Математическое моделирование информационного обеспечения Государственной противопожарной службы МЧС России

Исаков, Сергей Львович

Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Математическое моделирование информационного обеспечения Государственной противопожарной службы МЧС России

доктора технических наук: Исаков, Сергей Львович
город: Санкт-Петербург
год: 2009
специальность ВАК РФ: 05.13.18
цена: 450 рублей

Диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению на тему «Математическое моделирование информационного обеспечения Государственной противопожарной службы МЧС России»

Автореферат диссертации по теме "Математическое моделирование информационного обеспечения Государственной противопожарной службы МЧС России"

На правах рукописи

Исаков Сергей Львович

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ПРОТИВОПОЖАРНОЙ СЛУЖБЫ МЧС РОССИИ

05.13.18 - математическое моделирование, численные методы и комплексы

программ

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени

доктора технических наук

2 ? д^р ?

Санкт-Петербург - 2009

Работа выполнена в Санкт-Петербургском университете Государственной противопожарной службы МЧС России

Научный консультант:

доктор технических наук, профессор, заслуженный деятель науки РФ Евграфов Владимир Георгиевич

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Малыгин Игорь Геннадьевич; доктор технических наук, профессор Примакин Алексей Иванович; доктор технических наук, профессор Саенко Игорь Борисович

Ведущая организация:

Военно-морской институт радиоэлектроники им. А.С. Попова

Защита состоится «16» апреля 2009 г. в «14» часов на заседании диссертационного совета Д 205.003.04 по защите диссертаций на соискание ученой степени доктора наук при Санкт-Петербургском университете Государственной противопожарной службы МЧС России по адресу: 196105, Санкт- Петербург, Московский проспект д. 149

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Санкт-Петербургского университета Государственной противопожарной службы МЧС России.

Автореферат разослан « » с^ру^_2009 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Д 205.00! кандидат технических наук, доцен:

А.С. Смирнов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Повышение уровня пожарной опасности в современных условиях определяет необходимость повышения пожарной безопасности населения, экономических объектов и природных ресурсов.

Ситуация с пожарами в Российской Федерации продолжает оставаться напряженной и оказывает большое влияние на деятельность государственных и коммерческих промышленных объектов. Государственная противопожарная служба МЧС России решает задачи своевременного выявления объектов, неблагополучных с точки зрения пожарной опасности, и продолжает совершенствовать свою деятельность в области пожаротушения и проведения аварийно-спасательных работ.

За последние 5 лет количество пожаров в Российской Федерации сохраняется на уровне 250 тысяч в год. Увеличивается число лесных пожаров, пожаров на экономических и социальных объектах и в жилой зоне.

Существующая угроза пожарной опасности для населения, экономических объектов, природных ресурсов страны вызывает необходимость системного подхода в решении задач своевременного мониторинга, прогнозирования и эффективного распределения сил и средств Государственной противопожарной службы для ликвидации очагов пожаров.

В своей деятельности подразделения МЧС России используют целый ряд автоматизированных информационных систем: автоматизированные информационные системы оценки рисков пожарной опасности, системы мониторинга окружающей среды, автоматизированные системы принятия решений руководителем тушения пожаров и т.д.

Сложность и экстремальность задач, выполняемых в МЧС России, обязы-

вают обеспечивать подготовку высококвалифицированных специалистов по всем направлениям служебной деятельности.

Выделение качества подготовки специалистов в самостоятельную научную проблему, как предмет исследования в системе МЧС, требует решения ряда методологических вопросов:

а) теоретического определения и практического описания понятия «качество подготовки» применительно к системе МЧС России;

б) разработки социально необходимых и обоснованных критериев качества;

в) выявления объективных показателей, свидетельствующих об отклонении качества подготовки специалистов от заданных требований.

В процессе работы над диссертационным исследованием выявлен ряд противоречий, существующих в образовательном процессе вуза ГПС МЧС России, основные из которых, приведены ниже:

- требования к уровню подготовки специалистов в МЧС России повышаются и опережают возможности вуза МЧС России;

-деятельность материально-технических и обеспечивающих подразделений с одной стороны и деятельность кафедр, учебно-методических подразделений с другой стороны зачастую не сбалансированы;

- учебное время на аудиторную и самостоятельную подготовку часто не соответствует требуемому времени на усвоение знаний, получение умений и навыков.

В связи с этим возникает проблема совершенствования системы управления профессиональной подготовкой в вузе ГПС МЧС России с целью повышения качества подготовки выпускников, способных использовать на практике современные аппаратные и программные средства.

Необходимость решения вышеперечисленных проблемных вопросов определяет актуальность диссертационного исследования.

Общая научная задача диссертационного исследования посвящена раз-

работке прикладной теории математического моделирования систем информационного обеспечения Государственной противопожарной службы МЧС России.

Научные концепции автора, нашедшие выражение в настоящем исследовании, сформировались, в основном, на базе научных работ B.C. Артамонова, H.H. Брушлинского, В.Г. Евграфова, В.В. Кобзева, И.Г. Малыгина, А.И. Субет-то, A.A. Таранцева.

Цель работы. Целью диссертационной работы является разработка и исследование математических моделей для систем информационного обеспечения Государственной противопожарной службы МЧС России.

Объект исследования - процессы информационного обеспечения Государственной противопожарной службы МЧС России.

Предмет исследования - модели, методы и алгоритмы функционирования систем информационного обеспечения Государственной противопожарной службы МЧС России.

Частные научные задачи исследования. Для достижения поставленных целей решены следующие частные научные задачи:

1) Разработана структура системы информационного обеспечения подразделений ГПС МЧС России, определены состав и назначение ее элементов.

2) Проведен анализ органов управления ГПС, способов и каналов информационного обеспечения.

3) Разработана математическая модель определения степени риска по функции риска, зависящей от факторов пожарной опасности.

4) Разработана математическая модель показателей риска пожарной опасности группы промышленных объектов.

5) Разработана математическая модель управления риском пожарной опасности промышленного предприятия.

6) Проведены экспериментальные исследования функционирования системы управления риском пожарной опасности промышленного предприятия.

7) Исследован механизм формирования потока пожаров.

8) Разработана математическая модель вероятностного пространства состояний системы пожаротушения.

9) Разработаны координатная и векторно-матричная модели системы пожаротушения.

10) Разработана математическая модель двухступенчатой процедуры принятия решений по качеству знаний с использованием функции желательности Харринггона.

11) Разработана матричная модель функционирования автоматизированной системы управления качеством профессиональной подготовки, определена ее структура и предложен алгоритм управления процессом формирования знаний.

12) Обоснован состав показателей качества профессиональной подготовки, разработана математическая модель синтеза комплексных показателей.

Научная новизна. В диссертации впервые разработаны теоретико-методологические и инструментальные положения математического моделирования систем информационного обеспечения ГПС МЧС России, изложены практические результаты в области оценки и снижения рисков пожарной опасности на объектах промышленного назначения, а также предложены методы повышения качества подготовки специалистов в системе Государственной противопожарной службы МЧС России.

Методы исследования основываются на методах теории вероятностей и математической статистики, исследования операций, функционального анализа, общей теории систем, теории системного анализа, теории информационных систем.

Основные научные положения диссертации, выносимые на защиту:

1) Структура и функции системы информационного обеспечения подразделений ГПС МЧС России.

2) Вероятностные модели оценки рисков пожарной опасности.

3) Математическая модель управления риском пожарной опасности промышленного предприятия.

4) Математические модели динамики систем пожаротушения.

5) Матричный метод структурирования информации.

6) Математическая модель процесса управления качеством профессиональных знаний.

7) Методика оценки уровня качества профессиональной подготовки по комплексным показателям качества.

Научно-практическое значение. Сформулированные в работе предложения определяют круг проблем, связанных с построением моделей оценки рисков пожарной опасности на промышленных объектах. Математические модели, приведенные в работе, могут быть использованы в системах информационного обеспечения Государственной противопожарной службы МЧС России и автоматизированных системах управления рисками пожарной опасности промышленных объектов.

Модели оценки качества подготовки специалистов системы МЧС используются в образовательном процессе Санкт-Петербургского университета ГПС МЧС России. В содержание моделей заложены процедуры многоступенчатой оценки качества знаний и модульная система мониторинга качества знаний. Выполненные разработки применимы на практике профессиональной деятельности сотрудников МЧС.

Апробация исследования. Научные результаты диссертационного исследования нашли отражение в 1 монографии; в 1 учебнике; в 3 учебных пособиях; в 13 статьях, опубликованных в изданиях, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки РФ; в 3 статьях; в 16 публикациях в материалах международных конференций. Всего по теме диссертации имеется 37 публикаций.

Реализация. Основные результаты диссертационного исследования внедрены в Северо-Западном региональном центре МЧС России, Санкт-Петербургском филиале ФГУ ВНИИПО МЧС России.

Отдельные результаты диссертации реализованы в образовательном процессе Санкт-Петербургского университета ГПС МЧС России, Военной академии связи, Санкт-Петербургского военного института внутренних войск МВД России, что подтверждается соответствующими актами.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 5 глав, заключения, списка литературы и приложения. Объем диссертации - 291 стр., из них 244 стр. основного текста (в том числе 42 рисунка и 11 таблиц), 22 стр. списка использованных источников из 197 наименований). Приложение общим объемом - 25 стр.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обосновывается выбор темы диссертации, ее актуальность, цели, задачи, объект и предмет исследования, научная новизна, научно-практическая значимость, апробация и научные положения исследования, выносимые на защиту.

В первой главе «Общая организация и структура управления в Государственной противопожарной службе МЧС России на федеральном и региональном уровнях» проведен анализ структур управления на федеральном и региональном (на примере Северо-Западного региона) уровнях. Рассмотрена организация информационного обеспечения по основным направлениям деятельности Государственной противопожарной службы МЧС России:

- предупреждение пожаров;

- ликвидация пожаров;

- подготовка кадров для органов Государственной противопожарной службы МЧС России.

В процессе исследования системы информационного обеспечения решаются следующие задачи:

- построение математических моделей системы и ее элементов;

- разработка машинной модели;

- проведение экспериментальных исследований машинных моделей;

- обработка и интерпретация результатов моделирования.

Система информационного обеспечения позволит должностным лицам:

- пользоваться информацией по пожарам и чрезвычайным ситуациям на критически важных объектах федерального уровня;

- о состоянии сил, средств и резервов ГПС МЧС России в Санкт-Петербурге и Ленинградской области;

- проводить анализ и обобщение оперативной информации о пожарах и пожароопасных объектах;

- готовить аналитические обзоры и рекомендации;

- обеспечивать информационную поддержку управленческих решений по предупреждению и ликвидации крупных пожаров в Северо-Западном регионе;

- обеспечивать прогнозирование возникновения и развития пожаров высокой степени опасности на объектах различного назначения и своевременное информирование руководства города Санкт-Петербурга, Ленинградской области, МЧС России, заинтересованных подразделений и ведомств о развитии кризисных ситуаций; осуществлять управление и координацию деятельности оперативных подразделений ГПС МЧС России на местах, а также контроль выполнения принятых решений.

Руководитель тушения пожара в случае сложных пожаров, либо должностное лицо государственного пожарного надзора имеет возможность воспользоваться информацией из базы данных системы информационного обеспечения, используя беспроводные или проводные каналы связи, для получения необходимой информации о пожаре. В первой главе приведена структурно-функциональная схема типового варианта системы информационного обеспечения подразделений ГПС МЧС России.

Управление Государственного Управление организации

пожарного надзора пожаротушения

Рис. 1. Структурно-функциональная схема информационного обеспечения подразделений ГПС МЧС России

Для реализации концепции МЧС России, заключающейся в концентрации усилий и ресурсов на проблеме предотвращения чрезвычайных ситуаций, системы информационного обеспечения должны решать следующие задачи:

- задачу анализа пожароопасной обстановки и оценки рисков пожарной опасности;

- задачу прогнозирования возможных пожаров в зависимости от факторов пожарной опасности;

- задачу разработки вариантов использования сил и средств пожаротушения.

Для решения этих задач в системе информационного обеспечения формируются специальные автоматизированные рабочие места (группа анализа и прогнозов), а во второй и третьей главах представлены соответствующие математические модели.

Переход экономики страны на рыночные принципы способствовал росту темпов ее развития, однако вызвал повышение уровня пожарной опасности. По-

этому перед учебными заведениями ГПС МЧС России ставится задача повышения качества профессиональной подготовки кадров. Для решения этой задачи в системе информационного обеспечения формируются специальные АРМ (группа прогнозирования), а в четвертой главе представлены соответствующие математические модели.

В первой главе проведен анализ структур и органов управления ГПС МЧС России, разработана структурно-функциональная схема системы информационного обеспечения подразделений ГПС МЧС России.

Во второй главе «Математические модели оценки рисков пожарной опасности» рассматриваются модели оценки рисков пожарной опасности и модели управления рисками пожарной опасности промышленного предприятия.

Методологией исследования сложных систем выступает системный анализ. Одним из важных инструментов системного анализа является моделирование на компьютерах. Основным назначением моделирования является получение информации о состояниях реальной системы в различных условиях.

В последнее время прогнозированию рисков пожарной опасности придается большое значение. Это определяется общей концепцией деятельности подразделений МЧС России, заключающейся в концентрации больших усилий и ресурсов на проблеме предотвращения чрезвычайных ситуаций.

В качестве базового показателя риска пожарной опасности используется математическое ожидание дискретной случайной величины

(1)

где Ш - риск пожарной опасности на объектах / - го типа за исследуемый период (обычно за год);

р1 - вероятность возникновения пожара на объекте / - го типа за исследуемый период;

- размер ущерба от пожара на объекте / - го типа.

Таким образом, риск пожарной опасности на объекте ; - го типа представляет собой вероятный ущерб от пожара. Размер ущерба зависит от эффективно-

сти действий Управления организации пожаротушения Государственной противопожарной службы МЧС России.

Вероятность возникновения пожара на объекте / - го типа зависит от различных факторов:

- природного характера (молнии при грозах, сочетание жаркой погоды и сухой травы и т.д.);

- техногенного характера (короткие замыкания в электроустановках, производство, переработка, хранение, транспортировка пожароопасных веществ и т.д.);

-человеческого, определяемого низкой противопожарной культурой (несоблюдение правил техники безопасности при сварочных работах, нарушение правил обращения с огнем и т.д.).

Вероятность возникновения пожара называют степенью риска. Степень риска пожарной опасности / - го объекта определяется по формуле

где р„Ы,р!1Ы,А,Ы - вероятности пожарной угрозы от действия природного, технического и человеческого факторов;

аЛхлХаЛллЛрв,(лл)-вероятности пожарной угрозы от действий комбинации факторов пожарной угрозы.

Значения вероятностей пожарной угрозы от действия различных факторов определяются путем статистического анализа причин, которые вызывают пожары на промышленных объектах. Другой способ определения влияния пожароопасных факторов на вероятности пожарной угрозы связан с моделированием процессов возникновения и развития пожаров на компьютерах.

Используя базовый показатель риска пожарной опасности, можно образовать два показателя риска пожарной опасности группы промышленных объектов:

- общий ущерб от пожаров в группе промышленных объектов;

- средний ущерб от пожаров в группе промышленных объектов.

Общий ущерб от пожаров в группе промышленных объектов определяется суммой вероятных ущербов от пожаров на объектах группы

/?Е=1 R,= i „ (3)

где п - количество объектов в группе.

Средний ущерб от пожаров в группе промышленных объектов определяется формулой

Я = -±Я, = -±Р,1Г, (4)

п п

Для обоих показателей должно выполняться условие ^ д = 1.

Под управлением риском пожарной опасности промышленного предприятия понимают деятельность по выявлению, оценке и снижению влияния факторов риска пожарной угрозы. Оценка риска пожарной угрозы как вида чрезвычайной ситуации производится по показателю индивидуального риска

= (5)

м -Г

где /"^-степень риска;

М- математическое ожидание числа сотрудников дежурной смены;

Т - срок службы основного технологического оборудования.

Значения факторов риска являются случайными функциями времени, поэтому и степень риска также зависит от времени. Величина допустимого индивидуального риска обычно нормируется. В соответствии с ГОСТ 12.1.004-91 «Допустимый уровень пожарной опасности для людей должен быть не более 10"6 воздействия опасных факторов пожаров, превышающих предельно допустимые значения, в год в расчете на каждого человека».

По показателю индивидуального риска динамика промышленного объекта описывается уравнением Стодолы

о, (6)

си

где а - коэффициент самовыравнивания объекта.

Коэффициент самовыравнивания характеризует свойство самовыравнивания состояния промышленного объекта по показателю риска. Это свойство состоит в том, что при отсутствии возмущающих воздействий риск уменьшается пропорционально его действующему значению.

При действии возмущающих факторов уравнение динамики примет вид стохастического дифференциального уравнения

М> + Ог(0 = /( 0, (7)

а1

где / (/) - возмущающее воздействие.

Возмущающее воздействие характеризует случайное изменение индивидуального риска за счёт действия факторов, способствующих повышению пожарной опасности промышленного предприятия.

Пусть /(О представляет собой стационарный случайный процесс, удовлетворяющий двум условиям:

1) Математическое ожидание М[[(1)]=0.

2) Корреляционная функция Я(/) = N * 5(т)

где Л'- спектральная плотность /(/).

При этих условиях индивидуальный риск г{г), будет представлять собой марковский процесс с математическим ожиданием

М[г(1)] = г0е-°т. (8)

Распределение случайной величины /•(/)-м[г(/)] будет нормальным с дисперсией, определяемой выражением

(9)

С учётом (8) и правила За оценка наибольшей величины индивидуального риска определяется выражением

г(1) = г0е-°' +3^{1-е~2«). (Ю)

В настоящее время проводятся исследования по разработке комплексов управления промышленной безопасностью, в состав таких комплексов должна входить и система управления риском пожарной опасности.

С учетом случайного характера факторов пожарной угрозы построение такой системы предлагается выполнить на основе принципа обратной связи.

Структурно - функциональная схема варианта автоматизированной системы управления риском пожарной опасности представлена на рис. 2.

Гп Дг(0 им ш-и) гМ

Рис. 2. Схема системы управления риском пожарной опасности

где 1 - звено анализа, 2 - звено сравнения, 3 - звено преобразования, 4 -звено запаздывания, 5 - объект управления (промышленное предприятие).

Управляемой величиной выступает оценка текущего значения индивидуального риска г(1).

В звене анализа производится анализ состояния пожарной опасности промышленного объекта и по определенным признакам оценивается значение индивидуального риска. В качестве признаков, повышающих величину индивидуального риска, могут выступать:

- повышение количества отказов и неисправностей отдельных видов оборудования;

- использование высокоскоростных высокоинтенсивных режимов на оборудовании, выработавшем большую часть ресурса. В звене сравнения текущие значение оценки индивидуального риска г(1) сравнивается с нормативным зна-

чением г0 и определяется приращение индивидуального риска относительно нормативного значения по формуле

4г(0 = г(0-г„. (И)

В звене преобразования по величине приращения &г(0 формируются управляющие воздействия 11(0 направленные на снижение индивидуального риска.

Воздействие 11(0 состоит в изменении режимов оборудования на менее интенсивные, а в необходимых случаях и остановки оборудования.

Будем считать, что величина воздействия Щ() связана с текущим приращением индивидуального риска линейной зависимостью

Щ0=к Аг (0- (12)

Звено запаздывания вносит запаздывание при выработке управляющего воздействия

и=1анМр, (13)

где 1} - время запаздывания управляющего воздействия; ¡ан - время анализа информации в звене анализа;

время принятия решения о виде управляющего воздействия. При наличии на промышленном предприятии автоматизированной системы управления риском пожарной опасности уравнение динамики индивидуального риска примет вид

^р + аг(0 = /(0+и('-0- (14)

Решение неоднородного дифференциального уравнения определяется формулой Коши, которая для уравнения 14 с учетом 12 примет вид

"(О = г0е~°' + 3^—0 -е-2°')-к }(г(/)- г0)Л. V я ,

(15)

По результатам второй главы разработаны математические модели управления рисками пожарной опасности промышленных объектов и оценки рисков

пожарной опасности группы промышленных объектов.

В третьей главе «Математические модели систем пожаротушения»

рассматриваются координатная и векторно-матричная модели систем пожаротушения и модель потока пожаров.

Процесс функционирования службы пожаротушения, как одного из видов пожарно-спасательных формирований представляет собой процедуру обслуживания вызовов, поступающих в систему информационного обеспечения, на основе которой принимаются решения по выделению сил и средств, направляемых на тушение пожаров.

Модель потока пожаров.

Последовательность моментов обнаружения пожаров, возникающих в единицу времени, называют потоком пожаров. Число пожаров, возникающих в единицу времени, является дискретной случайной величиной, принимающей неотрицательные целые значения. Промежуток времени между смежными пожарами является непрерывной случайной величиной, принимающей неотрицательные значения.

В большинстве случаев потоки пожаров с достаточной точностью подчиняются пуассоновскому распределению

где Рк(1) - вероятность того, что за время / возникает к пожаров;

Л - плотность потока пожаров. При пуассоновском распределении потока пожаров промежутки времени между смежными пожарами подчиняются экспоненциальному распределению

где Р(Т<1)- вероятность того, что промежуток времени Т между смежными пожарами окажется меньше какого-то значения /.

к\

(16)

р(т</)=1-е ,

(17)

Математическое ожидание Т равно —, дисперсия Т равна среднее

я Я

квадратическое отклонение равно —.

Пусть система пожаротушения, включающая в себя отделения пожарного караула со спецсредствами, состоит из п - отделений со спецсредствами.

Предположим, что в систему пожаротушения поступает пуассоновский поток вызовов (пожаров) с параметром X.

Причем каждый вызов обслуживается одним отделением со спецсредствами.

Предположим, что время занятости отделения на одном выезде подчиняется экспоненциальному закону с функцией распределения

F(t) = Р(0 < Тср ■< г) = )Ме-"л = 1-е~", (18)

где — среднее время занятости отделения, /и = ——.

ср

В общем случае временные характеристики процесса пожаротушения описываются распределением Эрланга с функцией распределения

F(t) = P^Tef^t)=)^^-e--dt. (19)

о * •

Координатная модель системы пожаротушения.

Динамику состояний системы пожаротушения можно описать линейной системой дифференциальных уравнений.

Вводится пространство состояний системы пожаротушения П следующего вида:

Элементами пространства состояний системы пожаротушения Q являются:

w0 - точка с координатами (0,...0) соответствует состоянию, когда все отделения системы пожаротушения свободны;

- точка с координатами (г,,...0) соответствует состоянию, когда на тушении пожара занято одно отделение на время г, = г , распределенное в промежутке 0<г, <!■„,„, где

Тф - среднее время занятости отделения;

гтах - максимальное время занятости отделения;

и>2 - точка с координатами (г,,г2,...,0) соответствует состоянию, когда на тушение пожара занято два отделения.

Время занятости удовлетворяет неравенствам:

О < г, < гтах 0<г2 < гт„

- точка с координатами (т,,г2...т„) соответствует состоянию, когда занято п отделений. Время занятости удовлетворяет неравенствам:

О < г, < гтах

О <т2< гт„

0<г„<гт1Х.

Таким образом, размерность пространства состояний равна количеству отделений в системе пожаротушения.

Каждому состоянию системы пожаротушения можно поставить в соответствие вероятность пребывания системы в этом состоянии.

р11(0=р(и'1п') - вероятность состояния \ча в момент времени V, 0 = р{и-1,0 - вероятность состояния в момент времени V,

Р„(0= р(н'„,0 - вероятность состояния и'„ в момент времени /.

Исследования показывают, что при входном воздействии, которое подчиняется пуассоновскому закону распределения, изменение состояний системы массового обслуживания представляет собой марковский случайный процесс.

Процесс изменения состояний системы массового обслуживания можно описать линейной системой дифференциальных уравнений

^Г^ = в„Ро(0-+ (0 + • ■ • + ашр„ (0 ш

^Г = Р» (0 + «22Р. (0 + ■ • • + (0

(20)

г<3е /п = п +1

при начальных условиях:

Р0(0) = 1, л(0) = 0, ... А(0) = 0.

Коэффициенты уравнений системы (20) зависят от плотности потока пожаров V и среднего времени пожаротушения т.

Решением системы дифференциальных уравнений (20) являются зависимости вероятностей состояний во времени р0(/). Р|('Х - Р„(0 в интересующем интервале времени 0 < < /„,„.

Система уравнений (20) решается численными методами на компьютере с помощью прикладных программ.

В системном моделировании динамических свойств сложных систем нашли широкое применение модели системной динамики, основанные на векторном представлении состояний сложных систем.

где и - количество подразделений в системе пожаротушения; вектор р0)еР, где Р - пространство вероятностей состояний системы пожаротушения;

Векторно-матричная модель системы пожаротушения.

Пусть

р(0 = [р.(0, р,(0. ••■•> Р.М]

(21)

рХО- вероятность состояния, когда на тушении пожара занято одно подразделение;

рХО - вероятность состояния, когда на тушении пожара занято п подразделений.

Дифференциальная модель системной динамики включает в себя вектор-но-матричное уравнение

(22)

с начальными условиями, заданными вектором

Р(0) = [Р0(<),Р1(0,-,/>„(')] г, (23)

где А - матрица системы пожаротушения размером тхт, т=п+1

А =

{а,у а12 ■ а а21 ■ аг.

а.г ■ а..

(24)

Элементы матрицы А определяются интенсивностью потока пожаров Я и средним временем их тушения ^ .

Решение уравнения (21) имеет вид

р(0 = Ф(0-р(0), (25)

где - переходная матрица.

Переходную матрицу Ф(1) можно определить операторным методом

Ф(1)=ь-\8Е-А\\ (26)

где I'1 - обратное преобразование Лапласа; Е - единичная матрица; 5 - комплексное число , 5 = а + уж

Решением уравнения (22) является вектор состояний р(1), координаты которого образуют текущее распределение вероятностей состояний системы пожаротушения.

По результатам третьей главы разработаны математические модели динамики системы пожаротушения. Модели позволяют выбирать варианты распределения сил и средств пожаротушения при различной степени риска пожарной угрозы.

В четвертой главе «Математические модели контроля и управления качеством профессиональной подготовки» рассматриваются математические модели представления и формирования знаний, контроля и управления качеством знаний, а также модели оценки качества профессиональной подготовки.

Матричная модель представления знаний.

Сущность матричной модели представления знаний состоит в том, что предусмотренный программой учебный материал формализуется в виде матрицы учебной дисциплины размером т х к

Му = (тф п,к, (27)

где п — количество строк матрицы;

к - количество столбцов матрицы;

тч - информационный блок;

р - количество пустых информационных блоков.

Элементами матрицы выступают информационные блоки. В них содержатся логически завершенные положения изучаемой дисциплины. По параметрам матрицы определяется число положений изучаемой дисциплины /V, которые должен знать обучаемый

N = пхк-р. (28)

Источником учебной информации для обучаемого выступает автоматизированный обучающий курс, который должен содержаться в справочном блоке системы информационного обеспечения.

Асимптотическая модель формирования знаний.

В результате изучения дисциплины обучаемый должен усвоить N положений учебного материала. Процесс формирования знаний является результатом двух процессов:

- процесса усвоения (восстановления) знаний;

- процесса забывания (утраты) знаний.

Под текущим состоянием обучаемого Ег понимают событие, когда обучаемый не знает £ положений учебной дисциплины. Совокупность состояний Ео, Е\, Е2,...,Еп образует пространство состояний обучаемого Е. Каждый I - ый элемент памяти обучаемого характеризуется средним временем забывания ти.

Время забывания учебного материала является непрерывной случайной величиной с функцией распределения

т (29)

где /тзЦг) - плотность распределения вероятности времени забывания Ь-го положения;

Р(0 представляет собой вероятность события, состоящего в получении неправильного ответа на вопрос до момента времени /.

Среднее значение времени забывания

г3[ = Л/,и = ]</г3£(0Л- (30)

Дисперсия времени забывания /,-го положения

01Л = М(1-М^)г= Ъ'/^ЮсН-Ш^)2- (31)

При исследовании динамики знаний распределение времени забывания в большинстве случаев принимают экспоненциальным. Это делают исходя из следующих соображений:

- во многих случаях распределение времени забывания подчиняется экспоненциальному закону;

- в тех случаях, когда распределение времени забывания отличается от экспоненциального, его аппроксимация экспоненциальным законом позволяет получить практически приемлемые инженерные оценки,

- асимптотические распределения времени забывания в большинстве случаев являются экспоненциальными.

Для экспоненциального закона функция распределения времени забывания имеет вид

= \-е~"и, (32)

где /д. - интенсивность забывания ¿-го положения.

Плотность распределения времени забывания

= (33)

Среднее значение времени забывания ¿-го положения для экспоненциального закона

г „ = — ■ (34)

М I

Дисперсия времени забывания ¿-го положения для экспоненциального закона

= ——2- (35)

Процесс забывания знаний по учебной дисциплине принято представлять потоком забывания Пз(1).

Этот поток образован событиями, состоящими в изменении знаний по учебной дисциплине в моменты времени Ю, и, ¡2,... в сторону уменьшения.

Момент Ю соответствует событию, когда ИС определяет факт познания N - положений учебной дисциплины. Последующие моменты соответствуют событиям забывания (утраты) знаний каких-либо положений. Момент /I соответствует событию, когда ИС определяет факт забывания ¿ положений учебной дисциплины, фиксируя факт знаний N-1, положений. Процесс усвоения (восстановления) знаний принято представлять потоком усвоения (восстановления) знаний Пв(1). Поток усвоения (восстановления) знаний составляют события, со-

стоящие в изменении знаний по учебной дисциплине в моменты времени Ю, И, !2, ... в сторону увеличения.

Момент /о соответствует событию, когда ИС определяет факт усвоения обучаемым по положений учебной дисциплины, после первого обращения к ней.

Последующие моменты времени соответствуют событиям приобретения знаний изучаемых положений. Момент и соответствует событию, когда ИС определяет факт восстановления (усвоения) Ь положений учебной дисциплины, фиксируя факт знаний по + Ь положений.

Результирующие потоки заявок в системе обслуживания информационных систем в большинстве случаев асимптотически сходятся к простейшему потоку, поэтому будем считать, что поток заявок для восстановления знаний (поток забывания) является простейшим пуассоновским потоком.

Вероятность появления к заявок на восстановление знаний в интервале времени (0,[) определяется выражением

где ¡л - интенсивность требований к восстановлению знаний (интенсивность потока забывания положений учебной дисциплины). Математическое ожидание числа заявок

Исходя из аргументов, приведенных при рассмотрении распределения времени забывания, распределение времени усвоения (восстановления) знаний также принимают экспоненциальным.

Для экспоненциального закона функция распределения времени усвоения (восстановления) знаний (тв) имеет вид

к!

(36)

к!

(37)

в (О = 1-е~л',

(38)

где X - интенсивность усвоения (восстановления) знаний.

Плотность распределения времени восстановления (усвоения) знаний

8(0 = Ле~и. (39)

События потока забывания Пз(1), связанные с утратой знаний обучаемыми выступают в роли заявок для использования информационной системы на их восстановление.

Очередь заявок на пополнение знаний образуется при отставании обучаемого в выполнении учебного плана по каким-либо причинам (пропуски практических занятий с ИС, пропуски лекций и др.).

Интенсивность потока забывания положений учебной дисциплины определяется суммой интенсивностей забывания отдельных положений

А = (40)

¿=1

Выражение 40 можно представить в виде

n ]

/< = !—• (41)

¿=1 Гзг

Часто полагают, что изучаемые положения однородны, тогда

Т31 = тэг = ... тзы = тз. (42)

При этом интенсивность потока забывания положений учебной дисциплины

— (43)

Тз

Интенсивность потока восстановления положений учебной дисциплины с помощью автоматизированной информационной системы

Л = —. (44)

тв

Таким образом, с точки зрения теории массового обслуживания процесс формирования знаний представляет собой обслуживание простейшего пуассо-новского потока заявок системой с экспоненциальным законом распределения длительности обслуживания.

Процесс изменения знаний можно описать марковским случайным процессом с непрерывным временем.

Марковский процесс с непрерывным временем описывается следующей системой дифференциальных уравнений для вероятностей состояний

(45)

^^-^(я+мурм+ярао+мрио,

при /,=/,..., Ы-,

при Ь=К

К приведенным выше уравнениям добавляется нормирующее условие

1РД0 = 1- (46)

¿=0

На основании эргодической теоремы Маркова вероятности состояний системы обслуживания асимптотически стремятся к предельным

Нт/>,(/) (47)

Г-> ао

Таким образом в процессе обучения текущее распределение вероятностей состояний обучаемого стремится к стационарному распределению. Поэтому стационарное распределение вероятностей состояний может выступать как оценка текущего распределения.

Предельную вероятность 1-го состояния обучаемого можно определить по формуле Эрланга

(аг/

при 1 = 0.....N.

Матричная модель управления качеством знаний.

Модель базируется на представления знаний в форме учебной матрицы Му (27). Каждому информационному блоку этой матрицы ту ставится в соответствие контрольный тест Л/. Совокупность контрольных тестов формализуется в виде матрицы тестов

На основе использованной технологии контроля результаты контроля качества знаний формализуются в виде матрицы фактических знаний, элементами которой выступают оценки в баллах, полученные за соответствующие тесты.

где (¿ц(1) - оценка качества знаний учебного материала информационного блока гп!] в момент тестирования /.

Качество знаний учебной дисциплины может быть оценено через среднюю оценку £1ср согласно формуле

е„=^ЁхеР (50

где п - число строк матрицы учебной дисциплины; к- число столбцов матрицы учебной дисциплины; N - число информационных блоков матрицы учебной дисциплины. Под требуемым качеством знаний будем понимать качество знаний, определяемое требованиями МЧС России. Для описания требуемого качества знаний по дисциплине введем матрицу требуемого качества знаний

Т=(ф,к.

(49)

м*И) = Щ01

(50)

Мт = (Q,jt> (52)

Количественную меру отклонения требуемого и текущего (фактического) качества знаний можно представить разностью матриц

АМ(1) = Мт-МфО). (53)

Элементами этой матрицы являются разности между требуемой оценкой и фактической оценкой знаний положений информационных блоков

Aß,(0=ßr-fi,(0. (54)

Матрица отклонения может выступать в роли целевой функции процесса управления качеством обучения. При этом цель обучения можно представить выражением

AM(t)-► min, (55)

при t —► tdon

где tdon - допустимое время обучения.

Анализ элементов матрицы отклонения на выполнение условия

AQij(t) > 0 (56)

позволяет выявить информационные блоки, качество знаний которых не отвечает требованиям. На основе такого анализа можно составить перечень информационных блоков, качество знаний по которым следует повысить. Этот перечень выступает в роли управляющего воздействия на обучаемого для повторения изучаемого материала. Управляющее воздействие можно представить в виде матрицы

U(t)=[Uij(t)M. (57)

Данная матрица будет являться матрицей управлений. Элементы матрицы управлений принимают два значения 0 и 1. Элементы wj=0 соответствуют информационным блокам, качество знаний которых удовлетворяет требованиям, а элементы щ равные 1 соответствуют информационным блокам, качество знаний которых не удовлетворяет требованиям.

На основе матричной модели управления качеством знаний разработан алгоритм управления качеством профессиональной подготовки, представленный на рис.3.

Рис.3. Алгоритм управления качеством профессиональной подготовки

На основе алгоритма разработана структура автоматизированной системы управления качеством профессиональной подготовки, представленная на рис. 4.

лмп Ш)

Рис.4. Структурно-функциональная схема автоматизированной системы управления качеством профессиональной подготовки Модель контроля качества знаний.

Методом двухступенчатого статистического анализа осуществляется выборочный контроль качества знаний. В основе выборочного контроля лежит статистическая задача принятия одной их двух конкурирующих гипотез:

а) основной гипотезы Но (материал учебной дисциплины курсант усвоил с качеством не ниже удовлетворительного);

б) конкурирующей гипотезы Н1 (материал учебной дисциплины курсант не усвоил).

В системе контроля качества знаний курсанту предлагаются тесты по учебной дисциплине, содержащие сформулированные вопросы и варианты ответов на них. Контролируемым параметром является количество неверных ответов. Контроль качества знаний проводится в два этапа. Двухступенчатая процедура контроля качества знаний характеризуется пятью параметрами

5 = (т, П2, а, С2, сз), (58)

где т - количество случайно выбранных вопросов тестов на первом этапе (объем выборки на первом этапе);

т - количество случайно выбранных вопросов тестов на втором этапе (объем выборки на втором этапе);

а — нижнее пороговое значение неверных ответов на первом этапе;

С2- верхнее пороговое значение неверных ответов на первом этапе;

сз- пороговое значение неверных ответов на втором этапе.

Параметры а, С2, сз должны удовлетворять соотношению а < а < сз.

При проведении первого этапа (первой выборки) курсанту предлагается т вопросов, на которые он может дать с/; неверных ответов.

Если (¡1 < а, то принимается решение о положительном результате контроля (гипотеза Но).

Если й\ > С2, то принимается решение об отрицательном результате контроля (гипотеза Я/).

Если а <(¡1 <С2, то проводится второй этап (вторая выборка). Обучаемому предлагается П2 вопросов, на которые он может дать неверных ответов.

Если А • ¿2 - сз, то принимается решение о положительном результате контроля.

Если ¿1*й2>сз, то принимается решение об отрицательном результате контроля.

За верные ответы на поставленные вопросы курсант получает определенную сумму баллов, отвечающих выбранной для оценок каждого вопроса шкалы (10 - балльная, 100 - балльная и т.д.).

Для перехода от шкалы баллов, определяемой натуральным рядом чисел к четырехбалльной шкале, предлагается использовать функцию желательности Харрингтона Приведенная функция Харрингтона достаточно широко используется при контроле качества изделий массовой продукции. В таблице 1 приведено соответствие между интервалами оцениваемого параметра и значениями чисел четырехбалльной шкалы.

Таблица 1

Оценка Отлично Хорошо Удовлетворит. Неудовлетвор.

Интервал баллов (0,81-1,0)Бтах (0,64-0,8)Бтах (0,37-0,63)Бтах <0,37Бтах

где Бтах - количество баллов, назначенное за все верные ответы на поставленные вопросы.

Оценка эффективности процедуры контроля качества знаний курсантов определяется с помощью оперативных характеристик качества. Оперативная характеристика контроля качества знаний — это зависимость вероятности положительного результата оценки знаний курсанта, от той доли вопросов, на которые он дал неправильные ответы. При двухступенчатой процедуре контроля качества знаний оперативная характеристика определяется выражением:

/(0 = I Р'Ш + 1 РШ(2) -V РИШ) , (59)

¿1=0 ^

где Р(0)^ - вероятность того, что на первом этапе из выборки ш- вопросов тестов на й1 получены неправильные ответы,

Р(ОС ~~ вероятность того, что на втором этапе из выборки щ- вопросов тестов на с12 получены неправильные ответы.

На основе оперативной характеристики контроля качества знаний определяются риски переоценки и недооценки знаний. Такие риски в теории контроля качества продукции называют риском заказчика и риском поставщика.

Риск заказчика определяется допускаемой им долей неверных ответов на вопросы тестов .

Число ошибок на первом сИ и втором с/2 этапах выборочного контроля можно описать биномиальным распределением

РШ = С1.-0'{\-ОГЛ, (60)

где вероятность того, что из п - вопросов выборки на д. - вопросов

будут даны неверные ответы.

В этом случае оперативная характеристика определяется выражением

Л0 = Е с;:1'д"'(1-ду'■"+ £ с^х-аГ^-ъс^^-аГ1''2- (61)

Построение блока контроля автоматизированной системы управления качеством профессиональной подготовки на базе двухступенчатой процедуры позволит руководству учебного заведения осуществлять текущий контроль за ка-

чеством знаний курсантов, устанавливать нормативы качества и следить за их достижением. Кроме того, система позволяет курсантам осуществлять самоконтроль качества знаний при подготовке к зачетам и экзаменам.

Модель оценки качества профессиональной подготовки.

В современной теории качества выделяют два подхода к оценке качества:

а) оценка в абсолютных единицах измерения (оценка качества);

б) оценка в относительных единицах измерения (оценка уровня качества).

При оценке качества профессиональной подготовки можно рассмотреть

два вида показателей качества: единичные и комплексные. Единичные показатели выступают, как мера одного свойства, комплексные показатели выступают мерой нескольких свойств. Комплексные показатели удобно формировать, когда единичные показатели выражаются в относительных единицах измерения.

Оценка качества в абсолютных единицах производится по величине показателей качества. Значения показателей качества Qi выступают в роли количественной меры каждого / -го свойства обучаемого.

Единичным показателем качества выступает средняя оценка знаний одной учебной дисциплины.

Оценка качества в относительных единицах часто производится по отношению величины /-го показателя качества исследуемого объекта к нормирующему значению этого показателя

где <2ш -нормирующее (базовое) значение показателя качества.

За нормирующие значения показателей качества в текущем периоде обычно принимают достигнутые в предшествующем периоде значения с учетом профиля и специализации курсантов и слушателей.

Чаще используется мультипликативный и аддитивный комплексные показатели.

Мультипликативный комплексный показатель имеет вид

КПпм = /7(9 " , (63)

. ^ ¡отн

где си - весовой коэффициент 1-го показателя.

п - число частных показателей качества, учитываемых в комплексном показателе.

Аддитивный комплексный показатель имеет вид

КП^1аа,0„„- (64)

При формировании комплексных показателей качества для показателей, имеющих большую ценность, весовые коэффициенты принимают большими по значению, относительно других, согласно существующих методик определения важности показателей.

Это обеспечивает большую чувствительность комплексного показателя к более важным частным показателям и наоборот.

В соответствии с учебным планом изучаемые дисциплины разделяются на группы (циклы). Рассматривают группу естественно-научных дисциплин, группу гуманитарных дисциплин, группу специальных дисциплин и др.

В этом случае комплексный показатель качества определяется по групповым показателям, которые формируются чаще при мультипликативном взвешивании.

Разработанные в четвертой главе математические модели являются теоретической базой создания информационного обеспечения автоматизированных систем управления качеством профессиональной подготовки вузов ГПС МЧС России.

В пятой главе «Результаты компьютерного исследования математических моделей» рассматриваются результаты исследования основных математических моделей на компьютерах.

На рис. 5 представлены графики изменения величины индивидуального

риска промышленного предприятия с коэффициентом самовыравнивания а=0,06 при наличии АСУ рисками пожарной опасности (ряд 1) и при ее отсутствии (ряд 2).

Рис.5. График изменения величины индивидуального риска промышленного предприятия

Графики характеризуют изменение вероятностей состояний системы пожаротушения во времени.

Сравнение графиков позволяет оценить положительный эффект от внедрения на предприятии АСУ рисками пожарной опасности.

На рис. 6. представлены графики вероятностей состояния системы пожаротушения, состоящей из трех пожарных отделений со спецсредствами, при плотности потока пожаров V = 0,13 пож/час, средним временем тушения тер =1,14 час.

0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2

°0 2 4 6 8 10 12 я3

Рис.6. Вероятности состояний системы пожаротушения

На рис. 7 представлено распределение вероятностей состояния обучаемого при изучении дисциплины с учебной матрицей, содержащей 24 информационных блока.

Распределение показывает, что при восстановлении знаний с помощью автоматизированной системы управления качеством профессиональной подготовки, вероятность забывания положений 5 информационных блоков из 24 составляет величину <0,1.

..........

Вероятность состояния обучаемого

0,3 0,25 0,2 0,15 0,1 0,05 0

№ состояния Рис. 7. Распределение состояний обучающегося На рис. 8 представлена оперативная характеристика двухступенчатой процедуры контроля качества знаний Б = [10, 10, 2, 2, 5] при биномиальном распределении ошибочных ответов.

Из графика видно, что вероятность положительного результата оценки качества знаний увеличивается при снижении доли неверных ответов на вопросы тестов.

Рис.8. Оперативная характеристика двухступенчатой процедуры контроля качества знаний

0 1 2 3 4 5

В заключении излагаются основные итоги работы, перечисляются научные и практические результаты, их значимость для теории и практики.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Представленные математические модели информационного обеспечения ГПС МЧС России составляют основу для разработки программных моделей информационного обеспечения, предназначенных для формирования информационных ресурсов управления процессами в Государственной противопожарной службе МЧС России.

Прикладная теория математического моделирования информационного обеспечения управления процессами в ГПС МЧС России включает следующие основные положения, полученные в результате исследования:

1) Структура и функции системы информационного обеспечения управления основными процессами ГПС МЧС России:

- Государственным пожарным надзором;

- функционированием систем пожаротушения;

- подготовкой и поддержанием профессиональной квалификации кадров.

В рамках данного положения:

- на базе процессного подхода к управлению разработана структура информационной системы, определены состав и назначение ее элементов;

- проведен анализ органов управления ГПС МЧС России, способов и каналов информационного обеспечения.

2) Вероятностные модели оценки рисков пожарной опасности.

В рамках данного научного положения:

- разработана математическая модель определения степени риска по функции риска, зависящей от факторов пожарной опасности;

- разработана математическая модель показателей риска пожарной опасности группы промышленных объектов.

3) Математическая модель управления риском пожарной опасности про-

мышленного предприятия.

В рамках данного научного положения:

- получено уравнение динамики индивидуального риска пожарной опасности промышленного предприятия с автоматизированной системой управления риском пожарной опасности;

- разработана структура системы управления риском пожарной опасности, определены состав и назначение элементов;

- проведены экспериментальные исследования ее функционирования;

- разработана экономико-математическая модель предприятия с учетом риска пожарной опасности.

4) Математические модели динамики систем пожаротушения.

В рамках данного научного положения:

- исследован механизм формирования потока пожаров;

-разработано вероятностное пространство состояний системы пожаротушения;

- разработаны координатная и векторно-матричная модели динамики системы пожаротушения в вероятностном пространстве состояний.

5) Матричный метод структурирования информации. В рамках данного научного положения:

- предложена матричная модель структурирования учебного материала;

- разработаны математические модели матрицы отклонения качества знаний от требуемого и матрицы управляющих воздействий на обучаемого.

6) Математическая модель управления качеством профессиональной подготовки.

В рамках данного научного положения:

- разработан алгоритм управления качеством профессиональной подготовки;

- разработана структура АСУ управления качеством профессиональной подготовки и определены функции ее элементов.

7) Методика оценки уровня качества профессиональной подготовки по комплексным показателям качества.

В рамках данного научного положения:

- обоснован состав показателей качества профессиональной подготовки;

- разработана математическая модель определения комплексных показателей качества профессиональной подготовки при аддитивном и мультипликативном взвешивании единичных и групповых показателей;

- разработана двухступенчатая статистическая процедура принятия решений по качеству знаний с использованием функции желательности Харрингто-на.

В целом совокупность полученных в диссертации теоретических и практических результатов позволяет сделать вывод о том, что цель исследований достигнута, сформулированная проблема решена.

Основные положения диссертации, опубликованы в 54 работах, основными из которых являются: Монографии:

1. Исаков С.Л. Математические модели информационного обеспечения систем управления ГПС МЧС России / СПб. СПбУ ГПС МЧС России, 2009. 5,6 п.л.

Учебные пособия:

2. Исаков С.Л., Латышев О.М., Артамонов B.C. Формальные языки и грамматики / Под ред. В.П. Сальникова, СПб. СПб Академия МВД России, 1997, 12,3/1,2 п.л.

3. Исаков С.Л., Кадулин В.Е. Введение в эконометрику / Под ред.В.С. Артамонова, СПб. СПбУ ГПС МЧС России, 2004. 18,2/5,4 п.л.

4. Исаков С.Л., Антюхов В.И., Гвоздик М.И., Евграфов В.Г., Куватов В.И., Ходасевич Г.Б. Системный анализ / Под ред. B.C. Артамонова, СПб. СПбУ ГПС МЧС России. Гриф УМО по политехническому образованию, 2006.25,2/1,4 п.л.

Учебники:

5. Исаков C.JL, Антюхов В.И., Гвоздик М.И., Евграфов В.Г., Куватов В.И., Ходасевич Г.Б. Системный анализ и принятие решений / Под ред. B.C. Артамонова, СПб. СПбУ ГПС МЧС России. Гриф МЧС России, 2008.26,6/1,7 п.л.

Статьи в ведущих научных журналах и изданиях, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки РФ:

6. Исаков C.JL, Жуков Ю.И. CALS - технологии в разработке противопожарной техники // Вестник Санкт-Петербургского института ГПС МЧС России №2, 2003, СПб.: СПбИ ГПС МЧС России, 2003, 0,6/0,3 пл.

7. Исаков С.Л. Имитационное моделирование деятельности единой дежурной диспетчерской службы МЧС России с использованием языка моделирования дискретных систем GPSS/PC // Вестник Санкт-Петербургского института ГПС МЧС России №3 (6), 2003, СПб.: СПбИ ГПС МЧС России, 2003,0,4 п.л.

8. Исаков C.JL, Коновалов И.Н. Организация безопасного обмена данными в компьютерной сети вуза на основе технологии VPN // Вестник Санкт-Петербургского института ГПС МЧС России №4 (Ц), СПб.: СПбИ ГПС МЧС России, 2005, 0,7/0,4 п.л.

9. Исаков C.JL, Востокова О.В. Пути повышения эффективности системы комплексной защиты государственного русского музея // Вестник Санкт-Петербургского института ГПС МЧС России №1(12) - 2 (13), СПб.: СПбУ ГПС МЧС России, 2006, 0,6/0,3 п.л.

10. Исаков С.Л., Востокова О.В. Третий рубеж как повышение качества функционирования системы защиты культурных ценностей // Вестник Санкт-Петербургского института ГПС МЧС России №4(15), СПб.: СПбУ ГПС МЧС России, 2006, 0,7/0,3 п.л.

11. Исаков C.JL, Евграфов В.Г. Контроль качества знаний методом двухступенчатого статистического анализа // Вестник Санкт-Петербургского института ГПС МЧС России №4(15), СПб.: СПбУ ГПС МЧС России, 2006, 0,5/0,2 п.л.

12. Исаков С.Л. Матричная модель процесса управления качеством профессио-

нальной подготовки // Вестник Санкт-Петербургского института ГПС МЧС России №4(15), СПб.: СПбУ ГПС МЧС России, 2006, 0,5 п.л.

13. Исаков С.Л., Гвоздик Я.М. Подход к построению предметной онтологии информационной безопасности // Проблемы управления рисками в техносфере

№ 2. СПб.: СПбУ ГПС МЧС России. 2007, 0,6/0,2 п.л.

14. Исаков СЛ., Кондрашин A.B. Об оценке риска пожарной опасности // Проблемы управления рисками в техносфере № 3-4. СПб.: СПбУ ГПС МЧС России. 2007, 0,4/0,2 п.л.

15. Исаков С.Л., Гадышев В.А., Кондрашин A.B. Динамика состояний в системе пожаротушения // Проблемы управления рисками в техносфере № 3-4. СПб.: СПбУ ГПС МЧС России. 2007. 0,6/0,2 п.л.

16. Исаков СЛ., Чалаташвили М.Н. Об управлении риском пожарной опасности промышленного предприятия // Проблемы управления рисками в техносфере № 4(8). СПб.: СПбУ ГПС МЧС России. 2008.0,6/0,4 п.л.

17. Исаков СЛ. Оценка рисков пожарной опасности группы промышленных объектов // Проблемы управления рисками в техносфере № 4(8). СПб.: СПбУ ГПС МЧС России. 2008. 0,5 п.л.

18. Исаков СЛ., Чалаташвили М.Н. Векторно-матричная модель системы пожаротушения // Проблемы управления рисками в техносфере № 4(8). СПб.: СПбУ ГПС МЧС России. 2008.0,6/0,4 п.л.

Статьи в ведомственных сборниках научных трудов:

19. Исаков СЛ. Проблемы повышения эффективности автоматизированного управления // Известия вузов. Правоведение №3, СПб. Санкт-Петербургский государственный университет, 1998. 0,1 п.л.

20. Исаков СЛ. Матричная модель знаний // Информатика и образование №4. Научно-методический журнал. Москва. Министерство образования Российской Федерации, 2000. 0,3 п.л.

21. Исаков СЛ., Жуков Ю.И. Интегрированные информационные технологии при разработке и эксплуатации сложной противопожарной техники // Актуаль-

ные вопросы ракетостроения. Сборник статей. Выпуск №2. СПб.: Балтийский Государственный технический университет «Военмех» им. Д.Ф. Устинова. Институт ракетной техники и вооружения им. Академика В.Ф.Уткина. Российская Академия Ракетно-артиллерийских наук, 2003, 0,8/0,4 п.л.

Тезисы докладов на межвузовских и международных конференциях:

22. Исаков С.Л. Пути внедрения новых информационных технологий в служеб-но-боевую деятельность внутренних войск МВД России. Материалы межвузовского научно-технического семинара, СПб, 22.11.94. Высшее военное командное училище внутренних войск МВД России, 1995, 0,2 п.л.

23. Исаков С.Л. Об оценке факторов опасности в оперативной работе. Актуальные проблемы борьбы с преступностью в современных условиях. Материалы межвузовской научно-практической конференции. СПб, 22.05.97. СПб Академия МВД России, 1997. 0,2 п.л.

24. Исаков С.Л. Автоматизация процесса принятия решений при помощи компьютера. Законность, оперативно-розыскная деятельность и уголовный процесс. Материалы международной научно-практической конференции. СПб, 910.04.98. СПб Академия МВД России, 1998. 0,2 п.л.

25. Исаков С.Л. Концепция оценки качества подготовки специалистов информационной безопасности. Новые информационные технологии в практике работы правоохранительных органов. Материалы 5 межвузовской научно-практической конференции, СПб, 20.11.98. СПб университет МВД России, 1998, 0,2 п.л.

26. Исаков С.Л., Домбровская Л.А. Проблемы защиты информации личного характера // Компьютерная преступность, состояние, тенденции, превентивные меры ее профилактики. Материалы международной научно-практической конференции, Санкт-Петербург, 12-13.02.99, СПб, СПб университет МВД России, 1999, 0,2/0,1 п.л.

27. Исаков С.Л. Об информационной безопасности системы управления качеством обучения // Компьютерная преступность, состояние, тенденции, превентив-

ные меры ее профилактики. Материалы международной научно-практической конференции, Санкт-Петербург, 12-13.02.99, СПб, СПб университет МВД России, 1999, 0,3 п.л.

28. Исаков C.JI. Структуризация информационной безопасности объектов в виде дерева целей // Актуальные проблемы безопасности информационного пространства. Материалы Всероссийской научно-практической конференции, Санкт-Петербург, 5 - 8.10.99, СПб, СПб университет МВД России, 1999, 0,2 п.л.

29. Исаков C.JL, Шепелева C.B. Анализ системы защиты банковской информации // Разработка новой специальной техники для органов внутренних дел. 2 -ая межрегиональная научно-практическая конференция. СПб университет МВД России, 2001, 0,4/0,2 п.л.

30. Исаков C.JL, Аполлонский A.B. Технические аспекты проблем разработки системы защиты в автоматизированной информационной системе // Перспективы использования новых спец. средств и средств связи в деятельности ОВД, 3 -я межрегиональная научно-практическая конференция. СПб университет МВД России, 2001, 0,4/0,2 п.л.

31. Исаков C.JT., Володин И.В. Моделирование информационной защиты объекта // Перспективы использования новых спец. средств и средств связи в деятельности ОВД, 3 -я межрегиональная научно-практическая конференция. СПб университет МВД России, 2001, 0,3/0,2 п.л.

32. Исаков С.Л., Аполлонский A.B. Анализ разработки системы защиты в автоматизированной информационной системе // Региональная информатика 2000. VII Санкт-Петербургская международная конференция, 5 - 8.12.2000. Труды конференции. СПб, 2001, 0,3/0,2 п.л.

33. Исаков C.JL, Михайлов В.А. Энтропия и информация // II Межрегиональная конференция. Информационная безопасность регионов России ИБРР - 2001, СПб, 26 -29.11.2001. Материалы конференции. СПб, 2001, 0,2/0,1 п.л.

34. Исаков С.Л. Формирование матричной модели знаний правовых документов

в экспертной обучающей системе // Российская Академия ракетных и артиллерийских наук. Пятая Всероссийская научно-практическая конференция. Актуальные проблемы защиты и безопасности. Тезисы докладов. Санкт-Петербург, 02.04-05.04.2002, 0,3 п.л.

35. Исаков C.JI., Калинина Е.С. Многоступенчатый подход в оценке качества знаний // Проблемы обеспечения безопасности при ЧС. Материалы международной научно-практической конференции. Санкт-Петербург, 14-15.10.2003, СПб, СПб институт ГПС МЧС России, 2003, 0,3/0,2 п.л.

36. Исаков С.Л., Востокова О.В., Степанов И.М. Сервис безопасности в России: опыт, проблемы, перспективы. Тезисы докладов научно-практической конференции 23-24.04. 2008, 0,4/0,2 п.л.

37. Исаков С.Л., Чураков P.A. Возможности теории игр и исследования операций при принятии решений сотрудниками МЧС // Подготовка кадров в системе предупреждения и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций. Материалы международной научно-практической конференции. Санкт-Петербург, 6.11.2008, СПб, СПб университет ГПС МЧС России, 2008, 0,3/0,2 п.л.

Подписано в печать 2.03.2009 г.

Печать цифровая Объем 2,9 п.л.

Формат 60*84 1/16 Тираж 100 экз.

Отпечатано в Санкт-Петербургском университете ГПС МЧС России 196105, Санкт-Петербург, Московский проспект, дом 149

Оглавление автор диссертации — доктора технических наук Исаков, Сергей Львович

Введение.

Используемые обозначения и сокращения.

1. Общая организация и структура управления в Государственной противопожарной службе МЧС России на федеральном и региональном уровнях.

1.1. Системы управления в ГПС МЧС России.

1.2. Управление пожаротушением в условиях чрезвычайных ситуаций.

1.3. Основные направления деятельности системы информационного обеспечения ГПС МЧС России.

1.4. Назначение и характеристики отдельных информационносправочных и расчетных подсистем, включаемых в состав системы информационного обеспечения ГПС МЧС России.

1.5. Формулировка проблемы, противоречий и постановка задач диссертационного исследования.

Выводы и результаты по главе 1.

2. Математические модели оценки рисков пожарной опасности.

2.1.Основы формирования математических моделей.

2.2. Методический аппарат, используемый при анализе риска чрезвычайных ситуаций.

2.3. Базовые понятия пожарной опасности.

2.4. Оценка пожарного риска на производственном объекте.

2.5. Модель управления риском пожарной опасности промышленных предприятий.

2.6. Экономико-математическая модель предприятия с учетом риска пожарной опасности.

Выводы и результаты по главе 2.

3. Математические модели систем пожаротушения.

3.1. Модель потока пожаров.

3.2. Координатная модель системы пожаротушения.

3.3. Векторно-матричная модель системы пожаротушения.

3.4. Математическая модель системы управления пожаротушением.

Выводы и результаты по главе 3.

4. Математические модели контроля и управления качеством профессиональной подготовки специалистов ГПС МЧС России, реализуемые на основе информационных технологий.

4.1 Требования к качеству профессиональной подготовки специалистов в высших учебных заведениях ГПС МЧС России.

4.2. Асимптотическая модель формирования знаний.

4.3. Матричная модель управления качеством знаний.

4.4. Алгоритм контроля качества знаний путем использования двухступенчатого статистического анализа.

4.5. Выбор критериев оценки качества профессиональной подготовки выпускников вузов ГПС МЧС России.

4.6. Структура системы управления профессиональной подготовкой обучающихся в вузах ГПС МЧС России на основе использовании информационных технологий.

Выводы и результаты по главе 4.

5. Результаты компьютерного исследования математических моделей.

5.1. Модели оценки рисков пожарной опасности.

5.1.1. Модель оценки рисков пожарной опасности промышленных предприятий.

5.1.2. Модель оценки рисков пожарной опасности непромышленных объектов.

5.2. Модель управления риском пожарной опасности промышленного предприятия.

5.3. Модель системы пожаротушения.

5.4. Асимптотическая модель формирования знаний.

5.5. Двухступенчатая процедура контроля качества знаний.

Выводы и результаты по главе 5.

Введение 2009 год, диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению, Исаков, Сергей Львович

По различным оценкам, ежегодный ущерб от чрезвычайных ситуаций (включая пожары) составляет около 3 процентов объема валового внутреннего продукта. Ежегодные людские потери в результате чрезвычайных ситуаций достигают 70 тыс. человек и более 300 особо ценных объектов природного и культурного наследия. За последние 5 лет количество пожаров в Российской Федерации сохраняется на уровне 250 тысяч в год. Увеличивается число лесных пожаров, пожаров на экономических объектах и в жилой зоне. Существующая угроза пожарной опасности для населения, экономических объектов, природных ресурсов страны вызывает необходимость системного подхода в решении задач своевременного мониторинга, прогнозирования и эффективного распределения сил и средств государственной противопожарной службы для ликвидации очагов пожаров.

Сложность и экстремальность задач, выполняемых в МЧС России, обязывают обеспечивать подготовку высококвалифицированных специалистов по всем направлениям служебной деятельности. Выделение качества подготовки специалистов в самостоятельную научную проблему, как предмет исследования в системе МЧС, требует решения ряда методологических вопросов: а) теоретического определения и практического описания понятия «качество подготовки» применительно к системе МЧС России; б) разработки социально необходимых и обоснованных критериев качества; в) выявления объективных показателей, свидетельствующих об отклонении качества подготовки специалистов от заданных требований."

- деятельность материально-технических и обеспечивающих подразделений с одной стороны и деятельность кафедр, учебно-методических подразделений с другой стороны зачастую не сбалансированы;

Научная проблема диссертационного исследования определяется несоответствием между существующим и требуемым положением дел в области информационного обеспечения органов управления ГПС МЧС России.

Решению данной проблемы посвящена общая научная задача диссертационного исследования, направленная на разработку прикладной теории математического моделирования управления процессами информационного обеспечения в Государственной противопожарной службе МЧС России.

Цель работы. Целью диссертационной работы является повышение эффективности функционирования органов управления Государственной противопожарной службы МЧС России за счет совершенствования математических моделей информационного обеспечения процессов управления.

Предмет исследования — модели, методы и алгоритмы функционирования систем информационного обеспечения Государственной противопожарной службы МЧС России.

Частные научные задачи исследования. Для достижения поставленных целей решены следующие научные задачи:

1) разработана структура системы информационного обеспечения подразделений ГПС МЧС России, определены состав и назначение ее элементов;

2) проведен анализ органов управления ГПС, способов и каналов информационного обеспечения;

3) разработана математическая модель определения степени риска по функции риска, зависящей от факторов пожарной опасности;

4) разработана математическая модель показателей риска пожарной опасности группы промышленных объектов;

5) разработана математическая модель управления риском пожарной опасности промышленного предприятия;

6) проведены экспериментальные исследования функционирования системы управления риском пожарной опасности промышленного предприятия;

7) исследован механизм формирования потока пожаров;

8) разработана математическая модель вероятностного пространства состояний системы пожаротушения;

9) разработаны координатная и векторно-матричная модели системы пожаротушения;

10) разработана математическая модель двухступенчатой процедуры принятия решений по качеству знаний с использованием функции желательности Харрингтона;

11) разработана матричная модель функционирования автоматизированной системы управления качеством профессиональной подготовки, определена ее структура и предложен алгоритм управления процессом формирования знаний;

12) обоснован состав показателей качества профессиональной подготовки, разработана математическая модель синтеза комплексных показателей.

Научная новизна. В диссертации разработаны теоретико-методологические и инструментальные положения математического моделирования систем информационного обеспечения ГПС МЧС России, включающие в себя:

- структуру информационного обеспечения подразделений ГПС МЧС России, сформированную на основе процессного подхода;

- математическую модель управления риском пожарной опасности промышленного предприятия, учитывающую состояние промышленного объекта при наличии и отсутствии возмущающих воздействий,

- математические модели динамики систем пожаротушения, учитывающие пространственные состояния подразделений пожаротушения.

В диссертации предложены методы повышения качества подготовки специалистов в системе Государственной противопожарной службы МЧС России, базирующиеся на разработанной асимптотической модели формирования профессиональных знаний; матричном методе представления и оценки качества знаний; групповых и комплексных показателях качества знаний.

Кроме этого в диссертации представлены практические результаты в области оценки и снижения рисков пожарной опасности на объектах промышленного назначения.

Основные научные положения диссертации, выносимые на защиту:

1) структура и функции системы информационного обеспечения подразделений ГПС МЧС России;

2) вероятностные модели оценки рисков пожарной опасности;

3) математическая модель управления риском пожарной опасности промышленного предприятия;

4) математические модели динамики систем пожаротушения;

5) математическая модель процесса управления качеством профессиональных знаний;

6) математическая модель контроля качества знаний в форме двухступенчатой статистической процедуры;

7) методика оценки уровня качества профессиональной подготовки по комплексным показателям качества.

Теоретическая значимость исследования. Определена и подтверждена экспериментальными исследованиями, подтверждающими правомерность использования математических моделей в системах информационного обеспечения Государственной противопожарной службы МЧС России

Практическая значимость исследования заключается в использовании его результатов при моделировании деятельности подразделений пожаротушения, Государственного пожарного надзора и при оценке качества подготовки специалистов ГПС МЧС России.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 5 глав, заключения, списка литературы и приложения. Объем диссертации — 291 стр, из них 244 стр. основного текста (в том числе 43 рисунка и 12 таблиц), 22 стр. списка использованных источников из 197 наименований). Приложение общим объемом — 25 стр.

Заключение диссертация на тему "Математическое моделирование информационного обеспечения Государственной противопожарной службы МЧС России"

Выводы и результаты по главе 5

В главе 5 приведены результаты компьютерного исследования аналитических моделей, приведенных в главах 3, 4, 5. Получены результаты, подтверждающие адекватность разработанных моделей:

- модели оценки рисков пожарной опасности промышленных предприятий;

- модели управления риском пожарной опасности промышленного предприятия;

- модели системы пожаротушения;

- асимптотической модели формирования знаний;

- двухступенчатой процедуры оценки качества знаний.

Заключение

1) Структура и функции системы информационного обеспечения управления основными процессами ГПС МЧС России:

- Государственным пожарным надзором;

- функционированием систем пожаротушения;

- подготовкой и поддержанием профессиональной квалификации кадров.

В рамках данного положения:

- проведен анализ органов управления ГПС МЧС России, способов и каналов информационного обеспечения.

2) Вероятностные модели оценки рисков пожарной опасности.

В рамках данного научного положения:

- разработана математическая модель показателей риска пожарной опасности группы промышленных объектов.

3) Математическая модель управления риском пожарной опасности промышленного предприятия.

В рамках данного научного положения:

- проведены экспериментальные исследования ее функционирования;

- разработана экономико-математическая модель предприятия с учетом риска пожарной опасности.

4) Математические модели динамики систем пожаротушения.

В рамках данного научного положения:

- исследован механизм формирования потока пожаров;

- разработано вероятностное пространство состояний системы пожаротушения;

- разработаны координатная и векторно-матричная модели динамики I системы пожаротушения в вероятностном пространстве состояний.

5) Матричный метод структурирования информации. В рамках данного научного положения:

- предложена матричная модель структурирования учебного материала;

6) Математическая модель управления качеством профессиональной подготовки.

В рамках данного научного положения:

- разработан алгоритм управления качеством профессиональной подготовки;

7) Методика оценки уровня качества профессиональной подготовки по комплексным показателям качества.

В рамках данного научного положения:

- обоснован состав показателей качества профессиональной подготовки;

- разработана двухступенчатая статистическая процедура принятия решений по качеству знаний с использованием функции желательности Хар-рингтона.

Библиография Исаков, Сергей Львович, диссертация по теме Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

1. Абдурагимов Г.И., Таранцев A.A. Теория массового обслуживания в управлении пожарной охраной: Монография. М., Академия ГПС МВД России. 2000.

2. Акимов В.А., Лесных В.В., Радаев Н.Н,. Основы анализа и управления риском в природной и техногенной сферах. М., Деловой Экспресс, 2004.

3. Алексеев Н.Г. Философия образования и технология образования //Вопросы философии, 2005, N11.

4. Анисимов Б.П. Вариант формализации подсистем управления подразделениями ГПС МЧС России // Проблемы управления рисками в техносфере, СПбУГПС, №1, СПб., 2007.

5. Анисимов Б.П., Парышев Ю.В., Бруевич Д.Е. Повышения эффективности хозяйственной деятельности подразделений МЧС путем совершенствования методов управления их ресурсами // Вестник СПбИГПС, № 11, СПб., 2006.

6. Антюхов В.И., Артамонов B.C. и др. Информационные системы., СПб Академия МВД России. 1998.

7. Антюхов В.И., Жуков Ю.И., Звонов B.C. Новые тенденции в развитии высшего образования и проблемы повышения эффективности профессиональной подготовки инженеров // Вестник СПбИГПС, № 3, СПб., 2004.

8. Анфилатов B.C., Емельянов A.A., Кукушкин A.A. Системный анализ в управлении. М. 2002.

9. Артамонов B.C. Теоретические основы построения систем управления риском // Вестник СПбИГПС, № 3, СПб., 2003.

10. Артамонов B.C. Новые технологии в деятельности подразделений и организаций МЧС России // Вестник СПбИГПС, № 2, СПб., 2004.

11. Артамонов B.C. Основные положения теории управления риском // Вестник СПбИГПС, № 3, СПб., 2003.

12. Артамонов B.C., Антюхов В.И., Гвоздик М.И., Евграфов В.Г., Исаков С.Л., Ходасевич Х.Б. Системный анализ: Учебное пособие / Под общей редакцией B.C. Артамонова. СПб.: Изд-во СПб УГПС МЧС России, 2007.

13. Артамонов B.C., Воронов С.П., Гилетич А.Н., Дешевых Ю.И., Крейтор В.П., Лобаев И.А., Фомин A.B. Под ред. Кириллова Н.Г. Государственный пожарный надзор. Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России, 2006.

14. Артамонов B.C., Кадулин В.Е., Козленко Р.Н. Информационное обеспечение государственной пожарно-спасательной службы в условиях чрезвычайных ситуаций // Вестник СПбИГПС, № 3, СПб., 2003.

15. Артамонов B.C., Рыков A.A., Рыков A.C. Методы многокритериальной оценки качества ведомственной информационной сети // Вестник СПбИГПС, № 2, СПб., 2004.

16. Артамонов B.C., Спесивцев A.B. Методологические аспекты теории анализа и управления риском на основе формализации экспертной информации // Вестник Санкт-Петербургского института ГПС МЧС России. № 3 (10), 2005.

17. Артемов A.B. Модульно-рейтинговая система. Электронный журнал "Исследовано в России", №4, с. 121-125, 2003, http : // zhu-mal. аре. relam. Ru / articles / 2002 / 003. pdf

18. Баратов A.H., Пчелинцев В.А. Пожарная безопасность. — М.: Изд-во АСВ, 1997.

19. Белкин А.П., Кишик В.В. Управление безопасностью промышленных объектов. Промтехбезопасность. Монография. СПб.: 2004.

20. Биочинский И.В. Организационно-педагогические основы подготовки офицерских кадров в институтах ГПС МЧС России. Автореф.дисс.докт. пед. наук. -М.: РАО, 2003.

21. Бойцов Б.В., Крячев Ю.В., Кузнецов М.А. Философия качества. Стандарты и качество, N 8, 1997.

22. Бонгард М.М. Проблема узнавания. «Наука», М., 1967.

23. Брановский Ю.С. Методическая система обучения предметам в области информатики студентов нефизико-математических специальностей в структуре многоуровневого педагогического образования. Дисс. д-ра пед. наук. -М.:, 1996.

24. Брушлинский H.H. Моделирование оперативной деятельности пожарной службы. М.: Стройиздат, 1989.

25. Брушлинский H.H. Системный анализ деятельности ГПС. М.: МИПБ МВД России, 1998 г.

26. Брушлинский H.H., Кафидов В.В., Козлачков В.И. Системный анализ и проблемы пожарной безопасности народного хозяйства. М.: Стройиздат, 1988.

27. Бурлов В.Г. Методологические основы моделирования социально-экономических и политических процессов. Санкт-Петербург, СПбГПУ, 2006.

28. Бурлов В.Г., Дубаренко К.А., Матвеев A.B., Матвеев В.В., Потапов В.В. Основы теории анализа и управления риском в чрезвычайных ситуациях. Санкт-Петербург, 2003.

29. Буч Г. Объектно-ориентированное проектирование с примерами применения // Пер. с англ. М.: Конкорд, 1992.

30. Вадзинский Р.Н. Справочник по вероятностным распределениям. СПб: Наука, 2001 г.

31. Вентцель Е.С., Овчаров JI.A. Теория случайных процессов и ее инженерные приложения. Изд. 3, перераб. и доп. М.: Академия, 2003 г.

32. Вербицкий A.A. Активное обучение в высшей школе: контекстный подход, М., 2001.

33. Винер Н. Кибернетика. М.: Наука, 1983.

34. Винокурова Н.Г., Абакумова Е.В. Педагогическое проектирование автоматизированной системы управления контролем в образовательном процессе // Вестник Санкт-Петербургского института ГПС МЧС России. № 3, 2006.

35. Вишняков Я.Д., Радаев H.H. Общая теория рисков. М.: Академия, 2007.

36. Виханский О.С, Наумов А.И. Менеджмент: человек, стратегия, организация, процесс: Учебник. М.: Гардарика, 1996.

37. Вихрев В.В., Федосеев A.A., Христочевский С.А. Практическое внедрение информационных технологий на основе метода проектов // Педагогическая информатика, 2003. № 1.

38. Военная дидактика / Под общей редакцией Н.Е. Соловцова, Н.Д. Никандрова. М.: В А им. Петра Великого, 2004.

39. Гадышев В.А., Таранцев A.A. О применении интервального исчисления к задачам пожарной охраны // Вестник СПбИ ГПС МЧС России №4 (15), 2006.

40. Гершунский Б.С Философия образования для XXI века. М.: Совершенство, 2002.

41. Гинецинский В.И. Основы теоретической педагогики. С.Петербург, С.-ПТУ, 2002.

42. Гмурман Е.В. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике. Изд.9, стереотипное. М.: Высшая школа, 2004 г.

43. Голубева Э.А. Типологический и измерительный подходы к изучению индивидуальности: от Освальда и Павлова к современным исследованиям // Психологический журнал-Т.16. №1. 1995.

44. Горелик В.А., Фомина Т.П. Основы исследования операций. — Учебное пособие. — М. Московский педагогический государственныйуниверситет, 2004.

45. ГОСТ 34.003-90. Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Автоматизированные системы. Термины и определения.

46. ГОСТ Р 12.3.047-98, ССБТ. Пожарная безопасность технологических процессов. Общие требования. Методы контроля.

47. Гостев В.И. Статистический контроль качества продукции. М.: Машиностроение. 1965.

48. Гостинцев Ю.А., Копылов Н.П., Рыжов A.M., Хасанов И.Р. Конвективный перенос продуктов сгорания в атмосфере над большими пожарами. // Изд-во АН СССР, МЖГ, 1990, №4.

49. Государственный стандарт Российской Федерации. ГОСТ Р 12.3047-98 Пожарная безопасность технологических процессов. Общие требования. Методы контроля. Госстандарт России. Москва, 86 с, 1998.

50. Государственный стандарт Союза ССР. Пожарная безопасность. Общие требования. ГОСТ 12.1.004-91. Москва, 1991.

51. Граждан В. Д. Философские начала общей теории управления. //Методологические проблемы социального управления. М.: Рос. акад. гос. службы при Президенте РФ, 2005.

52. Гузеев В .В.-Планирование результатов образования и образовательная технология. М.: Народное образование, 2004.

53. Делокаров К.Х., Кузнецов К.Х. Организация как концептуальная система. //Методологические проблемы социального управления. М.: Рос. акад. гос. службы при Президенте РФ, 2005.

54. Денисова A.JI. Теория и методика профессиональной подготовки студентов на основе информационных технологий. Автореф. дисс.докт. пед. наук. -М., 2004.

55. Долженко О.В. Философия образования: дань моде или условие выживания //Философия образования. М.:, 2004.

56. Евграфов В. Г. и др. Вычислительные машины в системах управления Петродворец: ВВМУРЭ им. А. С. Попова, 1982.

57. Евграфов В. Г. и др. Автоматика и электропитание радиоэлектронных средств М.: Воениздат, 1987.

58. Евграфов В. Г. , Гвоздик М. И., Цой Е. Б. Оптимизация организационно-технических систем ВМФ: Методы, алгоритмы, программы. -Петродворец: ВВМУРЭ им. А. С. Попова, 1997.

59. Жуков Ю.И., Малыгин И.Г., Малых C.B., Смольников A.B. Методы и средства разработки информационных систем для обеспечения пожарной безопасности в чрезвычайных ситуациях // Вестник СПбИГПС, № 4, СПб., 2003.

60. Золотова Т.В. Задачи оценки и управления риском техногенных воздействий при планировании производственной деятельности. // Управление риском. № 3, 2008.

61. Иванов B.C., Лаптев Л.Г. Организационно-педагогические основы эффективного управления системой образования в системе ГПС МЧС России в РВСН. М.:, 2003.

62. Иванов А.Ю. Обеспечение выполнения требований к информационным системам МЧС России на основе структурной адаптации распределенных баз данных // Вестник Санкт-Петербургского института ГПС МЧС России. 2005. - № 3. СПб.: СПбИГПС МЧС России, 2005.

63. Иванов А.Ю. Проблемы информационного обслуживания мобильных пользователей в автоматизированной системе управления ГПС МЧС России // Вестник Санкт-Петербургского института ГПС МЧС России. 2005. - № 2. СПб.: СПбИГПС МЧС России, 2003.

64. Информационно-управляющие человеко-машинные системы: Справочник // Под ред. А.Н. Губинского и В.Г. Евграфова. М, 1993.

65. Исаков С.Л. Математические модели информационного обеспечения систем управления ГПС МЧС России. Монография / СПб. СПбУ ГПС МЧС России, 2008. 5,6 п.л.

66. Исаков С.Л. Матричная модель знаний // Информатика и образование №4. Научно-методический журнал. Москва. Министерство образования Российской Федерации, 2000. 0,3 п.л.

67. Исаков С.Л. Матричная модель процесса управления качеством профессиональной подготовки // Вестник Санкт-Петербургского института ГПС МЧС России №4(15), СПб.: СПбУ ГПС МЧС России, 2006, 0,5 п.л.

68. Исаков С.Л. Об оценке факторов опасности в оперативной работе. Актуальные проблемы борьбы с преступностью в современных условиях. Материалы межвузовской научно-практической конференции. СПб, 22.05.97. СПб Академия МВД России, 1997. 0,2 п.л.

69. Исаков C.JI. Оценка рисков пожарной опасности группы промышленных объектов // Проблемы управления рисками в техносфере № 4(8). СПб.: СПбУ ГПС МЧС России. 2008. 0,5 п.л.

70. Исаков C.JI. Проблемы повышения эффективности автоматизированного управления // Известия вузов. Правоведение №3, СПб. Санкт-Петербургский государственный университет, 1998. 0,1 п.л.

71. Исаков C.JI., Антюхов В.И., Гвоздик М.И., Евграфов В.Г., Ходасевич Г.Б. Системный анализ и принятие решений / Под ред. B.C. Артамонова, СПб. СПбУ ГПС МЧС России. Гриф МЧС России, 2008. 26,6/1,7 п.л.

72. Исаков C.JI., Антюхов В.И., Гвоздик М.И., Ходасевич Г.Б. Системный анализ / Под ред. B.C. Артамонова, СПб. СПбУ ГПС МЧС России. Гриф УМО по политехническому образованию, 2006. 25,2/1,4 п.л.

73. Исаков C.JL, Аполлонский A.B. Анализ разработки системы защиты в автоматизированной информационной системе // Региональная информатика 2000. VII Санкт-Петербургская международная конференция, 5 8.12.2000. Труды конференции. СПб, 2001, 0,3/0,2 п.л.

74. Исаков C.JL, Востокова О.В. Пути повышения эффективности системы комплексной защиты государственного русского музея // Вестник Санкт-Петербургского института ГПС МЧС России №1(12) 2 (13), СПб.: СПбУ ГПС МЧС России, 2006, 0,6/0,3 п.л.

75. Исаков C.JL, Востокова О.В. Третий рубеж как повышение качества функционирования системы защиты культурных ценностей // Вестник Санкт-Петербургского института ГПС МЧС России №4(15), СПб.: СПбУ ГПС МЧС России, 2006, 0,7/0,3 п.л.

76. Исаков C.JL, Востокова О.В., Степанов И.М. Сервис безопасности в России: опыт, проблемы, перспективы. Тезисы докладов научно; практической конференции 23 24.04. 2008, 0,4/0,2 п.л.

77. Исаков C.JL, Гадышев В.А., Кондрашин A.B. Динамика состояний в системе пожаротушения // Проблемы управления рисками в техносфере № 3-4. СПб.: СПбУ ГПС МЧС России. 2007. 0,6/0,2 п.л.

78. Исаков C.JL, Гвоздик Я.М. Подход к построению предметной онтологии информационной безопасности // Проблемы управления рисками в техносфере

79. Исаков С.Л., Евграфов В.Г. Контроль качества знаний методом двухступенчатого статистического анализа // Вестник Санкт-Петербургского института ГПС МЧС России №4(15), СПб.: СПбУ ГПС МЧС России, 2006, 0,5/0,2 п.л.

80. Исаков С.Л., Жуков Ю.И. CALS технологии в разработке противопожарной техники // Вестник Санкт-Петербургского института ГПС МЧС России №2, 2003, СПб.: СПбИ ГПС МЧС России, 2003, 0,6/0,3 п.л.

81. Исаков С.Л., Кадулин В.Е. Введение в эконометрику / Под ред.В.С. Артамонова, СПб. СПбУ ГПС МЧС России, 2004. 18,2/5,4 п.л.

82. Исаков С.Л., Калинина Е.С. Многоступенчатый подход в оценке качества знаний // Проблемы обеспечения безопасности при ЧС. Материалы международной научно-практической конференции. Санкт

83. Петербург, 14-15.10.2003, СПб, СПб институт ГПС МЧС России, 2003, 0,3/0,2 п.л.

84. Исаков С.Л., Кондрашин A.B. Об оценке риска пожарной опасности // Проблемы управления рисками в техносфере № 3-4. СПб.: СПбУ ГПС МЧС России. 2007, 0,4/0,2 п.л.

85. Исаков С.Л., Коновалов И.Н. Организация безопасного обмена данными в компьютерной сети вуза на основе технологии VPN // Вестник Санкт-Петербургского института ГПС МЧС России №4 (11), СПб.: СПбИ ГПС МЧС России, 2005, 0,7/0,4 п.л.

86. Исаков С.Л., Латышев О.М., Артамонов B.C. Формальные языки и грамматики / Под ред. В.П. Сальникова, СПб. СПб Академия МВД России, 1997, 12,3/1,2 п.л.

87. Исаков С.Л., Михайлов В.А. Энтропия и информация // II Межрегиональная конференция. Информационная безопасность регионов России ИБРР 2001, СПб, 26 - 29.11.2001. Материалы конференции. СПб, 2001, 0,2/0,1 п.л.

88. Исаков С.Л., Чалаташвили М.Н. Векторно-матричная модель системы пожаротушения // Проблемы управления рисками в техносфере № 4(8). СПб.: СПбУ ГПС МЧС России. 2008.0,6/0,4 п.л.

89. Исаков С.Л., Чалаташвили М.Н. Об управлении риском пожарной опасности промышленного предприятия // Проблемы управления рисками в техносфере № 4(8). СПб.: СПбУ ГПС МЧС России. 2008.0,6/0,4 п.л.

90. Исаков С.Л., Шепелева C.B. Анализ системы защиты банковской информации // Разработка новой специальной техники для органов внутренних дел. 2-ая межрегиональная научно-практическая конференция. СПб университет МВД России, 2001, 0,4/0,2 п.л.

91. Касимов Р.Я., Зинченко В.Я., Грантберг И.И. Рейтинговый контроль // Высшее образование в России, 2004, № 2, С. 83-92.

92. Касимов Р.Я., Сафонов А.Ф., Лукьянов Б.В. Рейтинговая автоматизированная система управления обучением студентов // Новые информационные технологии в образовании. Вып. 1. М.: НИВО, 2004

93. Кобзев В.В., Харламов A.A. Определение минимального количества личного состава для борьбы с пожаром в отсеке корабля // Проблемы управления рисками в техносфере. 2007. - № 1, СПб.: СПбУ ГПС МЧС России, 2007.

94. Колемаев В.А. Математическая экономика. М. ЮНИТИ, 2005.

95. Компьютер Информ. 15.10.2007. Газета для руководителей предприятий и организаций, отделов АСУ, ведущих специалистов служб информационных технологий. Ситуационный центр.

96. Компьютерные технологии в правоохранительной среде. Труды Академии МВД РФ // Под ред. Полежаева А.И. М, 1993.

97. Коновалов И.Н. Синтез системы безопасности компьютерных сетей ГПС МЧС России на открытых каналах связи. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. Специальность 05.13.19. СПб УГПС МЧС России, 2006.

98. Коновалова Л.И., Солнцев В.О., Губанова O.A. Методологические проблемы внедрения информационных технологий в учебный процесс высшей школы // Вестник СПбИГПС, № 1, СПб., 2006.

99. Концепция информатизации высшего образования Российской Федерации. М., 2004.

100. Концепция развития сети телекоммуникаций в системе высшегообразования Российской Федерации (утверждена 31 марта 2004 г.). -М. 2004.

101. Концепция развития системы образования в системе ГПС МЧС России

102. Концепция системной интеграции информационных технологий в высшей школе. М. 2003, 71 с.

103. Концепция строительства ГПС МЧС России РФ. М.: УД МО РФ, 1992.

104. Копылов Н.П. Назначение и цели создания ситуационного центра ФГУ ВНИИПО МЧС России. Материалы 5 научно практической конференции «Проблемы прогнозирования чрезвычайных ситуаций». 15 — 16 ноября 2005 г.

105. Копылов Н.П., Рыжов A.M., Хасанов И.Р. Моделирование на ЭВМ взаимодействия конвективных колонок с ветром над пожарами в атмосфере. // Совещание-семинар по механике реагирующих сред. -Красноярск, 1988. .

106. Корнюшко В.Ф., Жедь А.Ю. Системы коллективного пользования на основе ПЭВМ. М., 1990.

107. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика, М, ЮНИТИ, 2006.

108. Кусжанова А.Ж. К теории образования: философские и социологические проблемы. Оренбург, 2003.

109. Лебедев А.Н, Куприянов М.С., Недосекин Д.Д., Чернявский Е.А. Вероятностные методы в инженерных задачах. Справочник. СПб.: Энергоиздат, 2000.

110. Лямзин И.А. Развитие теории и практики педагогической подготовки курсантов (слушателей) вузов. Автореф. дисс.докт. пед. наук. -М.:ВУ, 2001.

111. Матвеев A.B. Системное моделирование управления риском возникновения чрезвычайных ситуаций // Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук, Специальность 05.13.10. СПб УГПС МЧС России, 2007.

112. Махнач А.И. Методика синтеза организационной структуры системы управления подразделениями ГПС на основе нормативов численности // Автореферат кандидатской диссертации. СПб: СПб ИГПС МЧС России, 2003.

113. Мачулин В.В., Гурова М.В. Понятийный аппарат основ формирования и функционирования систем образования в системе ГПС МЧС России кадров (научно-методические материалы). М.: В А им. Ф.Э. Дзержинского, 2004.

114. МДС 21-1.98 Предотвращение распространения пожара (Приложение 1 Методика технико — экономического обоснования противопожарных мероприятий).

115. Международная научная конференция. Интеллектуальные технологии и дистанционное обучение на рубеже XXI века. Россия Санкт-Петербург. 1999.

116. Место и роль психологии и педагогики в подготовке и совершенствовании профессионализма кадров. Материалы межвузовской научно-практической конференции преподавателей психологии и педагогики вузов МО РФ. М.: ВУ, 2001.

117. Миронов В.А. Реформа образования в системе ГПС МЧС России // Военный парад, январь февраль, 2002. Оригинал: http://milparade.udm.ru/ru/25/010.htm.

118. Михайлов Ф.Т. Образование как философская проблема //Вопросы философии, 2005, N11.

119. Моделирование пожаров и взрывов. Под ред. Брушлинского H.H., Корольченко А .Я. -М.: «Пожнаука», 2000.

120. Мороз М.П., Чубаров И.В. Методология оценки и прогнозирования работоспособности человека оператора. СПб: ГУП «Петро-центр», 2001.

121. Наделяев В., Мартынова Т., Герстенбергер В. и др. Рейтинговая система оценки знаний при изучении общетехнических дисциплин // Высшее образование в России, 2001, № 2, с. 103-107

122. Насельский С.П., Нижников А.И., Таранцев A.A., Смирнов Д.А., Эрюжев М.В. Методы теории массового обслуживания в задачах управления в экономике. М.: МГОПУ им. М.А. Шолохова, 2003 г.

123. Новиков Д.А., Петраков С.Н. Курс теории активных систем. Серия «Информатизация России на пороге XXI века. М.: СИНТЕГ, 2003.

124. Новое качество высшего образования в современной России. Концептуально-программный подход // Труды исследовательского центра / Под ред. H.A. Селезневой и А.И. Субетто. М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2005.

125. Нуждин В.Н. Информатизация и качество образования // Проблемы информатизации высшей школы, № 4, 2005, с. 1-9.

126. Олифер В.Г., Олифер H.A. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы. Учебник. СПб.: Изд-во "Питер", 1999.

127. Отраслевой стандарт «Информационные технологии в высшей школе. Термины и определения. ОСТ ВШ 01.002-95». М., 2005.

128. Пестов В.А. Организационно-методические основы формирования государственного заказа на подготовку специалистов в вузах ГПС МЧС России: дисс. .канд. пед. наук. -М.: ВА , 2001.

129. Пестов В.А. Формирование государственного заказа на подготовку офицерских кадров в РВСН и его реализация в учебных планах и программах. М.: ВА им. Ф.Э. Дзержинского, 2005.

130. Повзик Я.С. Справочник руководителя тушения пожара. М.: ЗАО Спецтехника, 2001.

131. Постановление Госкомстата России от 20 июня 1994 г. Об утверждении гос. статистической отчетности о пожарах и последствиях от них.

132. Поташник М.М. В поисках оптимального варианта. М.: Педагогика, 2002.

133. Приказ МВД России 07 декабря 2000 г. №1239 О повышении эффективности оперативно-служебной деятельности Государственной противопожарной службы Российской Федерации.

134. Приказ МВД России от 05 июля 1995 г. №257 Об утверждении нормативных правовых актов в области организации деятельности Государственной противопожарной службы.

135. Приказ МВД России от 16 августа 1999 г. №602 О принятии на вооружение изделия Рабочее место (пульт) оперативно-диспетчерской связи для подразделений ГПС.

136. Приказ МВД России от 30 июня 2000 г. №700 Об утверждении Наставления по службе связи Государственной противопожарной службы Министерства внутренних дел Российской Федерации.

137. Приказ МВД РФ и МЧС РФ от 25 декабря 2001 г.

138. Приказ МВД РФ и МЧС РФ от 25 декабря 2001 г. №1150/558 О порядке использования системы связи и оповещения Государственнойпротивопожарной службы.

139. Приказ МЧС России от 10 сентября 2001 г. №396 «Об утверждении Положения о региональном центре по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий.

140. Приказ МЧС РФ от 10 сентября 2002 г. №428 Об утверждении концепции развития единых дежурно-диспетчерских служб в субъектах Российской Федерации.

141. Приказ МЧС РФ от 17 января 2003 г. №22 Об утверждении Положения о региональном центре по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий.

142. Приказ МЧС РФ от 2 декабря 2002г. №553 О создании и организации опытного функционирования на территориях субъектов Российской Федерации единых дежурно-диспетчерских служб (единых служб спасения) на базе телефонного номера «01».

143. Приказ МЧС РФ от 25 декабря 2002 г. №608 О применении в системе ГПС МЧС России приказов МВД России.

144. Приказ МЧС РФ от 31 декабря 2002 г. №630 Об утверждении и введении в действие Правил по охране труда в подразделениях Государственной противопожарной службы МЧС России (ПОТ РО-2002).

145. Примакин А.И. Компьютерная система тестирования. Тезисы докладов и выступлений на юбилейной научно-практической конференции «МВД России 200 лет: история и перспективы развития». Санкт-Петербург, 20-21 сентября 2002

146. Примакин А.И. Применение инновационных технологий при подготовке курсантов по учебным дисциплинам кафедры информационных систем Санкт-Петербургского университета МВД России // Вестник Санкт-Петербургского университета МВД России. № 3 (39). 2008.

147. Радаев H.H., Иванченко A.A. Риски происшествий и форс-мажорных обстоятельств: методические аспекты // Управление риском № 4, 2007.

148. РД 03-418-01. Методические указания по проведению анализа риска опасных производственных объектов, М.: Госгортехнадзор России, 2001.

149. Романов А.Н., Одинцов Б.Е. Информационные системы в экономике. Учебное пособие. Вузовский учебник, М. 2006.

150. Рыжов A.M. Основы дифференциального (полевого) метода моделирования пожаров. // Научно-техническое обеспечение противопожарных и аварийно-спасательных работ: Материалы XII Всесоюзной научно-практической конференции. -М.: ВНИИПО, 1993. 320.

151. Саенко И.Б. Теория многомерно-реляционных баз данных и ее применение в автоматизированных системах управления связью. СПб, 2001.

152. Селезнева H.A. Автоматизация проектирования систем управления качеством высшего образования. /Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук в форме научного доклада. -Воронеж: ВПИД992.

153. Свиридов А.П. Основы статистической теории обучения и контроля знаний. М.: Высшая школа. 1981.

154. Серебренников Е.А. Моделирование процессов управления совместными действиями оперативных подразделений ПО и спасательных формирований МЧС // Автореферат кандидатской диссертации. М.: ИЦПКСП, 2002 г.

155. Скопцов A.A. Организация управления оперативными подразделениями МЧС при тушении пожаров // Автореферат кандидатской диссертации. СПб: СПб ИГПС МЧС России, 2004 г.

156. СНиП 2.07.01-89* Градостроительство. Планировка и застройка городских и сельских поселений.

157. СНиП 2.07.01-89* Градостроительство. Планировка и застройка городских и сельских поселений.

158. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. Практикум. М.: Высшая школа, 1999.

159. Соколов В.М. Стандарты в управлении качеством образования. -М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2003.

160. Солодкая М.С. Сущность управления и проблема управляемости. // Электронный теоретический журнал «CREDO» №3, 2002.

161. Субето А.И. Введение в квалиметрию высшей школы. / Учебное пособие в 4-х книгах. — М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 1990.

162. Субетто А.И. Проблема качества высшего образования в контексте гло- бальных и национальных проблем общественного развития.

163. M.: Исследовательский центр, 2004.

164. Таранцев A.A. Инженерные методы теории массового обслуживания. Монография. СПбУ ГПС МЧС России, 2006.

165. Таранцев A.A., Погорельская К.В. Моделирование характеристик работы ЦППС // Вестник Санкт-Петербургского института ГПС МЧС России. 2003. - № 3. СПб.: СПбИГПС МЧС России, 2004.

166. Таранцев A.A., Эрюжев М.В. Об аналитических закономерностях в замкнутых СМО // Известия РАН. Теория и системы управления, №3, 2004.

167. Ткачев П.А., Смирнов A.C., Войтенок О.В. Системный подход к анализу качества образования в Санкт-Петербургском университете ГПС МЧС России // Вестник Санкт-Петербургского института ГПС МЧС России. 2006. - № 4. СПб.: СПбИГПС МЧС России, 2003.

168. Указ Президента Российской Федерации от 09 ноября 2001 г. №1309 О совершенствовании государственного управления в области пожарной безопасности.

169. Управление качеством образования: Практико-ориентированная монография и методическое пособие / Под ред. М.М. Поташника. М.: Педагогическое общество России, 2004.

170. Управление организацией: Учебник / Под ред. А.Г. Поршнева, З.П. Румянцевой, H.A. Саломатина. 2-е изд., перераб. И доп. - М.: ИНФРА-М, 2004.

171. Управление развитием школы /Под ред. М.М. Поташника, B.C. Лазарева. М.: Новая школа, 2005.

172. Федеральный закон «Технический регламент о требованиях пожарной безопасности». ФЗ № 123. Принят Государственной Думой 22 июля 2008 года.

173. Федеральный закон от 21 декабря 1994 г. №68-ФЗ О защите населения и территорий от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера.

174. Федеральный закон от 21 декабря 1994 г. №69-ФЗ О пожарной безопасности (с изменениями от 22 августа 1995 г., 18 апреля 1996 г., 24 января 1998 г., 7 ноября, 27 декабря 2000 г., 6 августа, 30 декабря 2001 г., 25 июля 2002 г., 10 января 2003 г.).

175. Федеральный закон от 27 мая 2003 г. №58-ФЗ О системе Государственной противопожарной службы Российской Федерации.

176. Чуприян А.П. Информационная система мониторинга и прогнозирования чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера субъекта Российской Федерации // Вестник СПбИГПС, № 1, СПб., 2006.

177. Чуприян А.П., Малыгин И.Г. Интегрированная система поддержки принятия решений в информационной системе органов управления подразделениями МЧС // «Проблемы управления рисками в техносфере», СП6УГПС,№1, СПб., 2007.

178. Шаровар Ф.И. Автоматизированные системы управления и связь в пожарной охране/Высш. инженер, пожар.-техн. школа МВД СССР. — М, 1987.

179. Шаровар Ф.И. АСУ и связь в пожарной охране. М.: Радио и связь,

180. Harrington E.C. The desirable function // Industrial Quality Control. 1965. 21. №10.

181. Vught A. van. Diverity in Higer Education: Thejreticak Perspective. // Paper presented and the 2-nd Policy Change in Higher Education Conference/ University of Turku (Finland), 2003.

Похожие работы

Информатика, вычислительная техника и управление
05.13.00