных параболи-ческих уравнений, Матем. Заметки, т.60, в.1, 1996, 11-23.

114. А.П.Ершов, Д.А.Камаев, О.В.Шершаков (2001)Процедура оценки чувствительности и неопределенности боксовой модели переноса загрязнений в морях. Известия вузов. Атомная энергетика, 2001, №2, с.30-36

115. A.Golubenkov, D.Kamaev, J.Ustinov, O.Shershakov (1999) "Decision making support on countcrmeasures in the early phast- of a radiation accident based on elicitated expert preferences" RODOS (WG5)-TN(99)-04.

116. A.Golubenkov, D.Kamaev, J.Ustinov (1998) "Formation of the utility function taking into account uncertainties in expert preferences" RODOS (WG5)-TN(98)04.

117. Устинов Ю.И., Камаев Д.А., Шершаков B,M, Ранжирование альтернатив при групповом принятии решений, учитывающих неопределенность экспертных оценок. Труды ИЭМ, 2002, вып.23(165). С.162-176

118. A.Golubenkov, V.Shershakov, D.A.Kamaev, J.Ustinov Decision making support on countermeasures in the early phase of a radiation accident based on elicitated expert preferences, RODOS (WG5)-TN(99)-04, 1999

119. A.Golubenkov, D.A.Kamaev J.Ustinov Formation of the utility function taking into account uncertainties in expert preferences, RODOS (WG5)-TN(98)-04, 1998

120. Камаев Д.А., Трахтенгерц Э.А., Шершаков В.М. Компьютерная процедура согласования оценок при определении класса аварии па радиационно-опасном объекте // Приборы и системы управления. 2003. №2, стр. 46-53.

121. Дж. Ту, Р. Гонсалес. Принципы распознавания образов, М. "Мир", 1978.

122. Нормы радиационной безопасности (НРБ 99) СП 2.6.1 758-99 (утв. Минздравом России. 1999г.).

123. Баркалов С.А., Новиков Д.А.,. Песковатсков В.Ю, Серебряков В.И. Двухканальпая модель активной экспертизы. М. ИПУ. 2000.

124. Мазуров В.Д. Метод комитетов в задачах оптимизации и классификации.- М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1990 -248 с.

125. Иванов Е.А., Шабля J1.B., Шершаков В.М., Булгаков В.Г. «Методические рекомендации по оптимизации защиты персонала и населения в случае радиационной аварии на АЭС», Министерство РФ по атомной энергии, Концерн РОСЭНЕРГОАТОМ, ВНИИАЭС, Москва 2001.

126. Э.Трахтенгерц, В.Шершаков, Д.Камаев Компьютерная поддержка управления ликвидацией последствий радиационного поражения. РОСЭНЕРГОАТОМ, №3 (54)/2004, с 45

127. Вызова Н.Л., Гаргер Е.К., Иванов В.Н. Турбулентность в пограничном слое атмосферы. Л.: Гидрометеоиздат, 1989, 263 с

128. Метеорология и атомная энергия./Перевод под редакцией Н.Л.Бызовой, К.П.Махонько.-Л.Гидрометеоиздат, 1971.- 648с.

Похожие работы

Информатика, вычислительная техника и управление
05.13.00